Comment apprendre PyTorch à partir de zéro en 2026 : Un guide spécialisé

Pourquoi est-il si avantageux d'apprendre PyTorch ?

Avec l'expansion continue de la bulle actuelle autour de l'IA et PyTorch comme principal framework d'IA, la demande de spécialistes PyTorch n'a jamais été aussi forte. Il est utilisé pour développer divers éléments, allant de simples classificateurs d'images à de grands modèles linguistiques tels que GPT, en passant par des systèmes de vision par ordinateur pour les véhicules autonomes, des moteurs de recommandation pour les services de streaming et des projets de recherche de pointe en intelligence artificielle dans des laboratoires à travers le monde.

De plus, selon l' enquête StackOverflow 2024 auprès des développeurs, PyTorch est le quatrième framework Python le plus populaire :

Ce classement élevé reflète l'importance de PyTorch dans le secteur de la science des données et de l'apprentissage automatique. 

Les entreprises recherchent activement des professionnels possédant des compétences en PyTorch, leur offrant des salaires compétitifs et des opportunités de carrière intéressantes. La popularité croissante de ce framework implique également qu'il existe une vaste communauté de développeurs et de chercheurs qui partagent leurs connaissances, des tutoriels et des ressources. 

Que vous soyez novice dans le domaine de l'IA ou que vous cherchiez à faire progresser votre carrière, l'apprentissage de PyTorch peut vous ouvrir les portes de projets de pointe et de collaborations avec des entreprises technologiques de premier plan.

Combien de temps faut-il pour maîtriser PyTorch ?

Bien que PyTorch soit un framework accessible aux débutants, passer du statut de novice à celui de praticien capable de résoudre des problèmes avec PyTorch nécessite un certain temps. Le temps nécessaire pour apprendre PyTorch peut varier considérablement en fonction de votre expérience préalable en programmation, de la complexité des concepts que vous essayez de comprendre et du temps que vous pouvez consacrer à l'apprentissage.

Cependant, avec un programme d'apprentissage structuré et des efforts constants, il est possible de maîtriser les bases en quelques semaines et de se sentir à l'aise en quelques mois.

Les ressources en ligne sont toujours les bienvenues et offrent une meilleure expérience d'apprentissage que la documentation PyTorch (ce qui ne signifie pas que la documentation soit de mauvaise qualité, elle est excellente). Vous pouvez les choisir en fonction de votre niveau de compétence actuel et du temps que vous êtes en mesure d'y consacrer. 

Par exemple, notre cursus Deep Learning in Python, qui utilise principalement PyTorch, nécessite environ 16 heures d'étude et couvre des compétences allant du niveau débutant à intermédiaire. Bien entendu, le parcours pour devenir un ingénieur compétent en apprentissage profond avec Python nécessite beaucoup plus de temps et d'efforts que cela. 

Il est recommandé de consacrer la majeure partie de votre temps à l'écriture de code PyTorch et à la résolution de problèmes.

Tout comme il est plus efficace d'apprendre à faire du vélo en s'entraînant plutôt qu'en lisant des ouvrages sur les techniques de cyclisme, se plonger dans des projets PyTorch concrets accélère considérablement votre apprentissage par rapport à une étude purement théorique. Chez DataCamp, nous proposons de nombreux projets PyTorch pour vous permettre de vous exercer.

Comment apprendre PyTorch : Six étapes pour réussir

Maintenant, examinons une approche étape par étape pour apprendre PyTorch. Cet article suppose que vous maîtrisez Python et que vous avez l'habitude de travailler avec différents types de données. Si ce n'est pas le cas, nous vous recommandons de commencer par notre guide « Comment apprendre Python » et notre cursus de compétences « Les bases de Python ». 

Étape 1 — Comprenez pourquoi vous apprenez PyTorch

Avant de commencer à apprendre PyTorch, il est essentiel de définir des objectifs clairs. Étant donné que PyTorch est un framework très vaste utilisé dans toutes sortes d'applications, il est possible que vous ne progressiez pas suffisamment en essayant d'apprendre tout à la fois.

