Les outils incontournables du deep learning

Outils divers et objectif commun: construire des modèles performants de Deep Learning

Pour se lancer dans le deep learning, il ne suffit pas de comprendre les concepts théoriques, mais il faut aussi disposer des bons outils.

L’écosystème est riche et propose plusieurs solutions adaptées à différents profils et besoins. TensorFlow, PyTorch et Keras sont les frameworks les plus populaires pour construire et entraîner des réseaux de neurones, chacun avec ses avantages. À côté de ces bibliothèques, des environnements de développement comme PyCharm, Jupyter Notebook ou VS Code facilitent l’écriture, la visualisation et la gestion des projets.

Choisir les bons outils est une étape essentielle, car ils déterminent non seulement la productivité, mais aussi la clarté et la simplicité avec lesquelles les modèles peuvent être conçus et expérimentés.

TensorFlow: la puissance brute

TensorFlow est aujourd’hui l’un des frameworks les plus répandus dans le domaine du deep learning. Conçu et maintenu par Google, il s’impose comme une référence grâce à sa robustesse et sa polyvalence.

La grande force de TensorFlow réside dans la possibilité de créer des modèles allant des prototypes académiques aux solutions industrielles déployées à grande échelle.

Ce framework offre une flexibilité remarquable. En effet, il permet de manipuler directement les graphes computationnels, de gérer des calculs distribués sur plusieurs machines ou GPU et de s’intégrer dans des environnements complexes comme le cloud ou les systèmes embarqués. Cette puissance en fait un outil privilégié pour les entreprises et les chercheurs qui travaillent sur des projets ambitieux nécessitant performance et scalabilité.

Cependant, cette richesse fonctionnelle a un revers. En effet, le code TensorFlow peut paraître lourd et parfois difficile à appréhender pour les débutants. La syntaxe bas niveau demande une certaine rigueur et une bonne maîtrise des concepts mathématiques sous-jacents. C’est pourquoi, malgré ses qualités indéniables, TensorFlow est souvent perçu comme un outil exigeant mieux adapté aux utilisateurs avancés qu’à ceux qui découvrent le deep learning.

PyTorch: l’outil des chercheurs

PyTorch et un outil développé par Facebook (Meta). Il s’est imposé comme un framework incontournable dans le milieu académique et la recherche en intelligence artificielle. Sa popularité tient en grande partie à sa syntaxe dite "pythonic", c’est-à-dire naturelle et intuitive pour les développeurs familiers du langage Python. Cette approche rend la prise en main plus fluide et permet de coder des modèles de manière claire et concise, ce qui séduit particulièrement les étudiants et les chercheurs.

L’un des atouts majeurs de PyTorch est sa flexibilité pour les expérimentations rapides. Il facilite la création et la modification d’architectures innovantes, ce qui en fait un terrain d’exploration idéal pour tester de nouvelles idées ou prototyper des modèles.

Grâce à son mode d’exécution dynamique (eager execution), les utilisateurs peuvent observer et ajuster le comportement du réseau en temps réel, ce qui favorise l’apprentissage et la créativité.

Cependant, si PyTorch excelle dans la phase de recherche et de prototypage, son intégration en production peut être plus complexe que celle de TensorFlow. Bien que des solutions comme TorchServe ou ONNX aient été développées pour faciliter le déploiement, PyTorch reste souvent perçu comme un outil avant tout orienté vers l’expérimentation et l’innovation scientifique, là où TensorFlow conserve un avantage dans les environnements industriels à grande échelle.

Keras: la simplicité au service de l’apprentissage

Keras est une API haut niveau construite au-dessus de TensorFlow. Son rôle principal est de simplifier la création et l’entraînement de réseaux de neurones en masquant la complexité des opérations de bas niveau.

Là où TensorFlow pur exige une gestion détaillée des graphes computationnels et des sessions, Keras propose une interface claire et intuitive qui permet de se concentrer sur l’essentiel, à savoir la conception du modèle.

Keras présente, entre autres, ces avantages:

• Accessibilité: quelques lignes de code suffisent pour définir une architecture, la compiler et lancer l’entraînement.
• Rapidité: la syntaxe concise et peu verbeuse réduit le temps de développement et favorise l’expérimentation.
• Pédagogie: sa simplicité en fait un outil idéal pour les étudiants, enseignants et curieux qui souhaitent comprendre les bases du deep learning sans se perdre dans les détails techniques.
• Flexibilité: bien que Keras est vu comme haut niveau, il reste tout de même extensible. En effet, il est possible d’intégrer des couches personnalisées ou de combiner ses fonctionnalités avec TensorFlow pour des projets avancés.

Dans le cadre de ce cours, nous utiliserons Keras comme bibliothèque principale pour la construction de réseaux de neurones. Ce choix s’explique par les avantages qu'on a exposés plus haut. Keras offre en effet un environnement pédagogique où l’on peut se concentrer sur la compréhension des concepts fondamentaux du deep learning sans être freiné par la complexité technique de TensorFlow pur. Grâce à cette approche, chacun pourra expérimenter, visualiser et assimiler les mécanismes des réseaux de neurones de manière progressive et efficace.

Installation et compatibilité avec Jupyter

L’utilisation de Keras ne nécessite aucune installation particulière dans notre contexte puisqu’il est déjà intégré et supporté dans Jupyter Notebook que nous avons l’habitude d’utiliser jusqu’ici. Dans la majorité des cas, vous pourrez donc l’employer directement sans configuration supplémentaire.

Il se peut toutefois que vous ayez besoin de mettre à jour ou de réinstaller TensorFlow, sur lequel Keras repose. Cette opération reste très simple et se réalise en une seule ligne de commande:
Ainsi, l’environnement reste léger, facile à maintenir et parfaitement adapté à nos expérimentations pédagogiques.