Intelligence Artificielle open source : 5 outils pour s’entraîner

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L’intelligence artificielle est probablement un des secteurs de l’IT qui connaît la plus forte croissance. Les offres d’emploi et de missions basées sur l’IA et le big data prolifèrent aussi bien en robotique que dans la R&D, le développement logiciel, les finances ou encore l’e-commerce, etc. Pour valoriser leur profil, maximiser leurs perspectives d’emploi et missions et augmenter leur rémunération, de nombreux développeurs, consultants, ingénieurs, etc. cherchent donc à monter en compétences sur ces technologies porteuses. De multiples formations en IA sont disponibles en ligne ou dans les universités et écoles privées. Mais, pour apprendre rapidement et gagner en expérience, une des voies privilégiées est d’exploiter des outils d’IA open source. Pour vous aider à vous entraîner et à devenir un spécialiste de l’IA, voici 5 plates-formes et framework d’intelligence artificielle open source.

Pytorch : le framework d’IA open source le plus populaire

Pytorch est un framework très populaire et efficace pour créer des modèles de deep learning. Cette bibliothèque d’apprentissage développée par l’équipe Facebook AI Research (FAIR) en 2017 est open source et basée sur Torch.
Conçu pour offrir une plus grande flexibilité et de meilleures performances pour la mise en œuvre de réseaux neuronaux profonds, PyTorch ; 

  • prend en charge l’accélération GPU (Graphical Processing Unit) avec Tensor Computation ;

  • permet de créer et entraîner des réseaux neuronaux profonds avec la différenciation automatique ;

  • offre des graphiques dynamiques plus flexibles que les graphiques statiques et compatibles avec le débogage ;

Avec sa structure proche de la programmation traditionnelle, Pytorch est réputé très simple à apprendre. Cette simplicité lui permet de disposer d’une grande communauté de développeurs qui enrichit ce framework d’intelligence artificielle open source de bibliothèques et de fonctionnalités. Cette communauté aide notamment à développer l'apprentissage par renforcement et la programmation neurolinguistique (PNL) à des fins de recherche et de production. 

Tensorflow : la plate-forme deep learning de Google

Tensorflow est une des bibliothèques open source de deep learning les plus populaires sur GitHub. Conçu par l’équipe Google Brain (mais désormais open source), cet outil dédié au calcul numérique et à  l’apprentissage automatique à grande échelle regroupe :

  • de multiples algorithmes et modèles d’apprentissage automatique (et de réseaux neuronaux) ;

  • une API frontale pour créer des applications (avec Python) ;

  • des réseaux neuronaux pré entraînés notamment pour classifier les chiffres, reconnaître les images, traiter le langage naturel et analyser le sens d’un texte ;

  • le traitement du langage naturel ;

  • des simulations basées sur l’EDP (Équations aux Dérivées Partielles) ;

  • la prise en charge de la prévision de production à grande échelle.

Concrètement, TensorFlow offre la possibilité aux développeurs de créer des graphiques de flux de données (dataflow). Chaque nœud des graphiques représente une opération mathématique tandis que les connexions entre les nœuds sont des tableaux de données multidimensionnels (appelés tensor). 

Kubeflow : le machine learning dans Kubernetes

Kubeflow est une plate-forme native Kubernetes, open source et conçue pour le développement, l’orchestration, le déploiement et l’exécution de charges de travail de machine learning (ML) évolutives et portables. 

Développée par Google, la plate-forme logicielle offre :

  • un réglage des hyperparamètres et des charges de travail sur plusieurs plates-formes ;

  • une mise à l’échelle en fonction de la demande ;

  • des outils pour déployer et gérer des microservices faiblement couplés ;

  • des déploiements faciles et reproductifs sur diverses infrastructures ;

  • un format cloud natif basé sur les pipelines de machine learning de Google.

