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

Même si les technologies d’IA, comme la vision par ordinateur et l’analyse d’images — qui servent à analyser et à comprendre les données visuelles — évoluent très rapidement, certains principes fondamentaux restent les mêmes. 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 visuelles. (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 permettant de créer et d’entraîner des modèles d’apprentissage automatique.

Il fournit des fonctionnalités essentielles comme les opérations sur les tenseurs (pour manipuler des données multidimensionnelles, comme les images), la différentiation automatique (qui calcule automatiquement comment un modèle doit s’ajuster pendant l’entraînement) et l’accélération matérielle (qui exploite des GPU et du matériel spécialisé comme des 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 d’apprentissage profond, mais adoptent des approches légèrement différentes.

PyTorch et TensorFlow fournissent tous deux les outils nécessaires pour créer, entraîner et déployer des modèles d’apprentissage profond, mais leurs approches des processus de développement diffèrent. PyTorch privilégie la flexibilité et une expérience plus intuitive, native à Python, tandis que TensorFlow propose un écosystème plus structuré doté d’un large éventail d’outils intégrés.

Dans cet article, nous comparerons PyTorch et TensorFlow dans des domaines 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 visuelle. C’est parti !

Présentation des frameworks d’apprentissage profond en vision par ordinateur#

Avant d’examiner PyTorch et TensorFlow, intéressons-nous de plus près aux frameworks d’apprentissage profond et au rôle qu’ils jouent en vision par ordinateur.

Les frameworks d’apprentissage profond sont des outils qui simplifient la création et l’entraînement des modèles d’apprentissage automatique. Au lieu d’implémenter les 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 des modèles plus efficacement.

Ils prennent en charge tous les aspects complexes des réseaux neuronaux, c’est-à-dire des modèles qui apprennent des tendances à partir des données pour effectuer des prédictions. Les frameworks gèrent des tâches essentielles comme le traitement des données, la création des modèles, l’entraînement, l’exécution à l’exécution et l’accélération matérielle. Les développeurs peuvent ainsi se concentrer davantage sur l’amélioration des modèles et la résolution de problèmes concrets.

Ils servent aussi de fondement 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 telles que la détection d’objets, la classification d’images et la segmentation d’instances, et reposent sur des frameworks comme PyTorch.

Fig. 2. Exemple de détection d’objets (Source)

Autrement dit, les frameworks jouent le rôle de backend : ils gèrent les calculs essentiels et le processus d’entraînement, tandis que les bibliothèques de plus haut niveau simplifient 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 qui fonctionnent de manière fiable dans des applications concrètes.

Découverte des frameworks d’apprentissage profond populaires#

Maintenant que nous comprenons mieux les frameworks d’apprentissage profond, examinons PyTorch et TensorFlow. Tous deux sont largement utilisés en vision par ordinateur.

Comprendre l’écosystème PyTorch#

PyTorch est un framework d’apprentissage profond open source, initialement développé 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 sa communauté.

Il est largement utilisé pour créer des modèles d’IA et de vision par ordinateur, et fonctionne parfaitement avec Python. Les développeurs peuvent ainsi écrire, tester et 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 immédiate). Les modèles peuvent ainsi être créés et modifiés au fur et à mesure de leur exécution, ce qui facilite le débogage et l’expérimentation. C’est particulièrement utile dans les projets de vision par ordinateur, où les modèles nécessitent souvent des ajustements fréquents pendant l’entraînement.

PyTorch est couramment utilisé pour des tâches telles que 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 processus 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 d’apprentissage profond open source développé et principalement maintenu par Google. Il sert à créer et à déployer des systèmes d’IA et utilise principalement Python, tout en prenant en charge d’autres langages de programmation comme C++ et JavaScript. Il prend en charge 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. Celui-ci comprend des outils comme Keras pour créer des modèles, LiteRT (auparavant appelé TensorFlow Lite ou TFLite) pour exécuter des modèles sur des appareils périphériques, TensorFlow Serving pour la production et TensorFlow.js pour les applications Web.

Il comprend aussi 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 vision par ordinateur, TensorFlow prend en charge la création et la gestion de processus complexes prêts pour la production, sur des plateformes cloud, des appareils périphériques et des systèmes d’entreprise. Par exemple, les modèles entraînés peuvent être convertis en formats qui s’exécutent efficacement sur des appareils mobiles et embarqués, comme les systèmes Android et le matériel périphérique, afin de permettre l’inférence en temps réel dans des cas pratiques.

De plus, TensorFlow prend en charge l’entraînement distribué et l’optimisation sur des unités centrales (CPU), des GPU, des unités de traitement tensoriel (TPU) et des infrastructures cloud, ce qui le rend bien adapté aux charges de travail d’apprentissage automatique à grande échelle.

PyTorch vs TensorFlow : principales différences#

Comparons maintenant PyTorch et TensorFlow dans des domaines 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, surtout pour les débutants et les chercheurs. Sa conception axée sur Python et sa syntaxe simple facilitent la création et le test de modèles d’apprentissage profond sans configuration complexe. 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. Grâce à des outils comme Keras, la création de modèles est devenue beaucoup plus simple, mais il faut parfois du temps pour se familiariser avec l’ensemble de l’écosystème. Cette structure peut être utile, notamment pour les projets plus vastes ou plus complexes.

