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Python et son rôle dans l’intelligence artificielle

Par Fabrice Hévin , le 25 septembre 2022 , mis à jour le 25 septembre 2022 - 10 minutes de lecture
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Python fait partie des langages de programmation les plus utilisés par les développeurs à l’heure actuelle. Guido Van Rossum l’a créé en 1991, et depuis ses débuts, il fait partie des langages les plus populaires aux côtés de C++, Java et autres. Tout comme pour la génération d’image par IA, le traitement du langage naturel et la modélisation prédictive, Python est largement utilisé pour ces tâches également.

Python a pris une large avance dans notre quête pour déterminer le meilleur langage de programmation pour l’IA ou les réseaux neuronaux. Examinons les raisons pour lesquelles l’intelligence artificielle avec Python fait partie des idées les plus passionnantes au monde.

Caractéristiques et avantages de Python

Python peut être décrit comme un langage interprété, ce qui, en termes simples, implique qu’il ne nécessite pas de compilation en instruction de langage machine avant l’exécution, et qu’il peut être utilisé par le programmeur directement pour exécuter le programme. Cela en fait un langage suffisant pour être utilisé à l’aide d’un émulateur ou d’une machine virtuelle qui est basée sur le code natif d’une machine existante, c’est-à-dire le langage que le matériel peut comprendre.

Il s’agit d’un langage de programmation de haut niveau qui est utilisé dans des scénarios complexes. Les langages de haut niveau traitent les tableaux, les variables, les objets et l’arithmétique complexe, les expressions booléennes, ainsi que d’autres concepts abstraits de l’informatique afin d’être plus complets et d’accroître ainsi leur utilisation. Python est aussi considéré comme un langage de programmation polyvalent, ce qui signifie qu’il peut être utilisé dans toutes les technologies et tous les domaines.

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Python est également doté d’un système de types dynamiques et d’une gestion automatique de la mémoire qui prennent en charge diverses techniques de programmation, telles que l’orientation objet, le fonctionnel, l’impératif et le procédural, pour n’en citer que quelques-unes. Python est accessible pour tous les systèmes d’exploitation et dispose d’une offre open-source appelée CPython qui gagne énormément en popularité.

Considérons maintenant les façons dont l’utilisation de Python pour créer une inélégance artificielle nous procure un avantage par rapport aux autres langages de programmation.

L’intelligence artificielle et Python : Pourquoi ?

Python est le langage le plus simple de tous les langages de programmation, et en réalité, il en représente un cinquième par rapport aux autres langages OOP. C’est pourquoi il fait actuellement partie des langages les plus connus sur le marché.

  • Python est livré avec des bibliothèques préconstruites telles que Numpy pour effectuer des calculs scientifiques, Scipy pour le calcul avancé et Pybrain pour l’apprentissage automatique (Python Machine Learning), ce qui en fait l’un des meilleurs langages pour l’IA.
  • Les développeurs Python du monde entier offrent un soutien et une assistance étendus par le biais de tutoriels et de forums, aidant ainsi le programmeur beaucoup plus facilement qu’un autre langage populaire.
  • Python est indépendant des plates-formes et fait donc partie des options les plus adaptables et les plus connues pour diverses plates-formes et technologies, avec des modifications minimales des bases du codage.
  • Python possède la plus grande flexibilité parmi les autres programmes, avec la possibilité de choisir entre la méthode OOP et le scripting. En outre, vous pouvez utiliser l’IDE pour rechercher tous les codes et être une bénédiction pour les développeurs qui se débattent avec différents algorithmes.
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Décoder Python en même temps que l’intelligence artificielle

Python et d’autres programmes tels que NumPy Sciencekit-Learn iPython Notebook et matplotlib constituent la base pour démarrer le projet d’IA. NumPy est utilisé pour stocker des données généralisées, qui consistent en un tableau à N dimensions et des outils pour intégrer des codes C/C++, une transformation de Fourier, des capacités de nombres aléatoires, et bien d’autres fonctions.

Une autre bibliothèque à consulter est pandas, une bibliothèque open-source qui fournit aux utilisateurs des structures de données simples à utiliser et des instruments d’analyse qui fonctionnent avec Python. Matplotlib est un service différent qui est une bibliothèque de traçage pour la production de publications de haute qualité en 2D. Matplotlib peut être utilisé pour accéder à jusqu’à six outils d’interface utilisateur graphique, à des serveurs d’applications Web ainsi qu’à des scripts Python.

L’étape suivante consiste à étudier le clustering k-means. Vous pouvez découvrir les bases des arbres de décision. La prédiction numérique continue, la régression logistique, et bien plus encore. Les bibliothèques d’IA Python les plus fréquemment utilisées sont AIMA, pyDatalog, SimpleAI, EasyAi, et d’autres. Il existe de nombreuses bibliothèques Python d’apprentissage automatique, telles que PyBrain, MDP, scikit, PyML. Examinons plus en détail les différentes bibliothèques Python utilisées pour l’IA et les raisons pour lesquelles ce langage de programmation est utilisé pour créer l’IA.

Bibliothèques Python pour l’intelligence artificielle générale

  • AIMA : L’implémentation d’algorithmes en Python provient directement de Russell ainsi que de l’ouvrage “Artificial intelligence” de Norvig : A Modern Methodology”.
  • pyDatalog : Moteur de programmation logique en Python.
  • SimpleAI : Implémentation Python de divers algorithmes d’intelligence artificielle expliqués dans “Artificial Intelligence, a Modern Approach”. Son objectif principal est de fournir des bibliothèques intuitives, bien documentées et testées.
  • EasyAI : Un moteur Python simple qui permet à deux joueurs de jouer à des jeux utilisant l’IA (Negamax et tables de transposition pour la résolution des jeux).
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Python pour le langage machine (ML)

Examinons la raison pour laquelle Python est utilisé dans l’apprentissage automatique et les différentes bibliothèques qu’il fournit pour cette raison.

