Durée: 12 mois
Rubrique: Responsable ingénierie
L'intelligence artificielle (IA) s'appuie sur divers frameworks pour développer et mettre en œuvre des modèles sophistiqués. Deux des frameworks les plus populaires sont TensorFlow et PyTorch.
TensorFlow est une bibliothèque opensource développée par Google Brain. Elle est utilisée pour une variété d'applications en apprentissage automatique, notamment pour les réseaux de neurones profond. Son API de haut niveau, Keras, simplifie la création et le déploiement de réseaux complexes.
En revanche, PyTorch est une bibliothèque développée par Facebook AI Research. Sa caractéristique principale est sa flexibilité et son dynamisme grâce à l'utilisation de "tensors" dynamiques et son intégration transparente avec Python. C'est souvent le choix privilégié pour la recherche et le prototypage rapide.
Il existe aussi plusieurs outils de développement qui assistent les chercheurs et ingénieurs en IA pour programmer, former et déployer des modèles. Voici un aperçu des principaux outils:
| Caractéristique | TensorFlow | PyTorch | |||| | Développeur | Google Brain | Facebook AI Research | | Première apparition | 2015 | 2016 | | API principales | TensorFlow, Keras | PyTorch, LibTorch | | Flexibilité | Moins flexible que PyTorch| Très flexible | | Popularité en production | Élevée | Augmentant |
Il est crucial de choisir les bons outils et plateformes en fonction des besoins spécifiques du projet. TensorFlow est souvent préféré dans les déploiements à grande échelle industriels, tandis que PyTorch demeure populaire dans la communauté de recherche pour ses capacités de prototypage rapide. L'utilisation efficace des outils comme Jupyter Notebook et Docker peut améliorer la productivité et la reproductibilité des résultats.