# Meilleur Plateformes de science des données et d'apprentissage automatique - Page 12

  *By [Bijou Barry](https://research.g2.com/insights/author/bijou-barry)*

   Les plateformes de science des données et d'apprentissage automatique (DSML) fournissent des outils pour construire, déployer et surveiller les algorithmes d'apprentissage automatique (ML) en combinant des données avec des modèles intelligents de prise de décision pour soutenir les solutions commerciales. Ces plateformes peuvent offrir des algorithmes préconstruits et des flux de travail visuels pour les utilisateurs non techniques ou nécessiter des compétences de développement plus avancées pour la création de modèles complexes.

Capacités principales des logiciels de science des données et d'apprentissage automatique (DSML)

Pour être inclus dans la catégorie des plateformes de science des données et d'apprentissage automatique (DSML), un produit doit :

- Présenter un moyen pour les développeurs de connecter les données aux algorithmes afin qu'ils puissent apprendre et s'adapter
- Permettre aux utilisateurs de créer des algorithmes ML et offrir des algorithmes préconstruits pour les utilisateurs novices
- Fournir une plateforme pour déployer l'IA à grande échelle

Comment le logiciel DSML diffère des autres outils

Les plateformes DSML diffèrent des offres traditionnelles de plateforme en tant que service (PaaS) en fournissant des fonctionnalités spécifiques au ML, telles que des algorithmes préconstruits, des flux de travail de formation de modèles et des fonctionnalités automatisées qui réduisent le besoin d'une expertise approfondie en science des données.

Perspectives des avis G2 sur le logiciel DSML

Selon les données des avis G2, les utilisateurs soulignent la valeur du développement de modèles simplifié, la facilité de déploiement et les options qui soutiennent à la fois les praticiens non techniques et avancés à travers des interfaces visuelles ou des flux de travail basés sur le codage.




  
## How Many Plateformes de science des données et d'apprentissage automatique Products Does G2 Track?
**Total Products under this Category:** 823

### Category Stats (May 2026)
- **Average Rating**: 4.45/5 (↑0.01 vs Apr 2026)
- **New Reviews This Quarter**: 171
- **Buyer Segments**: Marché intermédiaire 40% │ Petite entreprise 35% │ Entreprise 25%
- **Top Trending Product**: Myriade (+0.5)
*Last updated: May 18, 2026*

  
## How Does G2 Rank Plateformes de science des données et d'apprentissage automatique Products?

**Pourquoi vous pouvez faire confiance aux classements de logiciels de G2:**

- 30 Analystes et experts en données
- 13,200+ Avis authentiques
- 823+ Produits
- Classements impartiaux

Les classements de logiciels de G2 sont basés sur des avis d'utilisateurs vérifiés, une modération rigoureuse et une méthodologie de recherche cohérente maintenue par une équipe d'analystes et d'experts en données. Chaque produit est mesuré selon les mêmes critères transparents, sans placement payant ni influence du vendeur. Bien que les avis reflètent des expériences utilisateur réelles, qui peuvent être subjectives, ils offrent un aperçu précieux de la performance des logiciels entre les mains de professionnels. Ensemble, ces contributions alimentent le G2 Score, une manière standardisée de comparer les outils dans chaque catégorie.

  
## Which Plateformes de science des données et d'apprentissage automatique Is Best for Your Use Case?

- **Leader :** [Gemini Enterprise Agent Platform](https://www.g2.com/fr/products/gemini-enterprise-agent-platform/reviews)
- **Meilleur performeur :** [Saturn Cloud](https://www.g2.com/fr/products/saturn-cloud-saturn-cloud/reviews)
- **Le plus facile à utiliser :** [Databricks](https://www.g2.com/fr/products/databricks/reviews)
- **Tendance :** [Hex](https://www.g2.com/fr/products/hex-tech-hex/reviews)
- **Meilleur logiciel gratuit :** [Databricks](https://www.g2.com/fr/products/databricks/reviews)

  
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### Alteryx

Alteryx, grâce à sa plateforme Alteryx One, aide les entreprises à transformer des données complexes et déconnectées en un état propre et prêt pour l'IA. Que vous créiez des prévisions financières, analysiez la performance des fournisseurs, segmentiez des données clients, analysiez la rétention des employés ou construisiez des applications d'IA compétitives à partir de vos données propriétaires, Alteryx One facilite le nettoyage, le mélange et l'analyse des données pour débloquer les insights uniques qui conduisent à des décisions percutantes. Analytique guidée par l'IA Alteryx automatise et simplifie chaque étape de la préparation et de l'analyse des données, de la validation et de l'enrichissement à l'analytique prédictive et aux insights automatisés. Intégrez l'IA générative directement dans vos flux de travail pour rationaliser les tâches complexes de données et générer des insights plus rapidement. Une flexibilité inégalée, que vous préfériez des flux de travail sans code, des commandes en langage naturel ou des options à faible code, Alteryx s'adapte à vos besoins. Fiable. Sécurisé. Prêt pour l'entreprise. Alteryx est approuvé par plus de la moitié des Global 2000 et 19 des 20 plus grandes banques mondiales. Avec une automatisation, une gouvernance et une sécurité intégrées, vos flux de travail peuvent évoluer et maintenir la conformité tout en fournissant des résultats cohérents. Et peu importe si vos systèmes sont sur site, hybrides ou dans le cloud ; Alteryx s'intègre sans effort dans votre infrastructure. Facile à utiliser. Profondément connecté. Ce qui distingue vraiment Alteryx, c'est notre concentration sur l'efficacité et la facilité d'utilisation pour les analystes et notre communauté active de 700 000 utilisateurs d'Alteryx pour vous soutenir à chaque étape de votre parcours. Avec une intégration transparente aux données partout, y compris des plateformes comme Databricks, Snowflake, AWS, Google, SAP et Salesforce, notre plateforme aide à unifier les données cloisonnées et à accélérer l'accès aux insights. Visitez Alteryx.com pour plus d'informations et pour commencer votre essai gratuit.



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  ## What Are the Top-Rated Plateformes de science des données et d'apprentissage automatique Products in 2026?
### 1. [Daash Intelligence](https://www.g2.com/fr/products/daash-intelligence/reviews)
  Daash Intelligence est une plateforme pilotée par l'IA qui fournit aux marques des informations exploitables sur la dynamique du marché, la performance des concurrents et les tendances émergentes. En exploitant des données propriétaires et des analyses avancées, Daash offre des mises à jour hebdomadaires sur les classements spécifiques aux canaux, les estimations de ventes et les attributs de produits, permettant aux entreprises de prendre des décisions stratégiques éclairées. Caractéristiques clés et fonctionnalités : - Intégration de données complète : Combine plusieurs panels de recherche pour analyser les comportements d'achat de plus de 6 millions de consommateurs. - Analyse des tendances : Surveille les tendances sociales et publicitaires pour évaluer les changements dans l'exposition et les préférences des consommateurs. - Enrichissement des attributs : Améliore les données de marque et de produit avec divers attributs pour découvrir des tendances de marché cachées. - Analyse comparative concurrentielle : Fournit des analyses au niveau SKU pour identifier les opportunités de marché et valider l'adéquation produit-marché. Valeur principale et solutions pour les utilisateurs : Daash permet aux marques de passer de la prise de décision basée sur l'intuition à une prise de décision basée sur les données en offrant des informations en temps réel sur la performance des concurrents et les tendances du marché. Cela permet aux entreprises d'optimiser les stratégies de tarification, de raffiner le développement de produits, d'améliorer la prévision de la demande et d'identifier de nouvelles opportunités de marché, renforçant ainsi leur avantage concurrentiel et stimulant la croissance.



**Who Is the Company Behind Daash Intelligence?**

- **Vendeur:** [Daash Intelligence](https://www.g2.com/fr/sellers/daash-intelligence)
- **Année de fondation:** 2022
- **Emplacement du siège social:** San Francisco, US
- **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/daash-intelligence (20 employés sur LinkedIn®)



### 2. [Daetama](https://www.g2.com/fr/products/daetama/reviews)
  Daetama est une plateforme innovante conçue pour rationaliser la gestion et l'analyse des données pour les entreprises de toutes tailles. En intégrant des analyses avancées avec des interfaces conviviales, Daetama permet aux organisations de prendre des décisions basées sur les données de manière efficace. Caractéristiques clés et fonctionnalités : - Intégration complète des données : Se connecte sans effort à diverses sources de données, assurant une vue unifiée de toutes les informations commerciales. - Outils d'analyse avancés : Offre une suite d'outils analytiques qui permettent une exploration et une visualisation approfondies des données. - Interface conviviale : Conçue avec simplicité, permettant aux utilisateurs ayant des niveaux d'expertise technique variés de naviguer et d'utiliser la plateforme efficacement. - Évolutivité : S'adapte aux besoins croissants des entreprises, gérant des volumes de données croissants sans compromettre les performances. - Mesures de sécurité : Met en œuvre des protocoles de sécurité robustes pour protéger les données sensibles contre les accès non autorisés. Valeur principale et solutions fournies : Daetama répond aux défis courants auxquels les entreprises sont confrontées dans la gestion et l'analyse de grands ensembles de données. En fournissant une plateforme centralisée qui intègre les données de multiples sources, elle élimine les silos de données et améliore la collaboration entre les départements. Les outils d'analyse avancés permettent aux organisations de découvrir des insights, d'identifier des tendances et de prendre des décisions éclairées rapidement. De plus, son architecture évolutive garantit qu'à mesure qu'une entreprise se développe, Daetama se développe avec elle, maintenant des performances et une fiabilité optimales.



