Introduction

Le choix d’un framework de Deep Learning est une décision structurante pour tout projet d’intelligence artificielle. En 2026, deux frameworks continuent de dominer le paysage : PyTorch (développé par Meta) et TensorFlow (développé par Google). Mais les tendances ont considérablement évolué ces dernières années.

PyTorch : le framework préféré des chercheurs et de l’industrie

PyTorch a connu une ascension remarquable. Initialement plébiscité par la communauté académique pour sa flexibilité et son mode eager execution, il est désormais le framework le plus utilisé aussi bien en recherche qu’en production.

Les forces de PyTorch

  • Mode impératif intuitif : le code s’exécute ligne par ligne, facilitant le débogage avec les outils Python classiques (pdb, print)
  • API Pythonic : PyTorch ressemble à du Python standard, rendant la courbe d’apprentissage très douce
  • Écosystème riche : torchvision, torchaudio, torchtext, et surtout l’intégration native avec Hugging Face Transformers
  • Autograd puissant : le système de différentiation automatique est flexible et performant
  • Communauté massive : plus de 80% des publications de recherche en ML utilisent PyTorch

Exemple de code PyTorch

import torch
import torch.nn as nn

class ClassifieurImages(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 32, 3, padding=1)
        self.conv2 = nn.Conv2d(32, 64, 3, padding=1)
        self.fc = nn.Linear(64 * 8 * 8, 10)
        self.relu = nn.ReLU()
        self.pool = nn.MaxPool2d(2)

    def forward(self, x):
        x = self.pool(self.relu(self.conv1(x)))
        x = self.pool(self.relu(self.conv2(x)))
        x = x.view(x.size(0), -1)
        return self.fc(x)

model = ClassifieurImages()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
criterion = nn.CrossEntropyLoss()

TensorFlow : toujours présent, mais en perte de vitesse

TensorFlow reste un framework solide avec des atouts indéniables, notamment pour le déploiement en production avec TensorFlow Serving et TensorFlow Lite pour le mobile. Cependant, sa complexité et ses changements d’API (passage de TF1 à TF2) ont frustré de nombreux développeurs.

Le verdict en 2026

Pour une formation en Deep Learning, PyTorch est le choix évident. Il est plus intuitif, mieux documenté, et c’est le standard de fait dans l’industrie. C’est d’ailleurs le framework que nous utilisons dans notre formation Machine Learning & Deep Learning.

Si vous débutez en Deep Learning, commencez par PyTorch. Vous pourrez toujours apprendre TensorFlow plus tard si un projet spécifique l’exige.

Tableau comparatif

Voici un résumé des différences clés :

  • Facilité d’apprentissage : PyTorch ✓ (API intuitive et Pythonic)
  • Débogage : PyTorch ✓ (mode eager natif)
  • Recherche : PyTorch ✓ (80%+ des papiers)
  • Déploiement mobile : TensorFlow ✓ (TF Lite mature)
  • Écosystème NLP : PyTorch ✓ (Hugging Face)
  • Production à grande échelle : Égalité (TorchServe vs TF Serving)