Kotlin pour l'apprentissage automatique : possibilités et limites

Kotlin pour l'apprentissage automatique : un regard moderne sur la Data Science

Le monde de l'apprentissage automatique (ML) a longtemps été exclusivement associé à Python. Cependant, avec la popularité croissante de Kotlin dans le développement Android et le backend, la communauté a commencé à adapter activement ce langage pour les tâches de Data Science. Kotlin offre une syntaxe concise, la sécurité nulle (null-safety) et une compatibilité totale avec l'écosystème Java. Dans cet article, nous analyserons dans quelle mesure Kotlin est adapté à l'apprentissage automatique, quels outils existent déjà et à quelles limitations un développeur devra faire face.

Pourquoi Kotlin peut-il être intéressant pour le ML ?

Kotlin ne cherche pas à remplacer Python, mais offre plusieurs avantages dans certains scénarios :

• Performance JVM. Kotlin fonctionne sur la machine virtuelle Java (JVM), ce qui donne accès à des bibliothèques puissantes pour le multithreading et l'optimisation des calculs.
• Concision et sécurité. Moins de code passe-partout, un typage strict et l'absence de NullPointerException rendent le code plus fiable.
• Écosystème Java. On peut utiliser n'importe quelle bibliothèque Java : Deeplearning4j, Apache Spark MLlib, ND4J, Weka et autres.
• Stack unifié. Si votre entreprise écrit le backend en Kotlin, l'intégration de modules ML ne nécessitera pas de passer à un autre langage.

Bibliothèques principales pour l'apprentissage automatique en Kotlin

Malgré la jeunesse du domaine, il existe déjà plusieurs frameworks matures qui couvrent les besoins de base d'un ingénieur ML.

KotlinDL — la bibliothèque native de JetBrains

KotlinDL (Kotlin Deep Learning) est une bibliothèque open source développée par la société JetBrains. Elle fournit une API de haut niveau pour la construction de réseaux de neurones, l'entraînement et l'inférence. La bibliothèque prend en charge les modèles ONNX, ce qui permet d'importer des modèles depuis PyTorch ou TensorFlow.

import org.jetbrains.kotlinx.dl.api.core.Sequentialimport org.jetbrains.kotlinx.dl.api.core.layer.Denseimport org.jetbrains.kotlinx.dl.api.core.activation.Activationsimport org.jetbrains.kotlinx.dl.api.core.optimizer.Adam

fun main() {    val model = Sequential.of(        Dense(128, activation = Activations.Relu),        Dense(64, activation = Activations.Relu),        Dense(10, activation = Activations.Softmax)    )

    model.compile(optimizer = Adam(), loss = "categorical_crossentropy")    println("Modèle créé : ${model.summary()}")}

KotlinDL est parfait pour les tâches de classification d'images, le NLP de niveau débutant et les expérimentations avec des architectures.

Smile — une bibliothèque pour le ML classique

Smile (Statistical Machine Intelligence and Learning Engine) est une puissante bibliothèque Java qui s'utilise facilement depuis Kotlin. Elle inclut des algorithmes : régression linéaire, SVM, forêt aléatoire, clustering k-means, ACP et bien d'autres.

import smile.classification.RandomForestimport smile.data.DataFrameimport smile.data.vector.DoubleVector

fun main() {    val x = arrayOf(        doubleArrayOf(1.0, 2.0),        doubleArrayOf(2.0, 3.0),        doubleArrayOf(3.0, 4.0)    )    val y = intArrayOf(0, 1, 0)

    val model = RandomForest.fit(x, y)    val prediction = model.predict(doubleArrayOf(2.5, 3.5))    println("Prédiction : $prediction")}

Smile est idéal pour les tâches qui ne nécessitent pas d'apprentissage profond, mais qui ont besoin de la vitesse et de la fiabilité des algorithmes classiques.

Multik — tableaux multidimensionnels pour Kotlin

Multik est l'équivalent de NumPy pour Kotlin. Il fournit des tableaux multidimensionnels (tenseurs), des opérations d'algèbre linéaire, des fonctions statistiques et une intégration avec OpenBLAS pour accélérer les calculs.

import org.jetbrains.kotlinx.multik.api.*import org.jetbrains.kotlinx.multik.ndarray.data.D2Array

fun main() {    val a: D2Array<Double> = mk.ndarray(mk[1