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Le monde de la programmation conna卯t une 茅volution importante, mais l'apprentissage des langages de programmation de l'intelligence artificielle (IA) est sans doute plus important que jamais. En 2023, le cabinet d'茅tudes technologiques Gartner a r茅v茅l茅 que jusqu'脿 80 pour cent des organisations utiliseront l'IA d'une mani猫re ou d'une autre d'ici 2026, contre seulement 5 pour cent en 2023 []. Dans son 茅tude de 2023 芦 L鈥櫭﹖at de l鈥橧A en 2023 : l鈥檃nn茅e de rupture de l鈥橧A g茅n茅rative 禄, le cabinet McKinsey r茅v猫le qu鈥檜n tiers des entreprises fran莽aises utilise d茅j脿 l鈥橧A et qu鈥檈lle est devenue une priorit茅 pour les dirigeants d鈥檈ntreprises [].

L'IA 茅volue rapidement. De m锚me, les emplois dans le domaine de l'IA sont en constante augmentation, avec des postes tr猫s demand茅s tels que ceux d'ing茅nieurs en apprentissage automatique, de scientifiques des 诲辞苍苍茅别蝉 et d'ing茅nieurs logiciels, qui n茅cessitent souvent une bonne connaissance de la technologie. Si vous envisagez de travailler dans le domaine de l'IA ou si vous souhaitez simplement l'exp茅rimenter en parall猫le, le fait de conna卯tre le bon langage et de rester au fait de l'茅tat de la programmation peut vous aider 脿 surmonter les changements que l'IA apporte dans divers secteurs d'activit茅.听

Nous examinerons ci-dessous quelques langages de programmation IA populaires. Nous examinerons 茅galement les diff茅rences entre le codage traditionnel et le codage pour l'IA, ainsi que la mani猫re dont l'IA modifie la programmation.听

Quels langages de programmation IA devriez-vous apprendre ?

Tous les langages de programmation ne se valent pas. Chacun a ses sc茅narios d'utilisation id茅aux. Quatre langages de codage populaires conviennent aux applications et technologies li茅es 脿 l'IA : Python, Java, C++ et Julia.听

1. Python

Python est le roi des langages de programmation. Ce langage de programmation polyvalent et orient茅 objet a toujours 茅t茅 un favori des codeurs, principalement en raison de sa simplicit茅 d'apprentissage, de sa vaste communaut茅 de soutien et de la vari茅t茅 de ses utilisations. Cette m锚me facilit茅 d'utilisation et la capacit茅 de Python 脿 simplifier le code en font 茅galement une option de choix pour la programmation IA. Son code source est adaptable et il fonctionne sur diff茅rents syst猫mes d'exploitation. Les d茅veloppeurs l'utilisent souvent pour des projets d'IA qui n茅cessitent de traiter de grands volumes de 诲辞苍苍茅别蝉 ou de d茅velopper des mod猫les d'apprentissage automatique.

2. Java

Java est g茅n茅ralement plus long et n茅cessite plus de lignes de code que Python. Sa communaut茅 est plus restreinte que celle de Python, mais les d茅veloppeurs d'IA se tournent souvent vers Java pour la suppression automatique des 诲辞苍苍茅别蝉 inutiles, la s茅curit茅 et la facilit茅 de maintenance qu'il offre. Ce puissant langage orient茅 objet permet 茅galement un d茅bogage simple et une utilisation sur plusieurs plateformes. Les biblioth猫ques Java comprennent des outils et des frameworks d'apprentissage automatique essentiels qui facilitent la cr茅ation de mod猫les d'apprentissage automatique, l'ex茅cution de fonctions d'apprentissage profond et le traitement de grands ensembles de 诲辞苍苍茅别蝉.

