Les outils de développement en IA se divisent en plusieurs catégories majeures, avec en tête les frameworks Python comme TensorFlow et PyTorch, qui dominent le marché grâce à leur flexibilité et leur écosystème. Ces bibliothèques permettent de construire et d'entraîner des modèles de deep learning complexes tout en offrant une abstraction de haut niveau pour les développeurs.
Des plateformes comme Fast.ai et Keras simplifient l'accès au machine learning en proposant des interfaces plus intuitives. Dans le domaine du traitement du langage naturel, Hugging Face s'est imposé comme une référence avec sa bibliothèque Transformers et son hub de modèles pré-entraînés.
Les géants du cloud (AWS, Google Cloud, AliCloud, Azure) proposent également leurs services d'IA clés en main, permettant de déployer des solutions sans gérer l'infrastructure. Des outils spécialisés comme Weights & Biases pour le suivi d'expériences, ou MLflow pour la gestion du cycle de vie des modèles, complètent l'écosystème.
La démocratisation de l'IA a aussi vu émerger des solutions no-code comme Obviously.ai ou Fritz.ai, permettant aux non-programmeurs de créer leurs propres modèles.
L'ensemble de ces outils continue d'évoluer rapidement, rendant l'IA de plus en plus accessible.
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