Les 10 meilleurs logiciels de deep learning

Le besoin en logiciels de deep learning de premier plan augmente à mesure que l’intérêt pour les solutions avancées d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique continue de croître. Le deep learning est l’un des domaines les plus prometteurs de l’intelligence artificielle et révolutionne de nombreux secteurs, notamment la santé, la finance, la robotique et les voitures autonomes.

D’ici 2025, les revenus du marché mondial des technologies de deep learning devraient atteindre 10,2 milliards de dollars. Ce chiffre laisse penser que le deep learning sera encore plus largement adopté à l’avenir. Pour vous aider à garder une longueur d’avance sur vos concurrents et à développer des modèles d’IA afin d’améliorer votre activité, nous avons analysé les meilleurs logiciels de deep learning qui dominent actuellement le marché.

Aller à :

• Meilleurs logiciels de deep learning : tableau comparatif
• PyTorch : Idéal pour la recherche et le prototypage en deep learning
• TensorFlow : Idéal pour le développement de modèles de haut niveau
• H2O.ai : Idéal pour créer des modèles et des applications d’IA
• Keras : Idéal pour les débutants et les chercheurs
• Neural Designer : Idéal pour créer des modèles prédictifs
• Gensim : Idéal pour les tâches de traitement automatique du langage naturel (NLP)
• Caffe : Meilleur framework de deep learning pour la rapidité
• Apache SINGA : Idéal pour les environnements de calcul hétérogènes
• Deeplearning4j : Idéal pour les projets basés sur Java
• Apache MXNet : Idéal pour le deep learning à grande échelle et la flexibilité
• Comment choisir le meilleur logiciel de deep learning pour votre entreprise
• Méthodologie d’évaluation
• En résumé : les meilleurs logiciels de deep learning

Meilleurs logiciels de deep learning : tableau comparatif

PyTorch : idéal pour la recherche et le prototypage en deep learning

PyTorch est un framework open source d’apprentissage automatique (ML) basé sur Python et la bibliothèque Torch, utilisé pour créer des modèles de deep learning tels que la vision par ordinateur et le traitement automatique du langage naturel. Développé à l’origine par Meta AI, il fait désormais partie de la Linux Foundation. L’écosystème PyTorch comprend de nombreuses API et de nombreux outils de haut niveau qui simplifient des tâches telles que le chargement de données, le traitement automatique du langage naturel et l’apprentissage par renforcement.

Tarification de PyTorch

PyTorch peut être installé et utilisé gratuitement.

Fonctionnalités clés de PyTorch

• Interopère avec les principales plateformes cloud telles qu’AWS, GCP, Alibaba Cloud et Azure.
• Prend en charge diverses architectures de réseaux neuronaux, comme les réseaux convolutifs, les réseaux récurrents et les transformers.
• Graphe de calcul dynamique.

Avantages de PyTorch

• PyTorch bénéficie d’une communauté dynamique de chercheurs, de développeurs et de passionnés qui contribuent activement à son développement.
• Débogage facile et prototypage rapide.
• Large communauté et écosystème riche.

Inconvénients de PyTorch

• Prise en charge plus limitée des appareils mobiles et embarqués.
• Outils de visualisation limités.

Pour plus d’informations, voir également : Meilleures plateformes de machine learning

TensorFlow : le meilleur pour le développement de modèles de haut niveau

TensorFlow est un framework de machine learning open source de bout en bout, développé par l’équipe Google Brain. TensorFlow est utilisé pour faciliter le développement de modèles de deep learning. Il fournit un écosystème d’outils, de bibliothèques et de ressources permettant aux chercheurs et aux développeurs de créer et de déployer efficacement des applications de machine learning.

Tarification de TensorFlow

TensorFlow est un logiciel gratuit et open source.

Fonctionnalités clés de TensorFlow

• TensorFlow intègre des capacités de différenciation automatique.
• Il prend en charge de nombreuses plateformes et langages de programmation, notamment Python, C++ et JavaScript.
• Il contient des modèles et des jeux de données préentraînés.
• Disponibilité de distributions statistiques.

Avantages de TensorFlow

• Compatible avec Keras.
• Il propose des outils de visualisation.
• Déploiement flexible : web, mobile, edge et serveurs.