PyBrain

C’est un algorithme simple mais flexible pour effectuer des tâches d’apprentissage automatique. Il fonctionne également comme une bibliothèque d’apprentissage automatique extensible pour Python qui fournit une gamme d’environnements prédéfinis pour tester et évaluer les algorithmes.

PyML

Un cadre bidirectionnel développé en Python se concentre sur les SVM et autres approches basées sur le noyau. Il est accessible sur Linux et Mac OS X.

Scikit-learn

Il peut être décrit comme un instrument efficace d’analyse de données faisant appel à Python. Il s’agit d’une bibliothèque entièrement gratuite et open-source. Il s’agit de la bibliothèque d’apprentissage automatique à usage général la plus utilisée.

MDP

Toolkit Un cadre de traitement des données Python différent et facilement extensible contient une variété d’algorithmes d’apprentissage supervisé et non supervisé et d’autres unités de calcul pour l’analyse des données qui pourraient être combinés pour créer des séquences de traitement des données et des réseaux feed-forward plus complexes. La mise en œuvre du nouvel algorithme est simple. Le nombre d’algorithmes disponibles est en constante augmentation. Il comprend des techniques de traitement du signal (analyse en composantes principales, analyse en composantes indépendantes ainsi que l’analyse des caractéristiques lentes), des méthodes d’apprentissage multidimensionnelles ([Hessian Locally Linear embedding] ainsi qu’un certain nombre de méthodes de classification, des techniques probabilistes (analyse factorielle, RBM) et des techniques de prétraitement des données, et bien d’autres encore.

Bibliothèques Python pour le langage naturel et le traitement de texte

  • NTLK – Modules Python open-source Documentation et données linguistiques pour mener des études et des recherches dans le traitement et l’analyse des textes naturels. Il existe des logiciels qui fonctionnent avec Windows, Mac OSX et Linux.
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Python par rapport à d’autres langages populaires

Voyons maintenant où se situe Python par rapport aux autres langages utilisés pour l’intelligence artificielle, tels que C++ et Java.

Python vs C++ pour l’intelligence artificielle

  • Python est un langage de programmation plus connu que C++ pour l’IA et a une avance avec un vote majoritaire de 57% des développeurs. Cela est dû au fait que Python est simple à maîtriser et à utiliser. Grâce à ses nombreuses bibliothèques, il peut également être utilisé pour analyser des données.
  • Du point de vue des performances, C++ surpasse Python. Cela est dû au fait que C++ a l’avantage d’être un langage à typage statique, ce qui signifie qu’il n’y a pas d’erreurs de typage à l’exécution. C++ crée également un code d’exécution plus petit et plus rapide.
  • Python est un langage actif (par opposition à statique) qui réduit la complexité de la collaboration afin que vous puissiez créer des fonctions avec moins de lignes de code. Contrairement au C++, où la majorité des compilateurs effectuent des optimisations spécifiques et sont propres à une plate-forme particulière, le code Python peut être exécuté sur presque toutes les plates-formes sans qu’il soit nécessaire de mettre en place des configurations particulières.
  • L’essor de l’informatique accélérée par GPU offre des possibilités de parallélisme, ce qui a entraîné le développement de bibliothèques comme CuDNN et CUDA. Python, ainsi que cuDNN, Python a l’avantage sur C++. Cela signifie que des quantités croissantes de calculs nécessaires aux applications d’apprentissage automatique sont transférées aux GPU. Il en résulte que tout avantage de performance que vous pourriez penser que le C++ peut avoir devient de moins en moins pertinent.
  • Python est supérieur à C++ en ce qui concerne la simplicité de la programmation, notamment chez les développeurs novices. C++ est un langage de plus bas niveau, dont la maîtrise nécessite plus d’expérience et de connaissances.
  • La syntaxe de Python est facile à comprendre et facilite l’utilisation d’un processus ETL (Extract Transform, Load, and Extract) naturel et facile. Il est donc plus rapide à développer que le C++, ce qui permet aux développeurs d’évaluer les techniques d’apprentissage automatique sans avoir à les développer dans l’urgence.
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Comparé à C++ et Python en termes de syntaxe, Python a l’avantage et est mieux adapté à l’IA. Avec sa syntaxe facile et sa lisibilité, il peut faciliter le test rapide d’algorithmes avancés d’apprentissage automatique ainsi qu’une communauté active, aidée par des outils de collaboration tels que Jupyter Notebooks et Google Colab. Python remporte la palme.

Conclusion

Python est un élément clé des langages de programmation de l’IA car il dispose de bons frameworks, tels que scikit-learn-Machine Learning in Python qui répond à presque toutes les exigences dans ce domaine ainsi que D3.js data-driven documents JS. Il s’agit de l’un des outils de visualisation les plus efficaces et les plus conviviaux. Outre les frameworks, la rapidité de prototypage de Java en fait un langage important à ne pas manquer.

L’IA nécessite beaucoup d’études, c’est pourquoi il n’est pas nécessaire d’avoir un boilerplate de 500 Ko en Java pour tester une idée innovante, mais il ne pourra jamais mener le projet à terme. En Python, presque chaque concept est facilement validé avec vingt à trente lignes de code (comme en JS à l’aide de bibliothèques). Cela en fait un langage extrêmement utile pour aider au développement de l’IA.

C’est pourquoi il est clair que Python est le meilleur langage de programmation d’IA au monde. En plus d’être le meilleur langage de programmation d’IA, Python a de la valeur pour divers autres objectifs.

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