Créer, perfectionner et partager ses modèles IA. Oui, toutes ces fonctionnalités existent sur une seule et même plateforme. Hugging face est désormais à la portée de tous les utilisateurs. Comme quoi, l’IA a tendance à être de plus en plus accessible.
Auparavant, la création d’un modèle IA est réservée aux grandes entreprises high-tech. Ces dernières disposent des technologies nécessaires pour créer le meilleur outil possible. Mais avec Hugging face, tous les utilisateurs peuvent créer ses propres intelligences artificielles. Basée sur la manipulation du Machine Learning, cette plateforme généralise l’utilisation de l’IA. Création, perfectionnement, partage, etc. Partez à la découverte de Hugging face.
Hugging Face, la plateforme tout-en-un pour les utilisateurs
Une plateforme complète de Machine Learning. Cette phrase résume parfaitement l’engagement d’Hugging Face. Afin de généraliser l’utilisation de l’IA, les créateurs de cette plateforme ont voulu instaurer un environnement de partage. Actuellement, Hugging Face est une véritable communauté de professionnels, mais de débutants dans le secteur de la high-tech.
La plateforme dispose de plusieurs fonctionnalités pour faciliter la création d’IA basée sur le Machine Learning. Ici, l’objectif est de simplifier le développement d’applications . Hugging Face met alors plusieurs modèles, et une base de données massive pour les utilisateurs. Certains développeurs peuvent aussi téléverser leurs œuvres pour aider les autres.
Grâce à sa bibliothèque Transformers Python, les utilisateurs peuvent former leur modèle de Machine Learning en toute facilité. Cette fonctionnalité permet d’héberger différents types de projets sur la plateforme. De ce fait, il est plus facile de rassembler toutes les tâches dans une seule et même interface.
Focus sur l’histoire de la plateforme
Comme les géants de l’intelligence artificielle, Hugging Face a été fondé à partir des idées des spécialistes du secteur. En 2016, Clément Delangue et Thomas Wolf ont décidé de créer un chatbot. Ces entrepreneurs français ont ensuite changé leur approche. En effet, une plateforme de Machine Learning était la plus demandée par le public. C’est ainsi que Hugging Face est né.
Après quelques mois, l’entreprise commençait à intéresser les investisseurs. Google, Nvidia, et Amazon ont tous placé des fonds considérables pour accélérer le développement de l’entreprise. En tout, les dirigeants de Hugging face ont levé plus de 200 millions de dollars.
Plusieurs sociétés utilisent déjà les modèles open source de Hugging Face. On peut citer Renault, le géant de l’automobile français.
« Nous permettons à plus de 20 000 start-up, organisation à but non lucratif, ou entreprises de se lancer dans l’IA », affirme Clément Delangue.

À l’heure actuelle, cette plateforme de Machine Learning est valorisée à 4,5 milliards de dollars en bourse. Elle se place non loin des mastodontes comme OpenAI ou Anthropic. Toutefois, il reste encore un long chemin à parcourir pour devancer ces géants de l’IA.
Toutefois, les fondateurs de Hugging Face sont optimistes. Ils envisagent de récolter des fonds pour la plateforme. Après tout, cette dernière facilite considérablement le développement des futurs modèles IA.
« On aurait pu lever deux ou trois fois, compte tenu de la demande » explique les spécialistes de Hugging Face.
Quelles sont les fonctionnalités de Hugging Face ?
Bibliothèque Python
En tout, Hugging Face dispose de 4 bibliothèques Python. Ces espaces ont toutes leurs propres particularités. L’utilisateur doit alors choisir celle qui répond le mieux à ses attentes.
Transformers
Transformers est la fonctionnalité la plus utilisée par les développeurs sur Hugging Face. Elle permet d’entraîner les modèles de Machine Learning et NLP (Natural Language Processing) en toute simplicité. Cependant, ces projets doivent se baser sur le langage de Programmation Python. Transformers a alors des fonctionnalités spécifiques, comme l’extraction de données, la génération de texte, etc.
Accelerate
Hugging Face a aussi la bibliothèque Accelerate. Cette dernière se concentre plutôt sur le débogage du modèle de Machine Learning en question. Elle dispose aussi d’un outil CLI. Les utilisateurs peuvent alors configurer, entraîner, et ensuite lancer leurs scripts.
Datasets & Tokanizers
Les bibliothèques Datasets et Tokanizers sont aussi des incontournables sur Hugging Face. Elles permettent de diversifier les données NLP, ainsi que les langues utilisées pour générer des modèles ML.
Chatbot
Fidèle à ses débuts, Hugging Face a gardé sa fonctionnalité Chatbot. Les utilisateurs peuvent alors interagir avec l’IA de la plateforme. C’est comme sur ChatGPT, mais avec une précision technique.
Les développeurs de Hugging Face ont utilisé un modèle NLP, qui n’est autre que le Hierarchical Multi-Task Learning. Cette IA exploite alors une base de données axées sur la création de modèles d’intelligence artificielle. En cas de difficulté, les utilisateurs peuvent demander de l’aide à cette IA.