3. C++

Comme Java, C++ n茅cessite un code g茅n茅ralement au moins cinq fois plus long que celui de Python. Il peut 锚tre difficile 脿 ma卯triser, mais il offre une ex茅cution rapide et une programmation efficace. Gr芒ce 脿 ces 茅l茅ments, le C++ excelle lorsqu'il est utilis茅 dans des applications d'IA complexes, en particulier celles qui n茅cessitent des ressources importantes. Il s'agit d'un langage compil茅 et polyvalent qui convient parfaitement 脿 la mise en place d'une infrastructure d'IA et au travail sur les v茅hicules autonomes.

4. Julia

Julia excelle dans les calculs et la science des 诲辞苍苍茅别蝉, avec des avantages tels que sa polyvalence, ses performances rapides et dynamiques, et sa capacit茅 d鈥檈x茅cution rapide. Il est excellent pour l'apprentissage automatique et offre la vitesse du C avec la simplicit茅 de Python. Julia reste un langage de programmation relativement nouveau, dont la premi猫re version a 茅t茅 publi茅e en 2018. Il offre une prise en charge de l'informatique distribu茅e, un gestionnaire de paquets int茅gr茅 et la possibilit茅 d'ex茅cuter plusieurs processus simultan茅ment.

La programmation IA et le codage traditionnel : Quelle est la diff茅rence ?聽

Le codage est une comp茅tence essentielle pour quiconque souhaite travailler dans le domaine de l'IA. Les langages de programmation peuvent 锚tre identiques ou similaires pour les deux environnements ; cependant, l'objectif de la programmation pour l'IA diff猫re du codage traditionnel. Avec la programmation IA, les programmeurs codent pour cr茅er des outils et des programmes qui peuvent utiliser des 诲辞苍苍茅别蝉 pour 芦聽apprendre聽禄 et prendre des d茅cisions utiles ou d茅velopper des solutions pratiques pour relever des d茅fis. Dans le codage traditionnel, les programmeurs utilisent des langages de programmation pour ordonner 脿 des ordinateurs et 脿 d'autres appareils d'effectuer des actions.

En outre, la programmation IA ne se limite pas 脿 l'utilisation d'un langage. En g茅n茅ral, vous avez 茅galement besoin de frameworks et d'茅diteurs de code pour concevoir des algorithmes et cr茅er des mod猫les informatiques.

Comment la programmation assist茅e par l'IA modifie-t-elle le secteur ?

脌 mesure que l'IA se d茅veloppe, le paysage de la programmation 茅volue. Toutefois, Leo Porter, professeur 脿 l'universit茅 de Californie 脿 San Diego, estime que l'IA favorisera l'inclusion et la diversit茅 dans la programmation.

En 2022, des outils de programmation IA tels que GitHub CoPilot ont vu le jour. Bien que l'ex茅cution ne soit pas parfaite, le codage assist茅 par l'IA 茅limine les erreurs de syntaxe g茅n茅r茅es par l'homme, comme les virgules et les parenth猫ses manquantes. M. Porter pense que l'avenir de la programmation IA et d'interaction humaine, car l'IA permettra aux humains de se concentrer sur les comp茅tences de codage de haut niveau n茅cessaires 脿 la r茅ussite de la programmation IA.

Les 茅ducateurs actualisent leurs strat茅gies d'enseignement pour y inclure l'apprentissage assist茅 par l'IA et les grands mod猫les de langage (LLM) capables de produire du code 脿 la demande. Comme le souligne M. Porter, 芦聽nous pensons que les LLM abaissent la barri猫re de la compr茅hension de la programmation IA [闭听禄.听

Il est clair que l'IA va changer la fa莽on dont les programmeurs travaillent. Les d茅veloppeurs pourraient voir leur productivit茅 et leur satisfaction professionnelle augmenter gr芒ce 脿 l'aide apport茅e par l'IA.听

L'IA remplacera-t-elle les emplois de codage ?

