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Le langage de programmation Julia gagne de plus en plus de place dans le domaine de la science des données. Mais qu'est-ce qui fait que ce petit nouveau tend à supplanter les langages favoris des geeks ?
Le langage de programmation Julia a été créé en 2009 par Jeff Bezanson et des chercheurs du MIT. Cependant, il n'a connu ses premières heures de gloire qu'en 2012. Actuellement, le langage Julia est le plus populaire des langages programmations à côté du fameux langage Python. Le présent article se donne pour mission de présenter ce langage open source, ses atouts ainsi que ses limites possibles.
Langage de programmation Julia : qu'est-ce que c'est ?
Quatre chercheurs du MIT ont développé un nouveau langage de programmation qu'ils ont baptisé : Julia. Le nom suscite autant de questions que les caractéristiques et les atouts du produit. Cependant, il n'y a pas vraiment de raison pour laquelle ils l'ont adopté, à part que c'est un « joli nom ».
Le langage de programmation Julia s'appuie à la fois sur le calcul technique, numérique et statistique. Ce qui témoigne son dynamisme et fait de lui un langage de haute performance. Déployé en 2009, le langage Julia est devenu populaire à partir de 2012. Cette popularité, il le doit à ses capacités de prototypage imitant celles de Python et à la puissance inspirée de celle de C.
Ayant voulu un langage open-source tout en étant libéral, les concepteurs de Julia ont combiné toutes les caractéristiques des langages les plus populaires. Vitesse de C, dynamisme de Ruby, notation mathématique de Matlab, etc. ont été mélangés afin d'obtenir un langage considéré comme plus performant.
À côté de cela, le langage de programmation Julia hérite quelque peu des langages statiques comme Java ou Ada.
Un langage en plein essor
Bien qu'il ait mis du temps avant de prendre son envol, le langage de programmation Julia est aujourd'hui l'un des plus populaires. Le taux de croissance annuel des téléchargements atteint plus de 100%. À part cela, Julia compte environ 1 900 packages enregistrés et 41 000 étoiles sur GitHub.
Par ailleurs, bon nombre d'institutions l'utilisent telles que les universités et instituts de recherches, de multiples plateformes dont Netflix et Capital One. En plus, il apparaît aussi dans le « club des pétaflops ».
On rencontre également ce langage dans l'alimentation des imprimantes 3D, les voitures intelligentes, l'apprentissage automatique, les applications en réalité augmentée, etc. Tout cela atteste du plein essor du langage de programmation Julia dans plusieurs domaines. D'après les études, il figure même dans le top 50 dans l'index Tiobe.
Parler de Julia en tant que langage en pleine expansion dans le domaine du Data Science sous-entend qu'il présente nombreux avantages. Voyons ce qui fait de lui un langage digne de ce nom.
Les avantages de ce langage qui tend à évincer Python
Beaucoup d'informaticiens pensent que si le langage de programmation Julia gagne autant en popularité, c'est parce qu'il présente un nombre élevé d'avantages que voici :
Julia, un langage multiparadigme
Julia a créé le paradigme de la répartition multiple, comme la majorité des programmations actuelles. Le concept de répartition multiple signifie en réalité que le code ne va pas s'aligner avec un langage orienté objet.
Si on revient vers le langage Python ou R, ceux-ci sont des langages orientés objet. En revanche, Julia est capable de créer des structures de données et de méthodes via la répartition multiple. C'est ce qui fait toute la différence avec les autres langages.
Néanmoins, on peut affirmer qu'en quelque sorte, Julia s'apparente plus à R en matière de paradigme et à Python en termes de répartition multiple. Ce qui nous amène à avancer qu'il est plutôt un langage polyvalent. Il est donc possible de l'utiliser dans divers domaines.
Un langage aussi rapide que puissant
Julia est un langage de programmation aussi bien rapide que puissant. Ces caractères lui sont intrinsèques. De la sorte, il est d'une grande efficacité comme le langage C.
