PyTorch est une bibliothèque open source développé par Facebook, dans le but de créer des systèmes de deep learning. C’est un outil qui associe deux solutions déjà connues, Caffe2 et ONNX. Lancé en 2016 par le réseau social, PyTorch va aujourd’hui être utilisé pour les projets de OpenAI comme le révèle VentureBeat.

OpenAI va seulement utiliser PyTorch… enfin presque

OpenAi a annoncé qu’il allait utiliser l’outil de machine learning, PyTorch de Facebook pour ses futurs projets, détaillant ainsi qu’il éviterait la plateforme de Google, nommée TensorFlow.

Pour OpenAI, faire le choix de l’outil de Facebook est une décision logique émanant de l'efficacité, de l’évolutivité, et des multiples adoptions de l’outils par les développeurs. La société indique ainsi que “À l’avenir, nous utiliseront principalement PyTorch comme cadre d’apprentissage en profondeur, mais nous en utiliserons parfois d’autres lorsqu’il y aura une raison technique spécifique de le faire [...] Nous sommes ravis de rejoindre une communauté de développeurs dont la croissance est rapide”. OpenAi se laisse donc la possibilité de se tourner vers un autre outil en cas de besoin, il n’utilisera pas exclusivement l’outil de Facebook.

L’outil de Google face à celui de Facebook

TensorFlow de Google existe depuis novembre 2015 et est donc plus vieux que PyTorch de Facebook. Il serait cependant plus en retard que l’outil du réseau social et moins adopté par les développeurs. En effet, PyTorch, dévoilé en octobre 2016, est une bibliothèque open source basée sur Torch qui intègre, depuis 2018, Caffe2. Son développement ne cesse de prendre de l’ampleur et en 2019, le nombre de contributeurs de la plateforme avait même augmenté de 50% sur l’année, passant ainsi le cap des 1 200 contributeurs.

La popularité de l’outil ne devrait pas s'essouffler de si tôt. En effet, un certain nombre de projets seront menés par le biais de PyTorch, notamment Plato d’Uber, une IA conversationnelle. Par ailleurs, l’outil de l'entreprise de Mark Zuckerberg est de plus en plus cité dans les articles de recherches, au cours du premier semestre 2019 seulement et par rapport à la fin 2018, les citations avaient augmenté de plus de 194%.