Le machine learning (ML) vous permet de booster votre application et d'ajouter des fonctionnalités pour traiter les images, le son et le texte.

Que vous soyez un développeur expérimenté ou débutant, vous pouvez ajouter des fonctionnalités de machine learning à votre application.

Offrez de nouvelles expériences utilisateur en traitant du texte, de l'audio et des vidéos en temps réel.
Effectuez des inférences en local sans envoyer de données utilisateur dans le cloud.
Vous n'avez pas besoin d'une connexion réseau ni d'exécuter un service dans le cloud.
Réduisez votre facture cloud en exécutant vos fonctionnalités de ML sur l'appareil.

Boostez votre application Android avec Gemini

Gemini API
La nouvelle API Gemini vous permet d'exécuter l'inférence de modèle sur les serveurs de Google. Vous pouvez appeler l'API depuis votre backend ou intégrer directement le nouveau SDK Google AI, un SDK client pour Android.
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Android AICore
À partir d'Android 14, Android AICore est une nouvelle fonctionnalité système qui permet d'exécuter des modèles de fondation, tels que Gemini Nano, directement sur l'appareil.
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ML prêt à l'emploi ou personnalisé ?

ML Kit fournit des solutions prêtes pour la production aux problèmes courants et ne nécessite aucune expertise en ML. Les modèles sont intégrés et optimisés pour les mobiles. ML Kit est facile à utiliser et vous permet de vous concentrer sur le développement de caractéristiques plutôt que sur l'entraînement et l'optimisation du modèle.
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Si vous souhaitez bénéficier d'un contrôle accru ou déployer vos propres modèles de ML, Android fournit une pile de ML personnalisée basée sur TensorFlow Lite et les services Google Play, qui couvre l'essentiel nécessaire au déploiement de fonctionnalités de ML hautes performances.
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SDK ML Kit: prêts à l'emploi, pour les flux utilisateur courants

ML Kit permet d'accéder à des modèles de ML prêts pour la production directement sur l'appareil. Les API ML Kit sont optimisées pour les mobiles et ne nécessitent aucune expertise en ML. Voici quelques exemples d'API ML Kit:
Détecte en temps réel sur l'appareil si un visage y figure et le nombre de visages qu'il contient.
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Reconnaissez du texte en chinois, en deanagari, en coréen, en japonais ou dans n'importe quelle langue en caractères latins.
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Lisez des données encodées sous forme de codes-barres pour les formats linéaires et 2D (code QR) les plus courants.
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ML Kit propose plus de 10 API visuelles et linguistiques, comme l'étiquetage d'images, la détection de postures, la traduction, les réponses suggérées et bien plus encore.
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Pile de ML personnalisée d'Android: ML hautes performances

Principes essentiels du déploiement de fonctionnalités de ML personnalisées et hautes performances dans votre application Android.

TensorFlow Lite pour l'environnement d'exécution de ML: utilisez TensorFlow Lite via les services Google Play, l'environnement d'exécution officiel d'inférence ML d'Android, pour exécuter des inférences ML hautes performances dans votre application. En savoir plus

Accélération matérielle avec les délégués TensorFlow Lite: utilisez les délégués TensorFlow Lite distribués via les services Google Play pour exécuter un ML accéléré sur du matériel spécialisé tel qu'un GPU, une NPU ou une DSP. Vous pouvez ainsi offrir à vos utilisateurs des expériences plus fluides et à faible latence grâce à des fonctionnalités de calcul avancées sur l'appareil.

Nous prenons actuellement en charge les délégués GPU et NNAPI, et nous travaillons avec nos partenaires pour leur permettre d'accéder à leurs délégués personnalisés via les services Google Play, afin de prendre en charge les cas d'utilisation avancés. En savoir plus

Activé par les services Google Play: utilisez les services Play pour accéder à l'environnement d'exécution TensorFlow Lite et à ses délégués. Cela vous permet d'utiliser les dernières versions stables tout en minimisant l'impact sur la taille binaire de votre application. En savoir plus

Sélection
Consultez les exemples de code Android TensorFlow Lite et testez les fonctionnalités de ML sur votre appareil.
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Sélection
Téléchargez l'exemple de code et faites vos premiers pas avec TensorFlow Lite et Android.
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Une nouvelle API qui vous permet de choisir en toute sécurité la configuration d'accélération matérielle optimale au moment de l'exécution, sans avoir à vous soucier du matériel et des pilotes sous-jacents.
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