Java et IA. Pourquoi Google, Netflix et IMB utilisent Java pour le Machine Learning ?

L’intelligence artificielle (IA) change rapidement la façon dont nous interagissons avec les machines et nous facilite la vie de nombreuses manières. Cependant, derrière chaque application d’IA réussie se cache un langage de programmation puissant qui permet aux machines d’apprendre et de faire des prédictions. Alors que Python est actuellement le langage de programmation le plus couramment utilisé pour l'apprentissage automatique (ML) permettant aux développeurs de créer rapidement des applications, Java n'est pas à la traîne. Il s’agit peut-être du meilleur choix pour créer des systèmes hautes performances à grande échelle grâce à ses performances et à son évolutivité exceptionnelles. Dans cet article, nous nous concentrerons sur l'impact de Java sur le ML et ses avantages pour les applications d'IA, ainsi que sur les géants de la technologie qui préfèrent Java aux autres langages de programmation.

Pourquoi Java est un choix idéal pour le domaine de l'IA ?

L'apprentissage automatique est devenu un élément crucial du paysage technologique actuel, permettant aux ordinateurs d'apprendre à partir des données et d'améliorer leurs performances au fil du temps. Avec l’explosion du Big Data et la demande croissante d’automatisation, l’apprentissage automatique est devenu un outil indispensable dans de nombreux secteurs, notamment la finance, la santé, le commerce électronique et bien d’autres encore. Java joue un rôle essentiel dans le fonctionnement des applications d'IA en raison de ses fonctionnalités uniques qui en font un choix populaire pour le développement de modèles ML. Les principaux avantages qui font de Java un choix populaire pour l’IA sont les suivants :

• Capacité à résoudre des tâches complexes. Java est un langage orienté objet, ce qui signifie qu'il peut représenter des entités et des processus complexes du monde réel de manière naturelle et intuitive.
• Sécurité renforcée. Le langage fournit des fonctionnalités de sécurité avancées telles que le sandboxing, le contrôle d'accès et la signature de code, ce qui en fait un choix sécurisé pour développer des applications traitant des données sensibles.
• Maintenabilité facile. Les applications Java correctement documentées sont plus faciles à maintenir grâce à des capacités de programmation précises.
• Collecte des déchets intégrée. Puisque Java peut supprimer automatiquement les données inutiles, c'est un choix parfait lorsqu'il s'agit de développer des projets à grande échelle.
• Portabilité transparente. Java est indépendant de la plate-forme, ce qui facilite l'exécution du même code sur différents systèmes d'exploitation et architectures matérielles. Cette fonctionnalité est particulièrement importante pour les applications d'IA qui nécessitent une évolutivité et des performances sur plusieurs appareils et plates-formes.

De plus, Java offre des fonctionnalités telles que le codage facile des algorithmes, le débogage sans effort, la représentation des données sous forme graphique et une bonne interaction avec l'utilisateur.

Java et apprentissage automatique

L'apprentissage automatique est un sous-domaine de l'IA qui permet aux machines d'apprendre à partir de données et d'améliorer leurs performances au fil du temps sans être explicitement programmées. Il fonctionne en utilisant des algorithmes pour identifier des modèles dans les données, permettant ainsi aux ordinateurs de faire des prédictions et des décisions basées sur ces informations. Java est un langage de programmation populaire utilisé pour créer des modèles ML en raison de sa flexibilité et de son indépendance en matière de plate-forme. Pour créer un modèle ML avec Java, les étapes sont généralement les suivantes : La première étape consiste à collecter et à prétraiter les données. Ensuite, les données sont divisées en ensembles de formation et de test, l'ensemble de formation étant utilisé pour entraîner le modèle et l'ensemble de test étant utilisé pour évaluer ses performances. Une fois les données préparées, les développeurs peuvent utiliser les bibliothèques et frameworks d'apprentissage automatique de Java pour créer un modèle. Remarque : Java fournit une large gamme de bibliothèques et de frameworks d'apprentissage automatique qui proposent des algorithmes prédéfinis et diverses fonctions, aidant les développeurs à créer et à personnaliser leurs modèles ML. Ils fournissent également des fonctionnalités telles que la visualisation des données, la sélection des fonctionnalités et l'évaluation des modèles, ce qui facilite le développement et l'ajustement des modèles ML. Parmi les meilleures bibliothèques et outils Java ML à surveiller en 2023 et au-delà, on peut souligner :

