qu'est-ce que keras ?

Keras est une bibliothèque open source en Python qui permet de construire, entraîner et évaluer des réseaux de neurones profonds (c’est‑à‑dire des modèles d’apprentissage profond – deep learning) de manière simple et intuitive.

Elle fonctionne comme une interface de haut niveau pour travailler avec des moteurs de calcul (backends) comme TensorFlow, PyTorch ou JAX, ce qui facilite l’expérimentation et la création de modèles complexes sans se perdre dans les détails techniques.

histoire de keras

Keras a été créé en 2015 par François Chollet, ingénieur chez Google, pour répondre à un besoin simple : permettre aux chercheurs et développeurs de prototyper rapidement des réseaux de neurones sans se perdre dans la complexité des frameworks existants comme Theano ou TensorFlow. Son nom, inspiré du mot grec “κερας” (“corne”), reflète l’idée de réseaux ramifiés et puissants, et sa philosophie a toujours été de rendre le deep learning accessible et lisible, même pour les débutants.

Très vite, Keras a évolué pour supporter différents moteurs de calcul, notamment TensorFlow, et en 2017 il est devenu l’API de haut niveau officielle de TensorFlow. Depuis, avec les versions récentes comme Keras 3, la bibliothèque est multi-backend, flexible et optimisée pour la performance, et elle est utilisée dans le monde entier pour des applications allant de la vision par ordinateur à la traduction automatique ou la robotique.

dans la pratique

Keras est utilisé pour créer des modèles de deep learning dans de nombreux domaines :

• Vision par ordinateur (classification, détection d’objets),
  
  
• Traitement du langage naturel (analyse de sentiments, traduction),
  
  
• Prédiction de séries temporelles,
  
  
• Robotique, systèmes autonomes, etc.
  Et tout cela en restant accessible même pour ceux qui débutent en intelligence artificielle.

pourquoi keras est utile ?

Keras est particulièrement apprécié car il :

• Simplifie la construction de modèles : en quelques lignes de code, tu peux définir des réseaux de neurones (ex. : réseaux convolutifs, récurrents, etc.).
  
  
• Permet des expérimentations rapides : sa syntaxe claire est idéale pour tester des idées et prototyper des architectures très vite.
  
  
• Est modulaire et extensible : il est facile d’ajouter des couches personnalisées, des fonctions de perte ou des métriques adaptées à ton projet.
  
  
• Supporte plusieurs backends : grâce à cela, tu peux utiliser les meilleures performances ou fonctionnalités selon l’environnement (TensorFlow, PyTorch, JAX…) dès la version 3 de Keras.

Pour aller plus loin...

Si Keras vous a donné envie de plonger dans le deep learning, vous pouvez continuer votre apprentissage en explorant des sujets comme:
– la vision par ordinateur avec des réseaux convolutifs (CNN),
– le traitement du langage naturel avec des réseaux récurrents (RNN) et les Transformers,
– l’optimisation de modèles et le déploiement dans des environnements de production.

Et si vous souhaitez mettre vos compétences en pratique tout en continuant à apprendre, l’Alternance en Data Engineer est une excellente porte d’entrée. Elle vous permet de travailler sur de vraies bases de données, des pipelines de données et des projets IA, tout en poursuivant votre formation sur des bibliothèques comme Keras et TensorFlow. C’est un moyen concret de conjuguer théorie et expérience professionnelle, et de vous préparer à une carrière dans l’IA et la data.