**Who Is the Company Behind Daetama?**

- **Vendeur:** [Daetama](https://www.g2.com/fr/sellers/daetama)
- **Emplacement du siège social:** N/A
- **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 employés sur LinkedIn®)



### 3. [Dashai](https://www.g2.com/fr/products/dashai/reviews)
  Dashai est une plateforme d'analytique avancée conçue pour donner aux entreprises des informations en temps réel et des capacités de visualisation des données. En s'intégrant parfaitement à diverses sources de données, Dashai permet aux utilisateurs de surveiller les indicateurs clés de performance, de suivre les tendances et de prendre des décisions éclairées rapidement. Son interface intuitive et ses tableaux de bord personnalisables répondent aux besoins des utilisateurs techniques et non techniques, garantissant accessibilité et facilité d'utilisation. Caractéristiques clés et fonctionnalités : - Intégration de données en temps réel : Se connecte à plusieurs sources de données pour fournir des informations à jour. - Tableaux de bord personnalisables : Permet aux utilisateurs d'adapter les visualisations à leurs besoins spécifiques. - Interface conviviale : Conçue pour être facile à utiliser, elle s'adapte aux utilisateurs de tous niveaux techniques. - Outils d'analytique avancée : Offre des outils pour une analyse approfondie des données et l'identification des tendances. - Capacités de collaboration : Facilite la collaboration d'équipe grâce à des tableaux de bord et des rapports partagés. Valeur principale et solutions pour les utilisateurs : Dashai répond au défi de la surcharge de données en fournissant une plateforme centralisée pour l'analyse et la visualisation des données. Elle permet aux entreprises de transformer les données brutes en informations exploitables, améliorant ainsi les processus de prise de décision et l'efficacité opérationnelle. En offrant des analyses en temps réel et des fonctionnalités personnalisables, Dashai aide les organisations à rester agiles et réactives dans un monde axé sur les données.



**Who Is the Company Behind Dashai?**

- **Vendeur:** [Dashai](https://www.g2.com/fr/sellers/dashai)
- **Emplacement du siège social:** N/A
- **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 employés sur LinkedIn®)



### 4. [DataBackfill](https://www.g2.com/fr/products/databackfill/reviews)
  DataBackfill est une solution spécialisée conçue pour intégrer de manière transparente les données historiques de Google Analytics 4 (GA4) dans BigQuery, garantissant aux entreprises un accès complet et ininterrompu à leur historique analytique. En facilitant le remplissage rétroactif des données GA4, DataBackfill permet aux organisations de préserver des informations historiques critiques, permettant ainsi une prise de décision éclairée et une planification stratégique. Caractéristiques clés et fonctionnalités : - Flux de données direct : DataBackfill garantit que vos données circulent directement de GA4 à votre instance BigQuery sans stockage intermédiaire, maintenant l'intégrité et la sécurité des données. - Contrôle total : Les utilisateurs conservent un contrôle total sur leurs données grâce à Google Cloud Identity and Access Management (IAM), permettant une gestion précise des autorisations d'accès. - Sécurité avant tout : La solution met l'accent sur la sécurité des données en assurant une isolation complète de vos données au sein de votre environnement BigQuery, protégeant les informations sensibles. - Interface simple : DataBackfill offre un tableau de bord intuitif pour gérer les processus de synchronisation des données, le rendant accessible aux utilisateurs sans expertise technique approfondie. - Performance fiable : Avec un taux de réussite de 99,9 % pour la synchronisation des données, DataBackfill fournit une solution fiable pour maintenir des données analytiques complètes. Valeur principale et problème résolu : DataBackfill répond au défi de préserver les données analytiques historiques lors de la transition vers GA4, qui ne prend pas en charge nativement l'importation de données passées. En permettant le remplissage rétroactif des données GA4 dans BigQuery, il garantit que les entreprises ne perdent pas d'informations historiques précieuses, facilitant une analyse continue et précise des tendances. Cette capacité est cruciale pour les organisations visant à prendre des décisions basées sur des données complètes et ininterrompues.



**Who Is the Company Behind DataBackfill?**

- **Vendeur:** [DataBackfill](https://www.g2.com/fr/sellers/databackfill)
- **Emplacement du siège social:** N/A
- **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 employés sur LinkedIn®)



### 5. [Datachain](https://www.g2.com/fr/products/datachain-datachain/reviews)
  DataChain est un entrepôt de données AI open-source basé sur Python, conçu pour transformer et analyser des données non structurées à grande échelle. Il permet un traitement efficace de divers types de données, y compris les images, l'audio, les vidéos, le texte et les PDF, en s'intégrant parfaitement avec des solutions de stockage externes comme S3, GCP, Azure et Hugging Face. DataChain gère les métadonnées dans une base de données interne, facilitant des requêtes faciles et efficaces sans duplication de données. Caractéristiques clés et fonctionnalités : - Versionnage de jeux de données multimodaux : prend en charge le versionnage des données non structurées sans créer de doublons, en accommodant divers types de données tels que les images, vidéos, textes, PDFs, JSONs, CSVs et fichiers Parquet. - Interface conviviale pour Python : fonctionne sur des objets et champs Python, permettant une manipulation intuitive des données sans besoin de SQL. Cette approche améliore la productivité des développeurs et s'intègre parfaitement avec les IDE et les agents. - Enrichissement et traitement des données : facilite la génération de métadonnées à l'aide de modèles AI locaux et d'API LLM, permettant le filtrage, la jonction et le regroupement de jeux de données par métadonnées. Il prend également en charge des opérations vectorisées haute performance sur des objets Python et permet l'exportation de jeux de données vers le stockage. - Traitement de données évolutif : gère efficacement le traitement de données à grande échelle, en gérant des millions ou milliards de fichiers. DataChain utilise des modèles ML pour le filtrage des données, joint sans effort des jeux de données et calcule les mises à jour de jeux de données avec facilité. Valeur principale et problème résolu : DataChain répond aux défis associés à la gestion et au traitement de grands volumes de données non structurées dans les flux de travail AI et d'apprentissage automatique. En fournissant un registre centralisé de jeux de données avec une traçabilité complète, des métadonnées et un versionnage, il permet aux équipes de curer, enrichir et versionner efficacement les jeux de données sans duplication de données. Son approche centrée sur Python simplifie le développement de pipelines de données, permettant un développement et des tests locaux dans les IDE avant de passer à des environnements cloud. Cette flexibilité et efficacité font de DataChain un outil précieux pour les équipes cherchant à exploiter pleinement le potentiel des données non structurées dans leurs initiatives AI.



**Who Is the Company Behind Datachain?**

- **Vendeur:** [Datachain](https://www.g2.com/fr/sellers/datachain)
- **Emplacement du siège social:** San Francisco, US
- **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/datachain-ai/ (4 employés sur LinkedIn®)



### 6. [Datacook](https://www.g2.com/fr/products/datacook/reviews)
  Datacook est une plateforme de données client (CDP) native de l'IA conçue pour transformer les données brutes des clients en informations marketing exploitables. En tirant parti de l'intelligence artificielle avancée, Datacook automatise l'intégration, le nettoyage et l'analyse des données, permettant aux entreprises d'améliorer leurs stratégies marketing et l'engagement client. Caractéristiques clés et fonctionnalités : - Intégration et nettoyage des données : L'IA de Datacook collecte, standardise et réconcilie de manière autonome les données provenant de diverses sources, y compris les enregistrements transactionnels, les systèmes CRM et les interactions web, garantissant une vue client unifiée et précise. - Analyse prédictive : La plateforme génère 20 scores prédictifs clients qui analysent des aspects tels que la propension à l'achat, la valeur à vie, le risque de désabonnement, le potentiel de vente croisée et la sensibilité aux promotions, facilitant ainsi des efforts marketing ciblés. - Segmentation et activation : Datacook identifie des segments clients stratégiques et s'intègre parfaitement aux outils CRM et de campagne existants, permettant des campagnes marketing personnalisées et efficaces. - Amélioration de la qualité des données : La plateforme inclut un module "Amélioration des données" qui corrige automatiquement les erreurs de données, enrichit les informations en utilisant des sources de données ouvertes et assure la conformité avec les réglementations sur la protection des données. Valeur principale et solutions fournies : Datacook répond au défi des données clients sous-utilisées en fournissant aux entreprises une solution complète, pilotée par l'IA, qui améliore la qualité des données, délivre des insights prédictifs et permet un ciblage client précis. Cela conduit à des taux de conversion améliorés, une rétention client accrue et des dépenses marketing optimisées. En automatisant les processus de données complexes, Datacook permet aux équipes marketing de se concentrer sur des initiatives stratégiques, stimulant ainsi la croissance et la rentabilité de l'entreprise.



**Who Is the Company Behind Datacook?**

- **Vendeur:** [Datacook](https://www.g2.com/fr/sellers/datacook)
- **Emplacement du siège social:** N/A
- **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/datacook (1 employés sur LinkedIn®)



### 7. [Datadep](https://www.g2.com/fr/products/datadep/reviews)
  Datadep est une plateforme de gestion de données complète conçue pour rationaliser la collecte, le traitement et l'analyse de grands ensembles de données. Elle offre une suite d'outils qui permettent aux organisations de gérer efficacement les flux de travail des données, en garantissant l'exactitude et la cohérence entre diverses sources de données. Caractéristiques clés et fonctionnalités : - Intégration de données : Connectez et agrégerez sans effort des données provenant de multiples sources, y compris des bases de données, des API et des services cloud. - Nettoyage et transformation des données : Automatisez le processus d'identification et de correction des erreurs, des incohérences et des doublons dans les ensembles de données. - Traitement évolutif : Gérez de grands volumes de données avec des performances élevées, en utilisant des ressources informatiques distribuées. - Analytique avancée : Exploitez des outils analytiques intégrés pour obtenir des insights, effectuer des analyses statistiques et générer des rapports. - Interface conviviale : Accédez à un tableau de bord qui offre une navigation intuitive et une visualisation des processus de données. Valeur principale et problème résolu : Datadep répond aux défis associés à la gestion de données complexes et volumineuses en fournissant une plateforme intégrée qui simplifie les opérations de données. Elle réduit le temps et les efforts nécessaires à la préparation et à l'analyse des données, permettant aux organisations de prendre des décisions éclairées basées sur des informations précises et opportunes. En automatisant les tâches routinières et en garantissant la qualité des données, Datadep améliore l'efficacité opérationnelle et soutient les stratégies axées sur les données.