• Deeplearning4j est une bibliothèque basée sur Java qui fournit des fonctionnalités complètes d'apprentissage en profondeur, notamment l'accélération GPU, l'informatique distribuée et diverses architectures de réseaux neuronaux. Il dispose d'une interface utilisateur basée sur une interface graphique pour le réglage des hyperparamètres.
• H2O est une plateforme d'apprentissage automatique open source conçue spécifiquement pour l'analyse du Big Data. Il offre des capacités d'apprentissage automatique automatique (AutoML), une recherche de grille, un réglage d'hyperparamètres, des outils de sélection de modèles graphiques, des outils d'ingénierie de fonctionnalités automatisés, etc.
• Amazon Sagemaker est un service géré proposé par Amazon Web Services qui simplifie le processus de déploiement d'applications ML dans des environnements de production. Il prend en charge de nombreux frameworks différents, notamment TensorFlow, Keras et des algorithmes personnalisés écrits en Java via ses SDK.
• Matplotlib est une bibliothèque de traçage open source principalement utilisée par les data scientists travaillant avec Python. Pourtant, il peut être facilement adapté aux programmes Java, permettant aux utilisateurs de visualiser leurs résultats en créant des tracés personnalisés tels que des nuages ​​de points ou des histogrammes directement à partir de leurs applications Java.
• La bibliothèque JavaML fournit une couche API entre les bibliothèques de calcul numérique traditionnelles et les bibliothèques ML populaires, permettant aux utilisateurs de simplifier des calculs complexes et d'expérimenter rapidement et efficacement sur de grands ensembles de données.
• MOA Java ML est une bibliothèque ML de premier plan pour les développeurs Java, leur permettant d'utiliser des algorithmes et des outils puissants pour créer et appliquer des modèles d'apprentissage automatique. Il comprend également des outils qui aident les développeurs à analyser les données, à créer des modèles et à les déployer en production.
• Weka est une bibliothèque Java ML complète qui permet aux utilisateurs d'effectuer diverses tâches telles que le prétraitement des données, la classification, le clustering, la régression et la sélection de fonctionnalités. Il contient plusieurs algorithmes avancés tels que des réseaux bayésiens, des classificateurs Bayes naïfs et des machines vectorielles de support (SVM). De plus, il fournit une interface utilisateur graphique (GUI) pour une visualisation facile des ensembles de données et des résultats qui les accompagnent.
• Stanford CoreNLP est une puissante bibliothèque Java ML utilisée pour le traitement du langage naturel et l'exploration de texte. Il comporte divers composants tels que l'analyse des sentiments, la traduction automatique, la résolution de coréférence et le balisage de parties du discours. Il est conçu pour être évolutif, permettant aux utilisateurs de traiter facilement des applications complexes et de développer des modèles et des applications NLP personnalisés qui fonctionnent avec n'importe quelle autre bibliothèque Java.
• Accord.NET est une bibliothèque plus puissante qui fournit de l'algèbre linéaire, des algorithmes d'apprentissage automatique et d'autres outils pour développer des applications d'apprentissage automatique. Il contient également une grande variété de composants, notamment des machines à vecteurs de support, des réseaux de neurones et des algorithmes d'arbre de décision.
• Apache Mahout propose une bibliothèque ML évolutive qui utilise le paradigme MapReduce et convient parfaitement à la classification, au filtrage collaboratif et au clustering. Mahout utilise Apache Hadoop pour traiter plusieurs tâches parallèles et fournit des algorithmes de recommandation tels que le filtrage collaboratif, facilitant l'évolutivité de la construction rapide de votre modèle.
• Mallet (Machine Learning for Language Toolkit) est un outil spécial pour les tâches de traitement du langage naturel telles que la classification de documents, le regroupement, la modélisation de sujets et la reconnaissance d'entités nommées.

Dès que le modèle est construit, il peut être déployé à l'aide des fonctionnalités Java indépendantes de la plate-forme. La capacité de Java à s'exécuter sur différents systèmes d'exploitation et architectures matérielles facilite le déploiement de modèles ML sur plusieurs appareils et plates-formes.

Combien de temps faut-il pour créer une solution ML à l’aide de Java ?

