Découvrez Hugging Face, licorne de l'IA

Dernière mise à jour : 13 Janvier 2023

Découvrez Hugging Face, licorne de l'IA
Après des semaines de dur labeur à intégrer Hugging Face à notre plateforme OuterSpace AI, nous sommes ravis de vous présenter cette référence incontournable dans le domaine du traitement automatique du langage naturel (NLP). Cette intégration renforce notre engagement à vous offrir les meilleures technologies d'IA du marché.

Une licorne à l’accent Frenchy

Hugging Face est une entreprise de renommée mondiale spécialisée dans le traitement du langage naturel (NLP) et de vision par ordinateur. Fondée en 2016 à Paris, en France, l’entreprise a connu un succès croissant grâce à sa bibliothèque de transformers qui facilite l’entraînement, l’évaluation et l’utilisation de modèles de NLP tels que BERT, GPT, et autres.

En 2022, Hugging Face a levé 100 millions de dollars lors d’une série de financement de série C, permettant à l’entreprise de poursuivre son développement et de renforcer son équipe de R&D.

Aujourd’hui, Hugging Face compte plus de 200 employés et a des bureaux à Paris et à New York. L’entreprise, valorisée deux milliards de dollars, propose des offres Pro et Entreprise payantes qui supportent le SaaS et le déploiement on-premise.

Les transformers: une révolution dans le traitement du langage naturel

La bibliothèque de transformers de Hugging Face, écrite en Python, est l’un de ses principaux atouts et a contribué à sa croissance rapide. Elle permet aux développeurs et aux data scientists de facilement entraîner, évaluer et utiliser des modèles de NLP de dernière génération, comme BERT et GPT.

En plus de la bibliothèque de transformers, Hugging Face propose également des modèles et des outils pour d’autres tâches de NLP, notamment la génération de texte, la reconnaissance de la parole, la traduction et l’analyse de sentiments. Les modèles de vision par ordinateur pré-entraînés de Hugging Face sont également un atout majeur pour les entreprises qui cherchent à intégrer l’IA dans leurs applications.

Ce qui distingue Hugging Face des autres acteurs du marché est son engagement en faveur de l’open-source. Tous les modèles et outils de l’entreprise sont disponibles sous ces termes, ce qui favorise la collaboration et la transparence dans le domaine de l’apprentissage automatique. Les data scientists peuvent ainsi partager leurs travaux et bénéficier des contributions de la communauté.

Hugging Face propose également des outils pour faciliter le déploiement de modèles et permet aux entreprises d’intégrer facilement leurs modèles entraînés dans des applications Web, mobiles ou d’autres systèmes. Les fonctionnalités de gestion et de surveillance des usages de ces modèles une fois déployés constituent un atout supplémentaire pour ceux qui cherchent à suivre les performances de leurs modèles et détecter d’éventuels problèmes.

Pourquoi les Data Scientists doivent-ils s’intéresser à Hugging Face ?

En tant que Data Scientist, la recherche d’une plateforme de qualité pour réaliser vos tâches de traitement automatique du langage naturel (NLP) peut s’avérer cruciale. Hugging Face est une option de choix grâce à sa bibliothèque de transformers adaptée à l’entraînement, l’évaluation et l’utilisation de modèles NLP. En plus de cela, Hugging Face propose des jeux de données ouverts et des outils de déploiement pour faciliter l’intégration de ces modèles dans des applications.

Le fait que tous les modèles et outils de Hugging Face soient open source encourage la collaboration et la transparence dans le domaine de l’apprentissage automatique. Les data scientists peuvent ainsi partager leurs travaux et bénéficier des contributions de la communauté. En outre, la dernière levée de fonds de l’entreprise témoigne de sa solide position sur le marché. Enfin, et surtout, l’intégration avec OuterSpace AI vous permet de mettre en évidence vos contributions à la communauté Hugging Face.

N’hésitez pas à tester Hugging Face sans oublier de rejoindre la communauté OuterSpace AI et ainsi découvrir nos dernières innovations.