Aujourd'hui, aucun projet majeur en machine learning ne peut se passer de frameworks, ces ensembles de bibliothèques prêtes à l'emploi où les algorithmes de base sont déjà optimisés pour diverses architectures. Le choix du bon framework simplifie non seulement le développement, mais détermine également le succès des projets d'intelligence artificielle. Dans cet article, des experts du laboratoire d'intelligence artificielle de l'entreprise russe «Kryptonit» examinent les frameworks de machine learning les plus pertinents en 2025, analysant les raisons de leur popularité, leurs principaux domaines d'application et les tendances de développement. L'analyse s'appuie à la fois sur leur propre expérience et sur des données provenant de sources spécialisées telles que GeeksforGeeks, Upgrad et Octal Software, afin de fournir un aperçu argumenté et impartial. L'article est divisé en deux parties : la première traite des frameworks pour l'apprentissage profond, axés sur la construction et l'entraînement de réseaux de neurones, y compris des architectures complexes comme les modèles convolutifs et les transformers. La seconde partie est consacrée aux frameworks pour le machine learning classique, utilisés pour travailler avec des modèles basés sur la régression, les arbres de décision, les méthodes d'ensemble comme le boosting, et d'autres algorithmes n'utilisant pas de réseaux de neurones profonds.