**Who Is the Company Behind Datadep?**

- **Vendeur:** [DataDep](https://www.g2.com/fr/sellers/datadep)
- **Emplacement du siège social:** Tashkent, UZ
- **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/datadep/ (4 employés sur LinkedIn®)



### 8. [Datadepot](https://www.g2.com/fr/products/datadepot/reviews)
  DataDepot est une plateforme de recherche alimentée par l'IA conçue pour rationaliser le processus de recherche et personnaliser l'accès aux informations, permettant aux utilisateurs de découvrir et d'agir sur les informations les plus pertinentes de manière efficace. En consolidant un éventail diversifié de ressources de recherche provenant de fournisseurs de premier plan dans une interface unique et conviviale, DataDepot améliore la productivité et réduit la surcharge d'informations. Ses options d'affichage dynamiques permettent aux utilisateurs de personnaliser leur environnement de recherche, garantissant que les informations essentielles sont facilement accessibles. En exploitant des capacités avancées d'IA, DataDepot découvre des informations vitales, facilitant une prise de décision précise et éclairée. Caractéristiques clés et fonctionnalités : - Découvrez les fournisseurs : Accédez à une place de marché de confiance proposant un large éventail de fournisseurs de recherche à travers divers types de contenu. - Affichages dynamiques : Personnalisez votre interface de recherche pour mettre en avant les informations essentielles, optimisant le flux de travail et minimisant l'encombrement. - Découvrez des insights : Utilisez des outils pilotés par l'IA pour extraire des insights critiques des matériaux de recherche, améliorant le processus de prise de décision. Valeur principale et solutions pour les utilisateurs : DataDepot répond aux défis de la gestion de vastes matériaux de recherche en offrant une plateforme centralisée qui simplifie l'accès à des ressources diversifiées. Ses outils alimentés par l'IA et ses affichages personnalisables permettent aux utilisateurs de naviguer et d'interpréter efficacement des informations complexes, conduisant à des décisions plus éclairées et à une productivité améliorée.



**Who Is the Company Behind Datadepot?**

- **Vendeur:** [DataDepot](https://www.g2.com/fr/sellers/datadepot)
- **Emplacement du siège social:** New York, US
- **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/godatadepot/ (1 employés sur LinkedIn®)



### 9. [Dataflow](https://www.g2.com/fr/products/dataflow-dataflow/reviews)
  Dataflow est la plateforme de données prête pour l'IA qui unifie Airflow, VS Code et les déploiements cloud pour des équipes de données plus rapides et fiables.



**Who Is the Company Behind Dataflow?**

- **Vendeur:** [Dataflow](https://www.g2.com/fr/sellers/dataflow)
- **Emplacement du siège social:** London, GB
- **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/dataflow-zone/ (1 employés sur LinkedIn®)



### 10. [DataJoint](https://www.g2.com/fr/products/datajoint/reviews)
  DataJoint est une plateforme complète conçue pour rationaliser la recherche scientifique en intégrant instruments, code, données et calcul dans des flux de travail automatisés. Cette intégration garantit que les processus de recherche sont transparents, reproductibles et préparés pour les applications d'IA. En automatisant la structuration, le traitement et l'analyse des données, DataJoint répond aux défis critiques de la gestion des données, permettant aux chercheurs de se concentrer davantage sur la découverte scientifique et moins sur la gestion des données. Caractéristiques clés et fonctionnalités : - Base de données computationnelle : Au cœur de DataJoint se trouve une base de données computationnelle qui unifie la structure des données, le code et les étapes de traitement, assurant l'intégrité référentielle et la reproductibilité. - Flux de travail automatisés : La plateforme automatise les tâches répétitives de l'acquisition à l'analyse des données, réduisant considérablement l'effort manuel et le potentiel d'erreurs. - Environnement scientifique interactif : DataJoint offre des outils comme le Pipeline Explorer et des tableaux de bord personnalisés, fournissant aux chercheurs des interfaces intuitives pour visualiser et gérer leurs pipelines de données. - Collaboration et publication : Le système prend en charge la collaboration multi-utilisateurs avec des options de sécurité robustes et facilite le partage et la publication des données, améliorant la transparence et la reproductibilité. Valeur principale et solutions fournies : DataJoint permet aux équipes de recherche de livrer des résultats plus rapidement et d'entreprendre des expériences plus complexes en automatisant et structurant leurs flux de travail. Il réduit de 80 à 90 % le temps passé sur le nettoyage et le traitement des données, accélère le temps de publication de plusieurs mois ou années, et assure l'intégrité des processus en enregistrant chaque transformation de données. En remplaçant les processus ad hoc par des flux de travail standardisés, DataJoint aide les laboratoires à maintenir la continuité à mesure que les équipes et les projets évoluent, en utilisant mieux le temps et le talent. De plus, il structure les données pour une réutilisation à long terme et une interprétation par l'IA, assurant la conformité avec les politiques de gestion des données et la préparation pour des analyses avancées.



**Who Is the Company Behind DataJoint?**

- **Vendeur:** [DataJoint](https://www.g2.com/fr/sellers/datajoint)
- **Année de fondation:** 2016
- **Emplacement du siège social:** Houston, US
- **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/datajoint (24 employés sur LinkedIn®)



### 11. [Datakrib](https://www.g2.com/fr/products/datakrib/reviews)
  Datakrib est une plateforme de gestion de données complète conçue pour rationaliser la collecte, le stockage et l'analyse de grands ensembles de données. Elle offre une interface conviviale qui permet aux organisations de gérer efficacement leurs actifs de données, en garantissant l'intégrité et l'accessibilité des données. Caractéristiques clés et fonctionnalités : - Collecte de données : Facilite l'intégration transparente avec diverses sources de données pour une collecte de données efficace. - Stockage de données : Fournit des solutions de stockage sécurisées et évolutives pour répondre aux besoins croissants en matière de données. - Analyse de données : Offre des outils analytiques avancés pour tirer des informations significatives à partir de jeux de données complexes. - Interface conviviale : Assure une facilité d'utilisation avec un design intuitif, réduisant la courbe d'apprentissage pour les nouveaux utilisateurs. Valeur principale et solutions : Datakrib répond aux défis de la gestion de grandes quantités de données en offrant une plateforme centralisée qui simplifie les opérations de données. Elle améliore l'accessibilité et la fiabilité des données, permettant aux organisations de prendre des décisions éclairées basées sur des informations précises et à jour. En automatisant les tâches de gestion de données routinières, Datakrib permet aux équipes de se concentrer sur des initiatives stratégiques, augmentant ainsi la productivité et l'efficacité globales.



**Who Is the Company Behind Datakrib?**

- **Vendeur:** [DataKriB](https://www.g2.com/fr/sellers/datakrib)
- **Emplacement du siège social:** N/A
- **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/data-krib (4 employés sur LinkedIn®)



### 12. [DataLens](https://www.g2.com/fr/products/datalens/reviews)
  DataLens est une plateforme d'intelligence des données basée sur l'IA à 360° qui exploite l'IA pour analyser des données provenant de sources disparates et générer des rapports détaillés avec des visualisations illustratives. La plateforme peut analyser instantanément de vastes ensembles de données et fournir des suggestions assistées par l'IA et des recommandations exploitables qui pourraient révéler des opportunités de génération de revenus potentielles et des angles morts de données. Contrairement aux plateformes d'analyse de données héritées et à l'interprétation manuelle des données, qui nécessitent énormément de temps et d'efforts manuels, DataLens analyse instantanément les ensembles de données et génère des rapports complets sans risquer de perte de données ni compromettre la qualité des données. DataLens rend la récupération d'informations fluide en aidant les utilisateurs à interagir directement avec leurs données et à récupérer les points de données requis au besoin, avec des invites en langage naturel. DataLens assure la sécurité et la confidentialité des données de bout en bout au repos, car la plateforme ne stocke les données nulle part, et les organisations ou les individus peuvent choisir de supprimer leurs données à leur convenance. Cette meilleure plateforme d'intelligence des données permet également aux utilisateurs de partager leurs données avec d'autres et d'assigner leurs niveaux d'accès, ce qui en fait la plateforme d'intelligence des données parfaite pour les équipes de toutes tailles !



**Who Is the Company Behind DataLens?**

- **Vendeur:** [Travancore Analytics](https://www.g2.com/fr/sellers/travancore-analytics)
- **Année de fondation:** 2007
- **Emplacement du siège social:** Tracy, US
- **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/travancore-analytics (225 employés sur LinkedIn®)



### 13. [Datalimeai](https://www.g2.com/fr/products/datalimeai/reviews)
  Lime est un assistant de recherche de données alimenté par l'IA, conçu pour rationaliser et améliorer le processus d'analyse de données pour les professionnels de divers secteurs. En tirant parti de l'intelligence artificielle avancée, Lime automatise les tâches complexes de recherche de données, permettant aux utilisateurs de se concentrer sur la prise de décisions stratégiques et les insights. Caractéristiques clés et fonctionnalités : - Analyse de données automatisée : Lime traite efficacement de grands ensembles de données, identifiant des motifs et des tendances sans intervention manuelle. - Insights intelligents : L'assistant fournit des recommandations exploitables basées sur l'analyse des données, aidant à la prise de décisions éclairées. - Interface conviviale : Conçu avec simplicité à l'esprit, Lime offre une plateforme intuitive accessible aux utilisateurs avec des niveaux variés d'expertise technique. - Rapports personnalisables : Les utilisateurs peuvent générer des rapports sur mesure qui mettent en évidence les principales conclusions pertinentes à leurs besoins spécifiques. Valeur principale et problème résolu : Lime répond au défi de la recherche de données longue et complexe en automatisant les processus analytiques. Cela permet aux professionnels de consacrer plus de temps aux initiatives stratégiques et réduit le potentiel d'erreur humaine dans l'interprétation des données. En fournissant des insights intelligents et des rapports personnalisables, Lime permet aux utilisateurs de prendre des décisions basées sur les données avec confiance et efficacité.



**Who Is the Company Behind Datalimeai?**

- **Vendeur:** [Lime ai](https://www.g2.com/fr/sellers/lime-ai)
- **Emplacement du siège social:** N/A
- **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 employés sur LinkedIn®)



### 14. [DataMool](https://www.g2.com/fr/products/datamool/reviews)
  DataMool est une boîte à outils open-source conçue pour simplifier les workflows de traitement et de featurisation moléculaires pour les scientifiques en apprentissage automatique dans la découverte de médicaments. Construit sur RDKit, il offre une API Pythonique qui rationalise la gestion des données moléculaires, permettant des opérations efficaces et intuitives. Caractéristiques clés et fonctionnalités : - API intuitive : Fournit une interface conviviale avec des paramètres par défaut sensés, permettant aux utilisateurs d'effectuer des tâches courantes telles que la conversion de molécules, la génération d'empreintes digitales et la standardisation avec un minimum de code. - Intégration puissante : S'intègre parfaitement avec RDKit, prenant en charge diverses opérations moléculaires, y compris la génération de conformères et l'I/O moléculaire à travers plusieurs formats comme SDF, XLSX et CSV. - Traitement parallèle : Intègre une parallélisation intégrée pour accélérer les workflows computationnels, améliorant l'efficacité dans le traitement de données moléculaires à grande échelle. - Support I/O moderne : Facilite la lecture et l'écriture de multiples formats de fichiers, y compris SDF, XLSX et CSV, avec un support prêt à l'emploi pour les solutions de stockage en nuage. Valeur principale et problème résolu : DataMool aborde la complexité et l'inefficacité souvent rencontrées dans le traitement des données moléculaires dans la découverte de médicaments. En fournissant une boîte à outils cohérente et efficace, il permet aux scientifiques de se concentrer sur le développement et l'analyse de modèles plutôt que sur la gestion des données, accélérant ainsi le pipeline de découverte de médicaments.



