Si vous débutez dans le domaine de l’apprentissage automatique (ML), ou si vous cherchez à rafraîchir vos connaissances, vous vous demandez peut-être quel est le meilleur langage à utiliser. Il peut être difficile de choisir le bon langage d’apprentissage automatique, d’autant plus qu’il existe de nombreuses options intéressantes.
Il existe un nombre incroyable de langages de programmation (plus de 700) largement utilisés, et chacun a ses propres avantages et inconvénients.
Si vous débutez votre carrière d’ingénieur en apprentissage automatique, vous découvrirez avec le temps quels sont les meilleurs langages de programmation pour les problèmes commerciaux spécifiques que vous essayez de résoudre.
Avant de plonger dans les meilleurs langages d’apprentissage automatique, explorons le concept.
Qu’est-ce que l’apprentissage automatique ?
Sans entrer dans les détails, l’apprentissage automatique est un sous-ensemble de l’intelligence artificielle qui donne aux systèmes informatiques la capacité d’apprendre automatiquement et de faire des prédictions à partir de données. Ces prédictions peuvent varier considérablement en fonction du cas d’utilisation spécifique.
Dans le domaine de l’apprentissage automatique, un spécialiste de l’apprentissage automatique n’a pas besoin d’écrire toutes les étapes nécessaires pour résoudre un problème car l’ordinateur est capable d' »apprendre » en analysant les modèles au sein des données. Le modèle peut ensuite généraliser ces modèles à de nouvelles données.
Pour en savoir plus sur l’apprentissage automatique, je vous recommande de consulter notre article « Qu’est-ce que l’apprentissage automatique ? »
Langage d’apprentissage automatique le plus populaire : Python
Avant de plonger dans les différents langages d’apprentissage automatique, il est important de reconnaître qu’il n’y a pas vraiment un « meilleur » langage. Chacun a ses propres avantages, inconvénients et capacités spécifiques. Cela dépend en grande partie de ce que vous essayez de construire et de votre expérience.
Cela dit, le langage d’apprentissage automatique le plus populaire est, sans aucun doute, Python. Environ 57 % des scientifiques des données et des développeurs d’apprentissage automatique font confiance à Python, et 33 % lui donnent la priorité pour le développement.
Les cadres de Python ont beaucoup évolué au cours des dernières années, ce qui a augmenté ses capacités en matière d’apprentissage profond. Il y a eu la sortie de bibliothèques de premier plan comme TensorFlow et diverses autres.
Plus de 8,2 millions de développeurs à travers le monde s’appuient sur Python pour coder, et il y a une bonne raison à cela. C’est le choix préféré pour l’analyse des données, la science des données, l’apprentissage automatique et l’IA. Son vaste écosystème de bibliothèques permet aux praticiens de l’apprentissage automatique d’accéder aux données, de les manipuler, de les transformer et de les traiter en toute simplicité. Il offre également une indépendance vis-à-vis des plateformes, moins de complexité et une meilleure lisibilité.
Les bibliothèques et packages intégrés fournissent un code de base, ce qui signifie que les ingénieurs en apprentissage automatique n’ont pas à commencer à écrire à partir de zéro. Et comme l’apprentissage automatique nécessite un traitement continu des données, les bibliothèques et packages intégrés de Python aident à presque toutes les tâches. Tout cela conduit à une réduction du temps de développement et à une amélioration de la productivité lors du travail avec des applications complexes d’apprentissage automatique.
Certains des plus grands géants mondiaux de la technologie comme Google, Instagram, Facebook, Dropbox, Netflix, Walt Disney, YouTube, Uber et Amazon préfèrent Python comme langage de programmation.
Si Python s’impose clairement comme le langage le plus populaire, il en existe plusieurs autres qui doivent être pris en compte. Les cinq premiers sont Python, R, C/C++, Java et JavaScript. Le second, loin derrière Python, est généralement considéré comme C/C++. Java suit de près et, bien que Python soit souvent comparé à R, ils ne rivalisent pas vraiment en termes de popularité. Dans les enquêtes impliquant des scientifiques des données, R a souvent atteint le plus faible ratio priorité/utilisation parmi les cinq langages. Javascript est souvent placé en bas de la liste.
Bien qu’ils soient loin d’être aussi populaires que les cinq premiers, les praticiens de l’apprentissage automatique utilisent plusieurs autres langages qui méritent d’être pris en considération, tels que Julia, Scala, Ruby, MATLAB, Octave et SAS.
