Mojo : le langage de programmation pour IA plus rapide que Python

Un nouveau langage de programmation pour les développeurs d’IA vient de voir le jour. Son nom est Mojo. Créé par l’entreprise Modular AI, cet outil suscite un vif intérêt chez les programmeurs en raison de ses nombreux atouts. Simplicité d’utilisation, polyvalence, belles capacités, Mojo a tout pour plaire !

Jusqu’à présent, Python était resté le langage principal utilisé dans les projets de création d’intelligence artificielle. Cependant, tout porte à croire qu’il pourrait perdre sa suprématie face à Mojo. Cet article vous présente tout ce qu’il faut savoir sur Mojo.

Présentation du langage Mojo

Mojo est un langage de programmation développé par Modular IA, une entreprise d’infrastructure IA fondée par Chris Lattner. Il se présente comme une réponse aux besoins spécifiques des développeurs en matière d’intelligence artificielle, d’automatisation et de systèmes embarqués.

Grâce à sa syntaxe simple et intuitive, Mojo permet aux programmeurs d’écrire du code avec rapidité et efficacité. Il assure en retour d’excellentes performances. Ces deux avantages font de ce langage un outil réellement compétitif pour le développement web.

En termes de vitesse d’exécution, Mojo surpasse Python. Ses créateurs affirment qu’il est 35 000 fois plus rapide. Cela s’explique par le fait qu’il associe la simplicité de ce langage à la performance de C/C+. De ce fait, Mojo est très complet et promet donc d’excellents résultats à l’utilisation. Il vise :

• Une compatibilité totale avec l’écosystème Python ;
• Un contrôle de bas niveau pour assurer des performances prévisibles ;
• L’absence de fragmentation de l’écosystème ;
• La possibilité de déployer des sous-ensembles de code sur des accélérateurs IA.

Les caractéristiques de Mojo

Les inconditionnels du langage Python se laisseront facilement tenter par Mojo, en raison de ces caractéristiques impressionnantes. Découvrons trois d’entre elles.

Une syntaxe combinant Python et la portabilité de C

Mojo possède une particularité : sa syntaxe est épurée, comparable à Python. En fait, le langage s’applique à rendre le code informatique lisible. Il permet ainsi aux développeurs de comprendre et de modifier facilement leurs lignes de code en utilisant des structures logiques.

De plus, le langage propose un système de vérification et d’inférence. Celui-ci permet de traquer les erreurs de compile-time et donc de réduire les risques d’erreurs runtime. Mojo prend également en charge l’interopérabilité C/C++ et facilite de ce fait la vie aux programmeurs.

La présence du MILR (Multi-Level Intermediate Representation)

Le langage Mojo prend en charge MILR. En d’autres termes, il permet aux développeurs d’accéder à une gamme complète de nouvelles fonctionnalités avancées telles que les unités matérielles AI, les threads et les vecteurs. 

Le MILR améliore les performances du langage et lui permet de fonctionner avec un traitement parallèle sur plusieurs cœurs. À côté, Python ne prend en charge qu’un seul thread. C’est pour cela qu’il est beaucoup moins rapide que Mojo.

La compilation statique pour une exécution plus rapide

L’entreprise Modular AI a développé le langage Mojo sur des technologies de compilateur de nouvelle génération. Celles-ci permettent de gagner significativement en performances lorsque vous ajoutez des types à vos programmes. 

Elles permettent aussi de définir des abstractions sans coût et de profiter d’une sécurité de mémoire de type Rust. Cette approche de compilation statique garantit une vitesse d’exécution sans égale.

Compatibilité avec Python

Mojo possède une caractéristique unique. Il est compatible avec l’écosystème de Python. Cette caractéristique offre deux atouts aux utilisateurs de ce langage ; nous allons les présenter.

Une syntaxe similaire à Python

Comme nous l’avons évoqué, Mojo propose une syntaxe et une sémantique de haut niveau, similaires à celles de Python. 

Ce détail rend sa prise en main et son utilisation plus facile pour les développeurs familiers avec le langage Python. Ils n’auront plus besoin de passer par une phase d’apprentissage longue et ennuyeuse.

Les bibliothèques et packages compatibles avec Mojo

Mojo est en mesure d’exploiter l’ensemble de l’écosystème des bibliothèques Python. Il permet aux développeurs d’utiliser des bibliothèques Python populaires comme Numpy et Matplotlib ou de travailler avec leur propre code Python sur son interface.

Pour l’instant, le langage est encore en cours de développement. A long terme, Modular AI promet d’offrir une interopérabilité à 100 % avec l’écosystème Python. Elle souhaite que son langage travaille avec cet écosystème plutôt que de lutter contre lui.

Utilisation de Mojo dans le domaine de l’intelligence artificielle

Avec l’arrivée de Mojo, les développeurs ont désormais à leur portée un nouveau langage à la fois rapide et puissant pour réaliser leurs projets. Découvrons ses avantages.

Les avantages pour les développeurs d’IA

Le langage de programmation Mojo séduit par ses nombreux avantages, dont voici les plus intéressants :

• Prise en charge native des tâches d’intelligence artificielle et de machine learning : contrairement à Python, Mojo est livré avec des fonctions et des modules dans la bibliothèque standard pour la construction des réseaux de neurones et la préparation des données ;
• Rapidité : Mojo est 35 000 fois plus rapide que Python. Il fait gagner un temps précieux aux développeurs d’IA ;
• Extensibilité : Mojo est hautement flexible, et permet aux utilisateurs d’ajouter simplement des étapes de pré-traitement et post-traitement aux modèles ou de remplacer les étapes existantes par de nouvelles ;
• Optimisation du code : Mojo possède la fonctionnalité de réglage automatique de la langue intégré. Celle-ci permet aux développeurs d’optimiser leur code sans avoir à l’ajuster manuellement pour chaque combinaison matérielle ;
• Facilité d’utilisation : l’écriture de code est simplifiée et rendue efficace sur Mojo grâce à la parallélisation automatique sur de multiples composants et à sa syntaxe simple.

La possibilité d’utilisation pour la recherche et la production

En combinant la syntaxe de Python avec la portabilité et la vitesse de C, Mojo comble le fossé entre la recherche et la production. Il devient le langage idéal pour ces deux domaines de développement web.

Concurrents de Mojo

Outre Python, Mojo est concurrencé par d’autres langages de programmation destinés aux développeurs d’IA. Il s’agit de Rust et de Julia. Ces deux langages avaient été présentés comme futurs remplaçants de Python ; ils jouissent en effet d’une meilleure popularité auprès des développeurs d’IA.

Voici quelques éléments de comparaison entre ces langages et Mojo :

• Rust possède une syntaxe complexe qui rend son apprentissage difficile. Son choix de bibliothèques est aussi limité. C’est tout le contraire de Mojo, avec sa syntaxe fluide et sa compatibilité avec l’écosystème des bibliothèques Python.
• Julia offre de meilleures performances que Mojo, notamment en raison de sa compilation JIT. Il est idéal pour les calculs de tâches immersives. À côté, Mojo est plus idéal pour les petits projets et les tâches adaptées aux débutants.

Mojo est un langage sûr, rapide et facile à utiliser. Il constitue une excellente alternative à Julia et Rust qui, malgré leurs atouts, sont loin d’égaler sa compatibilité avec Python.

Conclusion

En somme, l’arrivée de Mojo constitue une avancée intéressante pour les développeurs d’IA. Ce langage constitue un excellent compromis entre la facilité d’utilisation, la performance et l’extensibilité. Son potentiel est indéniable et fait de lui une alternative intéressante à Python pour certaines applications.