Les logiciels de réseaux neuronaux permettent d’implémenter, de déployer et d’entraîner des réseaux neuronaux artificiels. Ces réseaux sont conçus pour imiter le fonctionnement du cerveau humain et sont utilisés pour une grande variété de tâches, notamment la reconnaissance de formes, l’analyse des données et la prédiction.
Bien qu’il existe des centaines d’applications de réseaux neuronaux (gratuites et payantes), choisir la meilleure option pour votre organisation peut vite devenir déroutant. Nous avons fait le gros du travail pour vous en sélectionnant les meilleurs logiciels de réseaux neuronaux.
Voici nos 10 meilleurs choix de logiciels de réseaux neuronaux — auxquels s’ajoutent 10 mentions honorables ci-dessous.
- Les meilleurs logiciels de réseaux neuronaux : tableau comparatif
- Les meilleurs logiciels de réseaux neuronaux
- Keras : idéal pour le prototypage rapide
- TensorFlow : idéal pour le déploiement en production
- PyTorch : idéal pour la modularité et l’expérimentation rapide
- Apache MXNet : le meilleur choix pour le prototypage flexible en recherche
- Torch : le meilleur choix pour les chercheurs et les développeurs du monde universitaire et de la recherche
- Weka : le meilleur choix pour développer de nouvelles méthodes de machine learning
- Neural Designer : le meilleur choix pour le développement via une interface graphique
- Chainer : le meilleur choix pour les projets de petite et moyenne envergure
- Caffe : le meilleur choix pour la classification d’images et les tâches de vision par ordinateur
- Knet : le meilleur choix pour le calcul dynamique
- Mentions honorables
- Principales fonctionnalités des logiciels de réseaux neuronaux
- Comment choisir le meilleur logiciel de réseaux neuronaux pour votre entreprise
- Foire aux questions (FAQ)
- En résumé : les meilleurs logiciels de réseaux neuronaux
Les meilleurs logiciels de réseaux neuronaux : tableau comparatif
Voici un résumé comparatif des fonctionnalités et des tarifs des meilleurs logiciels de réseaux neuronaux.
| Idéal pour | API de haut niveau | Assistance de la communauté | Langage principal | Prix de départ | |
|---|---|---|---|---|---|
| Keras | Prototypage rapide | Oui (basé sur) | Élevé | Python | Gratuit |
| TensorFlow | Déploiement en production | Oui (basé sur) | Élevé | Python | Gratuit |
| PyTorch | Modularité et expérimentation rapide | Oui | Élevé | Python | Gratuit |
| Apache MXNet | Prototypage de recherche flexible | Oui | Modéré | C++ | Gratuit |
| Torch | Chercheurs et développeurs de la communauté universitaire et scientifique | Non | Faible | Lua | Gratuit |
| Weka | Développement de nouveaux algorithmes d’apprentissage automatique | Non | Faible | Java | Gratuit |
| Neural Designer | Développement basé sur une interface graphique | Oui | Faible | C++ | 2 495 dollars US par utilisateur et par an |
| Chainer | Projets de petite ou moyenne envergure | Non | Modéré | Python | Disponible sur demande |
| Caffe | Classification d’images et tâches de vision par ordinateur | Non | Modéré | C++ | Licence BSD à 2 clauses |
| Knet | Calcul dynamique | Non | Faible | Julia | Gratuit |
Les meilleurs logiciels de réseaux neuronaux
Keras : idéal pour le prototypage rapide
Keras est une bibliothèque de réseaux neuronaux open source de haut niveau écrite en Python. Elle peut fonctionner au-dessus d’autres frameworks d’apprentissage profond, comme TensorFlow, Theano ou CNTK, en vous offrant une API simplifiée et intuitive pour définir et exécuter des réseaux neuronaux. Elle prend en charge différents types de réseaux neuronaux, notamment les réseaux neuronaux convolutifs (CNN), les réseaux neuronaux récurrents (RNN) et leurs combinaisons.
