# Meilleur Plateformes de science des données et d'apprentissage automatique - Page 2 *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 des algorithmes d'apprentissage automatique 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 d'apprentissage automatique et/ou offrir des algorithmes préconstruits pour les utilisateurs novices - Fournir une plateforme pour déployer l'IA à grande échelle ### Comment les logiciels DSML diffèrent des autres outils Les plateformes DSML diffèrent des offres traditionnelles de plateforme en tant que service (PaaS) en fournissant des fonctionnalités spécifiques à l'apprentissage automatique, 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 de G2 sur les logiciels DSML Basé sur les tendances de catégorie sur G2, 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. ## Best Plateformes de science des données et d'apprentissage automatique At A Glance - **Leader :** [Vertex AI](https://www.g2.com/fr/products/google-vertex-ai/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 :** [RapidCanvas](https://www.g2.com/fr/products/rapidcanvas/reviews) - **Meilleur logiciel gratuit :** [Databricks](https://www.g2.com/fr/products/databricks/reviews) --- **Sponsored** ### ThoughtSpot ThoughtSpot est l'entreprise de la plateforme d'analytique agentique pour l'entreprise. Avec le langage naturel et l'IA, ThoughtSpot permet à chacun dans une organisation de poser des questions sur les données, d'obtenir des réponses et d'agir. Conçu pour les équipes de données avec du code et sans code pour les utilisateurs professionnels, ThoughtSpot est suffisamment intuitif pour être utilisé par n'importe qui, tout en étant conçu pour gérer de grandes et complexes données cloud à grande échelle. Des clients comme Coca-Cola, Hilton Worldwide et Capital One libèrent tout le potentiel de leurs données avec ThoughtSpot. [Réserver une démo](https://www.g2.com/fr/external_clickthroughs/record?secure%5Bad_program%5D=ppc&secure%5Bad_slot%5D=category_product_list&secure%5Bcategory_id%5D=692&secure%5Bdisplayable_resource_id%5D=2437&secure%5Bdisplayable_resource_type%5D=Category&secure%5Bmedium%5D=sponsored&secure%5Bplacement_reason%5D=neighbor_category&secure%5Bplacement_resource_ids%5D%5B%5D=620&secure%5Bprioritized%5D=false&secure%5Bproduct_id%5D=6232&secure%5Bresource_id%5D=692&secure%5Bresource_type%5D=Category&secure%5Bsource_type%5D=category_page&secure%5Bsource_url%5D=https%3A%2F%2Fwww.g2.com%2Ffr%2Fcategories%2Fdata-science-and-machine-learning-platforms%3Fpage%3D2&secure%5Btoken%5D=6b1e01b22fadb793833a04ba16b54d9f547037d7f59cb2807f97a0229e25584c&secure%5Burl%5D=https%3A%2F%2Fwww.thoughtspot.com%2Fdemo%3Futm_source%3Dg2%26utm_medium%3Daggregatorads%26utm_term%3Dcompete%26utm_content%3Dtext_ads%26utm_campaign%3Dppc_g2compete26&secure%5Burl_type%5D=book_demo) --- ## Top-Rated Products (Ranked by G2 Score) ### 1. [IBM Decision Optimization](https://www.g2.com/fr/products/ibm-decision-optimization/reviews) IBM Decision Optimization est une famille de produits d'analytique prescriptive qui combine des techniques mathématiques et d'IA pour aider à la prise de décision commerciale, y compris les cas d'utilisation de planification et de programmation opérationnelle, tactique et stratégique. Les solutions permettent aux décideurs commerciaux de choisir le meilleur plan d'action parmi des millions d'alternatives lorsqu'ils sont confrontés à des décisions impliquant plusieurs variables, des possibilités de compromis et des contraintes complexes. La solution intègre des solveurs d'optimisation puissants, à savoir CPLEX Optimizer et CP Optimizer, pour résoudre l'étendue des problèmes d'optimisation, y compris la programmation mathématique et par contraintes et les modèles de planification basés sur les contraintes. IBM ILOG CPLEX Optimization Studio est l'un des produits du portefeuille IBM Decision Optimization. Les organisations de divers secteurs utilisent IBM ILOG CPLEX Optimization Studio pour améliorer l'efficacité opérationnelle et générer un retour sur investissement significatif en optimisant la planification, la programmation, la tarification et d'autres décisions commerciales. L'offre