Concrètement, Kubeflow tire parti des capacités de Kubernetes tout en masquant la complexité liée à la conteneurisation du code requis pour la préparation des données, Il s’agit d’une véritable plate-forme d’apprentissage automatique avec sa propre interface qui simplifie le travail des data analyst, data scientist, ingénieurs ML et aux professionnels DevOps.

OpenCV une bibliothèque spécialisée dans le traitement d’image

OpenCV pour Open Computer Vision est initialement une bibliothèque graphique développée par Intel. Basée sur C++, elle a ensuite été spécialisée dans le traitement d’images en temps réel avec de plus de 2 500 algorithmes qui permettent notamment de :

  • distinguer les visages dans les photos ou les vidéos ;

  • identifier les objets ;

  • extraire des modèles tridimensionnels à partir de ces objets.

Plus de 500 fonctions sont incluses dans la bibliothèque OpenCV et couvrent un large éventail de thèmes visuels tels que l’inspection de produits industriels, l’imagerie médicale, la sécurité, l’interface utilisateur ou encore l’automatisation et la robotique. OpenCV comprend également une bibliothèque complète d’apprentissage automatique.

Caffe un framework de deep learning performant et modulaire

Caffe est un framework d’apprentissage automatique qui met l’accent sur la modularité et la vitesse. Ses principales caractéristiques sont :

  • des interfaces pour les langages C, Python et l’outil Matlab ;

  • une grande variété d’algorithmes de deep learning implémentés notamment en ce

qui concerne les convolutions ;

  • la possibilité d’appliquer des réseaux neuronaux sur un problème sans écrire une seule ligne de code !

  • de bonnes performances (le framework Caffe a une performance de 1,2 à 5 fois supérieure à celle de TensorFlow selon le benchmarking interne de Facebook).

Comme TensorFlow, Caffe est très populaire parmi les programmeurs Python et dans le domaine du Machine Learning. Cette communauté dynamique stimule fortement sa croissance et son développement.

Apache MXNet un framework efficient pour les réseaux neuronaux 

Le framework Apache MXNet a été conçu pour résoudre plusieurs limites récurrentes du deep learning. Ce cadre de développement open source permet :

  • de réduire le temps nécessaire à la création de modèles de deep learning ;

  • de favoriser la flexibilité avec des bibliothèques de réseaux neuronaux ;

  • de bénéficier d’une interface de programmation dynamique, concise et facile à comprendre ;

  • d’une interopérabilité pour déployer les réseaux neuronaux sur des équipements informatiques, des appareils mobiles et même sur une infrastructure cloud ;

  • la prise en charge de plusieurs langages et modèles de programmation.

Cette capacité à prendre en charge des modèles fonctionnant sur des plates-formes à mémoire limitée et faible consommation d’énergie en fait un bon choix pour le déploiement d’assistants intelligents sur les téléphones mobiles.

Le framework open source d’IA a également démontré d’excellents résultats pour la reconnaissance d’image et est donc très populaire dans les domaines de la réalité augmentée et de l’identification de scènes et d’objets.

  

Ces 6 solutions vous permettront de mettre rapidement en pratique vos connaissances et de monter en compétences dans le domaine du du deep learning. Comment choisir entre ces différentes solutions ? Elles diffèrent notamment sur leur spécialisation (machine learning, apprentissage statistique, traitement d’images, etc.) et sur les langages de programmation pris en charge. Mais, comme elles sont open source, la meilleure manière de faire un choix est encore de les tester !

Et vous en tant que professionnel de l’IT, utilisez vous des plates-formes et framework d’intelligence artificielle open source ? N’hésitez pas à compléter cette liste et à nous partager vos avis sur le forum IT.




Par Laura Pouget, Rédactrice Web SEO & Développeuse Informatique.

   

Sources et liens utiles :

TensorFlow (sur GitHub)

PyTorch.org

KubeFlow.org

OpenCV.org

Caffe

Apache MXNet

 

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