PyTorch vs TensorFlow : La bataille ultime des frameworks 2025

Résumé

PyTorch a remporté la guerre de la recherche et est maintenant le choix par défaut pour la plupart des nouveaux projets d’IA. TensorFlow reste solidement ancré dans les environnements de production d’entreprise hérités.

Comparaison des spécifications

CaractéristiquePyTorchTensorFlow
Soutien principalMeta AIGoogle
Courbe d’apprentissageSteep mais logiqueSteep et complexe
Graphique dynamiqueNatifPris en charge (Exécution zélée)
Utilisation dans l’industrieRecherche & StartupsEntreprise & Mobile

PyTorch

Avantages

  • ✅ Sensation pythonique
  • ✅ Débogage plus facile
  • ✅ Dominant dans les articles de recherche

Inconvénients

  • ❌ Déploiement mobile plus difficile
  • ❌ Écosystème plus petit que TF
  • ❌ Outils de service moins mûrs

TensorFlow

Avantages

  • ✅ Prêt pour la production (TFX)
  • ✅ Versions JS et Lite
  • ✅ Massif soutien d’entreprise

Inconvénients

  • ❌ Beaucoup de code inutile
  • ❌ Changements d’API confus (v1 vs v2)
  • ❌ Prototypage plus lent

Verdict

PyTorch a remporté la guerre de la recherche et est maintenant le choix par défaut pour la plupart des nouveaux projets d’IA. TensorFlow reste solidement ancré dans les environnements de production d’entreprise hérités.

Mis à jour : février 2026