fournit aux utilisateurs la flexibilité de développer des modèles d'optimisation soit en utilisant des API de langage de programmation général comme Python, Java, soit en utilisant le langage de programmation d'optimisation (OPL). Les puissants moteurs d'optimisation CPLEX peuvent fournir la puissance nécessaire pour résoudre des problèmes d'optimisation très vastes et réels à la vitesse requise pour les applications d'optimisation décisionnelle interactives d'aujourd'hui. IBM Decision Optimization est également inclus dans Watson Studio Premium pour Cloud Pak for Data afin de permettre aux équipes de science des données de tirer parti de la puissance de l'analytique prescriptive et de créer des solutions innovantes en utilisant une combinaison de techniques comme l'apprentissage automatique et l'optimisation. Les équipes de science des données peuvent facilement démontrer la valeur commerciale de l'optimisation en utilisant des outils comme des tableaux de bord visuels et un assistant de modélisation pour construire rapidement des modèles, tester/évaluer plusieurs scénarios, résoudre en utilisant des moteurs d'optimisation puissants et déployer facilement les modèles. Les solutions IBM Decision Optimization apportent plus de 30 ans d'expérience dans le domaine et sont une technologie d'optimisation éprouvée. Les organisations de divers secteurs utilisent les solutions IBM Decision Optimization pour exécuter leurs applications de prise de décision critiques et ont bénéficié d'une réduction des coûts d'exploitation, d'une augmentation des revenus et d'un temps de mise en valeur accéléré. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 35 **User Satisfaction Scores:** - **Application:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10) - **Service géré:** 8.3/10 (Category avg: 8.2/10) - **Compréhension du langage naturel:** 7.3/10 (Category avg: 8.3/10) - **Facilité d’administration:** 8.7/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [IBM](https://www.g2.com/fr/sellers/ibm) - **Année de fondation:** 1911 - **Emplacement du siège social:** Armonk, NY - **Twitter:** @IBM (708,000 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1009/ (324,553 employés sur LinkedIn®) - **Propriété:** SWX:IBM **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Logiciels informatiques, Services financiers - **Company Size:** 59% Entreprise, 22% Petite entreprise ### 2. [RapidCanvas](https://www.g2.com/fr/products/rapidcanvas/reviews) RapidCanvas transforme l'IA d'entreprise du concept à la production à l'échelle. Notre approche hybride™ associe des experts humains d'élite à une plateforme agentique spécialement conçue. Nous collaborons pour créer des solutions personnalisées qui sont dirigées par l'humain, exécutées par des agents, et conçues pour offrir des résultats concrets dès le premier jour. La plupart des IA d'entreprise échouent car elles ne parviennent pas à résoudre les problèmes clés de contexte et d'exécution. RapidCanvas est conçu pour résoudre les deux. Chaque engagement commence avec votre propre moteur de contexte d'entreprise™ : une intelligence vivante au cœur de votre entreprise. Il unifie vos données, cartographie vos flux de travail, et apprend de chaque cas d'utilisation. Plus vous construisez, plus il devient intelligent. Chaque itération alimente le moteur, et l'intelligence se compose, rendant possible une exécution réussie à l'échelle de l'entreprise. RapidCanvas sert les leaders de l'industrie dans la fabrication, le commerce de détail et les biens de consommation, les services financiers, la chaîne d'approvisionnement, et l'infrastructure. Les solutions sont de qualité entreprise, évolutives dès le départ, et conformes aux normes les plus élevées en matière de sécurité et de confidentialité. Conçu pour être pérenne. Orienté vers les résultats par défaut. **Average Rating:** 4.8/5.0 **Total Reviews:** 37 **User Satisfaction Scores:** - **Application:** 9.5/10 (Category avg: 8.5/10) - **Service géré:** 9.2/10 (Category avg: 8.2/10) - **Compréhension du langage naturel:** 8.6/10 (Category avg: 8.3/10) - **Facilité d’administration:** 