Choisir en fonction de votre application
Lorsque vous choisissez le meilleur langage pour l’apprentissage automatique, le facteur le plus important est de considérer le type de projet sur lequel vous allez travailler, ou vos applications spécifiques.
Si vous cherchez à travailler sur l’analyse des sentiments, votre meilleur choix sera probablement Python ou R, tandis que d’autres domaines comme la sécurité des réseaux et la détection des fraudes bénéficieront davantage de Java. L’une des raisons à cela est que les algorithmes de sécurité des réseaux et de détection des fraudes sont souvent utilisés par de grandes organisations, et ce sont généralement les mêmes où Java est préféré pour les équipes de développement internes.
Lorsqu’il s’agit de domaines moins axés sur les entreprises, comme le traitement du langage naturel (NLP) et l’analyse des sentiments, Python offre une solution plus facile et plus rapide pour la création d’algorithmes grâce à sa vaste collection de bibliothèques spécialisées.
Quant à C/C++, le langage est souvent utilisé pour l’intelligence artificielle dans les jeux et la locomotion des robots. Ce langage d’apprentissage automatique offre un niveau élevé de contrôle, de performance et d’efficacité grâce à ses bibliothèques d’IA très sophistiquées.
R commence à se faire connaître dans les domaines de la bio ingénierie et de la bio-informatique, et il est utilisé depuis longtemps dans les statistiques biomédicales à l’intérieur et à l’extérieur du milieu universitaire. Mais si l’on parle de développeurs novices en matière de science des données et d’apprentissage automatique, JavaScript est souvent préféré.
La langue est secondaire par rapport aux compétences
Lorsque vous entrez dans le monde de l’apprentissage automatique et choisissez le langage à utiliser, il est important de reconnaître que le langage que vous apprenez est secondaire par rapport à la maîtrise des concepts de base de l’apprentissage automatique. En d’autres termes, vous devrez cultiver des compétences de base en analyse de données.
Si vous n’avez pas de connaissances fondamentales en matière de statistiques, d’apprentissage profond, de processus et de conception de systèmes, il vous sera vraiment difficile de choisir les bons modèles ou de résoudre des problèmes complexes d’apprentissage automatique.
Si vous êtes novice en matière d’analyse de données et d’apprentissage automatique, alors Python devrait figurer en tête de votre liste. Comme nous l’avons évoqué, Python est syntaxiquement simple et plus facile à apprendre que d’autres langages. Mais si vous êtes déjà un programmeur expérimenté, avec des années d’expérience à votre actif, notamment dans un certain langage, il peut être préférable de vous en tenir à ce que vous connaissez déjà.
Il existe certaines compétences essentielles en apprentissage automatique qui faciliteront le choix d’un langage. Certaines de ces compétences comprennent les compétences en génie logiciel, les compétences en science des données, les compétences en apprentissage profond, la programmation dynamique et le traitement audio et vidéo.
Si votre parcours professionnel est fortement lié à la science des données, il est probablement préférable de donner la priorité à Python. Le langage d’apprentissage automatique le plus populaire est fortement intégré à la science des données, c’est pourquoi il est devenu le langage de prédilection des scientifiques des données. Mais si votre parcours professionnel implique l’analyse de données et les statistiques, R est fortement adapté à vos besoins.
Les développeurs frontaux ont souvent déjà une expérience de JavaScript, ce qui facilite l’extension de son utilisation à l’apprentissage automatique. Les ingénieurs en matériel informatique et en électronique choisissent souvent le C/C++ plutôt que les autres langages et évitent spécifiquement JavaScript, Java et R.
Le langage le moins populaire, Java, est privilégié par les développeurs d’applications frontales de bureau compte tenu de son efficacité avec les applications axées sur les entreprises. Si vous travaillez pour une grande entreprise, celle-ci pourrait même vous dire d’apprendre Java. Il est moins courant que les débutants qui se lancent dans l’apprentissage automatique choisissent eux-mêmes Java.
Comme vous pouvez le constater dans cet article, le choix du meilleur langage pour l’apprentissage automatique comporte de nombreux aspects. Ce n’est pas aussi simple que si l’un d’entre eux était le « meilleur » Tout dépend de votre expérience, de votre parcours professionnel et de vos applications. Mais les langages populaires comme Python, C++, Java et R devraient toujours être considérés en premier.