Avantages et inconvénients
| Avantages | Inconvénients |
|---|---|
| Vous pouvez servir des modèles Keras via une API web. | Certains utilisateurs ont signalé que les possibilités de personnalisation de Keras étaient limitées. |
| Des organisations comme le CERN, la NASA et le NIH l’utilisent. | Selon certains utilisateurs, la configuration initiale sous Windows est quelque peu difficile. |
| Documentation très complète. | |
| Courbe d’apprentissage limitée. |
Tarifs
Keras est un outil gratuit et open source.
Fonctionnalités
- Les modèles Keras peuvent être déployés pour s’exécuter directement dans le navigateur ou avec TF Lite, afin de fonctionner sur iOS, Android et les appareils embarqués.
- Moteurs back-end hautes performances.
- Modèles préentraînés.
- Utilitaires intégrés de prétraitement des données.
TensorFlow : idéal pour le déploiement en production
Lancé en 2015, TensorFlow est un framework de bout en bout pour l’apprentissage automatique développé par Google pour vous permettre de préparer les données, de créer et de déployer des modèles de ML et de mettre en œuvre le MLOps. TensorFlow permet aux utilisateurs de développer et de déployer des réseaux neuronaux, d’effectuer des calculs numériques et d’entraîner des modèles sur différentes plateformes. Il est largement utilisé pour diverses applications, telles que la reconnaissance d’images, le traitement du langage naturel, la vision par ordinateur et l’apprentissage par renforcement. Le logiciel peut être déployé sur le web, les appareils mobiles, les appareils edge et les serveurs.
Avantages et inconvénients
| Avantages | Inconvénients |
|---|---|
| Communauté très active. | Forte consommation de ressources. |
| TensorFlow prend en charge Keras. | Courbe d’apprentissage abrupte pour les débutants en raison de sa complexité. |
| Il fonctionne bien pour le traitement de données d’images, de texte et audio. | |
| TensorFlow est hautement évolutif. |
Tarifs
TensorFlow est un logiciel gratuit et open source.
Fonctionnalités
- Bien que TensorFlow soit principalement implémenté en Python, il fournit des liaisons pour d’autres langages, comme C++, Java, JavaScript et Go.
- TensorFlow bénéficie d’une communauté vaste et active de chercheurs, de développeurs et de data scientists.
- TensorFlow inclut TensorBoard, un outil de visualisation qui aide les utilisateurs à comprendre, déboguer et optimiser les performances de leurs modèles d’apprentissage automatique.
- Contient des modèles et des jeux de données préentraînés.
PyTorch : idéal pour la modularité et l’expérimentation rapide
Développé par le groupe AI Research (FAIR) de Facebook – désormais META AI –, PyTorch est une autre bibliothèque open source populaire de machine learning destinée au développement et à l’entraînement de modèles d’apprentissage profond basés sur des réseaux neuronaux. Contrairement à des frameworks comme TensorFlow, qui utilisent des graphes de calcul statiques, il fournit un framework de calcul dynamique, permettant aux développeurs en intelligence artificielle de définir et d’exécuter des graphes de calcul à la volée, ce qui le rend très flexible et efficace pour les tâches d’apprentissage profond.
Avantages et inconvénients
| Avantages | Inconvénients |
|---|---|
| Débogage facile et prototypage rapide. | Outils de visualisation limités. |
| Communauté vaste et active. | Certains utilisateurs signalent des problèmes de passage à l’échelle. |
| Documentation complète. |
Tarifs
PyTorch est gratuit à installer et à utiliser.
Fonctionnalités
- PyTorch est compatible avec les principaux services cloud, tels qu’AWS, GCP, Alibaba Cloud et Azure.
- Il propose un riche ensemble de bibliothèques et d’outils, comme Captum, PyTorch Geometric et skorch, pour accompagner votre processus de développement en NLP et en vision par ordinateur.
