Les 16 meilleurs frameworks et bibliothèques d'IA : Guide du débutant

Pourquoi choisir un cadre d'IA ?

De nos jours, les développeurs s'appuient de plus en plus sur les cadres et bibliothèques correspondants pour économiser de l'argent, du temps et des ressources lors de la création de logiciels pilotés par l'IA. Examinons ce que sont les cadres et les bibliothèques d'IA : une collection d'outils et de ressources préconstruits qui simplifient le processus de création d'applications sur la base de l'intelligence artificielle. Ces cadres fournissent une base pour la mise en œuvre d'algorithmes d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond, ce qui facilite le développement de logiciels intelligents.

Découvrons maintenant pourquoi les frameworks d'IA sont utilisés pour améliorer le flux de développement des logiciels.

Ils sont rentables pour les entreprises informatiques

Les frameworks d'IA offrent aux entreprises un moyen rentable de développer des applications logicielles personnalisées. En éliminant le besoin de codage manuel et en permettant aux développeurs d'utiliser des composants préconstruits, les frameworks peuvent considérablement aider les entreprises à réduire leurs coûts de développement. L'utilisation de cadres permet également aux entreprises de créer rapidement des applications sophistiquées adaptées à leurs besoins spécifiques. En exploitant la puissance de l'IA et du ML, les entreprises peuvent développer des solutions logicielles plus efficaces que les méthodes traditionnelles de développement de logiciels.

Ils facilitent le flux de développement des applications

Lors de la sélection des cadres, il est important de prendre en compte leur capacité à rationaliser le processus de développement. Ces cadres sont livrés avec des algorithmes pré-implémentés, des utilitaires de traitement des données et des techniques d'optimisation, ce qui permet aux développeurs de se concentrer sur la résolution du problème spécifique à résoudre plutôt que de se perdre dans les détails techniques de la mise en œuvre de l'IA.

Ils permettent de gagner du temps

Les frameworks d'IA représentent un gain de temps considérable pour le développement de logiciels modernes, car ils simplifient la création, les tests et le déploiement des applications. Ils fournissent également un environnement de développement complet avec des outils de débogage, des harnais de test et des capacités de visualisation des données. Le processus de développement s'en trouve accéléré, car les développeurs peuvent agir rapidement sans avoir à compiler et à déboguer manuellement chaque section de leur code. En outre, les frameworks d'IA offrent une grande variété de modèles prédéfinis.

Ce sont les raisons les plus courantes pour mettre en œuvre l'IA dans les entreprises dès les premières étapes du développement de logiciels pour les entreprises. Examinons maintenant les facteurs clés du choix d'un cadre d'intelligence artificielle pour un projet informatique.

Comment choisir un cadre d'IA adapté aux besoins de votre entreprise ?

Lorsque vous choisissez un framework d'IA, il est essentiel de prendre en compte plusieurs facteurs clés pour vous assurer qu'il correspond aux exigences de votre projet et à votre niveau d'expertise.

Performance

La performance doit être une priorité absolue lors de l'examen des cadres. Il est recommandé d'opter pour un cadre capable de traiter efficacement les données et de fournir des temps de formation et d'inférence rapides. Les performances des différents cadres peuvent être évaluées à l'aide de points de référence et de cas d'utilisation réels.

Soutien communautaire

Une communauté active et engagée est une nécessité absolue pour le développement de cadres d'IA. Il offre un accès illimité à un large éventail de ressources, de tutoriels et de plugins créés par la communauté, ainsi qu'un soutien inébranlable pour la mise en œuvre d'améliorations et de mises à jour permanentes du cadre de travail.

Flexibilité

Lorsque vous travaillez sur des projets d'IA, la flexibilité est de la plus haute importance. Le meilleur cadre d'IA, qui permet d'expérimenter différents algorithmes, est essentiel pour garantir le succès. En outre, le cadre doit pouvoir s'adapter à différents types de données, tels que le texte, les images et le son, et s'intégrer sans problème à d'autres technologies. Vous pouvez ainsi vous assurer que vos projets d'IA sont efficaces, précis et efficients.