Veuillez prendre un moment pour réfléchir aux types de projets qui vous motivent : 

• Êtes-vous davantage intéressé par les tâches et applications de traitement du langage naturel (NLP) telles que les modèles linguistiques à grande échelle (LLM) ? 
• Peut-être que le traitement et la génération d'audio similaire à la voix humaine correspondent davantage à votre style (personnellement, j'apprécierais beaucoup de pouvoir déverrouiller mon iPhone avec ma voix). 
• Vous pourriez également travailler sur un éventail impressionnant de tâches de vision par ordinateur impliquant l'image et l'audio. 

Quelle que soit la sous-tâche d'apprentissage profond que vous choisissez, votre expérience d'apprentissage sera différente. PyTorch utilise diverses approches et divers algorithmes pour résoudre ces tâches. Par conséquent, en choisissant l'une d'entre elles à l'avance, vous déterminerez l'orientation de votre parcours d'apprentissage au-delà des notions fondamentales.

Étape 2 — Commencer avec les bases de PyTorch

PyTorch met l'accent sur le développement intuitif de l'apprentissage profond et vous permet d'exprimer des réseaux neuronaux complexes dans un code lisible. Il est recommandé de commencer par comprendre les éléments fondamentaux :

• Tenseurs : La structure de données principale dans PyTorch, similaire aux tableaux NumPy, mais avec des capacités d'accélération GPU.
• Autograd : Le moteur de différenciation automatique de PyTorch qui optimise l'entraînement des réseaux neuronaux
• Modules de réseaux neuronaux : Éléments constitutifs pour la création d'architectures de réseaux neuronaux

Notre cours « Introduction au Deep Learning avec PyTorch » couvre bon nombre de ces principes fondamentaux et vous permet de vous lancer dans l'apprentissage de PyTorch. 

Installation de PyTorch et configuration de votre environnement

Pour commencer à utiliser PyTorch, il est nécessaire de l'installer et de configurer votre environnement de développement. Vous pouvez installer PyTorch à l'aide de pip ou de conda, en sélectionnant la version appropriée pour votre système et la prise en charge CUDA facultative pour l'accélération GPU.

Étape 3 — Écrivez votre premier programme PyTorch

Commencer par des opérations tensorielles simples et composants de base des réseaux neuronaux. Créer des tenseurs, effectuer des opérations mathématiques et appréhender comment les données circulent à travers le graphe de calcul. Commencez par mettre en œuvre une régression linéaire ou un classificateur de base avant de passer à des architectures plus complexes.

Structures de données PyTorch

Au-delà des tenseurs, PyTorch propose plusieurs structures de données et utilitaires spécialisés :

• Ensemble de données et DataLoader pour le traitement des données
• nn.Module pour la construction de couches de réseaux neuronaux
• Optimiseurs pour la mise à jour des paramètres du modèle

Déroulement de la formation à PyTorch

Il est essentiel de bien comprendre le cycle d'entraînement : la propagation vers l'avant, le calcul des pertes, la rétropropagation et les mises à jour des paramètres constituent le cœur de l'apprentissage profond dans PyTorch. Ces concepts sont essentiels, que vous construisiez un réseau neuronal simple ou un modèle de transformateur complexe. Vous finirez probablement par mémoriser les étapes de la boucle par cœur.

Fonctions de perte et optimiseurs

PyTorch propose diverses fonctions de perte pour différentes tâches (MSE, entropie croisée, etc.) et des optimiseurs (SGD, Adam) pour mettre à jour les paramètres du modèle. La maîtrise de ces composants est essentielle pour former des modèles efficaces.

Étape 4 — Maîtrisez les concepts intermédiaires de PyTorch

Une fois que vous maîtrisez les bases, vous pouvez passer à des sujets plus avancés concernant PyTorch. Ces éléments sont essentiels pour créer des modèles d'apprentissage profond sophistiqués et vous aideront à relever divers défis dans le développement de réseaux neuronaux.

Autograd et rétropropagation

Le système autograd de PyTorch est essentiel pour la différenciation automatique et le calcul des gradients. À ce stade, vous apprendrez à aller au-delà des notions de base, notamment comment créer des graphes de calcul et gérer les gradients. Ces éléments constituent la base d'un apprentissage efficace des réseaux neuronaux.

