À quoi sert Julia ? 10 Applications de la programmation Julia

Lorsque vous travaillez sur des projets de science des données, vous disposez d'un large éventail d'options en ce qui concerne les principaux langages de programmation. Outre les grands noms que sont Python, R et SQL, il existe également d'autres langages généraux et spécialisés que vous pouvez utiliser, tels que MATLAB, C/C++ et Go. Mais qu'en est-il de Julia, relativement nouvelle sur la scène ? Nous verrons ici à quoi sert Julia et pourquoi vous devriez envisager de l'apprendre. 

Qu'est-ce que Julia ? 

Julia est un langage de programmation passionnant et relativement nouveau, conçu pour être le langage idéal pour le calcul scientifique, l'apprentissage automatique et l'exploration de données. Publiée en 2012, Julia est rapidement devenue la préférée des praticiens expérimentés en matière de données. 

Conçu pour posséder la vitesse du C, la capacité de programmation générale de Python et la puissance statistique de R, Julia est un langage puissant qui est raisonnablement simple à apprendre par rapport à d'autres langages. 

Aujourd'hui, Julia a été téléchargé plus de 40 millions de fois et a forgé une communauté qui a enregistré plus de 8 000 paquets pour le langage de programmation. En octobre 2022, Julia est classée 25e et 27e dans l'indice PYPL et l'indice TIOBE, respectivement. Autrement dit, bien qu'elle ne soit pas encore aussi populaire que Python, R ou MATLAB, Julia est une étoile montante dont la popularité est similaire à celle de SAS ou Scala.

Avantages et inconvénients de Julia 

Bien sûr, il est facile de s'enthousiasmer pour un nouveau langage de programmation, surtout lorsqu'il se veut si révolutionnaire. Cependant, comme toutes les langues, Julia a ses avantages et ses inconvénients. Nous vous présentons ci-dessous quelques-uns des avantages et des inconvénients de Julia. Nous les examinons plus en détail dans notre article sur l'essor de Julia: 

Julia Pros 

• C'est rapide. Vous entendrez beaucoup parler de la vitesse de Julia. En termes de micro-benchmarks (mesure des performances sur une série de modèles de code courants), il obtient de très bons résultats, bien que ces résultats n'incluent pas le temps de compilation. Une étude approfondie a révélé que le package CSV.jl de Julia, qui permet de traiter des données textuelles délimitées, était 1,5 à 5 fois plus rapide que le package pandas de Python pour la lecture de données CSV. 
• Sa syntaxe est claire. La syntaxe de Julia s'inspire des langages de programmation de données existants. Considérez-le comme MATLAB, mais avec quelques bonnes idées tirées de Python, R et Ruby. 
• Il est polyvalent. Comme nous le verrons, Julia peut être utilisée à de nombreuses fins. Un certain nombre de ses caractéristiques, telles que la répartition multiple, lui permettent de s'appliquer à de nombreux secteurs d'activité et à toutes sortes de projets. 

Julia Cons 

• La langue est jeune. Comme nous l'avons mentionné, Julia est relativement nouvelle dans l'espace. En tant que tel, il n'est pas aussi répandu ou bien soutenu que des langages tels que Python et R. 
• Son écosystème est petit (mais en pleine expansion). En raison de sa nouveauté, la communauté et l'écosystème sont encore relativement restreints. De nombreuses solutions et paquets uniques voient le jour, mais comparé à des poids lourds comme Python, il a encore un long chemin à parcourir. 
• Il présente quelques problèmes de compilation. Plusieurs sources ont noté un décalage lors de la compilation du code à l'aide du compilateur juste à temps (JIT) de Julia. JIT compile tout le code en code machine avant de l'exécuter. Ce délai peut être un peu frustrant lorsque vous essayez d'exécuter des scripts rapides.  

Julia utilise

Ainsi, en tant que langue émergente, Julia présente plusieurs avantages et inconvénients. Mais à quoi sert Julia ? 

L'un des principaux objectifs de la création de Julia était de créer un langage permettant aux programmeurs d'écrire un code clair, de haut niveau, générique et abstrait ressemblant à des formules mathématiques, tout en étant capable de produire un code machine rapide et de bas niveau, comme c'est généralement le cas dans les langages statiques. Découvrez le langage en action avec notre tutoriel Julia. 

Vous trouverez ci-dessous plusieurs domaines dans lesquels le langage de programmation excelle. 

1. Calcul numérique

Il existe une série de progiciels qui permettent aux programmeurs de Julia d'effectuer des tâches de calcul numérique. Par exemple, pour les tâches liées à l'algèbre linéaire, il existe le module LinerAlgebra.jl ; pour la recherche de racines, il y a NonlinearSolve ; et pour la différenciation automatique, il y a ForwardDiff ou Enzyme. 

2. Apprentissage automatique 

Là encore, Julia a été conçue pour l'apprentissage automatique, en particulier l'apprentissage automatique scientifique, qui se concentre spécifiquement sur les défis et les enseignements tirés des ensembles de données scientifiques. En tant que langage compilé conçu pour le parallélisme, Julia peut offrir une vitesse immense pour certaines tâches d'apprentissage automatique. Par exemple, Julia peut améliorer de manière significative les temps de formation et réduire les coûts lors du déploiement de modèles d'apprentissage automatique en production. 

