Les meilleurs outils pour développer des applications mobiles dotées d’intelligence artificielle

Les applications mobiles dotées d’intelligence artificielle peuvent analyser le comportement des utilisateurs, faire des prédictions, automatiser des tâches et offrir des expériences personnalisées, ce qui les rend de plus en plus populaires dans divers secteurs d’activité. Pour aider les développeurs à exploiter la puissance de l’intelligence artificielle dans le développement d’applications mobiles, il existe de nombreux outils qui simplifient l’intégration des capacités d’intelligence artificielle. Voici les 10 meilleurs outils pour développer des applications mobiles basées sur l’intelligence artificielle.

TensorFlow Lite

TensorFlow Lite est une version réduite du framework TensorFlow de Google. Cette version de TensorFlow est destinée à être utilisée sur des appareils mobiles et embarqués. Un tel outil permet aux développeurs d’appareils mobiles d’exécuter des modèles d’apprentissage automatique avec des binaires de petite taille et un faible délai, puisqu’ils ne l’utilisent qu’avec leurs appareils. L’un des principaux cadres d’intelligence artificielle sur lesquels ils se concentrent est TensorFlow Lite, qui leur permet de développer diverses applications telles que la reconnaissance d’images, la détection d’objets et le traitement du langage naturel. Cette méthode est particulièrement utile pour déployer des modèles d’intelligence artificielle sur les appareils Android et iOS, ce qui permet aux développeurs de créer des applications d’intelligence artificielle capables d’effectuer des tâches telles que la reconnaissance d’images à temps et la traduction linguistique sans avoir recours à des services en nuage.

Core ML

Core ML est un cadre d’apprentissage automatique d’Apple qui permet aux développeurs d’intégrer des modèles d’apprentissage automatique aux applications iOS. Vous pouvez bénéficier d’une variété de types de modèles, y compris l’apprentissage profond, les ensembles d’arbres et les machines à vecteurs de support. Core ML est le meilleur pour les performances sur l’appareil, ce qui signifie qu’il sera plus rapide et plus efficace lors de l’exécution des tâches d’intelligence artificielle sans perturber l’expérience de l’utilisateur. Avec Core ML, les développeurs peuvent non seulement offrir aux utilisateurs la possibilité d’utiliser l’intelligence artificielle sur leurs appareils mobiles iOS, comme l’analyse d’images, le traitement du langage et les systèmes de recommandation, mais aussi garantir leur vie privée en envoyant des données uniquement à l’appareil.

Microsoft Azure Cognitive Services

Microsoft Azure Cognitive Services fournit une assistance sous la forme d’un ensemble d’API et d’outils que les développeurs peuvent utiliser pour le développement d’applications d’intelligence artificielle sans connaissances approfondies de l’apprentissage automatique. Ces services sont la reconnaissance de la vision, l’identification des sons, le traitement du langage naturel et les capacités de prise de décision. Les développeurs d’applications peuvent tirer profit des modèles d’intelligence artificielle, car leur construction ne leur coûte ni temps ni argent. Au lieu de cela, ils peuvent opter pour la détection des visages ou l’analyse des sentiments et les interfaces vocales en fonction du modèle d’intelligence artificielle particulier. En outre, Azure Cognitive Services peut également s’intégrer étroitement à d’autres services Azure dans le nuage, ce qui en fait un outil très puissant pour le développement d’applications mobiles d’intelligence artificielle évolutives.

IBM Watson

IBM Watson fournit des outils d’intelligence artificielle et des API que les développeurs peuvent utiliser pour créer des applications mobiles basées sur l’intelligence artificielle. La compréhension du langage naturel, la conversion de la parole en texte, la reconnaissance visuelle et la création de chatbots sont quelques-unes des capacités de Watson. Grâce à ces outils, les développeurs peuvent mettre au point des applications qui comprennent les utilisateurs et interagissent avec eux de manière naturelle, que ce soit par commande vocale, saisie de texte ou reconnaissance d’images. La plateforme IBM Watson comprend également des outils d’analyse et d’information performants, permettant aux développeurs d’améliorer continuellement leurs applications en fonction des interactions avec les utilisateurs et de leur retour d’information.

Dialogflow

Dialogflow est un outil de service de Google dont l’objectif est le développement de chatbots et d’applications vocales capables de communiquer avec l’utilisateur par le biais d’interfaces conversationnelles. Ainsi, l’application Dialogflow applique le traitement du langage naturel pour faire voler les questions de l’utilisateur qui s’exprime, et y réagir de manière significative. De plus, les développeurs peuvent utiliser cet outil flexible sur différentes plateformes, telles que Google Assistant, Amazon Alexa et Facebook Messenger, ce qui en fait un bon outil pour les développeurs qui souhaitent ajouter des interfaces conversationnelles basées sur l’intelligence artificielle à leurs applications mobiles.

