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Panorama des principaux frameworks IA

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Selon un rapport publié par Gartner, 80 % des technologies émergentes seront basées sur l’intelligence artificielle d’ici 2021. Ce n’est pas surprenant quand on sait que l’intelligence artificielle est la plus adaptée au traitement d’un grand nombre de données. Évoluant à grande vitesse, elle s’appuie aujourd’hui sur plusieurs Frameworks que nous vous présentons dans cet article.

#1 Amazon Machine Learning

Amazon Machine Learning fait partie des frameworks IA les plus récents. Pouvant facilement s’intégrer dans un grand nombre d’applications, il aide ses utilisateurs à construire des solutions informatiques intelligentes et prédictives. En outre, il aide à remplir plusieurs fonctions dont nous pouvons citer : la détection de fraudes, la prévision de la demande, l’assistance prédictive à la clientèle, etc. 

Ce dispositif est également mobilisé pour examiner les évaluations des produits et les commentaires des clients. Un avantage grâce auquel il devient plus facile pour les entreprises d’améliorer la qualité de leurs produits et services, et d’optimiser leurs stratégies de vente.

Amazon Machine Learning est également apprécié en raison de sa sécurité, puisque toutes les données qu’il traite sont cryptées. Enfin, pour profiter de son potentiel il n’est pas nécessaire d’écrire beaucoup de code. Il est possible d’interagir avec lui via des API.

#2 Microsoft CNTK

Microsoft CNTK est un Framework IA Open Source basé sur des réseaux neuronaux. Son efficacité et la rapidité de son intégration avec les différents ensembles de données ont conduit plusieurs grandes entreprises à l’adopter comme Cortana, Skype, etc. La polyvalence de ce dispositif est également un avantage de taille. Sa prise en charge des langages C++ et Python fait qu’il fonctionne avec plusieurs serveurs à la fois. Donc, les entreprises qui le mobilisent gagnent en productivité et leurs processus d’apprentissage machine deviennent plus rapides. Il s’agit d’une solution conçue en parfaite adéquation avec les récentes évolutions dans le monde de l’intelligence artificielle.

L’unique reproche faite à Microsoft CNTK est l’absence d’un tableau de visualisation pour les données traitées. Mis à part cela, il reste une très bonne option pour les organisations souhaitant migrer de manière partielle ou définitive vers l’intelligence artificielle.

#3 Tensor Flow

Fruit de la famille Google, Tensor Flow est un Framework d’IA open source. Bien qu’il soit utilisé dans une pléthore de projets, il est surtout connu pour le développement de programmes statistiques. La particularité de cette solution est qu’elle est accessible même depuis un appareil mobile. En outre, elle offre à ses utilisateurs divers avantages tels que :

  • Une puissance de calcul élevée (Tensor Flow peut être mobilisé avec n’importe quel CPU ou GPU) ;
  • Une très grande communauté ; 
  • Des manuels de documentation complets ;
  • Une interface évolutive qui facilite les tâches de programmation.

Par ailleurs, l’utilisation de Python par Tensor Flow est l’un des facteurs qui augmentent sa popularité. Combinant les avantages de plusieurs autres technologies de programmation, ce dernier est une véritable percée dans l’univers du développement de logiciels.

#4 Torch

Torch est un Framework IA open source, destiné à soutenir des opérations de calculs à grande échelle. Utilisé dans les laboratoires IA de Facebook et Twitter, il favorise la réalisation de tâches telles que la création, l’indexation, le découpage ou encore le transport de tableaux numériques multidimensionnels. En plus de s’intégrer facilement avec les systèmes d’exploitation mobiles iOS et Android, il présente plusieurs qualités qui justifient sa présence dans notre liste. En voici quelques-unes :

  • Facilité d’utilisation grâce à des modèles préexistants ;
  • Vitesse d’exécution ;
  • Compatibilité avec un large panel de technologies de programmation.

L’émergence de Frameworks IA, démontre encore une fois à quel point l’intelligence artificielle peut être un facteur de développement aussi bien technologique qu’économique. La maîtriser devrait donc être une priorité pour les futurs cadres IT. Pour cela, ils peuvent faire appel aux formations proposées par l’IPI.