Cela dépend de la complexité du projet et de la maîtrise du langage de programmation du développeur. Des tâches simples peuvent prendre quelques semaines, tandis que des projets plus complexes peuvent prendre plusieurs mois. De plus, l’utilisation de bibliothèques et de frameworks préexistants avec des modèles prédéfinis peut considérablement accélérer le processus de développement. Par conséquent, il est assez difficile d'estimer le délai précis requis pour construire l'une ou l'autre solution ML à l'aide de Java.

Comment les applications d’IA bénéficient-elles de Java ?

On peut affirmer sans se tromper que Java révolutionne le paysage de l'IA en permettant le développement de modèles de ML plus efficaces et évolutifs. Qu'est-ce qui le rend si spécial?

• Java permet aux développeurs de créer des algorithmes complexes et personnalisables, facilitant ainsi la gestion de grands ensembles de données et de calculs complexes.
• L'indépendance de Java par rapport à la plate-forme permet le déploiement de modèles d'apprentissage automatique sur plusieurs appareils et plates-formes, ce qui le rend plus accessible et évolutif.
• La robustesse et les fonctionnalités de sécurité de Java garantissent que les applications d'IA sont fiables et exemptes d'erreurs.
• Le riche écosystème de bibliothèques et de frameworks ML de Java fournit aux développeurs des algorithmes et des fonctions prédéfinis qui peuvent être facilement personnalisés et intégrés dans leurs applications d'IA. Cela leur fait gagner beaucoup de temps et d’efforts, leur permettant de se concentrer sur la création des fonctionnalités de base de leurs applications d’IA.

Principales entreprises utilisant Java pour le ML

Comme vous le voyez, Java est un choix idéal pour les projets ML. Et pour le prouver davantage, nous avons présenté des cas réels d'utilisation de Java pour ML par des entreprises célèbres.

Google

Bien que Google développe depuis longtemps ses propres frameworks ML comme TensorFlow en Python, la société a récemment commencé à utiliser Java. C'est-à-dire que Google Cloud Platform inclut de nombreux algorithmes de ML avancés qui peuvent être utilisés via l'API Java native. D'autres projets Google, Image Recognition with Cloud Vision API et Natural Language Processing with Cloud Speech-to-Text, sont également alimentés par du code Java.

Netflix

Netflix exploite largement la puissance du ML, en s'appuyant fortement sur Java. Netflix utilise une gamme de modèles ML pour fournir des recommandations personnalisées basées sur les habitudes de visionnage passées des clients. Et pour gérer les énormes quantités de données diffusées en continu en temps réel, le framework ML de Netflix utilise une combinaison d'Apache Spark, Kafka Streams et Java 8. Les algorithmes ML eux-mêmes sont constitués de code Java pur et sont déployés sur une plate-forme basée sur le cloud pour permettre une formation plus rapide.

LinkedIn

LinkedIn est une autre entreprise bien connue qui utilise principalement des algorithmes ML alimentés par Java. LinkedIn utilise des modèles ML pour suggérer aux employés potentiels les meilleures opportunités de carrière qui leur conviennent en fonction de leurs compétences en fonction de leur expérience professionnelle antérieure. Les développeurs de LinkedIn utilisent principalement la bibliothèque ML open source Apache Mahout, ce qui leur permet d'implémenter rapidement des algorithmes ML écrits en code Java avec un minimum d'effort.

IBM

Enfin, il y a la société IBM (nous avons parlé de sa contribution au cloud computing dans l'article précédent ). Sa célèbre plate-forme Watson AI utilise des algorithmes ML alimentés par du code Java, permettant aux développeurs de créer des modèles ML haut de gamme avec une plus grande précision que toute autre technologie ML existante disponible aujourd'hui. En fin de compte, il est clair pourquoi de nombreux géants de la technologie s'appuient sur Java pour les tâches liées au ML. Alors que le domaine de l’IA continue de se développer et d’évoluer, Java apparaît comme un outil crucial pour créer et déployer des modèles d’apprentissage automatique. Grâce à sa polyvalence, son indépendance de plate-forme et ses bibliothèques étendues, Java ouvre la porte à des solutions ML plus efficaces et évolutives, fiables, sécurisées et facilement intégrables à d'autres technologies.

Résumé

Alors que nous envisageons l'avenir de l'IA, il est clair que Java continuera à jouer un rôle essentiel dans le développement de modèles de ML et la création d'applications d'IA avancées. Ainsi, que vous soyez un débutant ou un développeur cherchant à développer vos compétences, Java est un excellent point de départ.