Facilité d'apprentissage

Il est important de choisir un cadre qui corresponde à votre niveau de compétences actuel lorsque vous débutez en tant que praticien de données junior. Prêtez attention aux frameworks qui sont plus conviviaux pour les débutants et qui offrent une documentation détaillée et des tutoriels. En outre, tenez compte de votre style d'apprentissage et des ressources disponibles pour vous aider à démarrer.

Lors de la sélection d'un cadre d'IA, il est essentiel de prendre en compte différents facteurs, notamment les performances, le soutien de la communauté, la flexibilité et la facilité d'apprentissage. Vous pouvez ainsi vous assurer que le cadre répond aux exigences de votre projet et qu'il est compatible avec votre niveau de compétence. La prise en compte de ces facteurs vous aidera à trouver le cadre idéal pour vos projets de données.

Open-Source vs. Cadres commerciaux pour l'IA : Avantages et inconvénients

Lorsqu'il s'agit de choisir le meilleur framework d'IA pour votre projet de développement, deux options principales s'offrent à vous : les frameworks open-source et les frameworks commerciaux. Chaque option présente ses propres avantages et inconvénients. Il est essentiel de comprendre leurs différences avant de prendre une décision.

Cadres d'IA en libre accès

Les frameworks open-source sont ceux qui sont publiés sous une licence open-source, qui donne aux utilisateurs la possibilité d'utiliser le logiciel à n'importe quelle fin.

Pourquoi les cadres de travail à code source ouvert sont-ils avantageux ?

• Leur utilisation est généralement gratuite, ce qui permet aux petits projets et aux entreprises en phase de démarrage de bénéficier d'un budget avantageux.
• Ils disposent souvent d'une communauté forte et active, qui peut être utilisée comme une ressource précieuse pour l'apprentissage et le dépannage.
• Vous pouvez consulter le code source des frameworks open-source, ce qui vous permet de mieux contrôler vos implémentations d'IA.

Quels sont les inconvénients des frameworks d'IA open-source ?

• Soutien limité. Si le soutien communautaire est utile, il n'est pas toujours aussi réactif ou complet que le soutien commercial.
• La complexité. Certains frameworks open-source peuvent être complexes et difficiles à appréhender pour les débutants.

Cadres commerciaux pour l'IA

Les cadres commerciaux sont développés par des entreprises qui diffusent leurs logiciels sous des licences propriétaires. Cela signifie que les utilisateurs de ces cadres sont limités dans ce qu'ils peuvent faire avec le logiciel et peuvent également être soumis à des frais supplémentaires. Toutefois, les utilisateurs de cadres commerciaux peuvent bénéficier de fonctionnalités supplémentaires et d'une assistance de la part du vendeur.

Les avantages des cadres commerciaux d'IA

• Les cadres commerciaux sont généralement accompagnés d'équipes d'assistance spécialisées, ce qui garantit une aide rapide en cas de problème.
• Ils mettent souvent l'accent sur la convivialité, ce qui les rend plus accessibles aux développeurs de tous niveaux.
• En outre, vous pouvez trouver des fonctionnalités avancées et des optimisations dans les frameworks commerciaux qui répondent à des cas d'utilisation spécifiques.

Lorsque vous vous demandez comment apprendre l'IA, vous devez prendre en compte les avantages et les inconvénients des différents cadres.

Les inconvénients des cadres d'IA commerciaux

• Ils peuvent être coûteux, ce qui peut être prohibitif pour les petits projets ou ceux qui démarrent.
• L'utilisation d'un cadre commercial peut vous lier à un fournisseur spécifique et limiter votre flexibilité.

Que choisir ? La réponse dépend des besoins et des exigences de votre projet. En outre, lors de la sélection d'un cadre, vous devez tenir compte des ressources financières, de l'expertise personnelle et d'autres facteurs.