Collaborer avec l'écosystème PyTorch

La puissance de PyTorch provient de son écosystème riche en outils et extensions. Au-delà du package Torch d' , découvrez comment utiliser des modules importants tels que torchvision pour la vision par ordinateur, torchaudio pour le traitement audio et torchtext pour le traitement du langage naturel. Ces bibliothèques spécifiques à un domaine fournissent des modèles et des utilitaires pré-construits pour des tâches spécialisées.

Développement de modèles orientés objet

PyTorch adopte une approche orientée objet via l'nn.Module. Il est essentiel de comprendre comment créer des couches personnalisées, définir des architectures de modèles et mettre en œuvre des réseaux neuronaux complexes à l'aide de l'héritage de classes pour construire des modèles sophistiqués. Cela inclut des concepts tels que les hooks avant, la gestion des paramètres et la sérialisation des modèles.

Techniques de formation avancées

Maîtrisez les concepts avancés de formation tels que la planification du taux d'apprentissage, le clipping du gradient et l'arrêt précoce. Il est essentiel de comprendre ces techniques d'optimisation pour former des réseaux profonds qui convergent efficacement et se généralisent bien à de nouvelles données. Grâce à ces techniques, vous serez en mesure de mieux gérer les ressources informatiques telles que la mémoire GPU et la RAM.

Étape 5 — Apprendre par la pratique

Comme nous l'avons mentionné précédemment, l'apprentissage par projet est absolument essentiel pour maîtriser efficacement PyTorch. Les projets vous obligent à utiliser activement les compétences acquises dans les cours et les tutoriels, ce qui permet de mémoriser les techniques de manière beaucoup plus efficace.

Heureusement, de nombreuses ressources DataCamp utilisent cette méthode d'apprentissage par la pratique, mais voici quelques autres moyens de mettre en pratique vos compétences :

• Engagez-vous dans des projets qui vous passionnent : observez autour de vous et voyez si certains problèmes dans votre vie ou celle de votre famille peuvent être résolus avec PyTorch.
• Participez à des webinaires et à des sessions de codage en direct : Vous trouverez de nombreux webinaires DataCamp et d'événements en ligne où vous pourrez coder en même temps que le formateur. Cette méthode peut constituer un excellent moyen d'acquérir de nouveaux concepts et d'observer leur application en temps réel.

Si vous êtes à la recherche d'idées de projets, DataCamp propose une large gamme de projets PyTorch que vous pouvez mettre en œuvre vous-même :

• Développement d'un modèle de classification des vêtements pour le commerce électronique
• Développement de modèles à entrées multiples pour la reconnaissance optique de caractères (OCR)
• Classification des tickets du service d'assistance grâce au Deep Learning 
• Classification d'images radiographiques à l'aide de PyTorch
• Prévision du volume de trafic avec PyTorch

Exemple de plan d'apprentissage PyTorch

Sur la base de ce que nous avons abordé, vous trouverez ci-dessous un exemple de plan d'apprentissage hebdomadaire que vous pouvez adapter en fonction du temps que vous pouvez y consacrer.

Pratiques quotidiennes :

• Trois heures de codage intensif
• Lecture de documentation et prise de notes
• Révision et refactorisation du code
• Exercices de résolution de problèmes

Objectifs hebdomadaires :

• Réaliser un projet significatif
• Rédiger de la documentation technique
• Participer aux discussions de la communauté PyTorch
• Créer une entrée dans le portfolio
• Veuillez examiner et optimiser le code de la semaine précédente.

