Quels sont les meilleurs langages pour créer une IA ?

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Quels sont les meilleurs langages pour créer une IA ?

Vous voulez apprendre à coder une intelligence artificielle mais vous ne savez pas quel langage choisir ? Découvrez lequel utiliser pour votre projet IA et bien plus dans ce classement !

Python est probablement le meilleur langage de programmation pour développer une intelligence artificielle en 2024. C’est particulièrement vrai pour les débutants en codage car Python est facile à apprendre et dispose d’une grande communauté offrant du support et de nombreux modules IA.

Apprendre à travailler avec des intelligences artificielles est une compétence de plus en plus importante si vous êtes développeur ou si vous apprenez à coder.

Dans cet article, je classe les meilleurs langages pour créer une IA en fonction de plusieurs critères :

  • L’accessibilité : la facilité d’apprentissage et d’utilisation du langage
  • La communauté : les développeurs et d’entreprises IA qui utilisent le langage
  • Les librairies : la maturité des biliothèques et frameworks AI dans le langage
Langage Cas d’utilisation
1. Python Le meilleur globalement
2. Java Performance et facilité
3. C++ Rapidité et performance
4. R Capacités statistiques
5. Julia Analyse de données
6. Matlab Visualisation avec GUI
7. Scala Moderne et compatible
8. Lisp Le plus ancient
9. Prolog Programmation logique

Commençons sans plus tarder à voir quels sont les points forts des différents langages pour créer des IA !

1. Python

Python est le langage le meilleur langage pour créer des intelligences artificielles car il répond à tous les critères les plus importants.

  • Python est accessible car très facile à apprendre et utiliser au quotidien.
  • La langage dispose d’une énorme communauté car il est populaire tant chez les développeurs particuliers que dans les grandes entreprises comme Google, Meta et Microsoft.
  • Un nombre impressionant de modules en AI et Machine Learning existent pour les différents besoin des développeurs AI.

C’est pour toutes ces raisons qu’OpenAI a décidé d’utiliser Python pour créer ChatGPT.

💡 Vous pouvez d’ailleurs retrouver une liste des modules AI en Python en bas de cet article.

🐍 J’écris fréquement du contenu sur ce langage, vous pouvez tout retrouver sur la page Python de ce site !

2. Java

Java est un langage très populaire chez les développeurs d’intelligences artificielles car il est performant, scalable, possède une grande communauté et donc des librairies matûres pour l’IA.

Sa JVM (Java Virtual Machine) lui permet aussi de lancer des applications Java sur toutes les machines qui possèdent la JVM.

Java est un peu moins facile à apprendre que Python mais excelle dans tout le reste et il mérite entièrement sa deuxième place dans ce classement des meilleurs langages pour créer des intelligences artificielles.

☕️ J’écris fréquement du contenu sur ce langage, vous pouvez tout retrouver sur la page Java de ce site !

3. C++

C++ est le langage le plus rapide et performant qui est utilisé dans le développement d’intelligences artificielles. C’est un langage bas niveau qui peut donc opérer directement avec de l’équiement informatique matériel.

Ce langage de programmation est compatible avec plein d’interfaces, hyper rapide, dispose d’une grande communauté et beaucoup de code d’IA qui existe déjà en C++.

C++ est plus difficile à apprendre que Java ou Python, ce qui rend le langage moins accessible, surtout aux débutants en codage.

4. R

R est le langage des statistiques. En plus des statistiques, il est particulièrement puissant pour l’analyse de données, c’est pour ça que de nombreux développeurs d’intelligences artificielles et d’apprentissage automatique (Machine Learning) l’utilisent.

R n’est cependant pas aussi rapide et performant que des langages comme Java ou C++. Et il n’est pas aussi accessible que Python, sa syntaxe n’est pas la plus facile à apprendre.

5. Julia

Julia est un langage apprécié des développeurs d’intelligences artificielles pour sa rapidité, son interopérabilité avec les autres langages de programmation et son typage dynamique. C’est un bon langage pour l’analyse de données et il est de plus en plus utilisé pour l’IA et le machine learning.