- Graphe de calcul dynamique.
- Il bénéficie d’une bonne prise en charge par les principales plateformes cloud.
Apache MXNet : le meilleur choix pour le prototypage flexible en recherche
Apache MXNet est un projet open source qui fournit un framework d’apprentissage profond destiné à entraîner et déployer des réseaux neuronaux profonds sur divers appareils, des infrastructures cloud aux appareils mobiles. L’une des principales fonctionnalités de MXNet est son graphe de calcul dynamique, qui permet une utilisation efficace de la mémoire et des architectures de modèles flexibles. Il fournit également un grand nombre de couches et d’algorithmes de réseaux neuronaux prédéfinis, ainsi qu’une prise en charge de frameworks d’apprentissage profond populaires tels que Gluon, Keras et TensorFlow.
Avantages et inconvénients
| Avantages | Inconvénients |
|---|---|
| Il propose l’auto-différentiation pour calculer les gradients. | Mises à jour limitées en raison de la petite taille de sa communauté. |
| Vous pouvez l’utiliser pour des projets de recherche sur des sujets tels que la détection des deepfakes, les voitures autonomes, la détection des fraudes et même les applications de traitement automatique du langage naturel. | L’écosystème et les outils de MXNet sont peut-être moins vastes que ceux de certains autres frameworks d’apprentissage profond. |
| L’ajout de l’API Gluon permet aux développeurs de définir des modèles de réseaux neuronaux dynamiques. | |
| Il prend en charge plusieurs langages. |
Tarifs
MXNet est un outil open source gratuit.
Fonctionnalités
- Intégration poussée avec Python et prise en charge de Scala, Julia, Clojure, Java, C++, R et Perl.
- Prise en charge de divers cas d’utilisation, notamment la vision par ordinateur, le NLP et les séries temporelles.
- MXNet prend en charge la programmation impérative avec NDArray, ce qui le rend utile pour stocker et transformer des données, à l’instar de ndarray de NumPy.
- Interface de magasin clé-valeur pour une synchronisation efficace des paramètres.
Torch : le meilleur choix pour les chercheurs et les développeurs du monde universitaire et de la recherche
Construit sur Lua, un langage de script léger et intégrable qui prend en charge plusieurs méthodes de programmation, notamment la programmation procédurale, orientée objet, fonctionnelle et la programmation pilotée par les données. Torch est connu pour sa rapidité et ses performances élevées, ce qui le rend populaire auprès des chercheurs et des professionnels du domaine de l’apprentissage profond. Il bénéficie d’une vaste communauté de développeurs qui contribuent à son développement et à son utilisation.
Avantages et inconvénients
| Avantages | Inconvénients |
|---|---|
| Les utilisateurs ont indiqué avoir trouvé l’abstraction des API de Torch très utile. | Configuration initiale complexe. |
| Facile à utiliser, même pour les débutants. | Base d’utilisateurs plus réduite que celle des frameworks courants. |
| Il dispose de nombreux packages pour le machine learning, le traitement du signal, l’audio, la vidéo et le traitement parallèle. |
Tarifs
Torch est un outil open source gratuit.
Fonctionnalités
- Routines d’optimisation numérique.
- Intégrable, avec des portages vers les backends iOS et Android.
- Réseaux neuronaux et modèles fondés sur l’énergie.
- Propose des routines d’indexation, de découpage et de transposition.
Weka : le meilleur choix pour développer de nouvelles méthodes de machine learning
Weka (acronyme de Waikato Environment for Knowledge Analysis) est un logiciel open source distribué sous la licence publique générale GNU. Il fournit un ensemble d’algorithmes, d’outils et de bibliothèques pour la modélisation prédictive, le prétraitement des données, la classification, la régression, le clustering et la visualisation. Le logiciel Weka propose plusieurs algorithmes de réseaux neuronaux pour entraîner et tester des modèles de réseaux neuronaux, notamment le perceptron multicouche, le réseau à fonction de base radiale et RProp.