Inconvénients de TensorFlow

• Prise en charge limitée pour les utilisateurs de Windows OS.
• Prend uniquement en charge les GPU NVIDIA et Python GPU.

Sur un sujet connexe : Principales entreprises spécialisées dans le traitement automatique du langage

H2O.ai : le meilleur pour créer des modèles et des applications d’IA

H2O.ai est une plateforme de machine learning distribuée, entièrement open source et en mémoire, qui prend en charge les algorithmes statistiques et de machine learning couramment utilisés, notamment les machines à gradient boosting, les modèles linéaires généralisés et le deep learning. Son outil Driverless AI, qui est une plateforme de machine learning automatisé , utilise des algorithmes et des techniques avancés pour automatiser différentes étapes du workflow de machine learning, notamment l’ingénierie des caractéristiques, la sélection des modèles, l’optimisation des hyperparamètres et l’interprétation des modèles.

Tarification de H2O.ai

La plateforme H2O.ai propose une version open source disponible gratuitement. Cette version inclut les fonctionnalités essentielles de H2O et permet aux utilisateurs de créer des modèles à l’aide d’un large éventail d’algorithmes. H2O.ai propose également des solutions et des services destinés aux entreprises, qui peuvent être soumis à des conditions tarifaires supplémentaires. Par exemple, H2O.ai AI Cloud coûte 50 000 dollars US par unité ; vous devez en acheter au minimum quatre.

Fonctionnalités clés de H2O.ai

• Évaluation des données en temps réel.
• Machine learning automatisé.
• Régularisation L1 ou L2.
• Calcul distribué en mémoire.

Avantages de H2O.ai

• Son interface conviviale le rend accessible aux non-spécialistes.
• Des capacités hautes performances.

Inconvénients de H2O.ai

• Les outils propriétaires de H2O.ai sont coûteux.
• Les fonctionnalités avancées nécessitent de solides connaissances en statistiques et en machine learning.

Voir aussi : Meilleurs logiciels d’intelligence artificielle en 2023

Keras : le meilleur pour les débutants et les chercheurs

Parmi les logiciels de deep learning à envisager figure Keras. Il se distingue par sa simplicité et sa facilité d’utilisation. Keras, une bibliothèque de deep learning basée sur Python, a été développée pour permettre une expérimentation rapide et faciliter la création et l’entraînement de réseaux neuronaux profonds. Elle sert d’interface pour les plateformes de machine learning TensorFlow et Theano. Ces types d’outils se développent à mesure que l’intelligence artificielle et l’IA générative connaissent une croissance spectaculaire.

Tarification de Keras

Keras est disponible gratuitement.

Fonctionnalités clés de Keras

• Construit sur la plateforme TensorFlow.
• Les utilisateurs peuvent exporter les modèles Keras vers JavaScript pour les exécuter directement dans le navigateur, ou vers TF Lite pour les exécuter sur iOS, Android et des appareils embarqués.
• Prend en charge les réseaux convolutifs et récurrents.
• Permet aux utilisateurs de définir, compiler et entraîner des réseaux neuronaux grâce à une syntaxe concise et intuitive.

Avantages de Keras

• API conviviale.
• Conçu pour être indépendant du backend, ce qui signifie qu’il peut fonctionner au-dessus de différents frameworks de deep learning.
• Abstractions de haut niveau.

Inconvénients de Keras

• Flexibilité limitée.
• Documentation limitée.

Voir aussi : Principales applications et outils d’IA générative

Neural Designer : le meilleur pour créer des modèles prédictifs

Neural Designer est une plateforme d’IA qui permet de créer des applications dotées d’IA sans créer de diagrammes fonctionnels ni coder. Ce logiciel de deep learning peut être utilisé pour découvrir des relations, reconnaître des schémas et prédire des tendances à partir de vos données. Neural Designer est largement utilisé dans plusieurs secteurs, notamment l’environnement, la banque, l’énergie, l’assurance, la santé, l’industrie manufacturière, la vente au détail et l’ingénierie.

Tarification de Neural Designer

Neural Designer propose différents forfaits pour différentes catégories d’utilisateurs.