Les meilleurs frameworks et bibliothèques d'IA 

Les logiciels sont une composante importante de la rationalisation des opérations commerciales grâce à des cadres et des bibliothèques d'IA. L'utilisation de logiciels permet aux entreprises d'automatiser des tâches, de réduire le travail manuel, d'améliorer la précision, d'économiser du temps et de l'argent, de créer des informations à partir de données, etc.

Des frameworks d'IA populaires tels que TensorFlow et PyTorch sont utilisés pour développer des modèles d'apprentissage automatique. Ces cadres fournissent un ensemble complet d'outils qui permettent aux développeurs de créer et de déployer facilement des modèles de ML. Parmi les autres bibliothèques d'IA utiles, citons Scikit-Learn, Keras et Caffe. Ces bibliothèques fournissent un ensemble d'API qui permettent aux développeurs de mettre au point rapidement des applications sans avoir à écrire une base de code complète à partir de zéro.

PyTorch

Torch est une bibliothèque d'apprentissage automatique open-source connue pour son graphique de calcul dynamique et appréciée des chercheurs. Le cadre est excellent pour le prototypage et l'expérimentation. De plus, elle bénéficie d'un soutien croissant de la part de la communauté, avec des outils comme PyTorch construits à partir de la bibliothèque. PyTorch est rapidement devenu l'un des frameworks les plus utilisés, dans toutes sortes d'applications.

Scikit-Learn

Scikit-Learn est une bibliothèque Python pour l'apprentissage automatique. Il s'agit d'un outil open-source et convivial pour les débutants qui offre des fonctionnalités d'exploration de données et d'apprentissage automatique, ainsi qu'une documentation et des didacticiels complets. Scikit-Learn est bien adapté aux petits projets et au prototypage rapide de modèles, mais n'est peut-être pas le meilleur choix pour les tâches d'apprentissage en profondeur.

TensorFlow

TensorFlow est un framework d'apprentissage profond open-source développé par Google. Il est réputé pour sa flexibilité et son évolutivité, ce qui le rend adapté à de nombreuses applications d'IA. Ce cadre dispose d'une communauté importante et active et est doté d'une documentation et de tutoriels détaillés.

Il permet également le déploiement sur différentes plateformes. Cependant, la courbe d'apprentissage de TensorFlow peut être abrupte pour les débutants.

Keras

Keras est une API de réseaux neuronaux de haut niveau open-source qui s'exécute au-dessus de TensorFlow ou d'autres frameworks. Il est convivial et facile à apprendre, ce qui simplifie le processus d'utilisation des modèles d'apprentissage profond. De plus, il est idéal pour un prototypage rapide. Vous devez seulement garder à l'esprit que Keras peut manquer de fonctionnalités avancées pour des tâches complexes.

LangChain

LangChain a récemment gagné en popularité en tant que cadre pour les applications de grands modèles de langage (LLM). Il permet aux développeurs de créer des applications utilisant des LLM avec des fonctionnalités telles que les entrées/sorties de modèle, les connexions de données, les chaînes, la mémoire, les agents et les rappels. LangChain s'intègre à divers outils, notamment OpenAI et Hugging Face Transformers, et est utilisé pour diverses applications telles que les chatbots, la synthèse de documents et l'interaction avec les API.

Hugging Face

Hugging Face se spécialise dans les outils d'IA faciles à utiliser, principalement connus pour leur bibliothèque "Transformers", qui aide dans les tâches d'apprentissage automatique avancées comme le traitement du langage et la création de chatbots. Ils fournissent également des outils pour générer des images et des sons, des moyens efficaces pour traiter les données dans les modèles d'IA et des méthodes simples pour mettre à jour les grands modèles d'IA. En outre, ils proposent des versions conviviales de ces outils, ce qui permet aux débutants comme aux experts d'expérimenter plus facilement l'IA dans divers domaines, notamment le traitement du langage naturel et la vision par ordinateur.

