Autodifférentiation automatique avec `JAX`

Last updated on Jan 20, 2026 1 min read HappyR, workshop

Ce tutoriel consacré à la différentiation automatique (autodiff) a été préparé par Lucia Clarotto, Hugo Gangloff, Arthur Leroy, Mahendra Mariadassou. La version

Résumé :

L’objectif de ce tutoriel est triple :

  • présenter les bases mathématiques du calcul de la Jacobienne d’une fonction arbitrairement complexe par différentiation automatique (modes forward et backward),

  • mettre ces concepts en pratique en Python,

  • comparer les performances computationnelles des différentes approches.

  • Un environnement Python avec la librairie JAX est nécessaire (installation simple via pip install jax).

Aucun prérequis n’est attendu, si ce n’est savoir calculer une dérivée et avoir envie d’expérimenter en Python.

Le support complet du tutoriel est disponible sur le site du camp d’été qui a initié ce travail.

auto-differentiation JAX Python
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