Licences standard

• Petite : 2 495 dollars US par utilisateur et par an, ou 6 245 dollars US par utilisateur pour un accès à vie.
• Moyenne : 4 995 dollars US par utilisateur et par an, ou 12 495 dollars US par utilisateur pour un accès à vie.
• Grande : 7 495 dollars US par utilisateur et par an, ou 18 745 dollars US par utilisateur pour un accès à vie.

Licences universitaires

• Recherche : 2 495 dollars US par utilisateur et par an, ou 6 245 dollars US par utilisateur pour un accès à vie.
• Enseignement : 4 995 dollars US par module et par an, ou 12 495 dollars US par utilisateur pour un accès à vie.
• Campus : Devis personnalisés.

Programmes de formation

• Programme de formation standard : Coûte 1 495 dollars US pour 8 heures.
• Programme de formation personnalisé : Tarification personnalisée.

Fonctionnalités clés de Neural Designer

• Accélération GPU (NVIDIA CUDA).
• Parallélisation multicœur (Intel MKL).
• Calcul haute performance.

Avantages de Neural Designer

• Interface graphique conviviale.
• Il peut gérer différents types de tâches de machine learning, notamment la classification, l’approximation, la classification de textes et la prévision.

Inconvénients de Neural Designer

• Neural Designer nécessite une licence ou un abonnement, ce qui peut constituer un frein pour les utilisateurs individuels ou les petites entreprises disposant d’un budget limité.
• Dépendance à l’expertise de l’utilisateur.

Voir aussi : Start-up d’IA générative

Gensim : le meilleur pour les tâches de traitement automatique du langage (NLP)

Gensim est une bibliothèque Python open source conçue pour la modélisation thématique et les tâches de traitement automatique du langage (NLP). Pour rappel, la modélisation thématique est une technique utilisée pour découvrir des structures thématiques cachées dans de grandes collections de documents textuels. Gensim permet d’analyser, de comparer et d’interpréter de grandes collections de données textuelles en permettant de créer des représentations sémantiques de haute qualité.

Gensim fournit des implémentations d’algorithmes populaires de modélisation thématique, tels que Word2Vec, l’analyse sémantique latente (LSA), l’allocation de Dirichlet latente (LDA) et d’autres, pour les tâches de modélisation thématique et de traitement automatique du langage.

Tarification de Gensim

Gensim est un logiciel de deep learning gratuit, distribué sous la licence GNU LGPLv2.1 approuvée par l’OSI, ce qui le rend gratuit pour une utilisation personnelle comme commerciale.

Fonctionnalités clés de Gensim

• Gensim fonctionne sous Linux, Windows et OS X.
• Il fonctionne également sur les plateformes compatibles avec Python 3.6+ et NumPy.
• Fournit des implémentations d’algorithmes populaires comme Word2Vec, LSA et LDA.
• Factorisation de matrices non négatives.

Avantages de Gensim

• Gensim est conçu pour traiter efficacement de grands jeux de données, en utilisant des techniques économes en mémoire comme le streaming, qui réduisent la consommation mémoire pendant le traitement.
• Indépendance vis-à-vis de la mémoire.

Inconvénients de Gensim

• Bien que Gensim excelle dans les techniques traditionnelles de NLP comme la modélisation thématique et les plongements de mots, il n’est peut-être pas le meilleur choix pour un large éventail de tâches de machine learning.
• Documentation peu développée.

Pour en savoir plus : IA ou ML

Caffe : le meilleur framework de deep learning pour la rapidité

Caffe est un framework open source d’apprentissage profond développé par Berkeley AI Research (BAIR) et des contributeurs de la communauté. Yangqing Jia a créé ce projet pendant son doctorat à l’UC Berkeley.  Il est écrit en C++ et fournit une interface Python pour faciliter son utilisation. Caffe est conçu pour être efficace et flexible, permettant aux utilisateurs de définir, d’entraîner et de déployer des modèles d’apprentissage profond pour des tâches telles que la classification d’images, la détection d’objets et la segmentation. Il a gagné en popularité grâce à sa rapidité et à sa facilité d’utilisation pour l’entraînement et le déploiement de réseaux neuronaux convolutifs (CNN).