OpenNN

OpenNN est un outil utilisé pour créer des réseaux neuronaux, un type d'intelligence artificielle qui imite le fonctionnement du cerveau humain. Il est écrit en C++ et est connu pour sa rapidité et son efficacité. OpenNN est principalement utilisé pour la recherche et la création d'IA capables d'apprendre et de prendre des décisions sur la base de données.

OpenAI

OpenAI fournit une gamme d'outils pour différentes tâches d'IA, y compris la création d'images ou la conversion de texte en parole. Il est connu pour ses puissants modèles de langage GPT qui permettent de comprendre et de générer des textes de type humain. La plateforme OpenAI est conviviale, ce qui facilite l'utilisation de l'IA avancée dans les projets personnels, en particulier pour la création d'assistants ou d'outils d'IA qui interagissent avec les utilisateurs en langage naturel. Il convient de noter que plusieurs de ces fonctionnalités nécessitent un abonnement premium payant. 

PyBrain

PyBrain est une bibliothèque ML open-source pour Python. Il fournit un environnement simple et flexible pour expérimenter divers algorithmes d'apprentissage automatique et est parfait pour les chercheurs, les éducateurs et les développeurs à la recherche d'un cadre léger basé sur Python pour explorer les concepts d'apprentissage automatique.

Il est léger et facile à utiliser pour l'expérimentation, et prend en charge un large éventail d'algorithmes d'apprentissage automatique. En outre, la bibliothèque d'IA de PyBrain est utile à des fins éducatives et de prototypage rapide.

Cependant, vous devez prendre en compte le fait que PyBrain dispose d'une documentation limitée et d'une communauté plus restreinte que celle des bibliothèques traditionnelles. Il peut également manquer certaines fonctionnalités avancées que l'on trouve dans d'autres cadres.

IBM Watson

IBM Watson est une suite de services d'intelligence artificielle et d'apprentissage automatique fournis par IBM. Elle propose des outils et des solutions pour créer et déployer des applications basées sur l'IA, notamment le traitement du langage naturel, la vision par ordinateur et l'analyse prédictive.

Il peut être facilement intégré à IBM Cloud pour un déploiement en toute transparence. De plus, les solides capacités d'IA de la suite IBM Watson sont soutenues par l'expertise d'IBM. Toutefois, le prix peut poser problème aux petites entreprises qui recherchent des solutions d'IA complètes et des services de conseil.

Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK)

Le Microsoft Cognitive Toolkit, ou CNTK, est un cadre d'apprentissage profond de l'IA gratuit et open-source développé par Microsoft. Il est connu pour son efficacité, en particulier sur les systèmes multi-GPU, et convient aussi bien à la recherche qu'aux déploiements en production.

Il est privilégié par de nombreux chercheurs, data scientists et développeurs travaillant sur des projets d'apprentissage profond et ayant accès à du matériel puissant, car il est très efficace, en particulier pour la formation de modèles de grande taille. Il prend également en charge plusieurs types de réseaux neuronaux, notamment les réseaux feedforward et récurrents ; en outre, il fournit une API Python pour faciliter l'utilisation.

Mais vous devez savoir que Microsoft CNTK peut présenter une courbe d'apprentissage plus raide que des frameworks plus conviviaux pour les débutants.

DL4J (Deeplearning4j)

Deeplearning4j, souvent abrégé en DL4J, implique un cadre d'apprentissage profond open-source spécifiquement conçu pour les développeurs Java et Scala. Il fournit un ensemble complet d'outils pour construire et déployer des réseaux neuronaux profonds dans des applications basées sur Java.

DL4J est conçu pour Java et Scala, ce qui le rend adapté aux applications d'entreprise. Le cadre offre également un support pour l'informatique distribuée, ce qui permet l'extensibilité. La plateforme comprend un large éventail de types de réseaux neuronaux et d'outils de prétraitement. Cependant, sa communauté est plus restreinte que celle des frameworks basés sur Python.