**Who Is the Company Behind DataMool?**

- **Vendeur:** [DataMool](https://www.g2.com/fr/sellers/datamool)
- **Emplacement du siège social:** N/A
- **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 employés sur LinkedIn®)



### 15. [Datarango](https://www.g2.com/fr/products/datarango/reviews)
  Datarango est une plateforme d'apprentissage innovante et ludique conçue pour rendre l'éducation à l'IA et à la science des données engageante et accessible. Elle propose des leçons interactives et des défis qui s'adaptent aux niveaux de compétence individuels, permettant aux utilisateurs de saisir des concepts complexes sans effort. Avec un accent sur les applications réelles, Datarango permet aux apprenants de créer des solutions d'IA pratiques sans expérience préalable en codage. Caractéristiques clés et fonctionnalités : - Apprentissage ludique : Embarquez pour un voyage à travers l'analyse de données et l'IA dans un contexte commercial, avec des résolutions de problèmes interactives et des parcours d'apprentissage engageants adaptés à votre secteur préféré. - Apprentissage axé sur l'industrie : Choisissez parmi des secteurs comme la finance, le marketing ou la chaîne d'approvisionnement pour plonger dans des défis et solutions d'IA personnalisés et pertinents pour votre domaine. - Résolution de problèmes interactive : Relevez des problèmes commerciaux pratiques en utilisant l'IDE intégré de Datarango, où chaque solution débloque de nouveaux niveaux de connaissances et d'expertise. - Mentorat d'experts : Engagez-vous avec des experts de l'industrie qui fournissent des conseils, répondent aux questions et vous défient d'améliorer vos compétences en IA avec des problèmes pertinents pour l'industrie. - Récompenses ludiques : Gagnez des pièces et des badges pour résoudre des problèmes, compléter des parcours d'apprentissage et participer activement, mettant en valeur vos réalisations et votre progression. - Amélioration continue : Restez en avance avec des compétitions régulières, du contenu mis à jour et des recommandations personnalisées basées sur votre parcours d'apprentissage. - Présentez votre projet : Affichez vos badges de succès aux recruteurs et employeurs, obtenant des certificats pertinents pour l'industrie accrédités par le Développement Professionnel Continu. Valeur principale et solutions pour les utilisateurs : Datarango répond à la demande croissante de compétences en IA et en science des données en offrant une expérience d'apprentissage engageante et pertinente pour l'industrie. Elle simplifie les concepts complexes grâce à des leçons interactives et ludiques, rendant l'éducation à l'IA accessible aux apprenants de tous horizons. En proposant des parcours d'apprentissage sur mesure et des opportunités de résolution de problèmes réels, Datarango équipe les utilisateurs de compétences pratiques applicables dans divers secteurs. Les systèmes de mentorat et de récompense de la plateforme motivent davantage les apprenants, assurant une croissance continue et une reconnaissance dans leur parcours en IA.



**Who Is the Company Behind Datarango?**

- **Vendeur:** [Datarango](https://www.g2.com/fr/sellers/datarango)
- **Année de fondation:** 2024
- **Emplacement du siège social:** N/A
- **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/data-rango/ (2 employés sur LinkedIn®)



### 16. [Dataspot](https://www.g2.com/fr/products/dataspot/reviews)
  Dataspot est une plateforme d'analyse de données alimentée par l'IA, conçue pour rationaliser la gestion des données et améliorer les processus de prise de décision pour les entreprises. En intégrant des algorithmes avancés d'apprentissage automatique, Dataspot permet aux utilisateurs d'analyser efficacement de grands ensembles de données, de découvrir des informations exploitables et de mener des initiatives stratégiques. Caractéristiques clés et fonctionnalités : - Traitement automatisé des données : Simplifie le nettoyage, la transformation et l'intégration des données, réduisant l'effort manuel et minimisant les erreurs. - Analytique avancée : Offre des modèles prédictifs, une analyse des tendances et une détection des anomalies pour identifier des motifs et prévoir des résultats. - Tableaux de bord personnalisables : Fournit des visualisations interactives et des rapports adaptés aux besoins spécifiques des entreprises, facilitant une interprétation intuitive des données. - Évolutivité : Gère efficacement de grands volumes de données, répondant à la croissance des entreprises et à leurs besoins en données. - Sécurité et conformité : Assure la confidentialité des données et respecte les normes de l'industrie, protégeant les informations sensibles. Valeur principale et solutions pour les utilisateurs : Dataspot permet aux organisations de prendre des décisions basées sur les données en fournissant une suite complète d'outils pour l'analyse et la visualisation des données. Il répond aux défis courants tels que les silos de données, le traitement complexe des données et le besoin d'informations en temps réel. En automatisant les tâches routinières et en offrant des capacités analytiques avancées, Dataspot améliore l'efficacité opérationnelle, réduit le temps d'accès aux informations et soutient la planification stratégique. Cela permet aux entreprises de réagir rapidement aux changements du marché, d'optimiser les performances et de maintenir un avantage concurrentiel.



**Who Is the Company Behind Dataspot?**

- **Vendeur:** [Dataspot](https://www.g2.com/fr/sellers/dataspot)
- **Emplacement du siège social:** N/A
- **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 employés sur LinkedIn®)



### 17. [DataSqueeze](https://www.g2.com/fr/products/datasqueeze/reviews)
  DataSqueeze aide les entreprises avec la science des données et le développement de logiciels d'IA sur mesure. Analyse prédictive, NLP et vision par ordinateur : nous aidons les entreprises à innover, mieux comprendre leurs clients et améliorer l'efficacité.



**Who Is the Company Behind DataSqueeze?**

- **Vendeur:** [DataSqueeze](https://www.g2.com/fr/sellers/datasqueeze)
- **Emplacement du siège social:** N/A
- **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/DataSqueeze/ (2 employés sur LinkedIn®)



### 18. [Datatera](https://www.g2.com/fr/products/datatera/reviews)
  Datatera.ai est une plateforme innovante conçue pour améliorer la communication et la gestion des données pour les individus et les équipes dans divers secteurs. En offrant une suite d'outils et d'intégrations, Datatera.ai simplifie le processus de collecte, d'analyse et de partage des données, permettant aux utilisateurs d'atteindre leurs objectifs plus efficacement. La plateforme met l'accent sur l'utilisation éthique des données, la transparence et le contrôle des utilisateurs, garantissant la conformité avec des réglementations telles que le CCPA, le CDPA et le RGPD. Caractéristiques clés et fonctionnalités : - Intégrations d'entreprise : Datatera.ai propose 474 intégrations, permettant aux utilisateurs de télécharger des données vers diverses applications et bases de données sans effort, éliminant le besoin de naviguer dans une documentation API complexe ou de résoudre des erreurs. - Modèles préconstruits : La plateforme offre une gamme de modèles personnalisables pour les tâches de données courantes, telles que le scraping de listes d'investisseurs, l'extraction de profils d'entreprises depuis LinkedIn, et la collecte de descriptions détaillées de produits depuis des boutiques en ligne. - Agent analyste de données IA : Datatera.ai développe un agent analyste de données alimenté par l'IA disponible 24/7, conçu pour aider les utilisateurs à analyser et interpréter les données plus efficacement. Valeur principale et solutions pour les utilisateurs : Datatera.ai répond aux défis de la gestion des données en fournissant une plateforme conviviale qui s'intègre parfaitement aux outils et flux de travail existants. En se concentrant sur l'utilisation éthique des données et le contrôle des utilisateurs, elle garantit que la gestion des données est conforme aux réglementations pertinentes, offrant aux utilisateurs une tranquillité d'esprit. Les intégrations et modèles étendus de la plateforme rationalisent les tâches liées aux données, réduisant le temps et les efforts nécessaires pour la collecte et l'analyse des données. De plus, le futur agent analyste de données IA promet d'améliorer encore la capacité des utilisateurs à tirer des insights de leurs données, soutenant ainsi une meilleure prise de décision et l'atteinte des objectifs.



**Who Is the Company Behind Datatera?**

- **Vendeur:** [Datatera.ai](https://www.g2.com/fr/sellers/datatera-ai)
- **Année de fondation:** 2023
- **Emplacement du siège social:** San Francisco , US
- **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/datatera-ai/ (3 employés sur LinkedIn®)



### 19. [Datawizz.ai](https://www.g2.com/fr/products/datawizz-ai/reviews)
  Datawizz.ai est une entreprise de développement de logiciels offrant une plateforme révolutionnaire de données GenAI à la pointe de la technologie.



**Who Is the Company Behind Datawizz.ai?**

- **Vendeur:** [Datawizz.ai](https://www.g2.com/fr/sellers/datawizz-ai)
- **Emplacement du siège social:** N/A
- **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/datawizzai (5 employés sur LinkedIn®)



### 20. [Datayaki](https://www.g2.com/fr/products/datayaki/reviews)
  Datayaki est une plateforme d'analyse de données conçue pour autonomiser les entreprises en transformant les données brutes en informations exploitables. Elle offre une suite d'outils qui facilitent l'intégration, la visualisation et l'analyse des données, permettant aux organisations de prendre des décisions éclairées basées sur des évaluations de données complètes. Caractéristiques clés et fonctionnalités : - Intégration de données : Combine de manière transparente les données de multiples sources, assurant une vue unifiée pour l'analyse. - Analytique avancée : Utilise des algorithmes d'apprentissage automatique pour découvrir des motifs et des tendances au sein des ensembles de données. - Tableaux de bord interactifs : Fournit des tableaux de bord personnalisables pour la visualisation et le reporting des données en temps réel. - Outils de collaboration : Facilite la collaboration d'équipe grâce à des rapports et des insights partagés. - Évolutivité : S'adapte à des volumes de données variés, répondant aux besoins des petites entreprises comme des grandes entreprises. Valeur principale et solutions pour les utilisateurs : Datayaki répond au défi de la fragmentation des données en offrant une plateforme centralisée pour l'analyse des données. Elle permet aux utilisateurs de tirer des insights significatifs à partir de jeux de données complexes, améliorant ainsi les processus de prise de décision. En rationalisant les flux de travail des données et en fournissant des outils de visualisation intuitifs, Datayaki aide les organisations à améliorer leur efficacité opérationnelle et à obtenir un avantage concurrentiel dans leurs industries respectives.



