Choisir entre PyTorch et TensorFlow pour les projets de vision par ordinateur

Malgré l'évolution rapide des technologies d'IA comme la vision par ordinateur et l'analyse d'images, utilisées pour analyser et comprendre les données visuelles, certains fondamentaux restent inchangés. Les développeurs ont toujours besoin de moyens simples et fiables pour créer, entraîner et déployer des modèles.

Fig. 1. La vision par ordinateur peut contribuer à diverses tâches de vision. (Source)

C'est pourquoi les frameworks d'IA occupent une place si importante dans le développement de l'IA. En termes simples, un framework d'IA est un système fondamental qui permet de créer et d'entraîner des modèles de machine learning.

Il fournit des fonctionnalités essentielles comme les opérations sur les tenseurs (pour manipuler des données multidimensionnelles telles que des images), la différentiation automatique (qui calcule automatiquement comment un modèle doit s'ajuster pendant l'entraînement) et l'accélération matérielle (qui utilise des GPU et du matériel spécialisé comme les TPU pour accélérer les calculs).

Parmi les nombreux frameworks disponibles aujourd'hui, PyTorch et TensorFlow sont deux des plus utilisés pour créer des solutions de vision par ordinateur. Tous deux fournissent les outils essentiels pour entraîner et exécuter des modèles de deep learning, mais adoptent des approches légèrement différentes.

PyTorch et TensorFlow fournissent tous deux les outils nécessaires pour créer, entraîner et déployer des modèles de deep learning, mais ils se distinguent par leur approche des workflows de développement. PyTorch met l'accent sur la flexibilité et une expérience plus intuitive, native de Python, tandis que TensorFlow propose un écosystème plus structuré avec un large éventail d'outils intégrés.

Dans cet article, nous comparerons PyTorch et TensorFlow selon des critères clés comme la facilité d'utilisation, la flexibilité et le déploiement, afin de t'aider à choisir la solution la mieux adaptée à ton projet d'IA de vision. Commençons !

Vue d'ensemble des frameworks de deep learning pour la vision par ordinateur#

Avant d'examiner PyTorch et TensorFlow, intéressons-nous de plus près aux frameworks de deep learning et au rôle qu'ils jouent dans la vision par ordinateur.

Les frameworks de deep learning sont des outils qui simplifient la création et l'entraînement des modèles de machine learning. Au lieu d'implémenter des opérations mathématiques de bas niveau à partir de zéro, les développeurs peuvent utiliser des bibliothèques et des interfaces de haut niveau (souvent appelées API de haut niveau) pour concevoir, entraîner et évaluer les modèles plus efficacement.

Ils prennent en charge tout le travail complexe des réseaux neuronaux, c'est-à-dire des modèles qui apprennent des motifs à partir de données pour effectuer des prédictions. Les frameworks gèrent des tâches essentielles comme le traitement des données, la construction des modèles, l'entraînement, l'exécution à runtime et l'accélération matérielle, ce qui permet aux développeurs de se concentrer davantage sur l'amélioration des modèles et la résolution de problèmes concrets.

Ils servent également de fondation aux bibliothèques de plus haut niveau. Par exemple, des outils comme le package Python Ultralytics facilitent l'entraînement et l'exécution de modèles de vision par ordinateur prenant en charge des tâches comme la détection d'objets, la classification d'images et la segmentation d'instances, et sont construits sur des frameworks comme PyTorch.

Fig. 2. Un exemple de détection d'objets (Source)

En d'autres termes, les frameworks jouent le rôle de backend en gérant les calculs essentiels et le processus d'entraînement, tandis que les bibliothèques de plus haut niveau se concentrent sur la simplification de l'utilisation de ces fonctionnalités. En vision par ordinateur, cela aide à gérer des tâches complexes, à travailler avec de grands jeux de données et à créer des modèles fiables dans des applications concrètes.

Exploration des frameworks de deep learning populaires#

Maintenant que nous comprenons mieux les frameworks de deep learning, examinons PyTorch et TensorFlow. Tous deux sont largement utilisés en vision par ordinateur.

Comprendre l'écosystème PyTorch#

PyTorch est un framework de deep learning open source développé à l'origine par l'équipe de recherche en IA de Meta et publié en 2017. Aujourd'hui, il est maintenu par la PyTorch Foundation, qui fait partie de la Linux Foundation et soutient son développement continu ainsi que les contributions de la communauté.

Il est largement utilisé pour créer des modèles d'IA et de vision par ordinateur et fonctionne parfaitement avec Python, ce qui permet aux développeurs d'écrire, de tester et de mettre à jour des réseaux neuronaux de manière flexible et intuitive.

L'une des principales raisons de la popularité de PyTorch est son graphe de calcul dynamique (également appelé exécution eager). Cela permet de créer et de modifier les modèles pendant leur exécution, ce qui facilite le débogage et l'expérimentation. C'est particulièrement utile dans les projets de vision par ordinateur, où les modèles doivent souvent être ajustés fréquemment pendant l'entraînement.

