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TensorFlow est un outil open source d'apprentissage automatique développé par Google. Le code source a été ouvert le 9 novembre 2015 par Google et publié sous licence Apache.

Il est fondé sur l'infrastructure DistBelief, initiée par Google en 2011, et est doté d'une interface pour Python, Julia, Rcite-ref-2[2] et C++cite-ref-3[3].

TensorFlow est l'un des outils les plus utilisés en IA dans le domaine de l'apprentissage machinecite-ref-4[4].

• Histoire

• DistBelief

• TensorFlow

• TensorFlow lite

• Utilisations

• RankBrain

• Le Pentagone

• DeepDream

• Fonctionnalités

• Notes et références

• Articles connexes

• Liens externes

À partir de 2011, Google Brain a développé un outil propriétaire d'apprentissage automatique fondé sur l'apprentissage profond. Son utilisation a augmenté rapidement à travers les différentes filiales d'Alphabet autant dans le milieu commercial que dans la recherchecite-ref-whitepaper2015-5-0[5]cite-ref-perez-6-0[6]. Google a assigné de nombreux ingénieurs informaticiens, dont Jeffrey Dean, pour simplifier et réordonner le code de DistBelief en une bibliothèque logicielle plus rapide et plus solide qui est devenue TensorFlowcite-ref-oremus-7-0[7]. En 2009, l'équipe, dirigée par Geoffrey Hinton, avait implémenté la rétropropagation du gradient généralisée et d'autres améliorations qui ont permis la création de réseaux neuronaux ayant une précision considérablement meilleure. Par exemple, une réduction de 25 % d'erreur dans la reconnaissance automatique de la parole a été obtenuecite-ref-8[8].

TensorFlow est la deuxième génération du système de Google Brain. La version 1.0.0 est sortie le 11 février 2017cite-ref-9[9] Alors que l'implémentation de référence tourne sur un seul appareil, TensorFlow peut être lancé sur plusieurs CPU et GPU (avec des extensions optionnelles telles que CUDA ou SYCL (en) pour GPGPU)cite-ref-metz-nov10-10-0[10]. TensorFlow est disponible en version 64-bits pour Linux, macOS, Windows et pour les plateformes mobiles sur Android et iOS.

Son architecture flexible permet le développement sur plusieurs variétés de plateformes (CPU, GPU, TPU), allant du PC de bureaux à des clusters de serveurs et des mobiles aux dispositifs de bords.

En juin 2016, Jeff Dean a mentionné que 1 500 dépôts github mentionnaient TensorFlow, dont seulement cinq étaient de Googlecite-ref-1500repo-s-11-0[11].

En mai 2017, Google a annoncé qu'une couche logicielle spécifique serait créée pour le développement sur Android, TensorFlow Lite, à partir d'Android Oreocite-ref-12[12]. Il existe une version orientée vers les microcontrôleurs (anglais : Tensorflow lite for microcontrollers) et a notamment été porté sur la plateforme ARM Cortex-M et ESP32cite-ref-13[13].

Le 26 octobre 2015, Google a officiellement sorti RankBrain, adossé à TensorFlow.

Le 6 mars 2018, le site américain Gizmodo a révélé l’existence d’un partenariat entre l’entreprise Google et le Pentagone, destiné à aider ce dernier à analyser des images de drones par l'usage de TensorFlow, sans pouvoir donner plus d'indications sur l'implication de l'entreprise. Google a déclaré : « La technologie labellise des images qui seront analysées par des humains et ne sert qu’à un usage non offensif »cite-ref-14[14]cite-ref-15[15].

DeepDream se fonde en totalité sur l'architecture de TensorFlow pour la base algorithmique du logiciel.

TensorFlow fournit des API stables en Pythoncite-ref-16[16] et Ccite-ref-17[17]. Des API sans rétro-compatibilité garantie en C++, Go, Javacite-ref-18[18], JavaScriptcite-ref-19[19] et Swiftcite-ref-20[20]. Des packages faits par des tiers sont disponibles en C#cite-ref-21[21]cite-ref-22[22], Haskellcite-ref-23[23], Juliacite-ref-24[24], Rcite-ref-25[25], Scalacite-ref-26[26], Rustcite-ref-27[27], Ocamlcite-ref-28[28] et Crystalcite-ref-29[29].

cite-note-wikidata-4bb4426b4aff9d8125ea9f63b51373c2fda1805f-11. « Release 2.20.0 », 13 août 2025 (consulté le 18 août 2025)

cite-note-22. ↑ (en-US) « TensorFlow for R », sur blog.rstudio.com (consulté le 31 août 2020)

cite-note-33. ↑ (en) « TensorFlow C++ API Reference | TensorFlow v2.14.0 », sur TensorFlow (consulté le 27 décembre 2023)

cite-note-44. ↑ 2017« Deloitte Tech Trends : Les 8 tendances IT 2017 », sur Le Monde Informatique, 26 avril 2017 (consulté le 30 janvier 2019).

cite-note-whitepaper2015-55. ↑ deanmongaghemawat2015jeff-deanrajat-mongasanjay-ghemawat2015Jeff Dean, Rajat Monga et Sanjay Ghemawat, « TensorFlow: Large-scale machine learning on heterogeneous systems », sur TensorFlow.org, Google Research, 9 novembre 2015 (consulté le 10 novembre 2015).

cite-note-perez-66. ↑ perez2015sarah-perez2015Sarah Perez, « Google Open-Sources The Machine Learning Tech Behind Google Photos Search, Smart Reply And More », sur TechCrunch, 9 novembre 2015 (consulté le 11 novembre 2015).

cite-note-oremus-77. ↑ oremus2015will-oremus2015Will Oremus, « What Is TensorFlow, and Why Is Google So Excited About It? », sur Slate, 11 novembre 2015 (consulté le 11 novembre 2015).

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cite-note-1414. ↑ (en) « Google Is Helping the Pentagon Build AI for Drones », sur gizmodo.com (consulté le 7 mars 2018).

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cite-note-1717. ↑ (en) « TensorFlow Version Compatibility », sur TensorFlow (consulté le 10 mai 2018) : « Some API functions are explicitly marked as "experimental" and can change in backward incompatible ways between minor releases. These include other languages ».

cite-note-1818. ↑ « API Documentation » (consulté le 27 juin 2018).

cite-note-1919. ↑ « TensorFlow.js » (consulté le 28 juin 2018) : « TensorFlow.js has an API similar to the TensorFlow Python API, however it does not support all of the functionality of the TensorFlow Python API. »

cite-note-2020. ↑ (en) « Swift for TensorFlow » (consulté le 28 juin 2018) : « Swift for TensorFlow is an early stage research project. It has been released to enable open source development and is not yet ready for general use by machine learning developers. The API is subject to change at any time. »

cite-note-2121. ↑ icaza2018miguel-de-icaza2018Miguel de Icaza, TensorFlowSharp: TensorFlow API for .NET languages, 17 février 2018 (lire en ligne).

cite-note-2222. ↑ chen2018haiping-chen2018Haiping Chen, TensorFlow.NET: .NET Standard bindings for TensorFlow, 11 décembre 2018 (lire en ligne).

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cite-note-2828. ↑ mazare2018laurent-mazare2018Laurent Mazare, tensorflow-ocaml: OCaml bindings for TensorFlow, 16 février 2018 (lire en ligne).

cite-note-2929. ↑ (en) « fazibear/tensorflow.cr », sur GitHub (consulté le 10 octobre 2018).

• Comparaison de logiciels d'apprentissage profond

• Keras

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