**Who Is the Company Behind Datayaki?**

- **Vendeur:** [Datayaki](https://www.g2.com/fr/sellers/datayaki)
- **Emplacement du siège social:** N/A
- **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 employés sur LinkedIn®)



### 21. [Dateno](https://www.g2.com/fr/products/dateno/reviews)
  Dateno est une plateforme d'analyse de données complète conçue pour donner aux entreprises et aux particuliers le pouvoir de transformer des données brutes en informations exploitables. Elle offre une suite d'outils qui facilitent la visualisation des données, l'analyse statistique et la modélisation prédictive, permettant aux utilisateurs de prendre des décisions éclairées basées sur leurs données. Caractéristiques clés et fonctionnalités : - Visualisation des données : Créez des graphiques et des diagrammes interactifs pour représenter clairement des ensembles de données complexes. - Analyse statistique : Effectuez des tests statistiques approfondis pour découvrir des motifs et des corrélations. - Modélisation prédictive : Utilisez des algorithmes d'apprentissage automatique pour prévoir les tendances et les résultats. - Intégration des données : Importez des données de diverses sources de manière transparente pour une analyse complète. - Interface conviviale : Naviguez à travers les fonctionnalités avec un design intuitif et accessible. Valeur principale et solutions fournies : Dateno répond au défi d'interpréter de grandes quantités de données en offrant des outils qui simplifient l'analyse et la visualisation. Elle permet aux utilisateurs d'identifier des tendances, de prendre des décisions basées sur les données et de prévoir les résultats futurs, améliorant ainsi l'efficacité opérationnelle et la planification stratégique. En fournissant une plateforme accessible pour l'analyse de données complexes, Dateno permet aux utilisateurs de libérer tout le potentiel de leurs données.



**Who Is the Company Behind Dateno?**

- **Vendeur:** [Dateno](https://www.g2.com/fr/sellers/dateno)
- **Emplacement du siège social:** N/A
- **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 employés sur LinkedIn®)



### 22. [Datlo](https://www.g2.com/fr/products/datlo/reviews)
  Datlo est une plateforme d'intelligence géographique basée sur le cloud, conçue pour simplifier l'analyse de marché, la découverte de clients et la planification d'expansion pour les entreprises. En intégrant divers ensembles de données — y compris les enregistrements d'entreprises, les indicateurs économiques, les profils démographiques et les informations immobilières — Datlo offre une interface intuitive qui transforme des données géographiques et commerciales complexes en informations exploitables. Cela permet aux équipes de vente et de marketing B2B d'identifier de nouveaux clients, d'optimiser la gestion des territoires et de planifier des expansions stratégiques de manière efficace. Caractéristiques clés et fonctionnalités : - Constructeur de cartes : Permet la création et la personnalisation de cartes, l'analyse de données géolocalisées et une gestion efficace des territoires. - IA de recommandation de prospects : Utilise l'intelligence artificielle pour recommander des prospects à fort potentiel en fonction du portefeuille de clients existant d'une entreprise. - IA d'expansion : Suggère de nouveaux emplacements optimaux pour l'expansion des affaires en analysant la performance des unités actuelles. - Segmentation d'audience : Améliore les campagnes de médias payants en fournissant une segmentation efficace de l'audience, conduisant à des coûts de conversion plus bas et un ciblage amélioré. Valeur principale et solutions fournies : Datlo répond aux défis auxquels les entreprises sont confrontées dans l'analyse de marché et l'expansion en offrant une suite complète d'outils qui exploitent les données géolocalisées. La plateforme permet aux entreprises de : - Identifier les opportunités de marché : En analysant la couverture et le potentiel du marché, les entreprises peuvent découvrir de nouveaux points de vente et distributeurs stratégiques. - Optimiser les stratégies de distribution : Les insights de Datlo permettent d'affiner la logistique de distribution, garantissant que les produits atteignent efficacement les bons marchés. - Améliorer les opérations de mise sur le marché : Avec des stratégies basées sur les données, les entreprises peuvent planifier des expansions et des campagnes marketing avec une plus grande précision, réduisant les risques et augmentant les taux de succès. En transformant des données complexes en informations claires et exploitables, Datlo permet aux entreprises de prendre des décisions éclairées, de rationaliser les opérations et de stimuler la croissance.



**Who Is the Company Behind Datlo?**

- **Vendeur:** [Datlo](https://www.g2.com/fr/sellers/datlo)
- **Année de fondation:** 2019
- **Emplacement du siège social:** Maringá, BR
- **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/wearedatlo (9,253 employés sur LinkedIn®)



### 23. [DatologyAI](https://www.g2.com/fr/products/datologyai/reviews)
  Les modèles d'IA sont ce qu'ils consomment. Optimisez l'efficacité de l'entraînement, maximisez les performances et réduisez les coûts de calcul grâce à notre curation experte.



**Who Is the Company Behind DatologyAI?**

- **Vendeur:** [DatologyAI](https://www.g2.com/fr/sellers/datologyai)
- **Année de fondation:** 2023
- **Emplacement du siège social:** Redwood City, US
- **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/datologyai/ (35 employés sur LinkedIn®)



### 24. [Datvizai](https://www.g2.com/fr/products/datvizai/reviews)
  DatViz AI est une plateforme avancée de visualisation et d'analyse de données conçue pour transformer des ensembles de données complexes en représentations visuelles claires et interactives. En tirant parti de l'intelligence artificielle de pointe, elle permet aux utilisateurs de découvrir des insights, d'identifier des tendances et de prendre des décisions basées sur les données avec facilité. Caractéristiques clés et fonctionnalités : - Visualisations interactives : Créez des graphiques, des diagrammes et des tableaux de bord dynamiques qui permettent une exploration des données en temps réel. - Analytique alimentée par l'IA : Utilisez des algorithmes d'apprentissage automatique pour détecter des motifs et des anomalies au sein des ensembles de données. - Modèles personnalisables : Accédez à une variété de modèles préconçus adaptés à différents secteurs et cas d'utilisation. - Intégration de données : Connectez-vous sans effort à plusieurs sources de données, y compris des bases de données, des services cloud et des API. - Outils de collaboration : Partagez des visualisations et des rapports avec les membres de l'équipe, facilitant l'analyse collaborative. Valeur principale et solutions pour les utilisateurs : DatViz AI répond au défi d'interpréter de grands ensembles de données complexes en fournissant des outils de visualisation intuitifs qui simplifient l'analyse des données. Elle permet aux entreprises et aux particuliers de prendre des décisions éclairées en présentant les données dans un format accessible et exploitable. En automatisant le processus analytique, elle réduit le temps et l'expertise nécessaires pour extraire des insights significatifs, améliorant ainsi la productivité et la planification stratégique.



**Who Is the Company Behind Datvizai?**

- **Vendeur:** [datviz ai](https://www.g2.com/fr/sellers/datviz-ai)
- **Emplacement du siège social:** N/A
- **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 employés sur LinkedIn®)



### 25. [Daybreak](https://www.g2.com/fr/products/noodle-ai-daybreak/reviews)
  La plateforme de prédiction AI de Daybreak permet aux entreprises de tirer parti de techniques prédictives avancées sans avoir besoin de data scientists coûteux ou de reformation extensive du personnel. Conçue avec spécificité et simplicité, la plateforme simplifie l'intégration de diverses sources de données, automatise l'ingénierie des caractéristiques et applique une gamme de modèles d'apprentissage automatique pour améliorer les prédictions de la chaîne d'approvisionnement. En se concentrant sur des approches centrées sur les données, spécifiques au domaine et agnostiques au modèle, Daybreak fournit des prévisions précises et des insights exploitables, permettant aux organisations de prendre des décisions éclairées et d'optimiser leurs opérations. Caractéristiques clés et fonctionnalités : - Magasin de données : Collecte et nettoie les données brutes de multiples sources de la chaîne d'approvisionnement, garantissant la qualité et l'intégrité des données. - Magasin de caractéristiques : Traite les données nettoyées en caractéristiques et moteurs significatifs adaptés pour des prédictions précises de la chaîne d'approvisionnement. - Magasin de modèles : Applique une variété de modèles d'apprentissage automatique éprouvés aux données traitées, facilitant la formation et la gestion efficaces des modèles. - Tableaux de bord personnalisés : Fournit des tableaux de bord et un accès aux données spécifiques à chaque rôle, en accord avec les responsabilités individuelles. - Interprétabilité : Offre une explicabilité et une transparence intégrées à chaque étape, favorisant la confiance et accélérant l'adoption parmi les utilisateurs professionnels. - Praticiens autonomisés : Permet aux planificateurs de la demande de générer des prévisions plus précises, d'améliorer la qualité de la prise de décision, d'augmenter la proportion de SKU sans intervention et de réduire le temps passé sur les prévisions. Valeur principale et problème résolu : La plateforme de prédiction AI de Daybreak répond aux défis des systèmes de planification obsolètes basés sur des règles qui peinent à s'adapter à la volatilité du marché. En automatisant la préparation des données, l'ingénierie des caractéristiques et la sélection des modèles, la plateforme améliore la précision des prédictions et la qualité des décisions. Cela conduit à une réduction des déchets d'inventaire, à une optimisation des opérations de la chaîne d'approvisionnement et à plus de temps pour la prise de décision stratégique, entraînant finalement un impact commercial mesurable et une durabilité.