Ce logiciel d’apprentissage profond est principalement utilisé pour des projets de recherche universitaire, des prototypes de start-up et des applications industrielles à grande échelle dans les domaines de la vision, de la parole et du multimédia.

Tarifs de Caffe

Caffe est distribué sous licence BSD 2-Clause, ce qui le rend gratuit.

Principales fonctionnalités de Caffe

• Architecture expressive.
• Code extensible.
• Déployable sur des appareils mobiles.

Avantages de Caffe

• Peut traiter plus de 60 millions d’images par jour avec un seul GPU NVIDIA K40.
• Large soutien de la communauté.

Inconvénients de Caffe

• Prise en charge limitée des langages.
• Courbe d’apprentissage abrupte.

Voir aussi :Entreprises d’IA générative : les 12 leaders

Apache SINGA : le meilleur choix pour les environnements de calcul hétérogènes

Apache SINGA est une bibliothèque open source d’apprentissage profond et un framework d’entraînement distribué. Le projet ​ a été conçu pour prendre en charge et accélérer l’entraînement de modèles de machine learning à grande échelle, notamment des réseaux neuronaux d’apprentissage profond, sur des ressources informatiques distribuées. La pile logicielle d’apprentissage profond comprend trois composants principaux : le noyau, les entrées-sorties et le modèle. Elle est largement utilisée par diverses entreprises, notamment le National University Hospital, Net Ease, Foodlg et bien d’autres.

Tarifs d’Apache SINGA

Son utilisation est gratuite.

Principales fonctionnalités d’Apache SINGA

• Calcul automatique des gradients.
• Optimisation de la mémoire.
• Installation facile avec Conda, Pip, Docker ou depuis les sources.
• Prend en charge le chargement de modèles au format ONNX et l’enregistrement au format ONNX des modèles définis à l’aide des API de SINGA.
• Zoo de modèles de réseaux neuronaux.

Avantages d’Apache SINGA

• SINGA prend en charge plusieurs optimiseurs populaires, notamment la descente de gradient stochastique avec momentum, Adam, RMSProp et AdaGrad.
• Fonctionnalité de profilage temporel.
• Prise en charge de plusieurs langages de programmation.

Inconvénients d’Apache SINGA

• Communauté restreinte par rapport à certains autres frameworks d’apprentissage profond.
• Documentation limitée.

Voir aussi :Plus de 100 grandes entreprises d’IA aujourd’hui

Deeplearning4j : le meilleur choix pour les projets basés sur Java

Distribué sous licence Apache License 2.0, Deeplearning4j (DL4J) est une bibliothèque open source d’apprentissage profond distribuée, écrite pour Java et les langages de la machine virtuelle Java (JVM). DL4J comprend des implémentations de diverses architectures d’apprentissage profond, notamment les réseaux neuronaux convolutifs (CNN), les réseaux neuronaux récurrents (RNN) et bien d’autres. La bibliothèque prend en charge le calcul distribué avec Apache Hadoop et Apache Spark. Les utilisateurs peuvent ainsi exploiter plusieurs machines et GPU pour accélérer le processus d’entraînement et traiter des ensembles de données volumineux.

Tarifs de Deeplearning4j

Son utilisation est gratuite.

Principales fonctionnalités de Deeplearning4j

• Prise en charge des GPU pour la mise à l’échelle sur AWS.
• DL4J prend en charge l’interopérabilité avec d’autres frameworks populaires d’apprentissage profond.
• Deeplearning4j peut être utilisé via plusieurs langages d’API, notamment Java, Scala, Python, Clojure et Kotlin.

Avantages de Deeplearning4j

• Excellent soutien de la communauté et documentation de qualité.
• Intègre l’ETL à la bibliothèque.

Inconvénients de Deeplearning4j

• Fonctionnalités limitées par rapport à TensorFlow ou PyTorch.
• Moins centré sur Python.

MXNet : le meilleur choix pour l’apprentissage profond à grande échelle et la flexibilité

MXNet est un framework open source d’apprentissage profond utilisé pour entraîner et déployer des réseaux neuronaux artificiels. Il est conçu pour évoluer de grands clusters de GPU à plusieurs machines et prend en charge différents langages de programmation tels que Python, R, Scala et Julia. MXNet fournit une différentiation automatique, une fonctionnalité essentielle pour l’entraînement des modèles d’apprentissage profond, en permettant de calculer les gradients à partir des paramètres du modèle.