D'autres frameworks et bibliothèques d'IA à prendre en compte

Theano

Theano est une bibliothèque d'IA de calcul numérique open-source pour Python. Bien qu'il ne soit plus activement développé, il a joué un rôle important dans les premiers jours de l'apprentissage profond.

Pourquoi ? Tout d'abord, il disposait d'une bibliothèque de mathématiques symboliques efficace. Theano est également adapté à des fins éducatives. Bien que certains projets existants puissent encore l'utiliser, il n'est plus activement maintenu ou mis à jour.

MXNet

MXNet est un cadre d'apprentissage profond open-source connu pour son efficacité et son évolutivité. En outre, le MXNet est efficace à la fois pour la recherche et la production. Il bénéficie d'un soutien croissant de la part de la communauté et de l'industrie, mais sa communauté est plus petite que celle de TensorFlow et PyTorch.

Café

Caffe est un cadre d'apprentissage profond à code source ouvert. Il est connu pour sa vitesse et son efficacité dans les tâches de vision par ordinateur, prenant en charge une variété d'architectures d'apprentissage profond. Caffe est optimisé pour les applications de vision par ordinateur et excellent pour le déploiement sur des appareils périphériques. Mais lorsque vous le choisissez, vous devez tenir compte de sa flexibilité limitée pour les tâches qui ne relèvent pas de la vision.

XGBoost

Il s'agit d'un cadre de renforcement du gradient à code source ouvert, connu pour son efficacité et ses performances. Les spécialistes des données qui travaillent avec des données structurées et des problèmes de classification/régression le choisissent souvent.

Ce cadre d'IA excelle dans les tâches liées aux données structurées et est largement utilisé dans les concours de science des données. XGBoost est connu pour ses performances exceptionnelles pour les données tabulaires. Le cadre prend en charge différents langages de programmation et fait l'objet d'une maintenance et d'un développement actifs. Cependant, vous devez comprendre que XGBoost n'est pas conçu pour les tâches d'apprentissage profond.

Conclusion

Nous avons abordé quelques-uns des frameworks, bibliothèques et autres outils les plus populaires en matière d'IA. Vous pouvez également consulter notre liste des 5 meilleurs outils d'IA pour la science des données afin d'en savoir plus sur la manière de stimuler la productivité de vos flux de traitement de données.

En tant que praticien junior des données, le choix de l'un des bons frameworks ou bibliothèques d'IA est crucial pour votre développement professionnel et la réussite de vos projets. Bien qu'il n'existe pas de solution unique, tenez compte des exigences de votre projet, de votre familiarité avec le cadre et des ressources disponibles dans la communauté.

En résumé, PyTorch et TensorFlow sont d'excellents choix pour les projets d'apprentissage profond, TensorFlow offrant l'évolutivité et PyTorch mettant l'accent sur la flexibilité. Scikit-Learn est la solution idéale pour les tâches traditionnelles d'apprentissage automatique, tandis que Keras constitue un point d'entrée convivial pour l'apprentissage profond. XGBoost excelle dans les problèmes de données structurées, Caffe est un choix de premier ordre pour la vision par ordinateur et MXNet offre efficacité et évolutivité. N'oubliez pas que Theano, bien qu'il ne soit plus activement développé, peut encore être utilisé dans certains contextes éducatifs. Des outils plus récents tels que LangChain et OpenAI offrent d'excellentes options pour les LLM, tandis que Hugging Face est utile pour le traitement du langage naturel en général. 

En fin de compte, le meilleur cadre ou la meilleure bibliothèque d'IA est celui qui s'aligne sur vos besoins spécifiques et vous aide à atteindre vos objectifs en tant que praticien des données. Alors, retroussez vos manches, plongez dans le monde de l'IA et commencez à créer des logiciels plus intelligents avec les bons outils.