Toutes les applications utilisant le langage de programmation Julia utilisent le compilateur LLVM. Ce qui permet de compiler en code natif sur diverses plateformes de manière efficace. De surcroît, la spécification des variables, les actions respectives qui leur incombent doivent être effectuées. Ceci afin de permettre au processeur de déterminer la tâche à réaliser de manière rapide et efficace.
Par ailleurs, il faut souligner que Julia hérite de Python en ce sens qu'il nécessite des consignes spécifiques pour les variables. Ce qui pourrait ralentir son fonctionnement.
Avec Julia, fini le problème de deux langues
Le prototypage de toute application se fait avec un langage dynamique, mais lent. En revanche, sa production se fait avec un autre langage plus rapide tout en étant statique. C'est ce que les experts surnomment le « problème de deux langues ».
Avec le langage de programmation Julia, ce problème est résolu. En effet, les créateurs de Julia se sont concentrés sur l'importance d'une application programmée dans un langage de niveau élevé à l'instar de Python et R. Ce qui n'a fait que les frustrer davantage. Le processus est lent, mais également difficile et présente des possibilités d'erreur humaine qui peuvent affecter l'application. Pour y remédier, les experts du MIT ont trouvé un autre moyen de contourner la barrière de deux langues et ont fini par le trouver avec Julia.
Des interfaces multilingues
En dehors de tout ce qu'on peut faire nativement avec Julia, il permet aussi l'utilisation de bibliothèques déjà rédigées dans d'autres langages. En outre, la syntaxe d'appel de Julia accède aux appels des fonctions sans passer par le code de colle. Le code de compilation ou de génération de code n'est pas non plus utilisé dans ce cas.
Le langage de programmation Julia offre aussi la liberté de partager les informations entre deux ou plusieurs langues. C'est parce qu'il peut s'interfacer avec R, Python, C++ et Java. En plus, son API d'intégration lui permet d'incorporer d'autres programmes.
Julia peut par exemple interfacer les applications écrites avec Python grâce à PyJulia. Il peut également utiliser JuliaCall pour les programmes R.
Des failles à évoquer ?
Certes, Julia devient de plus en plus populaire avec ses multiples atouts. Il faut cependant souligner qu'il n'est pas exempt de faille. On pourra toutefois les corriger au fil du temps.
En fait, Julia n'est pas un langage de programmation passepartout, mais présente certaines configurations qui semblent inutilisables pour certaines applications. On rencontre souvent ce genre de problème dans le traitement de données et la modélisation.
En effet, l'écosystème de Julia comporte de nombreux éléments qui nécessitent des mises à jour constantes. Néanmoins, avec les nouvelles versions qui ne cessent d'entrer sur le marché, on peut dire que Julia reste un langage plus prometteur. Il pourra, avec le temps, rivaliser avec les langages les plus utilisés comme Python ou C++.
Le langage de programmation Julia vaut-il la peine d'être appris ?
Au regard de ce qui est dit plus haut, on peut conclure qu'il en vaut la peine d'apprendre le langage de programmation Julia. En plus de son langage de très haut niveau, il utilise une syntaxe très proche de celle de Python. Ce qui implique une rapide prise en main si vous êtes déjà familier avec ce dernier.
En revanche, l'utiliser dans un environnement professionnel reste encore précoce étant donné que son écosystème n'est pas prêt pour cela. Les arrivées de nouvelles versions au fil du temps pourront changer la donne et Julia glissera parmi les langages de programmation utilisés pour la production.
En optant pour ce langage, on peut beaucoup apprendre, notamment en matière d'initiation au génie logiciel et aux métiers de Data Center. Il faut d'ailleurs avoir une soif constante d'éducation afin de pouvoir suivre son évolution. En outre, vu que le nombre d'applications utilisant ce langage émergent gagnent en terrain, on peut dire qu'il serait difficile de ne pas le considérer avec son grand potentiel.
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