Avantages et inconvénients
| Avantages | Inconvénients |
|---|---|
| Son interface utilisateur graphique le rend facile à utiliser. | Dépendance à Java. |
| Propose un environnement d’expérimentation. | L’interface utilisateur peut être améliorée. |
| Adapté à l’exploration et à la compréhension initiales des données. |
Tarifs
Weka est disponible gratuitement sous la licence publique générale GNU.
Fonctionnalités
- Capacités d’intégration.
- Capacités de prétraitement des données.
- Visualisation.
- Algorithmes complets.
Neural Designer : le meilleur choix pour le développement via une interface graphique
Neural Designer est un logiciel commercial de réseaux neuronaux qui utilise des réseaux neuronaux artificiels pour la modélisation des données et l’analyse prédictive. Il permet aux utilisateurs de créer, d’entraîner et de déployer des modèles de réseaux neuronaux sans avoir besoin de connaissances approfondies en programmation ou en algorithmes de machine learning.
Avantages et inconvénients
| Avantages | Inconvénients |
|---|---|
| Développement rapide. | Ce n’est pas un outil gratuit. |
| Fonctionnalités de visualisation. | Capacités d’intégration limitées. |
| Propose une sélection automatique des modèles et une optimisation des hyperparamètres. |
Tarifs
Neural Designer propose une licence standard et une licence académique.
Licences standard
- Essai gratuit : 15 jours.
- Petite : 2 495 $US par utilisateur et par an ou 6 245 $US par utilisateur pour un accès à vie.
- Moyenne : 4 995 $US par utilisateur et par an ou 12 495 $US par utilisateur pour un accès à vie.
- Grande : 7 495 $US par utilisateur et par an ou 18 745 $US par utilisateur pour un accès à vie.
Licences académiques
- Recherche : 2 495 $US par utilisateur et par an ou 6 245 $US par utilisateur pour un accès à vie.
- Enseignement : 4 995 $US par utilisateur et par an ou 12 495 $US par utilisateur pour un accès à vie.
- Campus : Devis sur demande.
Fonctionnalités
- Accélération GPU (NVIDIA CUDA).
- Parallélisation multicœur (Intel MKL).
- Ordinateur de bureau (Windows, macOS, Linux).
- Cloud (AWS BYOL).
Chainer : le meilleur choix pour les projets de petite et moyenne envergure
Chainer est un logiciel de réseaux neuronaux complet qui permet de définir facilement et intuitivement des modèles de réseaux neuronaux complexes. Chainer est écrit en Python et peut être utilisé avec des bibliothèques populaires telles que NumPy pour les calculs numériques. Il est conçu pour être efficace et évolutif, ce qui le rend adapté aux environnements de recherche comme de production.
Avantages et inconvénients
| Avantages | Inconvénients |
|---|---|
| Débogage facile. | Les débutants peuvent trouver la courbe d’apprentissage abrupte. |
| Prise en charge des calculs sur GPU avec CUDA. | Base d’utilisateurs plus restreinte. |
| Intégration transparente avec NumPy. |
Tarification
Disponible sur demande.
Fonctionnalités
- Il prend en charge plusieurs architectures de réseaux, notamment les réseaux récursifs, les réseaux convolutifs, les réseaux à propagation avant et les réseaux récurrents.
- Prise en charge de NVIDIA cuTENSOR et CUB pour de meilleures performances.
- Chainer dispose de quatre bibliothèques d’extension, dont ChainerMN, ChainerRL, ChainerCV et ChainerUI.
Caffe : le meilleur choix pour la classification d’images et les tâches de vision par ordinateur
Caffe a été créé par Yangqing Jia pendant son doctorat à l’UC Berkeley. Il s’agit d’un « framework de deep learning conçu dans un souci d’expressivité, de rapidité et de modularité ». Il permet aux chercheurs et aux développeurs de définir, d’entraîner et de déployer différents types de modèles de deep learning. Caffe a gagné en popularité grâce à son efficacité, sa capacité à monter en charge et sa modularité, ce qui en fait un choix populaire dans le domaine de la vision par ordinateur.