BLOOM
C’est la fonctionnalité d’IA générative de texte de Hugging Face. Avec plus de 46 langues dans sa base de données, les utilisateurs peuvent l’exploiter pour compléter leurs écrits. La performance de cette IA repose sur ses 100 milliards de paramètres. Par ailleurs, la fonctionnalité BLOOM a aussi 13 langages de programmation dans son compteur.
Pourquoi utiliser Hugging Face ?
Création de prototypes
Le prototypage figure parmi les avantages majeurs de Hugging Face. Les développeurs peuvent créer un prototype d’application sur la plateforme. Ils peuvent ensuite le tester et ajuster les lacunes au fil du temps. Cependant, ce prototypage ne concerne que les applications basées sur le NLP ou le ML.
Accessibilité
Même les débutants dans la création de modèles IA peuvent utiliser cette plateforme. En effet, Hugging Face fournit plusieurs éléments pour faciliter cette tâche. Modèles préentraînés, API, scripts, ligne de code, etc. Il suffit de les assembler pour avoir le meilleur rendu possible.
Intégration de frameworks
La bibliothèque Transformers de Hugging Face permet d’intégrer plusieurs frameworks Machine Learning à d’autres outils tels que TensorFlow.
Économique et écologique
Les modèles pré entraînés dans la bibliothèque de Hugging Face sont en open source. Les utilisateurs peuvent les manipuler pour développer leurs applications.
Par ailleurs, cette plateforme permet aussi de résoudre les problèmes énergétiques liés au développement d’un modèle IA.
Échanges entre développeurs

Hugging Face n’est pas une simple plateforme. C’est un véritable lieu d’échange entre les développeurs. Les plus expérimentés hébergent leurs œuvres sur Hugging Face. Les débutants peuvent s’en inspirer. De plus, il existe plusieurs documents, et des tutoriels sur la plateforme. C’est alors une communauté solide pour innover le monde de l’intelligence artificielle.
Premiers pas sur Hugging Face : le guide pratique
Comme tous les outils IA, un navigateur est nécessaire pour utiliser Hugging Face. Commencez par créer un compte afin de générer votre premier modèle d’intelligence artificielle. Si vous êtes un connaisseur dans le domaine de la high-tech, vous pourrez utiliser Google Colab. Ce navigateur permet d’écrire des lignes de code Python et de les exécuter sans passer par un autre outil.
Installez ensuite les différentes bibliothèques Python, comme Transformers. Il existe quelques invites commandes pour compléter cette étape. Si vous avez des difficultés, vous pourrez toujours consulter les différents tutoriels sur la plateforme.
Pour la bibliothèque transformers : !pip install transformers
Pour Pytorch : !pip install torch
N’hésitez pas à échanger avec les autres utilisateurs pour accélérer votre familiarisation avec Hugging Face. Un forum de discussion est à votre disposition. D’autre part, vous pourrez utiliser le blog communautaire, et même Discord.
N’oubliez pas que Hugging Face a aussi plusieurs formations en NLP. Ces opportunités sont surtout destinées aux utilisateurs débutants, qui veulent en savoir davantage sur ce modèle IA spécifique. Ces séances sont gratuites pour les intéressés.
Concernant les abonnements
Hugging Face est avant tout une plateforme gratuite. Avec ce forfait, l’utilisateur aura accès aux fonctionnalités de base de l’outil. Toutefois, il y a des abonnements payants. Le compte Pro est alors à 9 dollars par mois. L’utilisateur aura des notifications sur les mises à jour. Ce n’est pas tout, car il aura aussi un outil de gestion de données très efficace. D’autres forfaits sont accessibles, comme ceux destinés aux entreprises. Toutes ces informations sont disponibles sur le site officiel de Hugging Face.
L’avenir de Hugging Face
Cette plateforme de Machine Learning n’en est qu’à ses débuts. Toutefois, son ascension est fulgurante depuis sa création. D’ici quelques années, elle figurera parmi les mastodontes de l’intelligence artificielle.
Les investissements se sont multipliés au fil des années. Un an après le lancement de plateforme, les fondateurs ont réussi à lever plus de 1,2 million de dollars. En 2018, ils ont obtenu plus de 4 millions d’investissements, 15 millions en 2019, et environ 140 millions en 2021.
Meta, Google, Microsoft, et Intel utilisent la plateforme de Hugging Face. Cette réputation en dit long sur la performance qu’affiche cette référence du Machine Learning.
Depuis le mois de février 2023, les fondateurs ont bouclé une collaboration avec Amazon Web Service. Le but était de promouvoir le Machine Learning chez les développeurs juniors.
« Accélérer la disponibilité des modèles nouvelle génération de Machine Learning, en les rendant plus accessibles à la communauté et en aidant les développeurs à obtenir de meilleures performances à moindre coût » explique les deux entités lors de la signature du contrat.
L’année 2024 illustre encore l’émergence de cette entreprise française. Les développeurs vont installer plusieurs améliorations pour le bien des utilisateurs. Intégration de modèles d’images, de vidéo, etc. Huggging Face est une plateforme multimodale.
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