**Who Is the Company Behind Daybreak?**

- **Vendeur:** [Noodle.ai](https://www.g2.com/fr/sellers/noodle-ai)
- **Année de fondation:** 2016
- **Emplacement du siège social:** San Francisco, California, United States
- **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/daybreak-ai/ (122 employés sur LinkedIn®)




    ## What Is Plateformes de science des données et d'apprentissage automatique?
  [Logiciel d'intelligence artificielle](https://www.g2.com/fr/categories/artificial-intelligence)
  ## What Software Categories Are Similar to Plateformes de science des données et d'apprentissage automatique?
    - [Logiciel d'analyse prédictive](https://www.g2.com/fr/categories/predictive-analytics)
    - [Plateformes d'analyse](https://www.g2.com/fr/categories/analytics-platforms)
    - [Logiciel d'apprentissage automatique](https://www.g2.com/fr/categories/machine-learning)
    - [Logiciel d'analyse des mégadonnées](https://www.g2.com/fr/categories/big-data-analytics)
    - [Plateformes MLOps](https://www.g2.com/fr/categories/mlops-platforms)
    - [Logiciel d'infrastructure d'IA générative](https://www.g2.com/fr/categories/generative-ai-infrastructure)
    - [Logiciels de plateformes de machine learning à faible code](https://www.g2.com/fr/categories/low-code-machine-learning-platforms)

  
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## How Do You Choose the Right Plateformes de science des données et d'apprentissage automatique?

### Ce que vous devez savoir sur les plateformes de science des données et d'apprentissage automatique

### Qu'est-ce que les plateformes de science des données et d'apprentissage automatique (DSML) ?

La quantité de données produites au sein des entreprises augmente rapidement. Les entreprises réalisent son importance et exploitent ces données accumulées pour obtenir un avantage concurrentiel. Les entreprises transforment leurs données en informations pour orienter les décisions commerciales et améliorer les offres de produits. Avec la science des données, dont [l'intelligence artificielle (IA)](https://www.g2.com/articles/what-is-artificial-intelligence) fait partie, les utilisateurs peuvent exploiter de vastes quantités de données. Qu'elles soient structurées ou non, elles révèlent des modèles et font des prédictions basées sur les données.

Un aspect crucial de la science des données est le développement de modèles d'apprentissage automatique. Les utilisateurs exploitent des plateformes d'ingénierie de science des données et d'apprentissage automatique qui facilitent l'ensemble du processus, de l'intégration des données à la gestion des modèles. Avec cette plateforme unique, les data scientists, ingénieurs, développeurs et autres parties prenantes de l'entreprise collaborent pour s'assurer que les données sont correctement gérées et exploitées pour en tirer du sens.

### Types de plateformes DSML

Toutes les plateformes logicielles de science des données et d'apprentissage automatique ne sont pas conçues de la même manière. Ces outils permettent aux développeurs et aux data scientists de construire, former et déployer des [modèles d'apprentissage automatique](https://www.g2.com/articles/what-is-machine-learning). Cependant, ils diffèrent en termes de types de données pris en charge et de méthode et manière de déploiement. 

**Plateformes de science des données et d'apprentissage automatique en cloud**

Avec la capacité de stocker des données sur des serveurs distants et d'y accéder facilement, les entreprises peuvent se concentrer moins sur la construction d'infrastructures et plus sur leurs données, tant en termes de comment en tirer des informations que d'assurer leur qualité. Les plateformes DSML basées sur le cloud leur permettent à la fois de former et de déployer les modèles dans le cloud. Cela aide également lorsque ces modèles sont intégrés dans diverses applications, car cela offre un accès plus facile pour modifier et ajuster les modèles qui ont été déployés.

**Plateformes de science des données et d'apprentissage automatique sur site**

Le cloud n'est pas toujours la réponse, car ce n'est pas toujours une solution viable. Tous les experts en données n'ont pas le luxe de travailler dans le cloud pour plusieurs raisons, notamment la sécurité des données et les problèmes liés à la latence. Dans des cas comme les soins de santé, des réglementations strictes, telles que [HIPAA](https://www.g2.com/glossary/hipaa-definition), exigent que les données soient sécurisées. Par conséquent, les solutions DSML sur site peuvent être vitales pour certains professionnels, tels que ceux du secteur de la santé et du secteur public, où la conformité à la confidentialité est stricte et parfois nécessaire.

**Plateformes Edge**

Certains outils et logiciels DSML permettent de faire tourner des algorithmes en périphérie, constitués d'un réseau maillé de [centres de données](https://www.g2.com/glossary/data-center-definition) qui traitent et stockent les données localement avant d'être envoyées à un centre de stockage centralisé ou au cloud. [L'informatique en périphérie](https://learn.g2.com/trends/edge-computing) optimise les systèmes de cloud computing pour éviter les interruptions ou les ralentissements dans l'envoi et la réception de données. ** **

### Quelles sont les caractéristiques communes des solutions de science des données et d'apprentissage automatique ?

Les éléments suivants sont quelques caractéristiques de base des plateformes de science des données et d'apprentissage automatique qui peuvent aider les utilisateurs à préparer les données et à former, gérer et déployer des modèles.

**Préparation des données :** Les fonctionnalités d'ingestion de données permettent aux utilisateurs d'intégrer et d'ingérer des données provenant de diverses sources internes ou externes, telles que des applications d'entreprise, des bases de données ou des appareils Internet des objets (IoT).

Les données incorrectes (c'est-à-dire incomplètes, inexactes ou incohérentes) sont un non-départ pour la construction de modèles d'apprentissage automatique. Une mauvaise formation de l'IA engendre de mauvais modèles, qui à leur tour engendrent de mauvaises prédictions qui peuvent être utiles au mieux et préjudiciables au pire. Par conséquent, les capacités de préparation des données permettent de [nettoyer les données](https://www.g2.com/articles/data-cleaning) et d'augmenter les données (dans lesquelles des ensembles de données connexes sont appliqués aux données de l'entreprise) pour s'assurer que le parcours des données démarre bien.

**Formation des modèles :** L'ingénierie des caractéristiques transforme les données brutes en caractéristiques qui représentent mieux le problème sous-jacent pour les modèles prédictifs. C'est une étape clé dans la construction d'un modèle et améliore la précision du modèle sur des données non vues.

Construire un modèle nécessite de le former en lui fournissant des données. Former un modèle est le processus de détermination des valeurs appropriées pour tous les poids et le biais à partir des données saisies. Deux méthodes clés utilisées à cette fin sont [l'apprentissage supervisé et l'apprentissage non supervisé](https://www.g2.com/articles/supervised-vs-unsupervised-learning). Le premier est une méthode dans laquelle l'entrée est étiquetée, tandis que le second traite des données non étiquetées.

**Gestion des modèles :** Le processus ne se termine pas une fois le modèle publié. Les entreprises doivent surveiller et gérer leurs modèles pour s'assurer qu'ils restent précis et à jour. La comparaison de modèles permet aux utilisateurs de comparer rapidement les modèles à une référence ou à un résultat précédent pour déterminer la qualité du modèle construit. Beaucoup de ces plateformes disposent également d'outils pour suivre des métriques, telles que la précision et la perte.

**Déploiement des modèles :** Le déploiement de modèles d'apprentissage automatique est le processus de les rendre disponibles dans des environnements de production, où ils fournissent des prédictions à d'autres systèmes logiciels. Les méthodes de déploiement incluent les API REST, les interfaces graphiques pour l'analyse à la demande, et plus encore.

### Quels sont les avantages d'utiliser des plateformes d'ingénierie DSML ?

Grâce à l'utilisation de plateformes de science des données et d'apprentissage automatique, les data scientists peuvent obtenir une visibilité sur l'ensemble du parcours des données, de l'ingestion à l'inférence. Cela les aide à mieux comprendre ce qui fonctionne et ce qui ne fonctionne pas et leur fournit les outils nécessaires pour résoudre les problèmes si et quand ils surviennent. Avec ces outils, les experts préparent et enrichissent leurs données, exploitent les bibliothèques d'apprentissage automatique et déploient leurs algorithmes en production.

**Partager les informations sur les données :** Les utilisateurs peuvent partager des données, des modèles, des tableaux de bord ou d'autres informations connexes avec des outils basés sur la collaboration pour favoriser et faciliter le travail d'équipe.

**Simplifier et étendre la science des données :** De nombreuses plateformes ouvrent ces outils à un public plus large avec des fonctionnalités faciles à utiliser et des capacités de glisser-déposer. De plus, des modèles pré-entraînés et des pipelines prêts à l'emploi adaptés à des tâches spécifiques aident à rationaliser le processus. Ces plateformes aident facilement à étendre les expériences sur de nombreux nœuds pour effectuer une formation distribuée sur de grands ensembles de données.

**Expérimentation :** Avant qu'un modèle ne soit poussé en production, les data scientists passent un temps considérable à travailler avec les données et à expérimenter pour trouver une solution optimale. Les fournisseurs de science des données et d'apprentissage automatique facilitent cette expérimentation grâce à des outils de visualisation des données, d'augmentation des données et de préparation des données. Différents types de couches et d'optimiseurs pour [l'apprentissage profond](https://www.g2.com/articles/deep-learning), qui sont des algorithmes ou des méthodes utilisés pour modifier les attributs des réseaux neuronaux, tels que les poids et le taux d'apprentissage, pour réduire les pertes, sont également utilisés dans l'expérimentation.

### Qui utilise les produits de science des données et d'apprentissage automatique ?

Les data scientists sont très demandés, mais les professionnels qualifiés sont en pénurie. Le jeu de compétences est varié et vaste (par exemple, il est nécessaire de comprendre divers algorithmes, les mathématiques avancées, les compétences en programmation, et plus encore). Par conséquent, de tels professionnels sont difficiles à trouver et commandent une rémunération élevée. Pour résoudre ce problème, les plateformes incluent de plus en plus de fonctionnalités qui facilitent le développement de solutions d'IA, telles que les capacités de glisser-déposer et les algorithmes préconstruits.

De plus, pour que les projets de science des données soient lancés, il est essentiel que l'entreprise dans son ensemble y adhère. Les plateformes les plus robustes fournissent des ressources qui aident les utilisateurs non techniques à comprendre les modèles, les données impliquées et les aspects de l'entreprise qui ont été impactés.

**Ingénieurs de données :** Avec des capacités d'intégration de données robustes, les ingénieurs de données chargés de la conception, de l'intégration et de la gestion des données utilisent ces plateformes pour collaborer avec les data scientists et d'autres parties prenantes au sein de l'organisation.

**Data scientists citoyens :** Avec l'essor de fonctionnalités plus conviviales, les data scientists citoyens, qui ne sont pas formés professionnellement mais ont développé des compétences en données, se tournent de plus en plus vers les plateformes de science des données et d'apprentissage automatique pour intégrer l'IA dans leurs organisations.