Avantages et inconvénients
| Avantages | Inconvénients |
|---|---|
| Les utilisateurs apprécient la rapidité, la flexibilité et l’évolutivité de Caffe. | Documentation limitée. |
| Il fonctionne aussi bien sur les systèmes équipés d’un GPU que sur ceux qui n’en ont pas. | Les utilisateurs ont signalé que l’outil n’était pas facile à installer avec le logiciel Anaconda. |
| Courbe d’apprentissage peu prononcée. |
Tarification
Caffe est distribué sous licence BSD à 2 clauses.
Fonctionnalités
- Caffe peut traiter plus de 60 millions d’images par jour avec un seul GPU NVIDIA K40.
- Soutenu par une communauté importante et active de développeurs et de chercheurs.
- Prise en charge des calculs sur CPU et GPU.
Knet : le meilleur choix pour le calcul dynamique
Knet (prononcé « kay-net ») est un framework de deep learning implémenté dans le langage de programmation Julia. Il fournit une interface de haut niveau pour créer et entraîner des réseaux neuronaux profonds. Il vise à offrir à la fois flexibilité et performances, en permettant aux utilisateurs de créer et d’entraîner efficacement des réseaux neuronaux sur des CPU ou des GPU.
Avantages et inconvénients
| Avantages | Inconvénients |
|---|---|
| Performances élevées sur les CPU comme sur les GPU. | Documentation limitée. |
| Orienté recherche. | Si vous ne connaissez pas le langage de programmation Julia, l’utilisation de Knet peut nécessiter une certaine période d’apprentissage. |
| Prise en charge de la différentiation automatique. |
Tarification
Knet est un logiciel libre et open source.
Fonctionnalités
- Intégration avec Julia.
- Des images système Knet sont disponibles pour AWS, Singularity et Docker.
- Utilisation de graphes de calcul dynamiques.
Mentions honorables
En plus des logiciels de réseaux neuronaux mentionnés ci-dessus, voici d’autres logiciels de premier plan qui méritent d’être cités.
- Merlin – Idéal pour la synthèse vocale basée sur des réseaux neuronaux.
- Clarifai – Idéal pour les tâches liées à la vision par ordinateur.
- TFLearn – Bien adapté à la création rapide de modèles TensorFlow.
- DeepPy – Adapté à la programmation idiomatique en Python basée sur ndarray de NumPy.
- Bitnami Pytorch – Idéal pour l’accélération par GPU.
- ConvNetJS – Adapté à l’entraînement de modèles de deep learning, comme les réseaux neuronaux, dans les navigateurs web.
- Scikit-learn – Adapté à l’analyse prédictive des données.
- Neuroph – Idéal pour entraîner des réseaux neuronaux dans des programmes Java.
- NeuroSolutions – Adapté à l’analyse par clusters.
- Darknet – Idéal pour le calcul intensif et la classification d’images.
Principales fonctionnalités des logiciels de réseaux neuronaux
Intégration avec les accélérateurs matériels
Compatibilité avec les accélérateurs matériels (par exemple, les GPU et les TPU) afin d’accélérer les processus d’entraînement et d’inférence. Cette compatibilité est particulièrement importante pour les applications de réseaux neuronaux à grande échelle.
Documentation complète
Les logiciels de réseaux neuronaux sont très techniques et peuvent nécessiter du temps et des efforts pour en comprendre les concepts et les fonctionnalités.
Voici quelques éléments à vérifier dans la documentation :
- Guide d’installation.
- Guide de l’utilisateur.
- Documentation de l’API.
- Exemples et tutoriels.
- Guide de résolution des problèmes.
- Ressources d’assistance et de la communauté.
