23 juillet 2013 | Québec
Un langage au cœur de nombreux projets d’intelligence artificielle
Lorsqu’on s’intéresse à l’intelligence artificielle, à l’apprentissage automatique ou à la science des données, un nom revient fréquemment : Python. Ce langage de programmation permet de travailler avec des données, de développer des algorithmes et d’utiliser de nombreuses bibliothèques dédiées à l’analyse et à l’intelligence artificielle.
Mais apprendre Python dans ce domaine ne consiste pas à simplement mémoriser sa syntaxe. Il faut également savoir structurer des données, automatiser leur traitement, utiliser des bibliothèques spécialisées et intégrer le code dans des projets plus complexes.
C’est pourquoi Python occupe une place importante dans la formation de Spécialiste en intelligence artificielle – LEA.E3 du Collège CDI. Le plan de cours prévoit notamment deux cours de techniques de programmation en science des données qui permettent de passer des principes fondamentaux de Python à des applications liées à l’intelligence artificielle.
Pourquoi Python est-il adapté à la science des données?
Un projet d’intelligence artificielle repose généralement sur des données qu’il faut pouvoir importer, organiser, transformer, analyser et exploiter.
Python offre un environnement permettant d’effectuer ces différentes opérations à l’aide du code. Le programme aborde notamment les structures de données, les fonctions, les boucles, les modules, les entrées et sorties, la gestion des erreurs et des exceptions ainsi que l’importation de fichiers et de données externes.
Ces notions constituent une base importante avant de passer à des applications plus avancées.
👉 Découvrez également : Analyse de données en intelligence artificielle : comprendre, structurer et interpréter l’information
Pandas et NumPy : travailler avec les données
L'une des forces de Python réside dans son écosystème de bibliothèques. Plutôt que de programmer chaque fonctionnalité à partir de zéro, les spécialistes peuvent utiliser des outils conçus pour différentes tâches.
Le plan de cours du programme de Spécialiste en intelligence artificielle – LEA.E3 prévoit notamment l'utilisation de Pandas et d'autres outils, ainsi que d'ensembles et de structures de données. Dans un contexte de science des données, elles peuvent notamment servir à organiser l'information et à effectuer les opérations nécessaires avant son analyse ou son utilisation par un modèle.
De la programmation aux modèles d’intelligence artificielle
Une fois les principes fondamentaux maîtrisés, Python peut servir à réaliser des tâches beaucoup plus avancées.
Le deuxième cours du programme de techniques de programmation en science des données aborde notamment les modélisations avancées, les systèmes de recommandation, le traitement du langage naturel et l’apprentissage automatique. Des bibliothèques telles que NumPy, SciPy et PyTorch figurent également dans le contenu du cours.
Python devient donc progressivement un moyen de transmettre des données et du code à des applications concrètes d’intelligence artificielle.
👉 Découvrez également : Apprentissage automatique et apprentissage profond en intelligence artificielle
Visualiser les données avec Python
Comprendre les données ne consiste pas uniquement à effectuer des calculs. Il faut également pouvoir observer les résultats, reconnaître certaines tendances et communiquer les informations obtenues.
Le programme prévoit ainsi l'exploration et la visualisation de données avec Matplotlib, une bibliothèque Python utilisée pour produire des représentations graphiques.
Cette dimension complète le travail réalisé avec les données : celles-ci peuvent être préparées et analysées, puis représentées afin de faciliter leur interprétation.
👉 Découvrez également : Visualisation de données et tableaux de bord : transformer les données en informations utiles
Python et les mégadonnées
Les projets liés à l’intelligence artificielle peuvent également nécessiter le traitement de volumes importants de données, issues de différentes sources.
La formation aborde à ce titre les mégadonnées (Big Data), notamment Hadoop, Spark, NoSQL, l’Internet des objets et le traitement de données non structurées dans le cadre du cours avancé de programmation en science des données.
Cela permet de situer Python dans un environnement technologique plus vaste plutôt que de l’étudier comme un langage isolé.
Pourquoi apprendre plus d’un langage et plus d’un outil?
Python occupe une place importante dans la formation, mais ne constitue qu'une partie de l'environnement technologique abordé.
Le programme comprend également la programmation orientée objet, SQL et NoSQL, Linux, PHP, JavaScript et R, ainsi que des outils de visualisation tels que Tableau et Power BI.
Cette diversité est importante, puisque les projets d'intelligence artificielle impliquent différentes étapes : accéder aux données, les préparer, les analyser, développer des modèles, créer des applications et présenter les résultats.
Python s'inscrit donc dans un ensemble de compétences complémentaires.
Une compétence qui se développe progressivement
Apprendre Python pour travailler en intelligence artificielle demande d'abord de comprendre les principes de la programmation avant d'aborder des usages plus avancés.
Dans le programme de Spécialiste en intelligence artificielle – LEA.E3, cette progression va des notions fondamentales de Python jusqu'à l'utilisation de bibliothèques spécialisées et à des applications en apprentissage automatique, en traitement du langage naturel, en visualisation de données et en mégadonnées.
Python devient ainsi l'un des outils permettant aux étudiants de mettre en pratique plusieurs des concepts abordés au cours de leur formation.
Foire aux questions
1. Faut-il déjà connaître Python avant d’entreprendre une formation en intelligence artificielle?
Le plan de cours du programme de Spécialiste en intelligence artificielle – LEA.E3 prévoit une introduction à l’environnement Python avant d’aborder des notions plus avancées. Les étudiants commencent notamment par la syntaxe, les instructions de contrôle, les fonctions, les structures de données, les modules et la gestion des erreurs, avant de progresser vers des applications d'intelligence artificielle.
2. Quelles bibliothèques Python sont abordées dans la formation?
Le contenu du programme mentionne notamment Pandas et NumPy dans le premier cours de techniques de programmation en science des données. Le cours suivant aborde également NumPy, SciPy et PyTorch, ainsi que Matplotlib, pour l’exploration et la visualisation des données.
3. Python sert-il uniquement à l’apprentissage automatique?
Non. Dans la formation, Python intervient dans plusieurs contextes, notamment la manipulation de données, la programmation, la visualisation, les systèmes de recommandation, le traitement du langage naturel, l’apprentissage automatique et certaines applications liées aux mégadonnées.
Pour aller plus loin
👉 Intelligence artificielle : comprendre le domaine et ses perspectives
👉 Projets concrets en intelligence artificielle : apprendre par la pratique
👉 Systèmes experts et intelligence artificielle : des outils au service de la prise de décision
👉 En savoir plus sur le programme de Spécialiste en intelligence artificielle – LEA.E3 du Collège CDI