Tarifs de MXNet

Son utilisation est gratuite.

Principales fonctionnalités de MXNet

• Intégration poussée à Python et prise en charge de Scala, Julia, Clojure, Java, C++, R et Perl.
• Interface frontale hybride.
• Fonctionnalité de différentiation automatique.
• Fonctionnalité d’entraînement distribué.

Avantages de MXNet

• Prend en charge plusieurs plateformes, notamment Linux, MacOS, Windows et le cloud.
• Performances élevées.

Inconvénients de MXNet

• Courbe d’apprentissage abrupte.
• Documentation limitée.

Pour plus d’informations, voir aussi :Les meilleurs logiciels d’IA

Comment choisir le meilleur logiciel d’apprentissage profond pour votre entreprise

Lorsque vous recherchez le meilleur logiciel d’apprentissage profond pour votre entreprise, gardez à l’esprit que l’outil qui vous convient le mieux dépend de vos besoins spécifiques. Il existe des bonnes pratiques à suivre lors de la recherche du meilleur logiciel d’apprentissage profond ; appliquées rigoureusement, elles vous aideront à trouver le logiciel le mieux adapté à votre organisation.

• Commencez par définir vos besoins.
• Si votre équipe ne maîtrise pas déjà bien l’apprentissage profond, tenez compte de la facilité d’utilisation.
• Évaluez l’évolutivité et les performances du logiciel.
• Vérifiez quels frameworks et bibliothèques d’apprentissage profond sont pris en charge par le logiciel.
• Tenez compte de la prise en charge des GPU et du matériel. Votre entreprise dispose-t-elle de ce dont le logiciel a besoin ?
• Déterminez si vous souhaitez utiliser des plateformes d’apprentissage profond dans le cloud ou héberger le logiciel sur site. Dans de nombreux cas, les solutions cloud offrent des avantages tels que l’évolutivité et une tarification à la demande.
• Tenez compte de l’intégration avec les systèmes existants.
• Communauté et assistance : pourrez-vous obtenir de l’aide auprès d’autres utilisateurs ?
• Essai et expérimentation – lorsque cela est possible, testez le logiciel au moyen d’essais gratuits ou de démonstrations.

Avant de prendre une décision définitive, veillez à lire les avis et témoignages d’autres entreprises ayant utilisé le logiciel.

Méthodologie d’évaluation

Pour déterminer quels sont les logiciels d’apprentissage profond les mieux notés, nous avons mené des recherches approfondies afin d’identifier les meilleurs logiciels actuellement populaires et largement utilisés dans divers secteurs. Notre processus de recherche a consisté à étudier les avis des utilisateurs, les opinions d’experts et les rapports du secteur afin de recueillir des informations sur les performances, les fonctionnalités et la satisfaction des utilisateurs à l’égard des différentes solutions logicielles.

Nous avons évalué les outils disponibles selon six indicateurs clés : convivialité et interface utilisateur, variété et flexibilité des algorithmes, compatibilité avec les frameworks d’apprentissage profond populaires, évolutivité et performances, disponibilité de l’assistance et de la documentation, ainsi que l’expérience utilisateur globale.

Nous avons ensuite classé les meilleurs logiciels d’apprentissage profond en fonction de leurs performances au regard des critères et des retours des utilisateurs.

En résumé : les meilleurs logiciels d’apprentissage profond

Le meilleur logiciel d’apprentissage profond dépend de vos besoins et préférences spécifiques. Nous avons analysé plusieurs logiciels d’apprentissage profond populaires et performants, chacun ayant ses points forts et ses limites – aucun outil n’est parfait dans toutes les situations.

Il existe néanmoins probablement un outil d’apprentissage profond qui convient le mieux à votre cas d’utilisation particulier. Si vous avez besoin de plus qu’un logiciel d’apprentissage profond, nous avons également analysé les meilleures entreprises d’IA en tant que service et leurs offres afin d’élargir vos possibilités au-delà de ce secteur spécifique de l’IA.

Voir aussi :Qu’est-ce que l’intelligence artificielle ?