Semaine 1 : Notions de base sur PyTorch et configuration de l'environnement

• Lundi : Veuillez installer PyTorch, configurer l'environnement de développement et vérifier la compatibilité du GPU.
• Mardi : Apprenez la création, l'indexation et les opérations de base des tenseurs.
• Mercredi : Exercez-vous aux manipulations de tenseurs et aux opérations mathématiques.
• Jeudi : Étudier la mécanique de l'autocorrection et les graphes computationnels
• Vendredi : Découvrez les composants de base des réseaux neuronaux
• Week-end : Construire et former un modèle de régression linéaire simple

Semaine 2 : Fondements des réseaux neuronaux

• Lundi : Étudiez différentes fonctions de perte (MSE, entropie croisée).
• Mardi : Découvrez les optimiseurs (SGD, Adam, RMSprop)
• Mercredi : Mettre en œuvre diverses fonctions d'activation
• Jeudi : Construisez votre premier réseau neuronal à l'aide de nn.Module
• Vendredi : Apprenez le chargement et le prétraitement des données
• Week-end : Créer un classificateur de chiffres à l'aide de l'ensemble de données MNIST

Semaine 3 : Formation des réseaux neuronaux profonds

• Lundi : Maîtrisez les composants de la boucle d'entraînement
• Mardi : Mettre en œuvre des procédures de validation et de test
• Mercredi : Découvrez la planification du taux d'apprentissage
• Jeudi : Étudier la normalisation des lots et le taux d'abandon
• Vendredi : Mettre en œuvre l'arrêt précoce et la vérification des points de contrôle du modèle
• Week-end : Entraîner un classificateur de mode à l'aide de Fashion-MNIST

Semaine 4 : Vision par ordinateur et réseaux neuronaux convolutifs

• Lundi : Apprenez les principes fondamentaux de l'architecture CNN
• Mardi : Étudier les différentes couches et opérations CNN
• Mercredi : Mettre en œuvre des architectures CNN populaires
• Jeudi : Mettez en pratique l'apprentissage par transfert avec des modèles pré-entraînés.
• Vendredi : Apprendre les techniques d'augmentation des données
• Week-end : https://app.datacamp.com/learn/projects/2215

Semaine 5 : Développement de modèles avancés

• Lundi : Étudier les modèles de séquences et les réseaux neuronaux récurrents (RNN)
• Mardi : Apprenez les architectures LSTM et GRU
• Mercredi : Mettre en œuvre des mécanismes d'attention
• Jeudi : Étudier les principes fondamentaux de l'architecture des transformateurs
• Vendredi : Apprendre les stratégies de déploiement de modèles
• Week-end : Créer un modèle de classification de texte

Semaine 6 : Production et optimisation

• Lundi : Apprendre les techniques de quantification des modèles
• Mardi : Étudier l'élagage et la compression des modèles
• Mercredi : Modèle de pratique de service et création d'API
• Jeudi : Découvrez la formation distribuée
• Vendredi : Étude sur l'optimisation de la mémoire GPU
• Week-end : Déployer un modèle avec FastAPI

Semaine 7 : Applications concrètes

• Lundi : Découvrez les ensembles de données personnalisés et les pipelines de données.
• Mardi : Étudier la formation multi-GPU
• Mercredi : Mettre en œuvre des fonctions de perte personnalisées
• Jeudi : Apprenez les techniques de débogage et de profilage.
• Vendredi : Étudier les meilleures pratiques en matière de production
• Week-end : Construire un pipeline ML de bout en bout

Semaine 8 : Sujets avancés et spécialisation

• Lundi : Découvrez les modèles génératifs (GAN, VAE)
• Mardi : Étudier les principes fondamentaux de l'apprentissage par renforcement
• Mercredi : Découvrez les réseaux neuronaux graphiques
• Jeudi : Exercice avec des techniques d'optimisation avancées
• Vendredi : Méthodes d'interprétabilité des modèles d'étude
• Week-end : Projet de classification d'images radiographiques à l'aide de PyTorch

6 conseils essentiels pour apprendre PyTorch

Une fois que vous êtes prêt à commencer, veuillez garder ces conseils à l'esprit, car ils peuvent vous aider à optimiser vos progrès et à rester concentré.

1. Trouvez votre concentration

Ce point mérite d'être mentionné à deux reprises. PyTorch est un framework polyvalent offrant un large éventail d'applications. Il est donc important de déterminer dès le départ le type de problèmes sur lesquels vous souhaitez travailler. Les principales applications sont les suivantes :

• Traitement du langage naturel (NLP)
• Vision par ordinateur (image et vidéo)
• Traitement audio
• Systèmes de recommandation
• Prévision de séries chronologiques et détection d'anomalies
• Apprentissage par renforcement
• Calcul scientifique et simulations physiques

Chacun des éléments ci-dessus peut comporter une vaste catégorie de sous-problèmes tels que la classification d'images, la génération audio ou la génération de texte. Certaines personnes peuvent même consacrer toute leur carrière à résoudre l'un de ces problèmes.