PyTorch est couramment utilisé pour des tâches comme la détection d'objets, la classification d'images et l'analyse vidéo. Il comprend également des outils intégrés pour gérer les jeux de données, entraîner les modèles, évaluer les métriques de performance, optimiser les résultats et affiner les modèles.

Fig. 3. Aperçu de la classification d'images (Source)

Son écosystème en pleine expansion et le solide soutien de sa communauté facilitent la création de workflows cohérents dans différents environnements. De nombreux outils de vision par ordinateur de pointe, notamment les modèles Ultralytics YOLO, sont entraînés avec PyTorch.

Qu'est-ce que TensorFlow ?#

Comme PyTorch, TensorFlow est un framework de deep learning open source développé et principalement maintenu par Google. Il est utilisé pour créer et déployer des systèmes d'IA et s'appuie principalement sur Python, tout en prenant en charge d'autres langages de programmation comme C++ et JavaScript. Il couvre l'ensemble du processus de développement, de la création des modèles à leur exécution dans des applications concrètes.

L'un des principaux atouts de TensorFlow est son écosystème. Il comprend des outils comme Keras pour créer des modèles, LiteRT (auparavant appelé TensorFlow Lite ou TFLite) pour exécuter des modèles sur des appareils edge, TensorFlow Serving pour la production et TensorFlow.js pour les applications web.

Il comprend également des outils comme TensorBoard pour visualiser les performances des modèles et la progression de l'entraînement. Les équipes peuvent ainsi passer plus facilement de l'expérimentation au déploiement au sein d'un même framework.

En matière de vision par ordinateur, TensorFlow prend en charge la création et la gestion de workflows complexes prêts pour la production sur des plateformes cloud, des appareils edge et des systèmes d'entreprise. Par exemple, les modèles entraînés peuvent être convertis dans des formats qui s'exécutent efficacement sur des appareils mobiles et embarqués, comme les systèmes Android et le matériel edge, ce qui permet l'inférence en temps réel dans des cas d'utilisation pratiques.

De plus, TensorFlow prend en charge l'entraînement distribué et l'optimisation sur les unités centrales de traitement (CPUs), les GPU, les unités de traitement tensoriel (TPUs) et les infrastructures cloud, ce qui le rend particulièrement adapté aux charges de travail de machine learning à grande échelle.

PyTorch ou TensorFlow : principales différences#

Comparons ensuite PyTorch et TensorFlow selon des critères clés de la vision par ordinateur, notamment la facilité d'utilisation, la flexibilité et le déploiement.

Évaluer la facilité d'utilisation de PyTorch et TensorFlow#

PyTorch est souvent considéré comme facile à prendre en main, notamment pour les débutants et les chercheurs. Sa conception axée sur Python et sa syntaxe simple facilitent la création et le test de modèles de deep learning sans configuration importante. Tu peux rapidement écrire du code, lancer des expériences et apporter des modifications pendant l'entraînement, ce qui accélère le développement.

TensorFlow adopte une approche plus structurée. Avec des outils comme Keras, la création de modèles est devenue beaucoup plus fluide, mais il faut tout de même un certain temps pour s'habituer à l'ensemble de l'écosystème. Cette structure peut être utile, en particulier pour les projets plus vastes ou plus complexes.

Globalement, les deux frameworks sont faciles à utiliser, mais leurs courbes d'apprentissage diffèrent légèrement. PyTorch paraît généralement plus flexible au début, tandis que TensorFlow offre une organisation plus structurée à mesure que les projets prennent de l'ampleur.

Flexibilité et workflows structurés dans PyTorch et TensorFlow#

PyTorch est largement reconnu pour sa flexibilité lors de la création d'algorithmes d'IA. Les développeurs peuvent facilement modifier les architectures, essayer différentes approches d'entraînement et ajuster les workflows sans contraintes strictes. Il est donc particulièrement adapté aux projets où l'expérimentation, le prototypage rapide et l'itération rapide sont essentiels.

Un autre avantage de PyTorch est la facilité de débogage. Comme il s'exécute dans un environnement dynamique basé sur Python, les développeurs peuvent examiner ce qui se passe à l'intérieur du modèle pendant l'entraînement et corriger rapidement les problèmes, ce qui contribue à accélérer le développement.

TensorFlow, en revanche, met l'accent sur des workflows plus structurés. Il encourage l'utilisation de pipelines et d'outils standardisés, ce qui peut aider les utilisateurs à maintenir une cohérence dans les projets de grande envergure. Cette approche est particulièrement utile pour gérer des systèmes complexes qui nécessitent des processus stables et reproductibles.

En pratique, les deux frameworks prennent en charge le développement flexible et les workflows structurés, mais PyTorch paraît généralement plus flexible pendant l'expérimentation, tandis que TensorFlow propose une approche plus structurée pour organiser les workflows.

Analyse de la prise en charge du déploiement en production#

Lors de la création de systèmes de vision par ordinateur, le déploiement et la prise en charge de la production sont des facteurs essentiels à prendre en compte. TensorFlow dispose d'un écosystème solide pour le déploiement, avec des outils permettant d'exécuter des modèles sur des appareils mobiles, des applications web et des plateformes cloud, ce qui le rend bien adapté à une utilisation concrète à grande échelle.