**Data scientists professionnels :** Les data scientists experts utilisent ces solutions pour étendre les opérations de science des données tout au long du cycle de vie, simplifiant le processus d'expérimentation au déploiement et accélérant l'exploration et la préparation des données, ainsi que le développement et la formation des modèles.

**Parties prenantes de l'entreprise :** Les parties prenantes de l'entreprise utilisent ces outils pour obtenir une clarté sur les modèles d'apprentissage automatique et mieux comprendre comment ils s'intègrent dans l'entreprise et ses opérations dans son ensemble.

### Quelles sont les alternatives aux plateformes de science des données et d'apprentissage automatique ?

Les alternatives aux solutions de science des données et d'apprentissage automatique peuvent remplacer ce type de logiciel, soit partiellement, soit complètement :

[Logiciel d'opérationnalisation de l'IA et de l'apprentissage automatique](https://www.g2.com/categories/ai-machine-learning-operationalization) **:** Selon le cas d'utilisation, les entreprises pourraient envisager un logiciel d'opérationnalisation de l'IA et de l'apprentissage automatique. Ce logiciel ne fournit pas une plateforme pour le développement complet de bout en bout de modèles d'apprentissage automatique, mais peut offrir des fonctionnalités plus robustes autour de l'opérationnalisation de ces algorithmes. Cela inclut la surveillance de la santé, des performances et de la précision des modèles.

[Logiciel d'apprentissage automatique](https://www.g2.com/categories/machine-learning) **:** Les plateformes de science des données et d'apprentissage automatique sont excellentes pour le développement à grande échelle de modèles, que ce soit pour [la vision par ordinateur](https://learn.g2.com/computer-vision), le traitement du langage naturel (NLP), et plus encore. Cependant, dans certains cas, les entreprises peuvent vouloir une solution plus facilement disponible sur étagère, qu'elles peuvent utiliser de manière plug-and-play. Dans ce cas, elles peuvent envisager un logiciel d'apprentissage automatique, qui nécessitera moins de temps de configuration et de coûts de développement.

Il existe de nombreux types d'algorithmes d'apprentissage automatique qui effectuent une variété de tâches et de fonctions. Ces algorithmes peuvent comprendre des algorithmes plus spécifiques, tels que l'apprentissage des règles d'association, les [réseaux bayésiens](https://www.g2.com/articles/artificial-intelligence-terms#:~:text=Bayesian%20network%3A%20also%20known%20as%20the%20Bayes%20network%2C%20Bayes%20model%2C%20belief%20network%2C%20and%20decision%20network%2C%20is%20a%20graph%2Dbased%20model%20representing%20a%20set%20of%20variables%20and%20their%20dependencies.%C2%A0), le clustering, l'apprentissage des arbres de décision, les algorithmes génétiques, les systèmes de classification par apprentissage et les machines à vecteurs de support, entre autres. Cela aide les organisations à rechercher des solutions ponctuelles.

### **Logiciels et services liés aux plateformes d'ingénierie de science des données et d'apprentissage automatique**

Les solutions connexes qui peuvent être utilisées avec les plateformes DSML incluent :

[Logiciel de préparation des données](https://www.g2.com/categories/data-preparation) **:** Le logiciel de préparation des données aide les entreprises dans leur gestion des données. Ces solutions permettent aux utilisateurs de découvrir, combiner, nettoyer et enrichir les données pour une analyse simple. Bien que les plateformes de science des données et d'apprentissage automatique offrent des fonctionnalités de préparation des données, les entreprises peuvent opter pour un outil de préparation dédié.

[Logiciel d'entrepôt de données](https://www.g2.com/categories/data-warehouse) **:** La plupart des entreprises ont de nombreuses sources de données disparates, et pour mieux intégrer toutes leurs données, elles mettent en place un entrepôt de données. Les entrepôts de données hébergent des données provenant de plusieurs bases de données et applications commerciales, ce qui permet aux outils de business intelligence et d'analyse de tirer toutes les données de l'entreprise à partir d'un seul référentiel. Cette organisation est cruciale pour la qualité des données ingérées par les plateformes de science des données et d'apprentissage automatique.

[Logiciel d'étiquetage des données](https://www.g2.com/categories/data-labeling) **:** Pour que l'apprentissage supervisé démarre, il est essentiel d'avoir des données étiquetées. Mettre en place un effort d'étiquetage systématique et soutenu peut être aidé par un logiciel d'étiquetage des données, qui fournit un ensemble d'outils pour que les entreprises transforment les données non étiquetées en données étiquetées et construisent des algorithmes d'IA correspondants.

[Logiciel de traitement du langage naturel (NLP)](https://www.g2.com/categories/natural-language-processing-nlp) **:** [NLP](https://www.g2.com/articles/natural-language-processing) permet aux applications d'interagir avec le langage humain en utilisant un algorithme d'apprentissage profond. Les algorithmes NLP saisissent le langage et donnent une variété de sorties basées sur la tâche apprise. Les algorithmes NLP fournissent [la reconnaissance vocale](https://www.g2.com/articles/voice-recognition) et [la génération de langage naturel (NLG)](https://www.g2.com/categories/natural-language-generation-nlg), qui convertit les données en langage humain compréhensible. Quelques exemples d'utilisations du NLP incluent les [chatbots](https://www.g2.com/categories/chatbots), les applications de traduction et les [outils de surveillance des réseaux sociaux](https://www.g2.com/categories/social-media-listening-tools) qui scannent les réseaux sociaux pour les mentions.

### Défis avec les plateformes DSML

Les solutions logicielles peuvent présenter leur propre lot de défis. 

**Exigences en matière de données :** Une grande quantité de données est nécessaire pour que la plupart des algorithmes d'IA apprennent ce qui est nécessaire. Les utilisateurs doivent former des algorithmes d'apprentissage automatique en utilisant des techniques telles que l'apprentissage par renforcement, l'apprentissage supervisé et l'apprentissage non supervisé pour construire une application véritablement intelligente.

**Pénurie de compétences :** Il y a aussi une pénurie de personnes qui comprennent comment construire ces algorithmes et les former pour qu'ils effectuent les actions nécessaires. L'utilisateur moyen ne peut pas simplement lancer un logiciel d'IA et le faire résoudre tous ses problèmes.

**Biais algorithmique :** Bien que la technologie soit efficace, elle n'est pas toujours efficace et est entachée de divers types de biais dans les données d'entraînement, tels que les biais raciaux ou de genre. Par exemple, comme de nombreux algorithmes de reconnaissance faciale sont entraînés sur des ensembles de données contenant principalement des visages d'hommes blancs, d'autres sont plus susceptibles d'être faussement identifiés par les systèmes.

### Quelles entreprises devraient acheter des plateformes d'ingénierie DSML ?

La mise en œuvre de l'IA peut avoir un impact positif sur les entreprises dans une multitude de secteurs différents. Voici quelques exemples :

**Services financiers :** L'IA est largement utilisée dans les services financiers, les banques l'utilisant pour tout, du développement d'algorithmes de score de crédit à l'analyse de documents de résultats pour repérer les tendances. Avec les solutions logicielles de science des données et d'apprentissage automatique, les équipes de science des données peuvent construire des modèles avec les données de l'entreprise et les déployer dans des applications internes et externes.

**Soins de santé :** Dans le domaine de la santé, les entreprises peuvent utiliser ces plateformes pour mieux comprendre les populations de patients, comme prédire les visites en hospitalisation et développer des systèmes qui peuvent associer les personnes à des essais cliniques pertinents. De plus, comme le processus de découverte de médicaments est particulièrement coûteux et prend beaucoup de temps, les organisations de santé utilisent la science des données pour accélérer le processus, en utilisant des données provenant d'essais passés, d'articles de recherche, et plus encore.

**Commerce de détail :** Dans le commerce de détail, en particulier le commerce électronique, la personnalisation règne en maître. Les principaux détaillants exploitent ces plateformes pour offrir aux clients des expériences hautement personnalisées basées sur des facteurs tels que le comportement précédent et la localisation. Avec l'apprentissage automatique en place, ces entreprises peuvent afficher du matériel hautement pertinent et attirer l'attention des clients potentiels. 

### Comment choisir la meilleure plateforme de science des données et d'apprentissage automatique (DSML)

#### Collecte des exigences (RFI/RFP) pour les plateformes DSML

Si une entreprise commence tout juste et cherche à acheter sa première plateforme de science des données et d'apprentissage automatique, ou quel que soit l'endroit où elle se trouve dans son processus d'achat, g2.com peut aider à sélectionner la meilleure option.

La première étape du processus d'achat doit impliquer un examen attentif des données de l'entreprise. Comme une partie fondamentale du parcours de la science des données implique l'ingénierie des données (c'est-à-dire la collecte et l'analyse des données), les entreprises doivent s'assurer que la qualité de leurs données est élevée et que la plateforme en question peut gérer adéquatement leurs données, tant en termes de format que de volume. Si l'entreprise a accumulé beaucoup de données, elle doit rechercher une solution qui peut évoluer avec l'organisation. Les utilisateurs doivent réfléchir aux points de douleur et les noter ; ceux-ci doivent être utilisés pour aider à créer une liste de critères. De plus, l'acheteur doit déterminer le nombre d'employés qui auront besoin d'utiliser ce logiciel, car cela détermine le nombre de licences qu'ils sont susceptibles d'acheter.

Prendre une vue d'ensemble de l'entreprise et identifier les points de douleur peut aider l'équipe à se lancer dans la création d'une liste de critères. La liste sert de guide détaillé qui inclut à la fois les fonctionnalités nécessaires et souhaitables, y compris le budget, les fonctionnalités, le nombre d'utilisateurs, les intégrations, les exigences de sécurité, les solutions cloud ou sur site, et plus encore.

Selon l'étendue du déploiement, produire une RFI, une liste d'une page avec quelques points décrivant ce qui est nécessaire d'une plateforme de science des données pourrait être utile.

#### Comparer les produits DSML

**Créer une liste longue**

De la satisfaction des besoins fonctionnels de l'entreprise à la mise en œuvre, les évaluations des fournisseurs sont une partie essentielle du processus d'achat de logiciels. Pour faciliter la comparaison, après que toutes les démonstrations soient terminées, il est utile de préparer une liste cohérente de questions concernant les besoins et préoccupations spécifiques à poser à chaque fournisseur.

**Créer une liste courte**

À partir de la liste longue des fournisseurs, il est utile de réduire la liste des fournisseurs et de proposer une liste plus courte de prétendants, de préférence pas plus de trois à cinq. Avec cette liste en main, les entreprises peuvent produire une matrice pour comparer les fonctionnalités et les prix des différentes solutions.

