--- description: Keras : qu'en pensent les utilisateurs ? Lisez les avis clients sur Keras, consultez les prix, tarifs, abonnements et découvrez ses fonctionnalités. image: https://gdm-localsites-assets-gfprod.imgix.net/images/capterra/og_logo-e5a8c001ed0bd1bb922639230fcea71a.png?auto=format%2Cenhance%2Ccompress title: Keras - Avis, notes, prix et abonnements - Capterra France 2026 --- Breadcrumb: [Accueil](/) > [Logiciels de deep learning](/directory/31104/deep-learning/software) > [Keras](/software/171047/keras) # Keras Canonical: https://www.capterra.fr/software/171047/keras Page : 1/3\ Suivant: [Page suivante](https://www.capterra.fr/software/171047/keras?page=2) > Bibliothèque de réseau de neurones open source, écrite en Python, qui prend en charge à la fois les réseaux récurrents et les réseaux convolutifs. > > Conclusion : 40 utilisateurs lui ont donné la note de **4.6/5**. Figure au meilleur classement pour **Probabilité de recommander le produit**. ----- ## Statistiques et notes | Métrique | Notation | En détail | | **Note globale** | **4.6/5** | 40 Avis | | Simplicité d’utilisation | 4.5/5 | D'après l'ensemble des avis | | Support client | 4.2/5 | D'après l'ensemble des avis | | Rapport qualité-prix | 4.5/5 | D'après l'ensemble des avis | | Fonctionnalités | 4.3/5 | D'après l'ensemble des avis | | Pourcentage de recommandation | 90% | (9/10 Probabilité de recommander le produit) | ## À propos de l'éditeur - **Société**: Keras ## Contexte commercial - **Public cible**: Auto-entrepreneur, 2–10, 11–50, 51–200, 201–500, 1 001–5 000, 5 001–10 000, 10 000+ - **Déploiement et plateformes**: Cloud, SaaS, web, Android (mobile), iPhone (mobile), iPad (mobile) - **Langues**: anglais - **Pays disponibles**: États-Unis ## Fonctionnalités - API - Artificial Neural Networks - Modèle de formation - Visualisation ## Category - [Logiciels de deep learning](https://www.capterra.fr/directory/31104/deep-learning/software) ## Logiciels similaires 1. [Anaconda](https://www.capterra.fr/software/191760/anaconda) — 4.6/5 (86 reviews) 2. [NVIDIA GPU Cloud (NGC)](https://www.capterra.fr/software/171055/digits) — 4.5/5 (25 reviews) 3. [h2o](https://www.capterra.fr/software/158760/h2o) — 4.6/5 (10 reviews) 4. [Valohai](https://www.capterra.fr/software/179657/valohai) — 4.8/5 (8 reviews) 5. [Prime AI](https://www.capterra.fr/software/197586/prime-ai) — 4.8/5 (20 reviews) ## Avis ### "Excellent cadre d'apprentissage en profondeur" — 4.0/5 > **Boluwatife** | *16 juillet 2019* | Banque | Taux de recommandation : 8.0/10 > > **Avantages**: Ce que j'aime le plus dans Keras, ce sont ses fonctions wrapper, je l'utilise pour effectuer Gridsearch en utilisant scikitlearn et c'est incroyable car je ne peux pas le faire sur d'autres frameworks. Keras a également une bonne page de documentation avec de nombreuses architectures CNN pré-entraînées pour les solutions de classification d'images. > > **Inconvénients**: Il n’y a rien à redire sur ce framework pour l’instant. > > j'utilise Keras pour la classification d'images en utilisant ses architectures pré-entraînées, en particulier les architectures Resnet. ----- ### "Keras pour l'apprentissage en profondeur" — 5.0/5 > **Youssef** | *27 mai 2022* | Logiciels | Taux de recommandation : 9.0/10 > > **Avantages**: facile à utiliser, grandes communautés et support > > **Inconvénients**: keras possède de nombreuses méthodes et fonctions prédéfinies mais il est difficile d'intégrer une classe personnalisée. > > J'ai réalisé de nombreux projets d'apprentissage en profondeur en utilisant Keras, c'est vraiment utile ----- ### "Projet Keras pour l'école" — 3.0/5 > **Utilisateur vérifié** | *12 avril 2019* | Enseignement supérieur | Taux de recommandation : 6.0/10 > > **Avantages**: J'ai utilisé cette bibliothèque à plusieurs reprises au cours du semestre pour résoudre mes devoirs et projets de cours d'apprentissage en profondeur. Par rapport au flux tenseur, c'était plus facile à utiliser pour moi > > **Inconvénients**: Il n’était pas encore facile à utiliser et bien documenté avec des exemples ----- ### "Ce dont vous avez absolument besoin pour démarrer vos expériences d'apprentissage en profondeur" — 5.0/5 > **Waleed** | *25 juillet 2019* | Gestion de l'enseignement | Taux de recommandation : 10.0/10 > > **Avantages**: Keras est la seule plate-forme qui fonctionne au-dessus des backends les plus populaires tels que TensorFlow, pyTorch et Microsoft Cogntitive Toolkit. Cela donne une grande flexibilité aux chercheurs pour essayer leur architecture réseau avec des changements minimes dans les multiples bibliothèques mentionnées. La modularité de séquençage est ce qui vous permet de créer un réseau sophistiqué avec une meilleure lisibilité du code. > > **Inconvénients**: Si vous rencontrez une erreur, il est difficile d'être débogué. > > Je le recommanderais sans aucun doute comme l'étape la plus rapide pour commencer à tester votre modèle. ----- ### "Un changement radical dans l'apprentissage profond" — 4.0/5 > **Dvock** | *21 juin 2023* | Services et technologies de l'information | Taux de recommandation : 9.0/10 > > **Avantages**: L'une des fonctionnalités les plus remarquables de Keras est son API conviviale et intuitive. Son abstraction de haut niveau simplifie considérablement la création et l'expérimentation de réseaux de neurones. Keras offre une expérience intuitive et performante, me permettant de me concentrer sur les aspects clés de mes modèles plutôt que de me laisser submerger par des détails d'implémentation de bas niveau. La polyvalence de Keras est un autre atout majeur. Il prend en charge les calculs CPU et GPU, ce qui le rend adaptable à divers environnements informatiques. De plus, Keras s'intègre parfaitement aux backends d'apprentissage profond les plus répandus, tels que TensorFlow et Theano, donnant accès à une vaste collection de modèles pré-entraînés et à des fonctionnalités avancées. > > **Inconvénients**: Le seul problème est le manque de flexibilité : Keras privilégie la simplicité d'utilisation et l'abstraction, ce qui peut parfois se faire au détriment de la flexibilité. Pour les chercheurs ou les praticiens qui ont besoin d'un contrôle précis sur chaque aspect de leurs modèles, Keras peut paraître restrictif. Certaines options de personnalisation avancées et opérations de bas niveau peuvent être moins facilement accessibles via l'API de haut niveau. > > De manière générale, Keras s'est imposé comme une bibliothèque d'apprentissage profond de référence pour moi, débutant. Son API conviviale, sa polyvalence, sa documentation complète, le soutien solide de sa communauté, l'optimisation des performances et sa modularité en font un choix de premier ordre dans le domaine de l'apprentissage profond. ----- Page : 1/3\ Suivant: [Page suivante](https://www.capterra.fr/software/171047/keras?page=2) ## Liens - [Afficher sur Capterra](https://www.capterra.fr/software/171047/keras) ## Cette page est disponible dans les langues suivantes. | Langue | URL | | de | | | de-AT | | | de-CH | | | en | | | en-AE | | | en-AU | | | en-CA | | | en-GB | | | en-IE | | | en-IL | | | en-IN | | | en-NZ | | | en-SG | | | en-ZA | | | es | | | es-AR | | | es-CL | | | es-CO | | | es-CR | | | es-DO | | | es-EC | | | es-MX | | | es-PA | | | es-PE | | | fr | | | fr-BE | | | fr-CA | | | fr-LU | | | it | | | nl | | | nl-BE | | | pt | | | pt-PT | | ----- ## Données structurées