Systèmes Experts et Frontières de l'IA
Explorez les outils de pointe : JAX vs PyTorch, RAG et vector search, alignement des LLMs avec DPO et GRPO.
Frameworks Modernes : JAX vs PyTorch
En 2026, l'ingénierie ML se divise principalement entre la recherche (souvent JAX) et la production (PyTorch).
Pourquoi JAX monte en puissance ?
JAX (par Google) permet la différentiation automatique sur du code Python/NumPy standard et compile le tout pour tourner ultra-vite sur GPU/TPU via XLA.
| Framework | Paradigme | Forces | Usage principal |
|---|---|---|---|
| PyTorch | Orienté objet | Facile à débugger, large écosystème | Standard de l'industrie |
| JAX | Fonctionnel | Performance pure, parallélisation massive | Recherche de pointe |
Micro-Exercice : JAX vs NumPy
Voyons la syntaxe quasi-identique mais accélérée.
# pip install jax jaxlib
import jax.numpy as jnp
from jax import grad
# Fonction simple : f(x) = x²
def f(x):
return x**2
# Calcul automatique de la dérivée (gradient) : f'(x) = 2x
df = grad(f)
x = 3.0
print(f"f({x}) = {f(x)}") # 9.0
print(f"f'({x}) = {df(x)}") # 6.0 (C'est magique!)
JAX est immuable. Contrairement à NumPy, vous ne pouvez pas faire A[0] = 1 directement. Il faut utiliser A.at[0].set(1).
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