Le langage Julia révolutionne la data science

Apprendre à coder n’a jamais été aussi facile. De ce fait, le langage Julia se pose en pionnier de l’accessibilité. Conçu par des chercheurs du MIT, il rend la programmation simple et intuitive, sans sacrifier les performances. Julia séduit ainsi les scientifiques autant que les développeurs. Sa syntaxe familière facilite les premiers pas. Ses optimisations le rendent compétitif face à C++ ou Python pour le machine learning. Surtout, Julia excelle dans la data science.

Qu'est-ce que Julia ?

Julia est un langage de programmation open source créé en 2009 par des chercheurs du MIT.

Son objectif : offrir une alternative à Python mieux adaptée aux besoins de la data science moderne.

Les créateurs de Julia l'ont conçu dès l'origine pour le calcul scientifique et technique. Mais il excelle également en machine learning, traitement de données massives, etc.

Julia se veut à la fois simple d'utilisation grâce à une syntaxe intuitive, et très performant grâce à son système de typage statique renforcé. Il atteint ainsi des vitesses d'exécution proches du C tout en restant facile à apprendre (top 30 Tiobe)

L'innovation majeure de Julia est la génération de code à la volée. Le compilateur optimise le code machine spécifiquement pour l'architecture cible. L'exécution devient bien plus rapide, un élément essentiel pour la data science.

Pourquoi utiliser Julia ?

Julia procure de nombreux avantages par rapport aux autres langages de programmation :

• Des performances de pointe : Julia peut s'exécuter jusqu'à 100 fois plus vite que Python sur certains workloads computationnels intensifs grâce à son compilateur JIT (Just-In-Time) qui optimise le code machine pour l'architecture cible. Le typage statique renforce également grandement les performances en évitant le surcoût lié au typage dynamique. Ainsi, Julia rivalise en vitesse d'exécution avec des langages compilés et typés comme C/C++.

• Syntaxe intuitive : la syntaxe de Julia est proche de celles de Python et Matlab, très populaires en data science. Un analyste de données habitué à ces langages peut ainsi rapidement prendre en main Julia. Mais contrairement à Python, Julia bénéficie du typage statique pour une exécution bluffante de rapidité.

• Code concis : l'expressivité de Julia permet de coder des algorithmes complexes en très peu de lignes. Les abstractions de haut niveau du langage décuplent la productivité des développeurs. Le code gagne également en clarté et en facilité de maintenance.

• Multi-paradigme : Julia supporte la programmation impérative, fonctionnelle et orientée objet. Chaque développeur peut utiliser le style de programmation dans lequel il est le plus à l'aise.

• Open source : Julia est un projet open source très actif. La communauté grandit rapidement, garantissant une évolution dynamique et pérenne du langage.

• Bibliothèques performantes : Julia dispose de bibliothèques d'algèbre linéaire, d’analyse numérique, de machine learning, de traitement du langage naturel optimisées pour tirer pleinement parti des capacités du langage. Les libs Python peuvent également être utilisées.

• Interopérabilité : Julia permet d'interagir facilement avec du code C, Python, R, Fortran... Ceci facilite son intégration dans des environnements de data science existants.

En bref, Julia conjugue le meilleur des mondes : productivité, facilité d'utilisation et performances de très haut niveau. Il a le potentiel pour devenir le langage de référence pour la data science.

Qui utilise Julia ?

Julia s'impose de plus en plus dans des domaines variés :

La science des données

Julia est rapidement devenu un outil de prédilection pour les data scientists. Ses caractéristiques en font le langage idéal pour l'analyse de données intensive : vitesse d'exécution, bibliothèques spécialisées, syntaxe intuitive, interopérabilité avec Python...

Le calcul scientifique

Dans le monde académique, Julia est de plus en plus utilisé pour le calcul scientifique de pointe. Son efficacité en algèbre linéaire et en traitement du signal en fait un remplaçant crédible à Matlab. Des instituts réputés comme le MIT, la NASA ou le CERN l'ont adopté pour les performances qu'il offre. En astrophysique, Julia permet de traiter rapidement les masses de données générées par les télescopes. Les climatologues l'utilisent pour les simulations de modèles météorologiques complexes.

La bio-informatique

En bio-informatique, Julia permet d'analyser efficacement les gigaoctets de données générées par le séquençage ADN à haut-débit. Des instituts de recherche l'utilisent pour découvrir des mutations génétiques impliquées dans des maladies. Les performances du langage permettent d'accélérer significativement l'exécution des pipelines d'analyse génomique.

La vision par ordinateur

Grâce à son interopérabilité avec Python, Julia peut s'interfacer avec des bibliothèques de vision par ordinateur comme OpenCV et TensorFlow. Les chercheurs en deep learning l'utilisent pour entraîner rapidement des réseaux de neurones sur de larges datasets d'images et de vidéos. Ils bénéficient de la rapidité d'exécution de Julia tout en réutilisant leurs libs Python existantes.

Comment utiliser Julia ?

On l’a déjà évoqué, Julia est un langage facile à prendre en main. Voici les principales étapes pour commencer à l'utiliser :

Installation

Julia est multi-plateforme et fonctionne sur Windows, MacOS et Linux. Il suffit de télécharger le binaire Julia sur le site julialang.org et de l'installer.

L'installation ne prend que quelques minutes. Julia peut être utilisé immédiatement en lançant l'exécutable julia depuis la ligne de commande.

Prise en main

Julia dispose d'un REPL (Read Eval Print Loop) très pratique pour tester rapidement du code. On peut directement entrer des instructions Julia qui sont évaluées en temps réel, sans même créer de script.

La syntaxe semblable à Matlab/Python est facile à apprendre. Nul besoin d'être un expert en programmation. Quelques tutoriels suffisent pour débuter avec Julia et apprendre les bases du langage.

Environnement de développement

Pour coder en Julia, on peut utiliser un simple éditeur de texte comme Visual Studio Code. Mais il existe aussi des IDE spécialisés comme Juno qui offrent de nombreuses fonctionnalités pratiques pour le développement Julia.

L'écosystème de packages Julia est riche et en pleine croissance. Il est facile d'installer des bibliothèques directement depuis le REPL Julia pour commencer à les utiliser immédiatement.

Ressources pour apprendre

De nombreuses ressources existent pour se former à Julia :

• Le site julialang.org regorge de tutoriels et d'exemples de code

• La documentation officielle est très complète

• Des MOOCs… 

En résumé, Julia conjugue de nombreux atouts qui en font un langage de choix pour la science des données et le calcul technique. Julia a le potentiel pour s'imposer comme le langage de référence pour la programmation scientifique. Il a déjà conquis de nombreux adeptes dans le monde académique et l'industrie. Son adoption croissante témoigne de sa capacité à répondre aux enjeux du traitement de données massives.

Les prochaines années diront si Julia peut détrôner les langages historiques comme Python sur leur propre terrain.

Romain Frutos, rédacteur passionné par l’IT et les nouvelles technologies !