Swift (iOS/macOS) pour la Data Science : apprentissage automatique, réseaux de neurones et analyse de données sur votre appareil

Ce livre est le premier guide pratique en langue française qui brise le stéréotype selon lequel la Data Science se résume à Python et aux Jupyter Notebooks. L'auteur, Andreï Sokolov, développeur iOS expérimenté et spécialiste en apprentissage automatique, démontre que l'écosystème Apple offre des outils puissants et élégants pour travailler avec les données, construire des modèles et déployer des solutions ML directement sur les appareils des utilisateurs.

De quoi parle ce livre ?

Vous apprendrez à utiliser Swift — un langage de programmation moderne, rapide et sécurisé — pour le cycle complet de la Data Science : de la collecte et du nettoyage des données à l'entraînement des réseaux de neurones et à l'intégration de modèles prêts à l'emploi dans des applications. Le livre couvre à la fois les concepts fondamentaux et les techniques avancées, notamment :

• Les bases de la Data Science avec Swift : travail avec des tableaux, des matrices, des fonctions statistiques à l'aide du framework Accelerate et de la bibliothèque Swift Numerics.
• Core ML et Create ML : création, entraînement et réglage de modèles d'apprentissage automatique (classification, régression, clustering) sans quitter Xcode.
• Apprentissage profond : construction de réseaux de neurones avec TensorFlow Lite pour Swift et intégration de modèles pré-entraînés depuis PyTorch via Core ML Converters.
• Traitement du langage naturel (NLP) : analyse de texte, analyse des sentiments, création de chatbots à l'aide du framework NaturalLanguage.
• Vision par ordinateur : reconnaissance d'images, détection d'objets et travail avec la vidéo en temps réel via Vision et Core Image.
• Visualisation des données : création de graphiques et de tableaux de bord avec Swift Charts et PlotKit.
• Déploiement : publication d'applications ML sur l'App Store et optimisation des modèles pour fonctionner sur des appareils aux ressources limitées.

À qui s'adresse ce livre ?

• Les développeurs iOS/macOS qui souhaitent ajouter des compétences en Data Science et en apprentissage automatique à leur arsenal.
• Les spécialistes des données qui souhaitent maîtriser Swift pour créer des applications natives haute performance avec des fonctionnalités ML.
• Les étudiants et passionnés intéressés par les approches modernes de l'analyse de données en dehors de l'écosystème Python.
• Tous ceux qui veulent comprendre comment fonctionnent les modèles ML sur iPhone, Apple Watch et Mac.

Qu'allez-vous apprendre ?

• Comment charger, traiter et visualiser des données avec Swift.
• Comment construire et entraîner un modèle d'apprentissage automatique à partir de zéro en 15 minutes dans Playground.
• Comment convertir des modèles depuis Python (TensorFlow, PyTorch) au format Core ML.
• Comment garantir la confidentialité des utilisateurs en effectuant l'inférence ML localement sur l'appareil.
• Comment créer des applications de reconnaissance faciale, vocale, textuelle et de prédiction de comportement.

Chaque chapitre contient des exemples pratiques, prêts à être utilisés dans Xcode, et des liens vers le dépôt de code source. Le livre est rédigé dans un langage accessible, mais suppose une connaissance de base de la syntaxe Swift. Si vous souhaitez faire passer vos compétences en développement au niveau supérieur et créer des applications véritablement « intelligentes » —