9.3/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [RapidCanvas](https://www.g2.com/fr/sellers/rapidcanvas) - **Site Web de l'entreprise:** https://rapidcanvas.ai/ - **Année de fondation:** 2021 - **Emplacement du siège social:** Austin, Texas - **Twitter:** @rapidcanvas (81 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/rapidcanvas/ (83 employés sur LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Logiciels informatiques, Technologie de l'information et services - **Company Size:** 43% Petite entreprise, 35% Marché intermédiaire #### Pros & Cons **Pros:** - Facilité d'utilisation (6 reviews) - Gain de temps (4 reviews) - Interface utilisateur (4 reviews) - Intégration de l'IA (3 reviews) - Support client (3 reviews) **Cons:** - Performance lente (3 reviews) - Personnalisation limitée (2 reviews) - Complexité (1 reviews) - Configuration difficile (1 reviews) - Ressources d'apprentissage insuffisantes (1 reviews) ### 3. [Pecan](https://www.g2.com/fr/products/pecan/reviews) Pecan AI est une plateforme d'analytique prédictive qui aide les équipes commerciales à comprendre ce qui est susceptible de se produire ensuite, tant qu'il est encore temps d'agir. Avec l'Agent d'IA Prédictive de Pecan, les équipes peuvent transformer des questions commerciales en prédictions fiables pour des cas d'utilisation tels que l'attrition des clients, la prévision de la demande et la valeur à vie, sans dépendre de projets de science des données longs et complexes. La plateforme gère automatiquement la préparation des données, l'ingénierie des caractéristiques, la modélisation, la validation et la livraison, et fournit des prédictions transparentes et explicables qui s'intègrent dans des outils comme Salesforce, HubSpot, Snowflake et les systèmes BI pour générer de réels résultats commerciaux. **Average Rating:** 4.7/5.0 **Total Reviews:** 34 **User Satisfaction Scores:** - **Application:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10) - **Service géré:** 8.3/10 (Category avg: 8.2/10) - **Compréhension du langage naturel:** 5.0/10 (Category avg: 8.3/10) - **Facilité d’administration:** 7.9/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [Pecan.ai](https://www.g2.com/fr/sellers/pecan-ai) - **Site Web de l'entreprise:** https://www.pecan.ai - **Année de fondation:** 2018 - **Emplacement du siège social:** US, Israel - **Twitter:** @pecan_ai (1,139 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/pecan-ai/ (83 employés sur LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Détail - **Company Size:** 53% Marché intermédiaire, 21% Entreprise #### Pros & Cons **Pros:** - Facilité d'utilisation (25 reviews) - Support client (18 reviews) - Vitesse (15 reviews) - Résolution de problèmes (13 reviews) - Facilité de mise en œuvre (11 reviews) **Cons:** - Difficulté d'apprentissage (9 reviews) - Limitations (8 reviews) - Fonctionnalités limitées (8 reviews) - Courbe d'apprentissage (7 reviews) - Personnalisation limitée (5 reviews) ### 4. [Google Cloud AutoML](https://www.g2.com/fr/products/google-cloud-automl/reviews) Google Cloud AutoML est une suite de produits d'apprentissage automatique conçue pour permettre aux développeurs ayant une expertise limitée de former des modèles personnalisés de haute qualité adaptés à leurs besoins commerciaux spécifiques. En tirant parti des technologies avancées de transfert d'apprentissage et de recherche d'architecture neuronale de Google, AutoML simplifie le processus de création, de déploiement et de mise à l'échelle des modèles d'apprentissage automatique, rendant l'IA plus accessible à un public plus large. Caractéristiques clés et fonctionnalités : - Formation de modèle automatisée : AutoML automatise la sélection de l'architecture du modèle et l'ajustement des hyperparamètres, réduisant ainsi le besoin d'intervention manuelle et de connaissances spécialisées. - Interface conviviale : La plateforme offre une interface graphique intuitive qui permet aux utilisateurs de télécharger des données, de former des modèles et de gérer les déploiements avec facilité. - Types de modèles polyvalents : AutoML prend en charge divers types de données et tâches grâce à des services spécialisés : - AutoML