Le langage de programmation Julia gagne de plus en plus en popularité au sein de la communauté scientifique
Depuis janvier 2018

Le , par Bill Fassinou

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Le langage de programmation Julia a été créé par des chercheurs du MIT en 2009 et publié pour la première fois au grand public en 2012. Ce mois-ci, d’après des chiffres publiés par le site Web du langage, ce dernier serait en train de connaître une croissance rapide au sein de la communauté scientifique. Selon certains internautes, Julia pourrait même se placer comme concurrent direct de certains langages comme Python ou C++ dans les prochaines années vu la manière dont elle séduit les développeurs. Julia est un langage de programmation de haut niveau, performant et dynamique pour le calcul scientifique, avec une syntaxe familière aux utilisateurs d'autres environnements de développement similaires (Matlab, R, Scilab, Python, etc.).

Il fournit un compilateur sophistiqué, un système de types dynamiques avec polymorphisme paramétré, une exécution parallèle distribuée et des appels directs de fonctions C, Fortran et Python. Sa bibliothèque, essentiellement écrite dans le langage Julia lui-même, intègre également des bibliothèques en C et Fortran pour l’algèbre linéaire, la génération des nombres aléatoires et le traitement de chaînes de caractères. Les programmes Julia sont organisés suivant la définition de fonctions et de leur surcharge autour de différentes combinaisons de types d'arguments. Le développement de Julia a débuté en 2009 avec Jeff Bezanson, Alan Edelman, Stefan Karpinski et Viral Shah.

Le langage s'est popularisé lorsque le compilateur est devenu open source en 2012. Il est actuellement disponible sous licence MIT. À la base, ses concepteurs voulaient un langage open source avec une licence libre et renfermant de nombreux avantages surtout pour la communauté scientifique. « Nous voulons un langage open source, avec une licence libre. Nous voulons un langage qui associe la rapidité de C et le dynamisme de Ruby. En fait, nous voulons un langage homoiconic, avec de vraies macros comme Lisp et avec une notation mathématique évidente et familière comme Matlab. Nous voulons quelque chose d’aussi utilisable pour la programmation générale que Python, aussi facile pour les statistiques que R, aussi naturel pour la gestion de chaîne de caractères que Perl, aussi puissant pour l’algèbre linéaire que Matlab et aussi bien pour lier des programmes que le shell. Nous voulons qu’il soit à la fois interactif et compilé », avaient-ils déclaré en 2012.


En août 2018, la première version 1.0 jugée stable par l’équipe est publiée et le mois suivant, Julia occupait la 39e place dans le top 50 de l’index TIOBE. Après la sortie de cette version, Alan Edelman, Professeur au MIT CSAIL (Computer Science and Artificial Intelligence Lab), directeur de Julia Lab au MIT et également l’un des cofondateurs de Julia s’est adressé à la communauté en ces termes : « la sortie de Julia 1.0 indique que Julia est maintenant prête à changer le monde technique en combinant la productivité de haut niveau et la facilité d’utilisation de Python et R avec la vitesse fulgurante de C ++ ».

En décembre de la même année, le MIT indiquait que le projet Julia comptait plus de 3 millions de téléchargements et est utilisé dans plus de 1500 universités pour l’informatique scientifique et numérique. Cela a permis, courant décembre 2018 à trois des fondateurs de Julia d’être nommés lauréats du prix Wilkinson pour le logiciel numérique. Ce prix est décerné tous les quatre ans aux auteurs d’un logiciel numérique exceptionnel. Il a pour objectif de reconnaître les logiciels novateurs en calcul scientifique et d’encourager les chercheurs en début de carrière, a expliqué le MIT. Le prix sera présenté à la conférence sur la science et l'ingénierie numérique de la Société de mathématiques industrielles et appliquées (SIAM) de 2019 à Spokane dans l'État de Washington qui se tiendra du 25 février au 1er mars 2019.

À ce jour, le site de Julia informe la communauté que le projet réunit plus de 2400 paquets inscrits et plus de 3,2 millions de téléchargements. Ce dernier représenterait, selon le site Web, une croissance de 78 % au niveau des téléchargements. Sur GitHub, le nombre d’étoiles a également augmenté pour atteindre environ 73 600. Des chiffres qui témoignent de la montée en puissance du langage au sein de la communauté et surtout chez les scientifiques. Des avis des utilisateurs recueillis sur le site parlent de ce que Julia soit plus rapide que Python, et plus que cela, elle est beaucoup plus expressive.

Pour eux, le système des types, les macros et la répartition multiple permettent d’aborder des projets plus ambitieux. Le langage interagit également avec Python, ce qui permet de tirer parti des bibliothèques existantes dans Python et de s’intégrer à l’écosystème, disent-ils. Pour d’autres, Julia est un excellent outil. « Il est facile de noter le problème, mais il est difficile de le résoudre, surtout si notre modèle est à haute dimension. C'est pourquoi nous avons besoin de Julia. Comprendre comment résoudre ces problèmes nécessite un peu de créativité », ont-ils déclaré pour expliquer le choix porté sur Julia.

