En stade de projet chez Google en 2011, le framework TensorFlow a été proposé en version publique en 2017 (version 1). « TensorFlow est une vue très affirmée écrit sous la forme de graphes de calcul. C’est d’abord un moteur de calcul très performant pour faire du deep learning mais aussi de la simulation ; TensorFlow est également reconnu comme très malléable », précise Laurent Julliard, Customer Engineering chez Google. Ecrit en C++ pour le moteur de bas niveau et en Python au-dessus, TensorFlow est le plus répandu des frameworks IA avec 2 000 contributeurs réguliers. D’ailleurs, près de 70 % des projets IA dans le monde exploitent ce framework. Les utilisateurs apprécient son niveau de performances grâce à sa technique de compilation. Depuis juin dernier, TensorFlow est disponible en v2. Parmi les nouvelles fonctions, notons le support complet de la bibliothèque d’API simplifiée Keras, l’intégration d’un mode d’interprétation de langage, sans oublier la prise en charge de TensorBoard pour contrôler tout ce qui se passe via un dashboard graphique, de TensorFlow Light pour faire tourner les modèles sur IoS et Android et de TensorFlow Extended (approche autoML). Signalons aussi que Google propose une boîte à outils KubeFlow pour faciliter les déploiements à grande échelle des pipelines de calcul Kubernetes. De nombreuses entreprises exploitent TensorFlow dont Airbus qui dissocie, grâce à ce framework, la neige des cimes des nuages. L’avionneur a ainsi diminué son taux d’erreur dans la correction des images satellites de 11 à 3 %. Parmi les autres clients, on peut citer Ubisoft, Carrefour, Atos, GRDF ou encore Dailymotion (voir témoignage client).