Kotlin vs Java dans le sillage de l’IA

Comme intelligence artificielle continue de remodeler le paysage technologique, développeurs sont de plus en plus confrontés à la tâche de sélectionner les langages de programmation les plus bénéfiques et les plus efficaces en termes de développement de l’IA.

Compte tenu de la croissance rapide de l’IA et de l’apprentissage automatique, l’un des langage de programmation mieux placé pour répondre aux exigences de ce domaine en évolution ?

Java est un pilier de la programmation depuis sa création en 1995 et reste l’un des langages les plus populaires pour les applications Web et le traitement du Big Data. Cependant, Kotlin, un enfant relativement nouveau dans le quartier, le talonne.

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Et bien que Python domine dans la recherche et le prototypage, Java et Kotlin sont des choix judicieux pour les systèmes d’IA de production, en particulier dans les environnements d’entreprise à grande échelle. C’est grâce à une mise à jour récente dans laquelle Kotlin a rationalisé l’intégration et réduit son taux d’erreur de près de 30 %.

Kotlin en action

Développé par JetBrains en 2010, Google a annoncé Kotlin comme langage préféré pour Android en 2019. Cette année, le géant de la technologie l’a considéré comme la technologie de choix pour partager la logique métier sur plusieurs plates-formes.

Kotlin a rapidement gagné en popularité grâce à sa syntaxe concise, ses fonctionnalités de langage expressives et son interopérabilité transparente avec Java.

Il a une capacité multiplateforme et permet aux développeurs de créer des applications pour iOS, Android, ordinateur de bureau et Web à partir d’une seule base de code, ce qui élimine les divergences entre les plates-formes et réduit les efforts de développement globaux.

L’interopérabilité est également une fonctionnalité clé et Kotlin peut fonctionner simultanément avec Java, ce qui signifie que les développeurs n’ont pas besoin d’abandonner ou de perturber les flux de travail actuels.

Kotlin est également conçu pour la programmation de logique métier, notamment dans des domaines tels que le traitement des paiements et les transactions financières, ce qui en fait un choix pratique pour développer des systèmes sécurisés et évolutifs dans des secteurs tels que le commerce électronique, la technologie financière et les logiciels d’entreprise.

Alors, Kotlin pourrait-il un jour remplacer Java ?

« En partie, oui », suggère Egor Tolstoï, responsable du projet Kotlin chez JetBrains et membre du conseil d’administration de la Fondation Kotlin.

« Kotlin convient parfaitement à plusieurs scénarios : développement Android, développement côté serveur, programmation multiplateforme et comme premier langage pour se lancer dans le codage », dit-il. « Kotlin est en plein essor aujourd’hui et nous voyons encore plus d’opportunités de croissance. Après que Kotlin ait été approuvé par Google pour le développement Android, plus de 50 % des développeurs Android sont passés de Java à celui-ci, ainsi que jusqu’à 20 % des développeurs côté serveur Java. Kotlin est le deuxième langage de l’écosystème JVM et gagne en popularité parmi les développeurs Spring.

Dépendance aux bibliothèques Java

Cependant, il convient de noter que de nombreux développeurs utilisant Kotlin pour l’IA s’appuient encore fortement sur les bibliothèques Java en raison de l’interopérabilité Java de Kotlin.

Et dans le contexte de l’IA, Java présente de nombreux avantages. Il reste un choix robuste en raison de son écosystème mature, de ses outils solides et de son vaste écosystème de bibliothèques et de frameworks. Deeplearning4j, Weka et MOA sont particulièrement utiles lorsqu’il s’agit de tâches d’apprentissage automatique, d’apprentissage profond et d’exploration de données.

Le principe Java « écrire une fois, exécuter n’importe où » signifie qu’un développeur peut développer du code Java sur n’importe quel appareil et l’exécuter sur n’importe quel autre système compatible Java prenant en charge la machine virtuelle Java (JVM).

De plus, sa forte prise en charge de la concurrence (les tâches d’IA nécessitent souvent un traitement parallèle) en fait un choix judicieux pour développer des systèmes d’IA évolutifs.

Autres considérations

À mesure que l’IA continue d’évoluer, Java conserve sa pertinence grâce à son écosystème établi et à ses ensembles d’outils complets pour l’apprentissage automatique et l’analyse des données. Java est sans doute mieux adapté aux projets intégrés aux frameworks Java existants ou nécessitant l’accès à un éventail plus large de bibliothèques d’IA.

Cela dit, Kotlin progresse rapidement, offrant un environnement de programmation contemporain et convivial qui laisse présager une expérience de codage plus efficace et rationalisée.

Et pour ceux qui se lancent dans de nouvelles entreprises d’IA et qui recherchent une syntaxe concise et moderne, Kotlin est un concurrent digne de ce nom.

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