Julia n’est cependant pas aussi évolué qu’un langage comme Python ou R. Il est relativement récent et dispose donc d’une moins grande communauté et de moins de librairies IA. En plus, Julia est moins accessible que des langages plus haut niveaux comme Python ou Java.

6. Matlab

Matlab est une plateforme complète qui est très utilisée dans le monde de l’IA. Le langage de programmation a été crée pour l’ingénieurie et pour coder des modèles mathématiques, ce qui en fait un bon choix pour développers des intelligences artificielles.

Un gros point négatif est que Matlab nécessite de payer une licence, ce qui peut le rendre innaccessible aux développeurs indépendants qui n’ont pas les moyens. Aussi, Matlab est beaucoup moins performant que des langages comme C++ ou Julia.

Le site officiel de Matlab

7. Scala

Scala est un langage moderne ultra performant parfait pour les applications lourdes et complexes comme les intelligences artificielles. Le langage est totalement compatible avec Java comme il tourne sur la Java Virtual Machine.

Scala est un peu plus compliqué à apprendre que Java ou Python et dispose d’une moins grande communauté.

8. Lisp

Est-ce que vous aimez les parenthèses ?

Lisp a été présenté la première fois en 1958 par John McCarthy et est devenu une réalité il y a plus de 60 ans. La communauté des chercheurs dans l’intelligence artificielle s’est vite investie dans le langage ce qui l’a fait évoluer pour créer des IA.

En 2024, Lisp est moins utilisé que les autres langages qu’on a vus plus tôt dans ce classement. Sa communauté faiblit avec le temps, ce qui donne accès à moins de support et de projets IA dans le langage.

Aussi, sa syntaxe à base de parenthèses est … particulière … ce qui le rend nettement moins accessible qu’un langage comme Python.

9. Prolog

Prolog utilise la programmation logique comme paradigme. Sa nature déclarative en fait un langage très pratique pour travailler avec des données et donc créer des intelligences artificielles.

Son paradigme est sa force mais peut également être sa faiblesse comme il rend le langage pas très accessible aux développeurs débutants.

Quel module Python pour l’IA ?

Python est un excellent choix pour coder des intelligences artificielles. Les développeurs Python ont donc créé de nombreuses biliothèques pour l’IA et le ML. Il existe différents packages en fonction de vos besoins. Les modules les plus utilisés pour l’IA sont NumPy, TensorFlow ou encore PyTorch.

Vous voulez en apprendre plus sur PyTorch ? Alors mon article sur PyTorch, le framework de machine learning de Meta vous intéressera sûrement !

Il y a bien d’autres modules d’intelligence artificielle en Python comme Pandas, Scikit, Matplotlib, Keras ou encore Seaborn.

Tableau des différentes librairies Python pour l’IA

Voici un tableau qui reprend les principaux modules Python pour faire du machine learning, du calcul scientifique et de la DataViz :

Module Python Cas d’utilisation
TensorFlow Machine Learning
Numpy Calcul Scientifique
PyTorch Machine Learning
Pandas Data Visualisation
Scikit-learn Machine Learning
Matplotlib Data Visualization
Keras Machine Learning
Seaborn Data Visualisation

Comment créer une intelligence artificielle sans savoir coder ?

Oui, c’est possible de travailler sur l’intelligence artificielle quand on ne sait pas coder. Des plateformes d’IA no-code comme Sway AI et Akkio proposent des interfaces simples pour créer des AI en glissant-déposant des objets ou bien avec de l’assistance.

Bien-sûr vous serez vite limité dans votre pouvoir de création et on n’est pas là de voir le jour où les data scientists et les développeurs d’IA sont mis sur le banc de touche à cause du no code !

Apprendre à coder est donc essentiel si vous voulez aller loin dans l’intelligence artificielle mais c’est possible de faire ça progressivement en créant déjà vos premières IA sans savoir coder.

Vous ne savez pas par où commencer ? Rejoignez la communauté en rentrant votre email dans l’encars ci-dessous, je vous donne toutes les étapes pour devenir développeur en 2024 !