**Conduire des démonstrations**

Pour assurer une comparaison approfondie, l'utilisateur doit démontrer chaque solution de la liste courte en utilisant le même cas d'utilisation et les mêmes ensembles de données. Cela permettra à l'entreprise d'évaluer de manière équivalente et de voir comment chaque fournisseur se compare à la concurrence.

#### Sélection des plateformes DSML

**Choisir une équipe de sélection**

Avant de commencer, il est crucial de créer une équipe gagnante qui travaillera ensemble tout au long du processus, de l'identification des points de douleur à la mise en œuvre. L'équipe de sélection de logiciels doit être composée de membres de l'organisation qui ont les bons intérêts, compétences et temps pour participer à ce processus. Un bon point de départ est de viser trois à cinq personnes qui occupent des rôles tels que le principal décideur, le chef de projet, le propriétaire du processus, le propriétaire du système, ou l'expert en la matière du personnel, ainsi qu'un responsable technique, un administrateur informatique, ou un administrateur de la sécurité. Dans les petites entreprises, l'équipe de sélection des fournisseurs peut être plus petite, avec moins de participants, multitâches, et assumant plus de responsabilités.

**Négociation**

Ce n'est pas parce que quelque chose est écrit sur la page de tarification d'une entreprise que c'est fixe (bien que certaines entreprises ne bougeront pas). Il est impératif d'ouvrir une conversation concernant les prix et les licences. Par exemple, le fournisseur peut être disposé à accorder une réduction pour les contrats pluriannuels ou à recommander le produit à d'autres.

**Décision finale**

Après cette étape, et avant de s'engager pleinement, il est recommandé de lancer un test ou un programme pilote pour tester l'adoption avec un petit échantillon d'utilisateurs. Si l'outil est bien utilisé et bien reçu, l'acheteur peut être confiant que la sélection était correcte. Sinon, il pourrait être temps de revenir à la planche à dessin.

### Coût des plateformes de science des données et d'apprentissage automatique

Comme mentionné ci-dessus, les plateformes de science des données et d'apprentissage automatique sont disponibles à la fois en tant que solutions sur site et en cloud. Les prix entre les deux peuvent différer, le premier nécessitant souvent plus de coûts d'infrastructure initiaux. 

Comme pour tout logiciel, ces plateformes sont souvent disponibles en différents niveaux, les solutions plus basiques coûtant moins cher que celles à l'échelle de l'entreprise. Les premières n'auront souvent pas autant de fonctionnalités et peuvent avoir des limites d'utilisation. Les fournisseurs DSML peuvent avoir une tarification par niveaux, dans laquelle le prix est adapté à la taille de l'entreprise des utilisateurs, au nombre d'utilisateurs, ou aux deux. Cette stratégie de tarification peut inclure un certain degré de support, qui peut être illimité ou limité à un certain nombre d'heures par cycle de facturation.

Une fois mises en place, elles ne nécessitent souvent pas de coûts de maintenance significatifs, surtout si elles sont déployées dans le cloud. Comme ces plateformes viennent souvent avec de nombreuses fonctionnalités supplémentaires, les entreprises cherchant à maximiser la valeur de leur logiciel peuvent engager des consultants tiers pour les aider à tirer des informations de leurs données et à tirer le meilleur parti du logiciel.

#### Retour sur investissement (ROI)

Les entreprises décident de déployer des plateformes de science des données et d'apprentissage automatique dans le but d'obtenir un certain degré de ROI. Comme elles cherchent à récupérer les pertes qu'elles ont dépensées pour le logiciel, il est crucial de comprendre les coûts associés. Comme mentionné ci-dessus, ces plateformes sont généralement facturées par utilisateur, ce qui est parfois échelonné en fonction de la taille de l'entreprise. Plus d'utilisateurs se traduiront généralement par plus de licences, ce qui signifie plus d'argent.

Les utilisateurs doivent considérer combien est dépensé et comparer cela à ce qui est gagné, tant en termes d'efficacité que de revenus. Par conséquent, les entreprises peuvent comparer les processus entre avant et après le déploiement du logiciel pour mieux comprendre comment les processus ont été améliorés et combien de temps a été économisé. Elles peuvent même produire une étude de cas (soit à des fins internes ou externes) pour démontrer les gains qu'elles ont observés grâce à l'utilisation de la plateforme.

### Mise en œuvre des plateformes de science des données et d'apprentissage automatique

**Comment les outils logiciels DSML sont-ils mis en œuvre ?**

La mise en œuvre diffère considérablement en fonction de la complexité et de l'échelle des données. Dans les organisations avec de vastes quantités de données provenant de sources disparates (par exemple, applications, bases de données, etc.), il est souvent sage d'utiliser une partie externe, que ce soit un spécialiste de la mise en œuvre du fournisseur ou un cabinet de conseil tiers. Avec une vaste expérience à leur actif, ils peuvent aider les entreprises à comprendre comment connecter et consolider leurs sources de données et comment utiliser le logiciel de manière efficace et efficiente.

**Qui est responsable de la mise en œuvre de la plateforme DSML ?**

Il peut nécessiter de nombreuses personnes ou équipes pour déployer correctement une plateforme de science des données, y compris des ingénieurs de données, des data scientists et des ingénieurs logiciels. Cela est dû au fait que, comme mentionné, les données peuvent traverser des équipes et des fonctions. En conséquence, une personne ou même une équipe n'a rarement une compréhension complète de tous les actifs de données d'une entreprise. Avec une équipe interfonctionnelle en place, une entreprise peut commencer à assembler ses données et commencer le parcours de la science des données, en commençant par une préparation et une gestion appropriées des données.

**Quel est le processus de mise en œuvre des produits de science des données et d'apprentissage automatique ?**

En termes de mise en œuvre, il est typique que la plateforme soit déployée de manière limitée et ensuite déployée de manière plus large. Par exemple, une marque de détail pourrait décider de tester A/B l'utilisation d'un algorithme de personnalisation pour un nombre limité de visiteurs sur son site pour mieux comprendre comment il fonctionne. Si le déploiement est réussi, l'équipe de science des données peut présenter ses résultats à son équipe de direction (qui pourrait être le CTO, selon la structure de l'entreprise).

Si le déploiement échoue, l'équipe peut revenir à la planche à dessin pour déterminer ce qui a mal tourné. Cela impliquera d'examiner les données d'entraînement et les algorithmes utilisés. Si elles essaient à nouveau, mais que rien ne semble réussir (c'est-à-dire que le résultat est erroné ou qu'il n'y a pas d'amélioration des prédictions), l'entreprise pourrait avoir besoin de revenir aux bases et de revoir ses données.

**Quand devriez-vous mettre en œuvre des outils DSML ?**

Comme mentionné précédemment, l'ingénierie des données, qui implique la préparation et la collecte des données, est une caractéristique fondamentale des projets de science des données. Par conséquent, les entreprises doivent faire de la mise en ordre de leurs données leur priorité absolue, en s'assurant qu'il n'y a pas d'enregistrements en double ou de champs mal alignés. Bien que cela semble basique, ce n'est rien de tel. Des données défectueuses en entrée entraîneront des données défectueuses en sortie. 

### Tendances des plateformes de science des données et d'apprentissage automatique

**AutoML**

AutoML aide à automatiser de nombreuses tâches nécessaires pour développer des applications d'IA et d'apprentissage automatique. Les utilisations incluent la préparation automatique des données, l'ingénierie des caractéristiques automatisée, la fourniture d'explicabilité pour les modèles, et plus encore.

**IA intégrée**

Les fonctionnalités d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond sont de plus en plus intégrées dans presque tous les types de logiciels, que l'utilisateur en soit conscient ou non. Utiliser l'IA intégrée dans des logiciels comme [CRM](https://www.g2.com/categories/crm), [l'automatisation du marketing](https://www.g2.com/categories/marketing-automation), et [les solutions d'analyse](https://www.g2.com/categories/analytics-tools-software) nous permet de rationaliser les processus, d'automatiser certaines tâches et d'obtenir un avantage concurrentiel avec des capacités prédictives. L'IA intégrée pourrait progressivement se développer dans les années à venir et pourrait le faire de la même manière que le déploiement en cloud et les capacités mobiles l'ont fait au cours de la dernière décennie. Finalement, les fournisseurs pourraient ne pas avoir besoin de mettre en avant les avantages de leur produit grâce à l'apprentissage automatique, car cela pourrait simplement être supposé et attendu.

**Apprentissage automatique en tant que service (MLaaS)**

L'environnement logiciel est passé à une structure de microservices plus granulaire, en particulier pour les besoins des opérations de développement. De plus, le boom des services d'infrastructure cloud publics a permis aux grandes entreprises d'offrir des services de développement et d'infrastructure à d'autres entreprises avec un modèle de paiement à l'utilisation. Le logiciel d'IA n'est pas différent, car les mêmes entreprises fournissent [MLaaS](https://www.g2.com/articles/machine-learning-as-a-service) pour d'autres entreprises.

Les développeurs profitent rapidement de ces algorithmes et solutions préconstruits en leur fournissant leurs données pour obtenir des informations. Utiliser des systèmes construits par des entreprises d'envergure aide les petites entreprises à économiser du temps, des ressources et de l'argent en éliminant le besoin d'embaucher des développeurs d'apprentissage automatique qualifiés. Le MLaaS se développera davantage à mesure que les entreprises continueront de s'appuyer sur ces microservices et que le besoin d'IA augmentera.

**Explicabilité**

En ce qui concerne les algorithmes d'apprentissage automatique, en particulier l'apprentissage profond, il peut être difficile d'expliquer comment ils sont arrivés à certaines conclusions. L'IA explicable, également connue sous le nom de XAI, est le processus par lequel le processus de prise de décision des algorithmes est rendu transparent et compréhensible pour les humains. La transparence est le principe le plus répandu dans la littérature actuelle sur l'éthique de l'IA, et donc l'explicabilité, un sous-ensemble de la transparence, devient cruciale. Les plateformes de science des données et d'apprentissage automatique incluent de plus en plus d'outils pour l'explicabilité, ce qui aide les utilisateurs à intégrer l'explicabilité dans leurs modèles et à les aider à répondre aux exigences d'explicabilité des données dans des législations telles que la loi sur la confidentialité de l'Union européenne et le RGPD.