Gestion et prétraitement des données
Les logiciels de réseaux neuronaux doivent pouvoir prétraiter les données brutes et en extraire des caractéristiques. Cela comprend notamment la normalisation des données, la suppression des valeurs aberrantes et la mise à l’échelle des caractéristiques.
Intégration avec d’autres bibliothèques et frameworks
Les logiciels de réseaux neuronaux doivent pouvoir s’intégrer à d’autres bibliothèques et frameworks populaires. Les utilisateurs peuvent ainsi tirer parti des fonctionnalités et des ressources fournies par ces bibliothèques pour des tâches telles que la manipulation des données, la visualisation et le calcul parallèle.
Comment choisir le meilleur logiciel de réseaux neuronaux pour votre entreprise
Lorsque vous recherchez le meilleur logiciel de réseaux neuronaux pour votre entreprise, vous devez d’abord évaluer votre organisation afin de déterminer vos besoins spécifiques et les tâches que vous souhaitez réaliser avec ce logiciel. Gardez à l’esprit que tous les logiciels de réseaux neuronaux ne fonctionnent pas de la même manière : certains peuvent être faciles à utiliser, mais dépourvus de fonctionnalités avancées, tandis que d’autres peuvent proposer des fonctionnalités avancées, mais présenter une courbe d’apprentissage plus prononcée.
Notre analyse a révélé que Caffe est idéal pour les tâches liées à la vision par ordinateur, tandis que Keras est particulièrement adapté au prototypage. Les personnes ayant des connaissances limitées en programmation informatique peuvent trouver Neural Designer utile. En revanche, Chainer constitue une bonne option pour exécuter des projets de petite ou moyenne envergure.
Veillez à étudier les logiciels disponibles et à prendre en compte des facteurs tels que la facilité d’utilisation, la flexibilité, l’évolutivité, les ressources disponibles (documentation, assistance de la communauté, tutoriels) et la compatibilité avec votre environnement technologique existant avant d’arrêter votre choix sur un outil de réseaux neuronaux. Bien que les logiciels de réseaux neuronaux prennent généralement en charge plusieurs langages de programmation, comme Python, R et C++, tenez compte du langage de programmation utilisé par votre organisation et choisissez un logiciel qui offre une prise en charge solide de ce langage.
Foire aux questions (FAQ)
Nous avons répondu aux questions les plus fréquemment posées sur les logiciels de réseaux neuronaux.
Quel est le meilleur logiciel de réseaux neuronaux ?
Le meilleur réseau neuronal pour votre entreprise est celui qui offre les fonctionnalités et les capacités dont vous avez besoin. Nos meilleures recommandations bénéficient d’un solide soutien communautaire, d’un développement actif et de bonnes performances dans diverses tâches.
Quelles sont les applications courantes des logiciels de réseaux neuronaux ?
Les logiciels de réseaux neuronaux offrent de nombreuses applications, notamment :
- Reconnaissance d’images et de la parole.
- Traitement automatique du langage naturel.
- Analyse des sentiments.
- Analyse financière.
- Détection des fraudes.
- Systèmes de recommandation.
Les logiciels de réseaux neuronaux peuvent-ils fonctionner sur un ordinateur ordinaire ?
Oui, les logiciels de réseaux neuronaux peuvent fonctionner sur des ordinateurs ordinaires, mais leurs performances peuvent varier en fonction de la complexité du réseau et de la taille de l’ensemble de données.
En résumé : les meilleurs logiciels de réseaux neuronaux
Comme indiqué précédemment dans cet article, le meilleur logiciel de réseaux neuronaux pour votre entreprise dépend de vos besoins et de vos tâches spécifiques. Certains logiciels peuvent être spécialisés dans la reconnaissance d’images, tandis que d’autres peuvent être mieux adaptés au traitement automatique du langage naturel ou à l’analyse des séries temporelles. Il est donc important de choisir un outil en adéquation avec vos objectifs commerciaux.
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