Bienvenue dans la suite de notre série "Initiation à l'Intelligence Artificielle (IA)". Dans ce volet, nous jetterons les bases essentielles en explorant le langage de programmation Python. Comprendre les rudiments de Python est un préalable indispensable pour quiconque souhaite se familiariser avec les concepts de l'IA. Suivez-nous dans cette introduction aux bases de Python et préparez-vous à acquérir les compétences nécessaires pour vos futures explorations dans le domaine de l'Intelligence Artificielle.

Un peu d'histoire …

Python, langage de programmation polyvalent et puissant, trouve ses racines dans les années 1980. Guido van Rossum, informaticien néerlandais, est le cerveau derrière la conception initiale de Python. Le projet a débuté en décembre 1989, alors que van Rossum travaillait au Centrum Wiskunde & Informatica (CWI) aux Pays-Bas.
La première version publique, Python 0.9.0, a été libérée en février 1991. Le nom "Python" a été inspiré par la passion de Guido van Rossum pour les Monty Python, le groupe comique britannique. L'idée était de choisir un nom court, unique et légèrement mystérieux, et Python était né.

Python, selon son créateur Guido van Rossum, est un « langage de programmation de haut niveau, et sa philosophie de conception principale concerne la lisibilité du code et une syntaxe qui permet aux programmeurs d’exprimer des concepts avec quelques lignes de code. »

Python a rapidement gagné en popularité en raison de sa syntaxe claire et lisible, de sa polyvalence, et de sa communauté dynamique. En 2000, la version 2.0 a été publiée, marquant une étape importante dans le développement du langage. Aujourd'hui, Python est largement utilisé dans divers domaines tels que le développement web, l'apprentissage automatique, l'analyse de données, l'automatisation, et bien d'autres. Sa communauté active, ses bibliothèques riches et son accessibilité en font un outil de choix pour les programmeurs du monde entier. Python continue d'évoluer avec de nouvelles versions et reste au cœur de nombreux projets technologiques et scientifiques.

L'introduction de Python 3.0 (également appelé Python 3000 et "Py3k") en 2008 a apporté des changements majeurs visant à améliorer la cohérence et la clarté du langage. Bien que cette mise à jour ait introduit des incompatibilités avec les versions précédentes, elle a établi une base plus solide pour l'avenir du langage.

La Place de Python dans l'IA

Python occupe une position prédominante dans le domaine de l'Intelligence Artificielle , et sa supériorité par rapport à d'autres langages de programmation peut être attribuée à plusieurs facteurs.

Simplicité et Rapidité de Développement : La syntaxe simple et lisible de Python permet un développement rapide et efficace. Cela contraste avec d'autres langages plus complexes, ce qui rend Python particulièrement adapté aux projets d'IA où la rapidité d'itération est essentielle.
Richesse des Bibliothèques: Les bibliothèques spécialisées en IA, telles que TensorFlow, PyTorch, et scikit-learn, sont abondamment utilisées en Python. Ces bibliothèques offrent des outils puissants pour l'apprentissage machine, le traitement du langage naturel, la vision par ordinateur, et bien d'autres domaines de l'IA, ce qui renforce la position de Python comme langage de choix.
Grande Communauté et Support Actif : Python bénéficie d'une communauté mondiale active, engagée et collaborative. Cette communauté contribue constamment au développement de nouvelles fonctionnalités, à la correction de bugs, et à la création de ressources éducatives, renforçant ainsi la robustesse de l'écosystème Python dédié à l'IA.
Adaptabilité et Polyvalence : Python offre une grande adaptabilité, facilitant l'intégration avec d'autres technologies. Sa polyvalence s'étend au-delà de l'IA, ce qui permet aux développeurs de créer des applications complexes impliquant différents domaines de compétence.
Support des Grandes Entreprises : Python est largement soutenu par de grandes entreprises technologiques qui l'utilisent dans leurs projets d'IA. Cette adhésion renforce la fiabilité de Python comme choix de langage pour les applications d'IA dans des environnements professionnels.

Bien que d'autres langages comme Java, C++, ou R soient également utilisés en IA, Python surpasse souvent ses concurrents en raison de sa simplicité, de ses bibliothèques spécialisées, de son écosystème florissant, et de sa popularité au sein de la communauté de l'IA. Le choix du langage dépend souvent des besoins spécifiques du projet, mais Python reste un choix privilégié pour un grand nombre de développeurs d'IA.

Les Bases de la Programmation en Python

Avant de commencer cette aventure, rassurez vous d'avoir configurer convenablement votre environnement de travail pour pratiquer au fur et à mesure que vous progresser dans cette section.

