PyTorch

PyTorch est une bibliothèque open-source de machine learning développée par Facebook. Elle est largement utilisée pour le deep learning grâce à sa flexibilité et à sa facilité d'utilisation.

Coach IA RecrutLabs

15 février 2026

3 min de lecture

Dans ce guide

1Comprendre le concept 2L'enjeu en entretien 3Exemple concret 4Les erreurs à éviter

De quoi parle-t-on ?

PyTorch est une bibliothèque de machine learning open-source qui a été développée par Facebook's AI Research lab (FAIR). Lancée en 2016, elle a rapidement gagné en popularité parmi les chercheurs et les développeurs grâce à sa flexibilité et sa facilité d'utilisation. PyTorch est principalement utilisé pour le développement de modèles de deep learning, ce qui le rend essentiel dans le domaine de l'intelligence artificielle (IA) et de l'apprentissage automatique.

La principale caractéristique de PyTorch est son approche dynamique de la construction de réseaux de neurones, ce qui signifie que les utilisateurs peuvent modifier le modèle à la volée, facilitant ainsi le prototypage et l'expérimentation. Contrairement à d'autres bibliothèques comme TensorFlow, qui nécessitent souvent la compilation d'un graphe de calcul statique, PyTorch permet aux utilisateurs de créer des graphes de calcul dynamiques, rendant le processus de débogage et d'itération plus intuitif.

PyTorch se base sur des concepts de programmation en Python, ce qui le rend accessible aux développeurs familiarisés avec ce langage. Il utilise également la bibliothèque NumPy pour les calculs numériques, ce qui permet une intégration facile avec d'autres outils de science des données. Les utilisateurs peuvent également tirer parti des GPU pour accélérer le traitement des données, permettant ainsi de travailler sur de grands ensembles de données et de développer des modèles plus complexes.

En plus de ses fonctionnalités de base, PyTorch propose également des modules supplémentaires comme TorchVision pour le traitement des images, TorchText pour le traitement du langage naturel, et Torchaudio pour l'audio. Ces modules facilitent le développement d'applications variées allant de la vision par ordinateur à l'analyse de texte, rendant PyTorch un choix polyvalent pour les chercheurs et les praticiens de l'IA.

Métiers concernés par PyTorch

pytorch developer machine learning engineer data scientist

Prêt à réussir vos entretiens ?

Rejoignez RecrutLabs et accédez à nos outils d'entraînement IA pour simuler des entretiens réalistes et obtenir des feedbacks instantanés.

Simulations illimitées avec IA
Feedback détaillé en temps réel
Réduction du stress avant le jour J

Pas de carte bancaire requise

Exemple Concret

Pour illustrer l'utilisation de PyTorch, prenons un exemple simple : la création d'un modèle de régression linéaire. Supposons que nous voulons prédire le prix d'une maison en fonction de sa surface. Voici comment nous pourrions procéder :

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import numpy as np

# Données d'exemple : surface et prix
surface = np.array([[100], [150], [200], [250], [300]], dtype=np.float32)
prix = np.array([[150000], [200000], [250000], [300000], [350000]], dtype=np.float32)

# Convertir les données en tenseurs PyTorch
devant_tenseur = torch.from_numpy(surface)
prix_tenseur = torch.from_numpy(prix)

# Définir un modèle simple de régression linéaire
modele = nn.Linear(in_features=1, out_features=1)

# Définir une fonction de perte et un optimiseur
critere = nn.MSELoss()
optimiseur = optim.SGD(modele.parameters(), lr=0.01)

# Entraînement du modèle
des_epochs = 1000
for epoch in range(des_epochs):
    # Prédictions
    pred = modele(devant_tenseur)
    
    # Calcul de la perte
    perte = critere(pred, prix_tenseur)
    
    # Rétropropagation et mise à jour des poids
    optimiseur.zero_grad()
    perte.backward()
    optimiseur.step()

# Test du modèle
surface_test = torch.tensor([[280]], dtype=torch.float32)
prix_pred = modele(surface_test)
print(f'Prix prédit pour une maison de 280 m² : {prix_pred.item()}')

Dans cet exemple, nous avons défini un modèle simple de régression linéaire et nous l'avons entraîné sur des données simulées. Après l'entraînement, nous avons utilisé le modèle pour prédire le prix d'une maison de 280 m². Ce code montre la simplicité et l'efficacité de PyTorch pour créer des modèles d'apprentissage automatique, même pour les débutants.

Ce qu'il ne faut pas dire

Lorsque les utilisateurs débutent avec PyTorch, certaines erreurs courantes peuvent survenir. L'une des erreurs les plus fréquentes est de ne pas gérer correctement les tenseurs CUDA. PyTorch permet d'utiliser des GPU pour accélérer les calculs, mais il est essentiel de s'assurer que les tenseurs et les modèles sont tous sur le même appareil (CPU ou GPU) avant d'effectuer des opérations. Oublier de déplacer les tenseurs sur le GPU peut entraîner des erreurs de type 'expected tensor on GPU but got tensor on CPU'.

Une autre erreur courante est de négliger la mise à jour des poids du modèle. Dans le processus d'entraînement, il est crucial de réinitialiser les gradients à chaque itération en utilisant `optimiseur.zero_grad()`. Oublier cette étape aboutira à l'accumulation des gradients, ce qui faussera les mises à jour des poids et rendra l'entraînement inefficace.

Les utilisateurs novices peuvent également avoir des difficultés avec la gestion des fonctions de perte. Il est important de choisir une fonction de perte appropriée en fonction du type de problème que l'on essaie de résoudre (classification, régression, etc.). Utiliser une fonction de perte inadaptée peut mener à des performances médiocres du modèle.

Enfin, ne pas surveiller les performances du modèle pendant l'entraînement peut également être une erreur. Il est toujours bon de suivre la perte et d'autres métriques pour s'assurer que le modèle apprend correctement et n'est pas en train de surajuster les données d'entraînement.

L'astuce pour briller

Pour tirer le meilleur parti de PyTorch et briller dans vos projets, voici quelques conseils précieux. Premièrement, familiarisez-vous avec la documentation officielle de PyTorch. Elle est complète et regorge d'exemples pratiques qui peuvent vous aider à comprendre les concepts clés.

Ensuite, pratiquez régulièrement en réalisant des projets concrets. La mise en œuvre pratique des concepts appris vous aidera à mieux les comprendre et à les retenir. Pensez à recréer des projets populaires ou à participer à des compétitions sur des plateformes comme Kaggle pour renforcer vos compétences.

Ne négligez pas l'importance de la communauté. Rejoignez des forums et des groupes de discussion autour de PyTorch. La communauté est très active et peut offrir du soutien, des conseils et des ressources précieuses. Participer à des discussions peut également vous aider à rester informé des dernières tendances et techniques en matière de deep learning.

Enfin, essayez d'explorer des bibliothèques complémentaires comme TorchVision, qui vous aideront à étendre les capacités de PyTorch. L'apprentissage de ces outils supplémentaires vous permettra de développer des applications plus variées et puissantes.

Dans ce guide

De quoi parle-t-on ?

Métiers concernés par PyTorch

Prêt à réussir vos entretiens ?

Pourquoi les recruteurs posent cette question ?

Prêt à réussir vos entretiens ?

Exemple Concret

Ce qu'il ne faut pas dire

L'astuce pour briller