Python est le meilleur choix pour le développement d'applications IA et ML
- Python est l'un des meilleurs langages de programmation pour créer des applications d'IA et de ML.
- Il est reconnu pour sa simplicité syntaxique, la large disponibilité de bibliothèques et le soutien communautaire sur des sites comme Stack Overflow et Reddit.
- PwC prévoit que la contribution de l'IA à l'économie mondiale atteindra 15,7 billions de dollars, stimulant la demande de développeurs Python qualifiés.
- Emergen Research anticipe que la taille du marché Python atteindra 100,6 millions de dollars d'ici 2030.
Python est l'un des langages les plus populaires pour le développement de l'IA et du ML. Il est connu pour sa simplicité de syntaxe, son efficacité, l'abondance de bibliothèques et le soutien de la communauté. Python se classe au deuxième rang de la liste LinkedIn des compétences techniques en ingénierie les plus demandées par les employeurs.
Pourquoi Python est-il le meilleur choix pour l'IA et le ML ?
Python a une syntaxe facile, similaire à la langue anglaise. Écrire un code 'Hello World !' en Python prend 1 ligne et 21 caractères, tandis qu'en C++, cela prend 5 lignes et 79 caractères. Utiliser Python pour développer des applications d'IA et de ML est plus simple et prend moins de temps. Python ne nécessite pas l'utilisation de parenthèses. Au lieu de cela, il utilise l'indentation, qui structure et organise le code, le rendant lisible pour les développeurs.
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Python dispose d'une gamme diversifiée de bibliothèques qui élimine le besoin de coder à partir de zéro. Selon Naukri, Python compte plus de 137 000 bibliothèques qui peuvent être utilisées en intelligence artificielle et en apprentissage automatique, en science des données et en analyse, en big data, en automatisation, en traitement du langage naturel, et plus encore. Certaines des bibliothèques et frameworks Python les plus populaires pour l'IA et le ML incluent Scikit-learn, Scikit-image, Keras, NLTK, Pandas, Matplotlib, PyBrain et PyTorch.
De plus, Python est interopérable, ce qui facilite l'interaction entre différents langages de programmation dans un même projet. Python est open source et dispose d'une forte communauté mondiale, ce qui facilite l'apprentissage, la recherche de documentation et la participation à des communautés pour discuter et contribuer. En juillet 2024, Python comptait plus de 5,1 millions de dépôts sur GitHub. Ceux-ci incluent de petits scripts à des applications à grande échelle.
Les sondages indiquent que Python est le gagnant parmi les développeurs d'IA
Selon un récent post de Ya Xu, VP de l'ingénierie et responsable des données et de l'IA chez LinkedIn, Python se classe au deuxième rang des compétences techniques les plus demandées pour l'ingénierie aux États-Unis. Les compétences demandées sont définies comme celles les plus recherchées par les employeurs et les recruteurs sur une période donnée.
PwC a publié une étude sur la valeur réelle de l'IA pour les entreprises et sur la manière dont les fondateurs peuvent tirer parti de la technologie. L'étude indique que la contribution potentielle de l'IA à l'économie mondiale est estimée à 15,7 billions de dollars d'ici 2030. Une estimation de 6,6 billions de dollars proviendrait de l'augmentation de la productivité, et les 9,1 billions de dollars restants proviendraient des effets de la consommation.
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De plus, l'IA stimulera le PIB de l'Amérique du Nord de 14,5 %, équivalent à 3,7 billions de dollars, et le PIB de la Chine de 26 %, équivalent à 7 billions de dollars. L'Amérique du Nord connaîtra la plus forte augmentation, tandis que la Chine sera plus lente, mais elle pourrait voir un impact positif d'ici 2030. Le plus grand impact positif sera dans les secteurs de la santé, de la vente au détail et des services financiers, stimulant la demande de développeurs Python.
Actuellement, la demande de développeurs Python qualifiés est élevée et continuera d'augmenter au cours des prochaines années. La taille du marché Python devrait atteindre 100,6 millions de dollars et enregistrer une augmentation des revenus de plus de 44 % d'ici 2030, selon Emergen Research.
Andrew Ng, informaticien britannico-américain et fondateur de DeepLearning.AI, a démontré comment construire une analyse de sentiment en utilisant Python et l'IA générative dans un discussion à l'Université Stanford. Il a déclaré : « Aujourd'hui, les développeurs du monde entier peuvent prendre littéralement dix minutes pour construire un système comme celui-ci, et c'est un développement très excitant. »
Reporting de Cryptopolitan par Randa Moses
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Randa Moses
Randa Moses est rédactrice et journaliste chez Cryptopolitan, couvrant la technologie, l'IA, la robotique, la crypto, les arnaques et les piratages. Elle évolue dans l'espace crypto depuis 2017. Elle a occupé des postes chez Forward Protocol, AmaZix et Cryptosomniac. Randa détient un diplôme en génie électrique et électronique de l'Université de Bradford.