D'abord , Parlons d'Algorithmes: l'Algorithmique

L'algorithmique est la pierre angulaire de la programmation, le fondement sur lequel repose tout développement informatique. Avant même de plonger dans le monde du langage Python, il est essentiel de comprendre le concept d'algorithmes et leur rôle crucial dans la résolution de problèmes.

Qu'est-ce qu'un Algorithme ?

Un algorithme est une séquence d'instructions bien définie qui décrit comment effectuer une tâche ou résoudre un problème. C'est un plan logique détaillé qui guide le processus de résolution, permettant aux développeurs de traduire des idées abstraites en étapes compréhensibles par une machine.

L'Importance de l'Algorithmique

Structuration de la Pensée : La conception d'algorithmes encourage la structuration de la pensée en décomposant un problème complexe en étapes plus simples.

Optimisation du Processus : Des algorithmes bien conçus peuvent optimiser l'efficacité du processus, économisant ainsi des ressources et accélérant l'exécution des programmes.

Solutions Réutilisables : Les algorithmes bien abstraits peuvent être réutilisés dans différentes situations, favorisant ainsi la modularité et la flexibilité du code.

Exploration des Structures de Données

Variables et Types de données

La maîtrise des variables et des types de données est essentielle pour programmer en Python. Il est important de comprendre les différents types de données disponibles, les opérateurs qui leur sont associés et comment les utiliser pour créer des programmes performants.

Définition d'une variable:

En Python, une variable est un espace mémoire nommé qui stocke une valeur. Pour créer une variable, on utilise le signe =.

Par exemple :


      X = 10 

      nom = "Alima"

Ici, x est une variable qui stocke l'entier 10 et nom est une variable qui stocke la chaîne de caractères "Alima"

Types de données

Chaque variable a un type de données qui détermine la nature de la valeur qu'elle peut stocker. Les types de données les plus courants en Python sont :

Entiers (int): Nombres entiers, positifs ou négatifs, comme 10, -5 ou 0.

Nombres à virgule flottante (float): Nombres décimaux, comme 3.14, -2.718 ou 0.5.

Chaînes de caractères (str): Séquences de caractères, comme "Bonjour" ou "Python 3".

Booléens (bool): Valeurs booléennes, True ou False.

Notez que ces types constituent les fondamantaux du typage de données en Python. Les structures de données plus complexes incluant les liste, les dictionnaires, les tuples, etc, reposent entierment sur ces types. Un article sera dedié à ces structures plus avancés.

Le type de données d'une variable est automatiquement déterminé par la valeur que l'on lui affecte. On peut également verifier explicitement le type de la variable après sa creation en utilisant la fonction type().

Par exemple :


    x = 10 

    print(type(x)) # Résultat: >> <class 'int'>  

    nom = "Alima" 

	print(type(nom)) # Résultat: >>  <class 'str'>

Opérateurs en Python

Python propose un large éventail d'opérateurs pour manipuler les variables et les valeurs. Les opérateurs les plus courants sont enumérés dans les tableaux appuyés par des exemples avec deux variables x et y telles que x=10 et y=20.

Opérateurs Arithmétiques

Opérateur	Description	Exemple	Résultat
+	Addition	x + y	30
-	Soustraction	x - y	-10
*	Multiplication	x * y	200
/	Division	x / y	0.5
//	Division entière (partie entière)	x // y	0
%	Modulo (Reste de division)	x % y	10
**	Exponentiation (puissance)	x ** y	1000000...

Opérateurs de Comparaison

Opérateur	Description	Exemple	Résultat
==	Égalité	x == y	False
!=	Différence	x != y	True
<	Strictement Inférieur	x < y	True
>	Strictement Supérieur	x > y	False
<=	Inférieur ou Égal	x <= y	True
>=	Supérieur ou Égal	x >= y	False

Opérateurs Booléens

Les operateurs booléens permettent de déterminer la véracité d'un ensemble d'expressions ou conditions en combinant logiquement la véracité individuelle de chaque expression ou conditions. Les principaux operateurs booléens Python sont donnés dans le tableau ci-contre.

Opérateur	Fonction	Exemple (x=10, y=20)	Résultat
and	Opérateur logique ET	x > 0 and y < 10	False
or	Opérateur logique OU	x > 0 or y < 10	True
not	Opérateur logique NON	not(x == y)	True

Supposons que A et B sont deux expressions ou conditions. Alors on a:

A and B est vraie (True) si et seulement si A est True et B est True
A or B est vrai (True) si A est True ou B est True
not A represente la negation de A, c'est-à-dire, si A est True alors not A est False et inversement.