2. Pratiquez régulièrement

Rien ne remplace le travail acharné : pour maîtriser PyTorch, il est nécessaire de s'y consacrer régulièrement et de s'impliquer pleinement. La pratique ne doit pas nécessairement se limiter à l'écriture de code : vous pouvez également lire le code PyTorch d'autres personnes, consulter la documentation et rédiger des tutoriels ou des guides sur ce que vous avez appris. L'important est de ne pas laisser vos connaissances durement acquises sur PyTorch s'effacer de votre mémoire ou se rouiller.

3. Travailler sur des projets

Nous souhaitons également revenir sur ce point. L'apprentissage par projet est la méthode la plus efficace pour acquérir des connaissances pratiques sur PyTorch. En particulier, si vous résolvez un problème spécifique qui a un impact sur votre propre vie, les connaissances acquises au cours du processus resteront gravées dans votre mémoire pendant longtemps.

4. Rejoignez une communauté

Étant donné que PyTorch est largement répandu, vous pouvez trouver de nombreuses communautés et groupes en ligne auxquels vous pouvez adhérer. Votre parcours avec PyTorch ne doit pas nécessairement être solitaire. En réalité, rejoindre une communauté d'apprenants peut offrir de nombreux avantages. Vous pouvez partager vos connaissances, obtenir de l'aide lorsque vous rencontrez des difficultés, apprendre des expériences des autres et même collaborer sur des projets. 

Communautés telles que PyTorch Forumset Reddit’s r/pytorchet divers serveurs Discord dédiés à l'apprentissage profond offrent d'excellentes plateformes pour discuter, résoudre des problèmes et se tenir informé des dernières avancées. 

De plus, participer à ces communautés peut vous offrir des opportunités de réseautage et des perspectives d'emploi potentielles, car vous établissez des relations avec d'autres praticiens de PyTorch.

Comment obtenir un poste utilisant PyTorch

Bien que la voie traditionnelle pour trouver un emploi dans le domaine de la programmation consiste à obtenir un diplôme dans un domaine connexe tel que l'informatique, de plus en plus de professionnels accèdent à ce secteur par des voies non traditionnelles. Dans cette section, nous aborderons comment obtenir un poste dans le domaine de PyTorch sans diplôme. Tout d'abord, examinons quelques postes qui requièrent des spécialistes PyTorch.

Principaux parcours professionnels avec PyTorch

Les compétences en PyTorch sont très recherchées dans de nombreux postes et secteurs d'activité. Voici quelques postes courants :

• Ingénieur en apprentissage automatique — Créez et déployez des modèles d'apprentissage automatique à l'aide de PyTorch.
• Chercheur en apprentissage profond — Mener des recherches et développer de nouvelles architectures
• Ingénieur en vision par ordinateur — Travaillez sur des applications de traitement d'images/vidéos.
• Ingénieur en traitement du langage naturel — Spécialisé dans les modèles linguistiques et le traitement de texte
• Chercheur en intelligence artificielle — Faire progresser l'état de l'art dans le domaine de l'intelligence artificielle
• Data Scientist — Utiliser PyTorch pour la modélisation prédictive et l'analyse
• Ingénieur infrastructure ML — Développer des systèmes pour soutenir le déploiement de modèles ML
• Développeur d'applications IA — Création d'applications destinées aux utilisateurs finaux et optimisées par PyTorch
• Ingénieur en robotique — Utilisation de PyTorch pour le contrôle et la perception robotiques
• Consultant en intelligence artificielle — Assister les entreprises dans la mise en œuvre de solutions basées sur PyTorch.

Parmi les entreprises qui recrutent pour ces postes, on peut citer :

• Les géants technologiques (Google, Meta, Microsoft, etc.)
• Start-ups axées sur l'intelligence artificielle
• Institutions de recherche et universités
• Entreprises du secteur de la santé et des biotechnologies
• Institutions financières
• Entreprises automobiles et manufacturières

Rechercher des offres d'emploi liées à PyTorch

Comment peut-on obtenir un poste dans l'une de ces entreprises ?