ChatGPT a 茅t茅 lanc茅 en 2022 et a rapidement pris la communaut茅 des programmeurs par surprise lorsqu'il a r茅ussi 脿 cr茅er des sites web HTML simples 脿 l'aide d'instructions 茅crites. La crainte que le codage ne devienne bient么t obsol猫te est apparue comme une 茅volution naturelle. Toutefois, comme pour de nombreux emplois, il est probable que l'IA transformera la programmation, en travaillant en tandem avec les humains pour acc茅l茅rer le d茅veloppement. Comme l'a d茅clar茅 le vice-pr茅sident des services d'IA d'Amazon 脿 IEEE Spectrum, 芦聽je ne pense pas que l'IA soit pr猫s de remplacer les d茅veloppeurs humains聽禄 [].

脌 l'avenir, l'IA assumera probablement des t芒ches r茅p茅titives et routini猫res. Les d茅veloppeurs et les programmeurs humains pourront ainsi se concentrer sur les t芒ches de haut niveau et sur l'aspect cr茅atif de leur travail.

Comment choisir un langage de programmation IA聽

Il existe de nombreux et excellents langages de programmation IA que l'on peut envisager d'apprendre, mais le choix de celui par lequel commencer peut s'av茅rer difficile. Garder 脿 l'esprit vos capacit茅s et comp茅tences actuelles, ainsi que vos aspirations professionnelles, peut vous aider 脿 choisir un point de d茅part et 脿 d茅terminer comment progresser.听

Par exemple, si vous 锚tes novice en mati猫re de codage, Python peut constituer un excellent point de d茅part. Ce langage de programmation flexible et polyvalent est relativement simple 脿 apprendre et permet de cr茅er des applications complexes, raison pour laquelle de nombreux d茅veloppeurs commencent par ce langage. Il dispose 茅galement d'une vaste communaut茅, dont une importante partie se consacre 脿 l'utilisation de Python pour l'IA.听

脌 partir de l脿, il est utile de r茅fl茅chir 脿 vos objectifs de carri猫re. Par exemple, si vous souhaitez cr茅er des applications mobiles bas茅es sur l'IA, vous pouvez envisager d'apprendre Java, qui offre une combinaison de facilit茅 d'utilisation et de d茅bogage. Java est 茅galement une excellente option pour toute personne int茅ress茅e par des carri猫res qui impliquent la mise en 艙uvre de programmes d'apprentissage automatique ou la construction d'infrastructures d'IA.听

Si vos int茅r锚ts professionnels sont davantage ax茅s sur l'analyse de 诲辞苍苍茅别蝉, vous pourriez envisager d'apprendre Julia. Ce langage de programmation relativement r茅cent vous permet d鈥檈x茅cuter plusieurs processus 脿 la fois, ce qui le rend pr茅cieux pour diverses utilisations dans le domaine de l'IA, notamment l'analyse de 诲辞苍苍茅别蝉 et la cr茅ation d'applications d'IA.

Cependant, si vous souhaitez travailler dans des domaines tels que les voitures autonomes ou la robotique, il serait plus avantageux d'apprendre le C++, car l'efficacit茅 et la rapidit茅 de ce langage le rendent bien adapt茅 脿 ces utilisations.听

Prochaines 茅tapes avec 糖心vlog官网观看

Le codage restera une comp茅tence tr猫s demand茅e, tant dans le domaine de l'IA que dans les environnements traditionnels, pendant les ann茅es 脿 venir. D茅veloppez vos comp茅tences en codage avec des cours en ligne tels que Python for Data Science, AI, & Development d'IBM ou Algorithms, Part 1 de l'Universit茅 de Princeton, qui vous aidera 脿 acqu茅rir de l'exp茅rience avec Java.

Vous pouvez 茅galement acqu茅rir des bases plus solides en IA avec des cours comme l鈥橝I pour tous de DeepLearning.AI. Vous apprendrez la terminologie, les strat茅gies et les flux de travail de l'IA pendant ce cours de niveau d茅butant.听