Sources : Julia Computing, MIT

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Avatar de rawsrc
Modérateur https://www.developpez.com
Le 26/01/2019 à 10:29
Purée, 2 heures de lecture de la doc et je suis soufflé.
C'est réellement un truc de fou. Chapeau bas aux p'tit gars du MIT
Ils sont arrivés à faire ce qu'ils voulaient :
Nous voulons un langage qui associe la rapidité de C et le dynamisme de Ruby. En fait, nous voulons un langage homoiconic, avec de vraies macros comme Lisp et avec une notation mathématique évidente et familière comme Matlab. Nous voulons quelque chose d’aussi utilisable pour la programmation générale que Python, aussi facile pour les statistiques que R, aussi naturel pour la gestion de chaîne de caractères que Perl, aussi puissant pour l’algèbre linéaire que Matlab et aussi bien pour lier des programmes que le shell. Nous voulons qu’il soit à la fois interactif et compilé »
Bon, ben yapuka. Personnellement, j'ai succombé rien qu'en lisant la doc, c'est dire.
Sur le net, il y a un consensus général sur le langage Julia. Vu les grosses boites qu'il s'y mettent, je parie ma chemise que cela va finir en raz-de-marée.
Avatar de SimonDecoline
Membre émérite https://www.developpez.com
Le 26/01/2019 à 13:36
Citation Envoyé par rawsrc Voir le message
Personnellement, j'ai succombé rien qu'en lisant la doc, c'est dire.
Attend de l'avoir utiliser un peu avant de succomber. Sur le papier, c'est effectivement génial mais en pratique il y a quand même une grosse phase d'apprentissage, notamment pour avoir les fameuses performances proches de C++.

Citation Envoyé par rawsrc Voir le message
Sur le net, il y a un consensus général sur le langage Julia. Vu les grosses boites qu'il s'y mettent, je parie ma chemise que cela va finir en raz-de-marée.
Mouais. Ce serait effectivement bien si les technos les plus populaires étaient aussi les technos de meilleures qualités mais dans la pratique, ce n'est pas toujours ce que l'on observe. J'espère que tu n'es pas frileux...
Avatar de rawsrc
Modérateur https://www.developpez.com
Le 26/01/2019 à 17:58
Ben la phase d'apprentissage est commune à quasiment toutes les technos.

Après il faut aussi voir que ce n'est que la version 1, question performances, je pense que cela va s'améliorer. Ce langage était assez confidentiel jusqu'à maintenant mais je pense qu'il va progresser vite tant la syntaxe est bien pensée et les possibilités d'application vastes.
Pour ne rien gâcher, il s'interface nativement avec à peu près tout ce qui existe
Avatar de CosmoKnacki
Membre expert https://www.developpez.com
Le 26/01/2019 à 20:09
Une telle simplicité syntaxique pour un langage compilé c'est plutôt rare et plus qu'appréciable. Et le fait qu'il soit en plus muni d'un interpréteur ne gâche rien. R n'a qu'à bien se tenir.
Avatar de SimonDecoline
Membre émérite https://www.developpez.com
Le 26/01/2019 à 21:17
Citation Envoyé par rawsrc Voir le message
Ben la phase d'apprentissage est commune à quasiment toutes les technos.
Si tu le dis...
Perso, ça doit faire 2 ans que c'est mon langage principal et certains concepts de base du langage m'ont demandé un certain effort d'apprentissage (immuabilité, multiple dispach, types polymorphes, stabilité de type, JIT...). Et apparemment je ne suis pas le seul, vus la longueur de la page "Performance Tips" de la doc (https://docs.julialang.org/en/v1/man...ormance-tips-1) et le nombre de messages dans les sections "First steps" et "Performance" du forum Julia (https://discourse.julialang.org/)...
Avatar de Ekinoks
Membre averti https://www.developpez.com
Le 26/01/2019 à 21:32
Nous voulons un langage qui associe la rapidité de C
Qu'en est-il de la rapidité ? Car si je regarde sur le site de benchmarksgame-team.pages.debian.net, les résultats sont loin des performances du C.
Link : https://benchmarksgame-team.pages.de...ter/julia.html
Avatar de SimonDecoline
Membre émérite https://www.developpez.com
Le 26/01/2019 à 23:20
Citation Envoyé par Ekinoks Voir le message
Qu'en est-il de la rapidité ? Car si je regarde sur le site de benchmarksgame-team.pages.debian.net, les résultats sont loin des performances du C.
Link : https://benchmarksgame-team.pages.de...ter/julia.html
Et sur ce site ils disent que les codes julia du benchmarksgame ne sont pas fait correctement : https://discourse.julialang.org/t/ju...needed/17915/7. Et sur celui-ci ils disent que les résultats de julia sont proches du C : https://julialang.org/benchmarks/.
Avatar de disedorgue
Expert éminent https://www.developpez.com
Le 27/01/2019 à 18:11
On verra bien, peut-être que dans ce cas, le forum Julia montera d'un cran pour ce retrouver au même niveau que python ou perl
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