1. Construisez un solide portefeuille

La première chose dont vous avez besoin est un portfolio solide. Il doit démontrer votre capacité à résoudre des problèmes concrets à l'aide de PyTorch, mettre en avant votre compréhension des concepts du deep learning et souligner vos compétences en codage. Veuillez inclure divers projets en lien avec le poste que vous visez, qu'il s'agisse de vision par ordinateur, de traitement du langage naturel ou d'apprentissage automatique en général. 

Veuillez vous assurer de bien documenter votre travail sur des plateformes telles que GitHub, en expliquant votre approche, votre méthodologie et vos résultats. Si possible, veuillez partager des indicateurs ou des détails sur l'impact de votre projet, que ce soit sur votre vie, celle de vos amis ou sur une entreprise. Disposer d'un solide portfolio démontre non seulement vos compétences techniques, mais prouve également aux employeurs potentiels que vous êtes capable de proposer des solutions pratiques.

2. Élaborez un CV efficace

Sur le marché du travail actuel, 60 à 70 % des candidatures sont rejetées avant même d'être examinées par des personnes. Cela est dû au fait que les systèmes de suivi des candidatures (ATS) filtrent automatiquement les candidats en fonction de leur expérience, de l'utilisation de mots-clés et d'autres facteurs. 

Par conséquent, avant même d'atteindre les personnes responsables du recrutement, votre CV doit être suffisamment efficace pour passer à travers ces systèmes. Heureusement, il est possible de lutter contre l'IA en utilisant l'IA, en tirant parti des services en ligne qui peuvent vous aider à optimiser votre CV. Vous pouvez également consulter notre guide séparé sur la comment rédiger un CV remarquable.

3. Attirer l'attention et développer son réseau

L'une des méthodes éprouvées pour obtenir un emploi, non seulement dans le domaine de l'apprentissage profond, mais dans n'importe quel domaine, consiste à développer son réseau. Cependant, de nombreux débutants se sentent mal à l'aise car ils ne connaissent personne dans le domaine avec qui établir un réseau. C'est là que des plateformes telles que LinkedIn peuvent s'avérer d'une grande utilité.

Dès le premier jour, nous vous recommandons de vous engager à partager vos connaissances sur PyTorch sous forme de courts articles ou publications sur LinkedIn ou Medium. Cela permet de mettre en avant votre nom et votre expertise auprès des responsables du recrutement potentiels et peut laisser une impression durable. Vous pouvez entrer en contact avec toute personne qui interagit avec votre contenu, ce qui vous permet de développer progressivement votre réseau.

Vous pourriez obtenir des projets en freelance sur PyTorch grâce à votre réseau, ce qui pourrait constituer un atout considérable pour votre portfolio.

Conclusions finales

Apprendre PyTorch constitue un investissement précieux pour votre carrière, d'autant plus que l'IA continue de transformer les industries à l'échelle mondiale. Bien que la courbe d'apprentissage puisse sembler abrupte au début, suivre une approche structurée et rester cohérent dans votre pratique vous aidera à maîtriser ce cadre puissant. N'oubliez pas que tout le monde commence quelque part, et la communauté PyTorch est extrêmement accueillante envers les nouveaux arrivants.

Que vous souhaitiez devenir ingénieur en apprentissage automatique, chercheur ou simplement explorer le monde fascinant de l'apprentissage profond, PyTorch vous offre les outils et la flexibilité dont vous avez besoin. Commencez par les bases, travaillez sur des projets significatifs, engagez-vous auprès de la communauté, soyez constant et ne vous précipitez pas. Il n'y a jamais eu de meilleur moment pour commencer votre parcours avec PyTorch.

Commencez dès aujourd'hui avec notre cours d'introduction au deep learning avec PyTorch, ou poursuivez votre apprentissage avec notre cours sur l'apprentissage profond intermédiaire avec PyTorch. Vous pouvez également découvrir ce qu'il faut pour obtenir une certification PyTorch dans notre guide séparé.