Qu’est-ce que Keras ?
Keras est une interface de programmation open source destinée à l'apprentissage profond. Elle permet de créer des réseaux de neurones artificiels simplement et rapidement.
Développée en Python, Keras sert d’interface pour des bibliothèques plus complexes comme TensorFlow. Elle rend accessible la création de modèles d’intelligence artificielle sans nécessiter une expertise avancée.
Sa simplicité et sa flexibilité en font un outil largement utilisé dans les projets d’intelligence artificielle, tant professionnels qu’académiques.
À quoi sert Keras ?
Keras permet de concevoir, tester et entraîner des modèles d’intelligence artificielle, en particulier des réseaux de neurones.
Elle est utilisée pour des applications variées comme la reconnaissance d’image, le traitement du langage, ou encore les prédictions financières.
Dans les entreprises, elle sert à automatiser des tâches, améliorer la prise de décision ou construire des systèmes intelligents.
Les chercheurs et les data scientists l’utilisent pour tester rapidement des idées sans partir de zéro.
Comment fonctionne Keras ?
Keras propose une interface simple pour assembler des modèles d’apprentissage profond à partir de composants de base.
L’utilisateur définit un modèle par couches successives : chaque couche transforme les données avant de les transmettre à la suivante.
Une fois le modèle construit, il est compilé pour être entraîné à l’aide de données réelles. L’entraînement permet d’ajuster les paramètres du modèle pour qu’il produise des résultats fiables.
Keras utilise en arrière-plan un moteur plus complexe, comme TensorFlow, qui effectue les calculs nécessaires.
Différences avec des notions proches
Keras est souvent comparée à TensorFlow, Scikit-learn ou PyTorch.
Contrairement à TensorFlow, qui est une bibliothèque d’apprentissage profond complète, Keras est une interface plus simple. Elle est conçue pour être plus intuitive et plus rapide à utiliser.
Scikit-learn est adaptée à l’apprentissage automatique classique (régressions, arbres de décision). Elle ne gère pas bien les réseaux de neurones complexes.
PyTorch est une autre alternative axée sur la flexibilité. Elle est souvent préférée pour la recherche, mais Keras reste plus simple pour les débutants ou les projets rapides.
Exemples ou cas d’usage concrets
Une entreprise de e-commerce peut utiliser Keras pour recommander des produits basés sur le comportement des utilisateurs.
Un hôpital peut s’en servir pour analyser des images médicales et aider au diagnostic.
Un service RH peut développer un modèle prédictif pour identifier les profils les plus susceptibles de réussir un poste donné.
Une start-up dans la finance peut l’employer pour prédire les mouvements de marché à partir de données historiques.
Des étudiants utilisent souvent Keras dans leurs projets ou travaux pratiques pour apprendre les bases de l’IA.