Dans l’ensemble, les deux frameworks sont faciles à utiliser, mais leurs courbes d’apprentissage diffèrent légèrement. PyTorch semble généralement plus flexible au début, tandis que TensorFlow offre un environnement plus organisé à mesure que les projets prennent de l’ampleur.

Flexibilité ou processus structurés dans PyTorch et TensorFlow#

PyTorch est largement reconnu pour sa flexibilité dans la création d’algorithmes d’IA. Les développeurs peuvent facilement modifier les architectures, essayer différentes approches d’entraînement et adapter les processus sans contraintes strictes. Il convient donc particulièrement aux projets qui privilégient l’expérimentation, le prototypage rapide et les itérations fréquentes.

La facilité de débogage est un autre avantage de PyTorch. 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, privilégie des processus plus structurés. Il encourage l’utilisation de pipelines et d’outils normalisés, ce qui peut aider à maintenir la cohérence dans les projets de grande envergure. C’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 processus structurés, mais PyTorch semble généralement plus flexible pendant l’expérimentation, tandis que TensorFlow propose une approche plus structurée pour organiser les processus.

Analyser 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. Il convient donc parfaitement aux utilisations concrètes à grande échelle.

PyTorch prend également en charge le déploiement et a renforcé ses capacités de production ces dernières années. Il propose des outils pour servir les modèles et les exporter dans différents formats, ce qui permet de les exécuter dans divers environnements avec une excellente compatibilité.

En bref, les deux frameworks peuvent être utilisés pour le déploiement, mais TensorFlow propose un ensemble d’outils plus intégré, tandis que PyTorch offre une approche plus flexible selon le processus.

Performances et évolutivité des deux frameworks#

Lorsqu’on travaille avec de grands jeux de données et des modèles complexes, les performances et l’évolutivité sont des aspects importants à prendre en compte. Elles influent sur l’efficacité de l’entraînement des modèles et sur leur capacité à évoluer sur du matériel et des systèmes distribués.

PyTorch est reconnu pour sa flexibilité pendant le développement : les développeurs peuvent rapidement tester des idées, faire évoluer les modèles et affiner leurs performances. Il prend également en charge l’entraînement distribué grâce à des outils comme Distributed Data Parallel (DDP), qui permettent d’évoluer sur plusieurs GPU, y compris sur des systèmes compatibles avec CUDA. Il peut aussi être utilisé avec l’accélération TPU.

De même, TensorFlow prend largement en charge la mise à l’échelle des charges de travail, grâce à des outils pour l’entraînement distribué, les processus cloud et le matériel spécialisé comme les TPU. Son écosystème peut gérer l’entraînement et le déploiement à grande échelle dans différents environnements.

En général, les deux frameworks peuvent gérer des charges de travail exigeantes et hautement performantes en vision par ordinateur. Leur principale différence réside dans leur approche de la mise à l’échelle et de la gestion des processus.

Adoption de PyTorch et TensorFlow par les communautés et l’industrie#

PyTorch et TensorFlow sont tous deux largement utilisés dans la recherche et l’industrie, et bénéficient de communautés et d’écosystèmes solides. Ils proposent également une documentation complète, des tutoriels et des ressources pédagogiques pour aider les développeurs à acquérir de nouvelles compétences et à les perfectionner.

PyTorch est particulièrement populaire dans les communautés de recherche et de logiciels open source. Sa flexibilité et sa facilité d’expérimentation en ont fait un choix courant pour les travaux universitaires et le développement de nouveaux modèles, si bien que de nombreuses innovations récentes ont été réalisées avec PyTorch.

TensorFlow est également largement adopté, 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 à l’écosystème Ultralytics YOLO#

En découvrant PyTorch et TensorFlow, tu te demandes peut-être lequel choisir en fonction des exigences de ton projet. En définitive, le choix peut varier selon ton processus, tes objectifs et tes besoins de déploiement.

Prenons un exemple concret pour mieux comprendre cette distinction : les modèles Ultralytics YOLO.

Lorsqu’on entraîne un modèle comme Ultralytics YOLO26, PyTorch sert de framework sous-jacent. Les développeurs peuvent ainsi expérimenter avec les 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 des appareils mobiles, du matériel périphérique et des systèmes cloud.

Dans ce processus, PyTorch est utilisé pendant les phases de développement et d’entraînement, tandis que les outils liés à TensorFlow peuvent servir au déploiement dans des environnements de production, selon la plateforme cible. Toutefois, cela peut varier en fonction du processus et des exigences propres au projet.

Dans certains cas, un seul framework peut être utilisé tout au long 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 d’apprentissage automatique largement utilisés en science des données et en vision par ordinateur, et chacun a 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 processus et aux besoins de ton projet. Dans bien des cas, les utiliser ensemble peut aider à créer des systèmes d’IA plus efficaces et évolutifs.

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