Keras

Keras est une bibliothèque de réseaux neuronaux gratuite qui a été créée avec l’aide de Python et qui est construite au-dessus de TensorFlow. Elle est conçue de manière à être facilement compréhensible et modulaire, de sorte que l’approche est particulièrement attrayante pour les développeurs qui commencent à se familiariser avec l’intelligence artificielle et l’apprentissage profond. En utilisant Keras, il n’est pas difficile de développer et d’entraîner des réseaux neuronaux, et les développeurs peuvent utiliser ce temps pour prototyper rapidement des modèles d’intelligence artificielle pour les applications mobiles. Avec Keras, les développeurs peuvent créer des fonctions d’intelligence artificielle telles que la classification d’images, la détection d’objets et les moteurs de recommandation qui peuvent être insérés dans les applications mobiles.

ML Kit

ML Kit est un outil Google avancé spécialement conçu pour les appareils mobiles. Il comprend des API préconçues qui peuvent être facilement mises en œuvre dans les applications Android et iOS. ML Kit permet des fonctions telles que l’étiquetage d’images, la reconnaissance de texte, la détection de visages et la lecture de codes-barres. En outre, il fournit des outils qui peuvent aider les développeurs à déployer des modèles personnalisés directement dans leurs applications. Ainsi, avec ML Kit, les développeurs peuvent mettre au point des applications mobiles intelligentes qui exécutent une variété de tâches compliquées tout en assurant une performance de haute qualité et l’engagement de l’utilisateur.

Theano

Theano est un paquetage Python, qui est un puissant utilitaire vous permettant de décrire, d’optimiser et d’évaluer les expressions mathématiques qui incluent des tableaux de plusieurs dimensions. Theano est à l’origine un outil pour l’apprentissage profond, mais c’est aussi une bonne option pour les développeurs d’applications mobiles qui préfèrent d’autres projets liés à l’intelligence artificielle.

En outre, il est très efficace, ce qui permet aux développeurs de créer des réseaux neuronaux et de les intégrer dans des applications mobiles. Entre-temps, Theano a perdu sa popularité au profit d’autres frameworks concurrents tels que TensorFlow et PyTorch, mais il reste un outil intéressant pour les développeurs qui travaillent avec des modèles d’intelligence artificielle sur des appareils mobiles.

Amazon Lex

Amazon Lex, une technologie permettant de créer des interfaces conversationnelles basées sur la parole et le texte, est intégrée dans les applications mobiles. Elle utilise les techniques d’apprentissage profond de pointe qui sont à la base du système Amazon Alexa, fournissant ainsi aux développeurs les outils nécessaires pour créer des chatbots et des applications vocales avancés. Lex permet à l’utilisateur d’interagir avec les applications mobiles par le biais d’une conversation, qui prend en charge la compréhension du langage naturel. Il peut également être intégré à d’autres services AWS, ce qui en fait une puissante plateforme de développement d’intelligence artificielle pour les applications mobiles qui peuvent utiliser le cloud pour évoluer et être performantes.

OpenCV

OpenCV (Open-Source Computer Vision Library) est une bibliothèque logicielle créée par la communauté open-source et utilisée pour la vision par ordinateur et l’apprentissage automatique. Elle contient plus de 2 500 algorithmes optimisés qui peuvent être utilisés pour des tâches de vision par ordinateur en temps réel telles que le traitement d’images, la détection d’objets et la reconnaissance faciale. La compatibilité d’OpenCV avec les plateformes mobiles permet aux développeurs d’incorporer dans les applications mobiles qu’ils créent des fonctions avancées de vision par ordinateur alimentées par l’intelligence artificielle. Qu’il s’agisse de réalité augmentée, d’analyse d’images ou d’authentification biométrique, OpenCV est un outil polyvalent pour le développement d’applications mobiles en intelligence artificielle.

En conclusion

L’incorporation de l’intelligence artificielle dans le développement d’applications mobiles n’est plus une chose du futur, c’est plutôt une chose du présent. Ces instruments sont conçus pour permettre aux développeurs de concevoir et de mettre en œuvre différentes applications mobiles basées sur l’intelligence artificielle qui peuvent offrir des rencontres personnalisées, automatiser des tâches et également cumuler et interpréter des données en temps réel. Les progrès de l’intelligence artificielle entraînant de nombreuses transformations des applications dans divers domaines, l’éventail des fonctionnalités de ces appareils va s’élargir. Que vous soyez un développeur expérimenté ou un novice, l’utilisation de ces outils d’intelligence artificielle sera un élément vital qui vous permettra de rester en tête de votre marché d’applications mobiles grâce à des développements d’applications mobiles qui évoluent rapidement.