Les opérateurs logiques sont des outils puissants pour contrôler le flux d'exécution d'un programme. Il est important de bien comprendre leur fonctionnement et leur priorité pour écrire des programmes clairs et efficaces.

Structures de Contrôle - Conditions et Boucles

Les structures de contrôle permettent de guider l'exécution d'un programme en fonction de conditions spécifiques ou de répéter des actions jusqu'à ce qu'une condition soit remplie. Dans cette partie, nous explorerons les bases des structures de contrôle en Python.

Conditions en Python

En Python, les conditions sont gérées par les instructions if, else, et éventuellement elif (abréviation de "else if"). Ces instructions permettent de prendre des décisions basées sur des conditions spécifiques.

Exemple :

age = 18 if age < 18: print("Vous êtes mineur.") elif age == 18: print("Vous venez d'atteindre la majorité.") else: print("Vous êtes majeur.") # -----Résultat----- >> Vous venez d'atteindre la majorité.

Boucles en Python

Les boucles sont des structures de contrôle qui permettent d'exécuter un bloc de code plusieurs fois, de manière séquentielle, sans avoir à le répéter manuellement. Elles sont très utiles pour automatiser des tâches répétitives et pour traiter des séries de données. Autrement dit, Les boucles sont utilisées pour répéter des blocs de code plusieurs fois. En Python, les boucles for et while sont couramment utilisées.

Boucle for:

La boucle for est utilisée pour itérer sur une séquence d'éléments, comme une liste, une chaîne de caractères ou un tuple. Elle est particulièrement utile pour traiter des données structurées.

Exemple (Boucle for):

for i in range(5):
print(i)

Boucle while:

La boucle while est utilisée pour exécuter un bloc de code tant qu'une condition est vraie. Elle est particulièrement utile pour des tâches répétitives dont la durée n'est pas connue à l'avance.

Exemple (Boucle while):

counter = 0
while counter < 5:
print(counter) counter += 1

Exercices Pratiques :

Écrivez un programme qui vérifie si un nombre est pair ou impair. (Avec if, else)
Créez une boucle for pour afficher les nombres de 1 à 10.
Utilisez une boucle while pour trouver le plus petit carré parfait supérieur à 100.

Partagez vos codes et les résultats d'exécution en commentaire en mentionnant les numéros des exercices.

Les Flux d'Entrée et de Sortie en Python

Imaginez que votre programme Python est une personne. Pour parler aux autres et apprendre de nouvelles choses, elle a besoin d'une bouche pour parler et d'oreilles pour écouter. C'est là que les flux d'entrée et de sortie (E/S) entrent en jeu. Ils permettent à votre programme de communiquer avec le monde extérieur, comme un clavier, un écran ou un fichier.

Dans cette partie, nous allons nous concentrer sur deux fonctions essentielles : print() et input()

1. print() : Parler au monde
La fonction print() permet à votre programme d'afficher des messages sur l'écran, comme si elle parlait. Vous pouvez afficher des textes, des nombres, des résultats de calculs, et même des listes ou des dictionnaires.
Exemple:
  Python

  print("Bonjour à tous !")

print("J'ai", 2 + 2, "ans.")

print(["pomme", "banane", "orange"])
Résultat
 
>> Bonjour à tous !

>> J'ai 4 ans.

>> ['pomme', 'banane', 'orange']
 


2. input() : Écouter le monde
La fonction input() permet à votre programme de lire des informations que l'utilisateur saisit au clavier, comme si elle écoutait. Vous pouvez ensuite utiliser ces informations pour faire des choses différentes, comme poser des questions, personnaliser le programme ou effectuer des calculs.
Exemple:  
Python
nom = input("Quel est votre nom ? ")

print("Enchanté de te rencontrer, " + nom + " !")

age = int(input("Quel est votre âge ? "))

print("Tu as", age, "ans.")
Résultat 
>> Quel est votre nom ? 
>> Pierre |
>> Enchanté de te rencontrer, Pierre !
>> Quel est votre âge ? 
>> 25 |
>> Tu as 25 ans.
 
Points importants à retenir:
print() et input() sont deux fonctions très importantes pour la communication avec l'utilisateur.
print() permet d'afficher des messages sur l'écran.
input() permet de lire des informations saisies par l'utilisateur.
Il est important de bien comprendre comment utiliser ces fonctions pour créer des programmes interactifs et conviviaux.

N'hésitez pas à expérimenter avec print() et input() dans vos propres programmes pour vous familiariser avec leur fonctionnement.

#=============== La partie qui suit en toujours édition ================#

Fonctions et Modularité en Python

Manipulation des Listes et des Chaînes de Caractères

Gestion des Erreurs et Exceptions

A venir

Programmation Orientée Objet (POO)