Avec une communauté en plein essor et de nombreux nouveaux packages pour le ML, dont beaucoup sont inclus dans le framework MLJ, Julia peut être un excellent choix pour ce domaine. Un excellent exemple de l'apprentissage automatique de Julia à l'œuvre est celui d'une entreprise australienne chargée de l'entretien des lignes électriques dans le pays. En créant une carte en 3D et en utilisant l'apprentissage automatique de Julia, ils ont pu identifier les défaillances du réseau et les défaillances potentielles 100 fois plus rapidement qu'auparavant. 

3. Statistiques 

Une autre fonction principale de Julia est la statistique et l'analyse statistique. Par exemple, le méta-paquet StatsKit contient des paquets Julia pour les fonctions statistiques de base, ainsi que des outils pour travailler avec les données tabulaires DataFrame, les distributions de probabilité, l'analyse statistique multivariée, les tests d'hypothèse, et plus encore.

4. Programmation générale 

En tant que langage de programmation polyvalent, Julia est capable de construire une large gamme de logiciels et de fonctions. Par exemple, le paquetage Blink vous permet de construire des applications GUI Electron, GameZero introduit le développement de jeux pour les débutants, et Miletus vous permet de construire des contrats financiers en Julia. 

Nous avons déjà mentionné que Julia a été conçu pour être relativement facile et rapide à écrire des programmes, étant donné sa syntaxe simple. Cependant, il exécute également du code et effectue des calculs très rapidement. 

5. Développement Web 

Il existe plusieurs outils de développement web de Julia à la disposition des utilisateurs. Des paquets comme Genie.jl et Dash.jl. Genie permet aux utilisateurs de travailler avec des données sur le web dans Julia. Il s'agit d'un framework web complet qui permet aux utilisateurs de développer des applications web avec un flux de travail rationalisé et efficace. Dash.jl est une interface Julia pour l'écosystème Dash, vous permettant de créer des applications web en Julia. 

Exemples de Julia dans les industries 

Maintenant que nous savons à quoi sert Julia en termes généraux, examinons quelques exemples d'utilisation de Julia dans l'industrie. Le site web de Julia répertorie de nombreuses applications du langage, et nous avons mis en évidence quelques-unes des plus importantes ci-dessous : 

6. Modélisation et développement pharmaceutiques 

Julia est largement utilisée dans le domaine médical. Les chercheurs utilisent Julia pour identifier et tester de nouveaux médicaments, optimiser les traitements, et pour établir des diagnostics et des traitements. Des progiciels tels que BioJulia (une infrastructure bioinformatique) et Pumas (pour la modélisation pharmacométrique, la science de la qualification des informations sur les essais de médicaments) sont courants. Par exemple, le géant pharmaceutique Pfizer a utilisé Julia pour accélérer les simulations de nouvelles thérapies. 

7. Supercalculateur parallèle 

L'un des meilleurs exemples de la rapidité de Julia se trouve dans le domaine de l'astronomie, où l'ensemble AstroLib.jl de routines astronomiques et astrophysiques est souvent utilisé. 

Un exemple de l'utilisation de Julia en astronomie est le projet Celeste, dans le cadre duquel une équipe de recherche composée d'astronomes, de physiciens, d'ingénieurs en informatique et de statisticiens a développé une nouvelle méthode de calcul parallèle à l'aide de Julia. Après trois ans de développement, ils ont utilisé cette méthode pour produire le catalogue le plus précis de 188 millions d'objets astronomiques en seulement 14,6 minutes, soit une amélioration des performances de plus de 1 000 fois.

8. Modélisation et gestion financières

Les performances et la flexibilité de Julia en font un outil puissant dans le monde de la finance. Les professionnels utilisent ce langage pour élaborer des modèles et des projections afin de prendre des décisions financières. L'un des logiciels les plus populaires est JuliaFin, qui se spécialise dans des domaines tels que la gestion d'actifs, la gestion des risques, le trading algorithmique, le backtesting et d'autres domaines de la finance informatique, y compris la modélisation des contrats financiers.

9. Robotics 

Les roboticiens du MIT utilisent Julia pour programmer des robots. Il s'agit par exemple de les entraîner à marcher, à monter des escaliers et à parcourir des terrains difficiles et dangereux. Là encore, les experts citent la flexibilité et le code générique de Julia comme raisons de sa prouesse dans ce secteur, car il permet aux praticiens d'écrire des fonctions claires qui peuvent opérer sur une variété de types de données.  

L'une des collections populaires de paquets dans ce domaine est JuliaRobotics, qui comprend des paquets Julia tels que MotionCaptureJointCalibration.jl, qui fournit une calibration cinématique pour les robots à partir de données de capture de mouvement. 

10. Sécurité des réseaux  

Les spécialistes des réseaux de Cisco ont utilisé le paquet Flux.jl Julia pour améliorer la sécurité des réseaux et pour l'apprentissage automatique. La possibilité d'écrire un code efficace dans un seul langage est citée comme l'un des principaux avantages de l'utilisation de Julia dans ce domaine. 

Démarrer avec Julia 

De toute évidence, les utilisations de Julia sont importantes. Bien qu'il soit loin de remplacer immédiatement Python ou R dans le domaine de la science des données, compte tenu de la façon dont ces derniers sont établis, il a certainement le potentiel d'élargir votre répertoire. Les personnes intéressées par l'apprentissage de Julia devraient commencer par notre cours d'introduction à Julia, qui vous présentera les principales caractéristiques de ce langage en plein développement. Vous pouvez également consulter notre aide-mémoire sur Julia, qui fournit une référence pratique sur les principes de base de Julia.