Google utilise l'intelligence artificielle dans de nombreux domaines : la reconnaissance vocale, la recherche d'images, le pilotage de sa voiture autonome, le moteur de recherche bien sûr, etc. Pour cela Google avait tout d'abord développé un outil de machine learning maison baptisé DistBelief. Un outil qui a bien joué son rôle, améliorant de 25% la reconnaissance vocale, ou offrant la possibilité d'identifier des vidéos sur YouTube mettant en scène des chats, par exemple.

Mais cet outil, explique Google, avait aussi ses défauts et limitations, parmi lesquels celui d'être trop exclusivement lié aux réseaux neuronaux, ainsi que celui d'être difficile à configurer, tout en étant dépendant de l'infrastructure de Google.

C'est pourquoi Montain View a développé une deuxième génération d'outils de machine learning, baptisé TensorFlow. Selon Google, TensorFlow travaille deux fois plus vite que son prédécesseur,  il est portable et flexible. Tout calcul qui peut être exprimé par un graphe de flux peut être traité par TensorFlow, précise Mountain View. En outre il est doué de facultés de deep learning.

L'outil est un outil de recherche mais il est aussi utilisable pour des produits réels. Ce à quoi désormais chacun peut s'essayer puisque Google place TensorFlow en open source. Il consiste en des librairies et leurs outils associés, des didacticiels et des exemples, le tout sous licence Apache 2.0. Une interface en Python permet de communiquer avec TensorFlow, pour lui soumettre vos graphes de flux.

TensorFlow peut être téléchargé depuis son site dédié : www.tensorflow.org