Les frameworks et bibliothèques incontournables pour l'Intelligence Artificielle (IA)

Dans cet article, nous allons passer en revue certains des meilleurs frameworks et bibliothèques pour le développement d'applications d'intelligence artificielle (IA). Nous avons sélectionné ces outils en fonction de leur popularité, de leurs fonctionnalités et de leur facilité d'utilisation.

1. TensorFlow

TensorFlow est l'un des frameworks les plus populaires pour l'apprentissage automatique. Développé par Google, il est utilisé par des entreprises telles qu'Airbnb, eBay, Dropbox et Coca-Cola. TensorFlow est parfaitement adapté pour les calculs numériques complexes et permet de traiter les calculs sur CPU ou GPU, que ce soit sur un ordinateur de bureau, un serveur ou un appareil mobile.

Langages de programmation : Python, C++, CUDA

Avantages : Simplifie et rend le développement plus efficace grâce à des abstractions.

Inconvénients : Assez lent, car Python n'est pas le langage le plus rapide et manque de modèles pré-entraînés.

TensorFlow
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2. Microsoft CNTK

Microsoft CNTK (Microsoft Cognitive Toolkit) est un outil d'apprentissage profond open source qui utilise un graphe dirigé pour décrire les réseaux neuronaux en tant que série d'étapes de calcul. Il est conçu pour gérer des ensembles de données et des algorithmes robustes et de qualité commerciale.

Langages de programmation : C++, C#, Java et Python

Avantages : Très flexible et permet un entraînement distribué

Inconvénients : Implémenté dans le langage de description de réseau et manque de visualisation

The Microsoft Cognitive Toolkit - Cognitive Toolkit - CNTK

3. Keras

Keras est une bibliothèque de réseau neuronal écrite en Python. Il s'agit d'une API de haut niveau qui peut fonctionner sur TensorFlow, Microsoft Cognitive Toolkit ou Theano, et qui prend en charge la modularité et l'expressivité totale.

Langage de programmation : Python

Avantages : Fonctionne de manière transparente sur CPU et GPU

Inconvénients : Ne peut pas être utilisé efficacement comme un framework indépendant

Keras: Deep Learning for humans
Keras documentation

4. PyTensor (Anciennement Aesara, Theano)

PyTensor est une bibliothèque Python qui permet de définir, d'optimiser et d'évaluer des expressions mathématiques impliquant des tableaux multidimensionnels. Il est particulièrement efficace pour l'évaluation d'expressions à valeurs matricielles.

Langage de programmation : Python

Avantages : Optimisé pour CPU et GPU, efficace pour les tâches numériques

Inconvénients : Un peu bogué sur AWS (Amazon Web Services) et doit être utilisé avec d'autres bibliothèques pour obtenir un niveau d'abstraction élevé

Welcome — PyTensor dev documentation

5. Sci-kit Learn

Sci-kit Learn est un framework d'apprentissage automatique open source et utilisable commercialement en Python. Il prend en charge l'apprentissage supervisé et non supervisé, ainsi que divers algorithmes de classification, de régression et de clustering.

Langages de programmation : Python, CUDA, C, C++

Avantages : Dispose de nombreux algorithmes principaux

Inconvénients : Pas très efficace avec GPU

scikit-learn: machine learning in Python — scikit-learn 1.2.2 documentation

6. Caffe

Développé par Berkeley AI, Caffe est un framework d'apprentissage profond qui priorise l'expression, la rapidité et la modularité. Il possède une architecture solide qui prend en charge les modèles et l'optimisation définis par la configuration sans codage en dur. Il est également capable de basculer entre CPU et GPU.

Langage de programmation : C++

Avantages : Permet de former des modèles sans écrire de code

Inconvénients : Mauvais pour les réseaux récurrents et pas très performant avec les nouvelles architectures

Caffe | Deep Learning Framework

7. Torch

Torch est un framework de calcul scientifique pour les opérations scientifiques et numériques. Il construit des algorithmes avec rapidité, flexibilité et simplicité. Torch privilégie les GPU et est une bibliothèque de tenseurs similaire à NumPy. Il est enveloppé dans LuaJIT et possède une implémentation sous-jacente en C/CUDA.

Langages de programmation : Lua, LuaJIT, C, CUDA et C++

Avantages : Beaucoup de modèles pré-entraînés disponibles et très flexible

Inconvénients : La documentation est assez floue et Lua n'est pas un langage très populaire

Torch | Scientific computing for LuaJIT.
Torch is a scientific computing framework for LuaJIT.

Conclusion

Voici donc 7 des meilleurs frameworks et bibliothèques pour le développement d'applications d'IA. Le choix entre un framework ou une plateforme dépend des besoins spécifiques et de l'échelle de votre projet d'IA. N'hésitez pas à vous renseigner davantage sur ces outils et à choisir celui qui convient le mieux à votre projet.