La version 2.16 de TensorFlow vient d’être publiée, marquant une évolution significative avec plusieurs améliorations majeures, certaines héritées de la version 2.15. Parmi les principales nouveautés, on note l’adoption de Clang 17 comme compilateur par défaut pour générer les wheels CPU de TensorFlow sur Windows, remplaçant progressivement MSVC, bien que ce dernier reste utilisable pour les constructions personnalisées. Cette transition, pilotée par Intel dans le cadre du programme 3P Official Build, vise à optimiser les performances et la stabilité, tout en maintenant la compatibilité avec les environnements existants.
Un changement structurant concerne Keras 3, qui devient la version par défaut dans TensorFlow 2.16, introduisant une architecture multi-backend plus flexible et moderne. Les utilisateurs devront adapter leurs scripts pour tirer parti des nouvelles fonctionnalités, documentées sur le site officiel [keras.io](https://keras.io/keras_3/). Pour ceux souhaitant conserver Keras 2, une solution de compatibilité est proposée via le package `tf-keras` (installable via `pip install tf-keras~=2.16`), couplée à une variable d’environnement (`TF_USE_LEGACY_KERAS=1`) à définir avant l’import de TensorFlow. Cette variable force l’utilisation de l’ancienne API, mais s’applique globalement à l’ensemble du runtime Python.
Par ailleurs, cette mise à jour marque la fin de l’API `tf.estimator`, supprimée définitivement au profit d’alternatives plus modernes comme Keras ou des solutions personnalisées. Les projets dépendant de cette API devront migrer vers des versions antérieures de TensorFlow (2.15 ou inférieure) ou réécrire leur code. Une autre modification notable touche les utilisateurs de macOS avec puces Apple Silicon : le package dédié `tensorflow-macos` n’est plus maintenu, et les futures mises à jour seront intégrées directement dans le package principal `tensorflow`, accessible via la commande standard `pip install tensorflow`. Cette unification simplifie la gestion des dépendances tout en garantissant une meilleure cohérence entre les plateformes.
Enfin, TensorFlow 2.16 introduit le support officiel de Python 3.12, élargissant ainsi la compatibilité avec les dernières versions du langage. Les notes de publication complètes, incluant les corrections de bugs et optimisations mineures, sont disponibles sur [GitHub](https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/r2.16/RELEASE.md). À noter que les annonces futures concernant Keras 3 et son écosystème multi-backend seront désormais centralisées sur [keras.io](https://keras.io), marquant une séparation plus nette entre les développements spécifiques à Keras et ceux de TensorFlow.