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COMPRÉHENSION DES PROCESSUS

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OPTIMISATION DES PROCESSUS

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Toutes les solutions par industrie

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Explorez

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Actualités

ABBYY enrichit sa bibliothèque Open Source NeoML

22 juin 2021
  • NeoML offre des performances accrues de 50 % par rapport aux bibliothèques Open Source de Machine Learning existantes.1
  • Le langage de programmation Python, plus simple à appréhender, est désormais compatible avec NeoML, en plus de C++, Java et Objective-C qui étaient déjà pris en charge.

ABBYY, multinationale spécialisée dans l’intelligence digitale, étend les capacités de NeoML, sa bibliothèque de développement Open Source. L’objectif est d’accompagner les développeurs dans le déploiement de nouvelles applications basées sur les technologies liées à l’IA et au Machine Learning. NeoML intègre désormais la prise en charge de Python, le langage de programmation le plus populaire pour l’IA et le Machine Learning. La nouvelle mise à jour de la bibliothèque offre des performances 5 à 10 fois supérieures ainsi que la disponibilité de plus de 20 nouvelles fonctions de Machine Learning, dont 10 nouvelles couches réseau et un algorithme d’optimisation amélioré. De plus, NeoML prend en charge la puce M1 d’Apple et les GPU Intel et le système d’exploitation Linux. Ces améliorations ouvrent les perspectives des développeurs qui peuvent ainsi créer de nouvelles applications alimentées par l’IA.

Selon une étude publiée en 2020 par CodinGame, Python se hisse au rang de Java des classements trimestriels de RedMonk et est « le langage de programmation le plus aimé ». Python est fréquemment utilisé dans les domaines de l’automatisation et du développement web par de nombreuses entreprises en forte croissance comme Google, Pinterest, Spotify ou Dropbox. Apprécia pour sa versatilité, Python est également adopté par le milieu universitaire pour former les étudiants à la programmation, aux sciences de la donnée ou au Machine Learning. L’intégration de Python devrait ainsi permettre de répondre aux besoins d’une plus ample communauté de développeurs. Par exemple, les acteurs du secteur de la santé peuvent rationaliser leurs processus administratifs, cartographier les maladies infectieuses et personnaliser les traitements médicaux ; les assureurs - calculer les primes de leurs polices.

Les améliorations apportées à la nouvelle version de NeoML offrent des performances technologiques accrues. De fait, le développement d’algorithmes classiques est 10 fois moins long qu’auparavant et celui de réseaux de neurones artificiels est plus rapide de 30 %. Plus globalement, NeoML est 50 % plus rapide par rapport aux bibliothèques Open Source de Machine Learning existantes. Optimisée pour les environnements multiplateformes, NeoML est adaptée au développement d’applications qui nécessitent une expérience utilisateur fluide et un traitement local des données. De plus, la bibliothèque Open Source d’ABBYY s’intègre parfaitement au sein des environnements Cloud.

« L’Open Source est un puissant moteur d’innovation technologique aujourd’hui. Notre collaboration avec la communauté des développeurs nous permet d’améliorer sans cesse NeoML afin de leur apporter les outils nécessaires au bon développement des technologies de demain. Les possibilités offertes par cette mise à jour conduiront, nous l’espérons, les développeurs à imaginer, créer et mettre en place des initiatives hors du commun à fort impact. Nous invitons les développeurs, scientifiques et universitaires à travers le monde à la rejoindre pour contribuer au développement de la plateforme. », indique Bruce Orcutt, Senior Vice President of Product Marketing d’ABBYY.

NeoML a été conçu comme un outil universel permettant aux entreprises de traiter et d’analyser des données dans divers formats comme le texte, l’image ou la vidéo. La plateforme prend en charge les principaux langages de programmation tels que C++, Java, Objective-C. Le réseau de neurones artificiels de NeoML prend en charge plus de 100 types de couches de développement différentes et plus de 20 algorithmes de Machine Learning dont les modèles de classification, de régression et de regroupement. NeoML est multiplateforme (Windows, Linux, macOS, iOS et Android) et optimisée pour les processeurs CPU comme GPU.

NeoML est disponible sur GitHub. La communauté NeoML se compose de développeurs répartis à travers le monde (États-Unis, Canada, Allemagne, Pays-Bas, Brésil, Chine, Inde et Corée du Sud). Les algorithmes sont également utilisés pour le développement des solutions d'ABBYY. L’entreprise offre par ailleurs un accompagnement personnalisé aux développeurs, des rapports d’analyse, des mises à jour régulières et des améliorations de performance. À l'avenir, ABBYY prévoit d'ajouter de nouveaux algorithmes et de nouvelles architectures.

  • Pour en apprendre plus sur NeoML, rendez-vous sur : https://github.com/neoml-lib/neoml.
  • Pour en apprendre plus sur les solutions d’intelligence digitale d’ABBYY, rendez-vous sur : https://www.abbyy.com/

1 Selon des tests menés par ABBYY.

À propos d’ABBYY

ABBYY permet aux entreprises d’appréhender de manière précise leurs process et contenus via sa plateforme d'intelligence digitale. Les technologies d'ABBYY équipent plus de 5 000 entreprises, dont un grand nombre figurent dans le classement Fortune 500. L’entreprise est reconnue pour ses solutions de pointe dans les domaines du Content Intelligence et du Process Intelligence qui ont pour vocation d’améliorer l'efficacité, la rentabilité et la compétitivité des entreprises ainsi que l’expérience client. ABBYY possède des bureaux dans 14 pays. Pour davantage d'informations, veuillez consulter le site https://www.abbyy.com/fr.

Contact presse :

Bianca Stupp
bianca.stupp@abbyy.com

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