L’intelligence artificielle évolue très rapidement et ses applications deviennent de plus en plus nombreuses. L’IA tend à devenir indispensable pour les organisations et les personnes dans le futur. C’est un domaine qui passionne beaucoup de développeurs et il existe de nombreux outils pour contribuer à son développement. Parmi les langages de programmation pour l’IA, il y a Python, C++, Lisp, Prolog... Quel langage de programmation choisirez-vous d’apprendre en 2020 pour concevoir des produits d’IA ? Voici ci-après une sélection de meilleurs langages de programmation de l’IA.Python
Ce n’est nouveau pour personne, Python fait partie des langages de programmation les plus populaires dans le domaine de l’IA. Il est d’ailleurs considéré par beaucoup dans la communauté comme étant le premier langage de programmation de l'intelligence artificielle en raison de sa simplicité. La syntaxe de python est très simple et est facilement assimilable. C'est pourquoi de nombreux algorithmes d'intelligence artificielle peuvent être facilement mis en œuvre en Python. Il nécessite un temps de développement très court par rapport à d'autres langages comme Java, C++ ou Ruby.
Il supporte les styles de programmation orientés objet, fonctionnels et procéduraux. Il existe de nombreuses bibliothèques en python, ce qui facilite la tâche aux programmeurs. Développé au début des années 1990, Python est devenu l'un des langages de programmation à la croissance la plus rapide en raison de son adaptabilité et de sa facilité d'apprentissage. Enfin, dans un dernier sondage sur Developpez.com sur les meilleurs langages pour le développement de l'IA, il est arrivé premier avec un peu plus de 55 % des voix, suivi par C++ (45,71 %) et Java (18,57).
C++
Le C++ est l'un des langages de programmation les plus rapides, sa rapidité est d'une grande aide pour les projets de programmation d'IA qui sont sensibles au temps. Le C++ peut être utilisé pour des approches d'IA statistique comme celles que l'on trouve dans les réseaux de neurones. Avec un temps d'exécution très rapide et les principes de la POO, le C++ est un bon choix pour les programmes d'IA. En fait, une grande partie des bibliothèques d'apprentissage machine et d'apprentissage approfondi sont écrites en C/C++ et offrent des API pour les mêmes.
De plus, ils offrent également des wrappers pour d'autres langages de programmation. Si vous avez envie de garder le contrôle sur le temps d'exécution et les performances, le C++ est évidemment un bon choix. Un autre point important est qu’il est un langage permettant la réutilisation des programmes en développement grâce à la propriété d'héritage et au masquage des données, ce qui permet de gagner du temps et de l'argent.
Lisp
Lisp est l'un des langages les plus anciens et les plus adaptés au développement de l'IA. Il est l’oeuvre de John McCarthy, qui est également connu comme l’un des pères de l'intelligence artificielle. Sa toute première version remonte à 1958. Lisp a la capacité de traiter efficacement des informations symboliques. Il a été développé à l'origine pour le calcul Lambda, et depuis son développement, il a beaucoup évolué au fil des ans tout en apportant de nombreuses idées à l’informatique. On distingue le typage dynamique, la récursion, les fonctions d’ordre supérieur, etc.
Il y a également la gestion automatique du stockage, le compilateur autohébergé et la structure arborescente des données. Lisp a un cycle de développement qui permet une évaluation interactive des expressions et la recompilation de fonctions ou de fichiers pendant que le programme est encore en cours d'exécution. Plus tard, bon nombre de ses fonctions ont été copiées par d’autres langages. Entre 1970 et 80, il est devenu le langage de choix par défaut pour la recherche en intelligence artificielle et est depuis utilisé dans les programmes d’IA qui calculent très bien avec des symboles.
L'expression symbolique de Lisp et le calcul avec ces symboles sont ses points forts. De même, Lisp se compose d'un système de macro, d'un compilateur bien développé qui peut produire un code efficace, et d'une bibliothèque de types de collections, y compris des tables de hachage et des listes de taille dynamique....
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