Les Projets Open Source d'IA les Plus Prometteurs en 2025

Portage C/C++ haute performance du modèle de reconnaissance vocale OpenAI Whisper, prenant en charge l'inférence CPU pure et le déploiement multiplateforme.

OpenVINO™ est une boîte à outils open source pour optimiser et déployer l'inférence IA, prenant en charge les applications d'apprentissage profond telles que la vision par ordinateur, la reconnaissance vocale automatique, l'IA générative et le traitement du langage naturel.

PowerInfer est un moteur d'inférence de modèles de langage de grande taille à haute vitesse, conçu pour un déploiement local. Il utilise l'activation parcimonieuse et une architecture hybride CPU/GPU pour réaliser une inférence LLM rapide sur du matériel grand public.

GPT4All : Application de chatbot IA open source pour exécuter des grands modèles de langage localement sur n'importe quel appareil

ONNX Runtime : un accélérateur d'inférence et d'entraînement de machine learning multiplateforme et haute performance.

MindSpore est un framework d'apprentissage profond multi-scènes conçu pour offrir aux développeurs une conception conviviale, une exécution efficace et une expérience de déploiement flexible. Il prend en charge le déploiement dans le cloud, en périphérie et côté terminal, et fournit une riche bibliothèque de modèles et d'outils pour faciliter le développement d'applications d'IA.

llama.cpp est un moteur d'inférence de modèles LLaMA écrit en C/C++ pur, conçu pour des performances élevées et une faible empreinte de ressources.

Oneflow est un framework d'apprentissage profond conçu pour la production. Il offre des fonctionnalités de parallélisation automatique et d'entraînement distribué.

XGBoost est une bibliothèque d'amplification de gradient distribuée et optimisée, conçue pour l'efficacité, la flexibilité et la portabilité. Elle implémente des algorithmes d'apprentissage automatique sous le framework d'amplification de gradient.

LightGBM est un framework de boosting de gradient qui utilise des algorithmes d'apprentissage basés sur des arbres de décision. Il est conçu pour être distribué, efficace et rapide, adapté au classement, à la classification et à d'autres tâches d'apprentissage automatique.

PaddlePaddle, une plateforme d'apprentissage profond open source, est basée sur un framework d'entraînement et d'inférence, une bibliothèque de modèles, des outils et une plateforme de services. Elle se distingue par sa facilité de développement, sa capacité d'entraînement à très grande échelle, son déploiement multiplateforme et sa maîtrise technologique complète.

OpenCV est une bibliothèque open source de vision par ordinateur, d'apprentissage automatique et de traitement d'image, offrant une riche collection d'algorithmes et d'outils, largement utilisée dans la reconnaissance d'images, la détection d'objets, l'analyse vidéo, etc.

Apache MXNet est un framework d'apprentissage profond flexible et efficace. Il prend en charge la programmation impérative et symbolique, et offre de multiples liaisons de langage, notamment Python, R, Scala et C++.

Framework d'apprentissage automatique open source pour tous