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Boite à outils IA et ML répartition

Boite à outils IA et ML répartition

Voici une vue d’ensemble (“boîte à outils”) de l’écosystème IA/ML, classée par grandes catégories et, lorsque c’est pertinent, accompagnée de parts de popularité ou d’adoption.

1. Langages de programmation

  • Python : près de 97 % des vainqueurs de compétitions ML l’utilisent comme langage principal
  • R : environ 3 % parmi ces experts
  • Julia : usage marginal (≲ 1 %)

2. Frameworks de Deep Learning (popularité sur GitHub)

  • PyTorch : 29,7 % des étoiles GitHub
  • TensorFlow : 27,1 %
  • Keras : 22,3 %
  • JAX : 10,6 %
  • PyTorch Lightning : 10,3 %

3. Bibliothèques de Machine Learning

  • scikit-learn : standard de facto pour la majorité des tâches ML
  • XGBoost, LightGBM, CatBoost : incontournables du gradient boosting
  • statsmodels, Prophet : séries temporelles et analyse statistique

4. Préparation et traitement des données

  • pandas : utilisé par 77 % des répondants pour l’exploration/traitement de données
  • Polars : adoption en forte croissance (10 %)
  • Dask, Apache Spark, Ray : traitement distribué à grande échelle

5. Visualisation

  • matplotlib, seaborn : bibliothèques de base
  • Plotly, Bokeh, Altair : pour de l’interactivité riche
  • Power BI, Tableau : solutions “entreprise”

6. NLP (Traitement du Langage Naturel)

  • spaCy, NLTK, Gensim
  • Hugging Face Transformers

7. Vision par ordinateur

  • OpenCV, Detectron2, YOLO, MMDetection

8. MLOps & déploiement

  • Kubeflow, MLflow, Apache Airflow, AWS SageMaker, Weights & Biases, Tecton, Azure ML

9. AutoML

  • H2O.ai, auto-sklearn, TPOT, Google Cloud AutoML

10. Plateformes Cloud

  • AWS (SageMaker), Google Cloud AI Platform, Azure ML

11. Explicabilité & Monitoring

  • SHAP, LIME, ELI5, InterpretML

Cette répartition vous aide à choisir, pour chaque étape du cycle de vie d’un projet IA/ML – de la préparation des données, à l’expérimentation, jusqu’au déploiement et à la surveillance en production.

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