TensorFlow

Au début des années 2010, Google Brain, laboratoire de recherche fondé en 2011 par Jeff Dean, Greg Corrado et Andrew Ng, développe en interne un framework d'apprentissage profond baptisé DistBelief. Celui-ci alimente des services critiques comme la reconnaissance vocale dans Android, la traduction automatique de Google Translate ou la classification d'images dans Google Photos. DistBelief souffre cependant de limitations architecturales : il est trop fortement lié à l'infrastructure interne de Google, peu flexible pour la recherche, et difficile à partager avec la communauté scientifique. En 2014, une équipe dirigée par Jeff Dean et Sanjay Ghemawat — deux vétérans ayant également conçu MapReduce, Bigtable et Spanner — entame la conception d'un successeur générique et open source. TensorFlow est rendu public le 9 novembre 2015 sous licence Apache 2.0. Son nom vient des « tenseurs », tableaux multidimensionnels qui circulent dans un graphe de calcul construit explicitement par le développeur ; le framework se charge de distribuer l'exécution sur CPU, GPU, ou sur les accélérateurs propriétaires TPU conçus par Google. L'API principale est exposée en Python, avec des interfaces en C++ et Java. Les versions évoluent rapidement : 1.0 en février 2017, avec une stabilisation de l'API ; 2.0 en septembre 2019, avec adoption du mode d'exécution immédiate (eager) et intégration complète de Keras, une surcouche de haut niveau créée par François Chollet chez Google en 2015. TensorFlow Lite étend la bibliothèque aux smartphones et aux appareils embarqués. TensorFlow devient rapidement l'un des frameworks dominants de l'apprentissage profond, aux côtés de PyTorch développé par Meta en 2016. Il alimente la recherche académique, les applications industrielles — santé, finance, automobile — et les grands produits Google, notamment les modèles de traduction neuronale et, plus récemment, les modèles Gemini. Il symbolise le passage d'une discipline confidentielle, incarnée dans les années 2000 par Geoffrey Hinton, Yann LeCun et Yoshua Bengio, à une infrastructure logicielle grand public. Sa publication en 2015 marque le début effectif de l'ère de l'IA générative, que viendront prolonger les transformeurs de 2017, ChatGPT en 2022 et GPT-4 en 2023.