PyTorch prend également en charge le déploiement et a développé ses capacités de production ces dernières années. Il propose des outils pour servir les modèles et les exporter dans différents formats, afin qu'ils puissent s'exécuter dans divers environnements avec une excellente compatibilité.

En termes simples, les deux frameworks peuvent être utilisés pour le déploiement, mais TensorFlow fournit un ensemble d'outils plus intégré, tandis que PyTorch propose une approche plus flexible selon le workflow.

Performances et évolutivité des deux frameworks#

Lorsqu'on travaille avec de grands jeux de données et des modèles complexes, les performances et l'évolutivité deviennent des critères importants. Elles influencent l'efficacité de l'entraînement des modèles et leur capacité à évoluer sur différents matériels et systèmes distribués.

PyTorch est reconnu pour sa flexibilité pendant le développement : il permet aux développeurs de tester rapidement des idées, d'itérer sur les modèles et d'affiner leurs performances. Il prend également en charge l'entraînement distribué grâce à des outils comme le parallélisme distribué des données (DDP), ce qui permet une mise à l'échelle sur plusieurs GPU, notamment les systèmes compatibles CUDA, et peut aussi être utilisé avec l'accélération TPU.

De même, TensorFlow offre une prise en charge solide de la mise à l'échelle des charges de travail, avec des outils pour l'entraînement distribué, les workflows basés sur le cloud et le matériel spécialisé comme les TPU. Son écosystème peut gérer l'entraînement et le déploiement à grande échelle dans différents environnements.

De manière générale, les deux frameworks peuvent gérer des charges de travail de vision par ordinateur exigeantes et hautes performances. La principale différence réside dans leur approche de la mise à l'échelle et de la gestion des workflows.

Adoption de PyTorch et TensorFlow par la communauté et l'industrie#

PyTorch et TensorFlow sont tous deux largement utilisés dans la recherche et l'industrie, avec de solides communautés et écosystèmes. Ils proposent également une documentation complète, des tutoriels et des ressources d'apprentissage qui accompagnent les développeurs dans le développement et l'amélioration de leurs compétences.

PyTorch est particulièrement populaire dans les communautés open source et de recherche. Sa flexibilité et la facilité d'expérimentation qu'il offre en ont fait un choix courant pour les travaux universitaires et le développement de nouveaux modèles, si bien que de nombreuses innovations récentes sont basées sur PyTorch.

TensorFlow bénéficie également d'une large adoption, notamment dans les environnements axés sur la production et les déploiements à grande échelle. Son écosystème et ses outils accompagnent les équipes et les personnes qui travaillent sur des systèmes complexes nécessitant cohérence et maintenance à long terme.

Intégration de PyTorch et TensorFlow dans l'écosystème Ultralytics YOLO#

En découvrant PyTorch et TensorFlow, tu peux te demander comment choisir entre les deux en fonction des exigences de ton projet. En définitive, la décision peut varier selon ton workflow, tes objectifs et tes besoins en matière de déploiement.

Examinons un exemple concret pour clarifier cette distinction. Prenons le cas des modèles Ultralytics YOLO.

Lors de l'entraînement d'un modèle comme Ultralytics YOLO26, PyTorch est utilisé comme framework sous-jacent. Les développeurs peuvent ainsi expérimenter différentes architectures de modèles, ajuster les paramètres d'entraînement et itérer rapidement tout en travaillant avec des jeux de données.

Fig. 4. Utilisation de YOLO26 pour détecter des objets dans une image (Source)

Une fois le modèle entraîné, il peut être exporté dans différents formats, notamment TensorFlow.js et LiteRT (auparavant TensorFlow Lite), ce qui permet de déployer le même modèle dans divers environnements comme les appareils mobiles, le matériel edge et les systèmes cloud.

Dans ce workflow, PyTorch est utilisé pendant les étapes de développement et d'entraînement, tandis que les outils liés à TensorFlow peuvent être utilisés lors du déploiement dans des environnements de production, selon la plateforme cible. Cependant, cela peut varier en fonction du workflow spécifique et des exigences du projet.

Dans certains cas, un seul framework peut être utilisé sur l'ensemble du pipeline, de l'entraînement au déploiement. Dans d'autres, plusieurs outils et formats peuvent être combinés pour répondre à différents besoins de déploiement.

Points clés à retenir#

PyTorch et TensorFlow sont des frameworks de machine learning largement utilisés en science des données et en vision par ordinateur, et chacun possède ses propres atouts. Au lieu de choisir l'un plutôt que l'autre, il s'agit souvent de déterminer lequel correspond le mieux à ton workflow et aux besoins de ton projet. Dans de nombreux cas, les utiliser ensemble peut contribuer à créer des systèmes d'IA plus efficaces et plus évolutifs.

Consulte notre communauté et notre dépôt GitHub pour en savoir plus sur l'IA. Découvre des applications comme l'IA dans le secteur de la santé et la vision par ordinateur dans l'industrie manufacturière sur nos pages consacrées aux solutions. Découvre nos options de licence et commence à créer dès aujourd'hui !