Bien que Python ait mis plusieurs années à s’imposer pleinement, il reste le leader incontesté dans le domaine de la programmation grâce à sa syntaxe claire, sa lisibilité et sa facilité d’apprentissage pour les novices.
Cependant, l’une des critiques les plus fréquentes des utilisateurs est la lenteur de Python. En effet, il est moins rapide que C++, Java et C#.
Il est également surpassé par Julia, un langage performant et relativement récent, lancé en 2012.
Développé par Jeff Bezanson, Stefan Karpinski, Viral B. Shah et Alan Edelman, Julia est un langage gratuit qui allie rapidité et haut niveau. Il est aussi simple à utiliser que Python ou R, tout en étant aussi rapide que C ou Fortran, ce qui élimine le besoin de jongler entre deux langages pour le prototypage et la production.
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Avantages de Julia pour les développeurs
Au cours de ses dix premières années, la communauté et l’écosystème de Julia ont connu une croissance significative, atteignant désormais plus de 11,8 millions de lignes de code.
Sa dernière version, 1.10.4, mise à jour le 4 juin 2024, propose plusieurs nouvelles fonctionnalités, notamment un temps de chargement des paquets amélioré, de meilleurs messages d’erreur et un rendu de trace de pile optimisé.
Julia dispose également d’un système de types riche qui facilite la définition de structures de données complexes et efficaces.
De plus, sa syntaxe est simple et intuitive, semblable à celle de Python, ce qui la rend idéale pour la programmation exploratoire et l’analyse de données.
Elle est également très accessible pour ceux qui maîtrisent d’autres langages de haut niveau. Grâce à son utilisation du dispatch multiple comme fonctionnalité centrale, Julia est extrêmement flexible et peut être appliquée à la science des données, à l’apprentissage automatique, à l’intelligence artificielle, à la recherche scientifique et à la modélisation financière.
Une nouvelle approche de l’apprentissage automatique
Alors qu’OpenAI utilise ChatGPT pour traiter de vastes ensembles de données, Julia se distingue par son application dans l’apprentissage automatique scientifique, où les algorithmes intègrent des connaissances scientifiques pour résoudre des équations complexes.
Ce langage permet également de quantifier la valeur de constantes complexes et d’aligner l’apprentissage automatique sur des applications concrètes. Par exemple, la société de logistique et de livraison par drone Zipline utilise déjà Julia pour optimiser les itinéraires de vol afin de livrer des produits pharmaceutiques de manière plus efficace.
Des géants de la pharmacie, tels qu’AstraZeneca et Pfizer, ont également recours à Julia pour accélérer les simulations de nouvelles thérapies. La plateforme cloud de Julia, Julia Computing, a été adoptée par l’équipe de Formule 1 Williams Racing pour alimenter son logiciel de modélisation et de simulation, améliorant ainsi sa rapidité.
3 postes technologiques à pourvoir en Europe
- Développeur logiciel senior (H/F/D) Responsable d’ingénierie, IU Internationale Hochschule, Hambourg
- Responsable technique de programme – Client en France (H/F/X), Octopus Energy Group, France
- Ingénieur de test haute technologie – uniquement basé aux Pays-Bas, Capgemini, Eindhoven
Exploiter la communauté
En tant que langage open-source, Julia n’est pas lié à une entreprise ou un système d’exploitation spécifique. Par conséquent, son logiciel est disponible gratuitement et la communauté de développeurs Julia est active dans le développement du langage et la correction de bugs. Tous les forums communautaires peuvent être trouvés sur le site JuliaLang.
Un événement annuel, JuliaCon, rassemble développeurs, chercheurs et experts pour explorer les capacités de Julia et son évolution. En plus des conférences, des intervenants et d’un hackathon, les participants peuvent également assister à des ateliers et des présentations techniques.
Pour apprendre Julia, il est préférable d’avoir une bonne maîtrise d’autres langages de programmation. Cela dit, des universités comme le MIT et la TU Berlin proposent des cours en ligne, tout comme des plateformes d’apprentissage en ligne telles que DataCamp, Coursera et Udemy.
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