Vision : Pour la classification d'images et la détection d'objets. - AutoML Natural Language : Pour la classification de texte, l'analyse de sentiment et la reconnaissance d'entités. - AutoML Translation : Pour créer des modèles de traduction personnalisés entre paires de langues. - AutoML Video Intelligence : Pour la classification vidéo et le suivi d'objets. - AutoML Tables : Pour les tâches de données structurées comme la régression et la classification. - Intégration transparente : AutoML s'intègre avec d'autres services Google Cloud, facilitant la gestion efficace des données, le déploiement de modèles et la scalabilité. Valeur principale et résolution de problèmes : Google Cloud AutoML démocratise l'apprentissage automatique en permettant aux utilisateurs sans expertise technique approfondie de développer et de déployer des modèles personnalisés. Cette accessibilité permet aux entreprises de tirer parti de la puissance de l'IA pour résoudre des problèmes complexes, tels que l'amélioration des expériences client grâce à des recommandations personnalisées, l'automatisation de la modération de contenu, l'amélioration des services de traduction linguistique et l'obtention d'informations à partir de grands ensembles de données. En réduisant les barrières à l'entrée, AutoML permet aux organisations d'innover et de rester compétitives dans leurs industries respectives. **Average Rating:** 4.1/5.0 **Total Reviews:** 22 **User Satisfaction Scores:** - **Compréhension du langage naturel:** 10.0/10 (Category avg: 8.3/10) - **Facilité d’administration:** 7.9/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [Google](https://www.g2.com/fr/sellers/google) - **Année de fondation:** 1998 - **Emplacement du siège social:** Mountain View, CA - **Twitter:** @google (31,840,340 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1441/ (336,169 employés sur LinkedIn®) - **Propriété:** NASDAQ:GOOG **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 45% Petite entreprise, 27% Marché intermédiaire #### Pros & Cons **Pros:** - Intégration de l'IA (1 reviews) - Facilité d'utilisation (1 reviews) - Intégrations faciles (1 reviews) - Plateforme intégrée (1 reviews) - Intuitif (1 reviews) **Cons:** - Coût (1 reviews) - Cher (1 reviews) ### 5. [Infosys Nia](https://www.g2.com/fr/products/infosys-nia/reviews) Infosys Nia est une plateforme d'IA basée sur la connaissance qui associe l'apprentissage automatique à la connaissance approfondie d'une organisation pour favoriser l'automatisation et l'innovation et permet aux entreprises de réinventer en continu leurs paysages systèmes. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 12 **User Satisfaction Scores:** - **Application:** 8.0/10 (Category avg: 8.5/10) - **Service géré:** 8.7/10 (Category avg: 8.2/10) - **Compréhension du langage naturel:** 9.0/10 (Category avg: 8.3/10) - **Facilité d’administration:** 7.5/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [Infosys](https://www.g2.com/fr/sellers/infosys) - **Année de fondation:** 1981 - **Emplacement du siège social:** Bangalore, Karnataka - **Twitter:** @Infosys (517,823 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/infosys (366,018 employés sur LinkedIn®) - **Propriété:** NSE **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 50% Entreprise, 25% Marché intermédiaire ### 6. [Qlik Predict](https://www.g2.com/fr/products/qlik-predict/reviews) Qlik AutoML (apprentissage automatique automatisé) apporte des modèles d'apprentissage automatique générés par l'IA et des analyses prédictives directement à la communauté plus large des utilisateurs et équipes d'analytique de votre organisation, dans une expérience utilisateur simple axée sur l'augmentation de leur intuition grâce à l'intelligence machine. Avec AutoML, vous pouvez facilement générer des modèles d'apprentissage automatique, faire des prédictions et planifier des décisions – le tout dans une interface utilisateur intuitive et sans code. L'apprentissage automatique (ML) est une branche de l'intelligence artificielle (IA) axée sur le processus de reconnaissance des motifs dans les données historiques pour prédire les résultats futurs. Le ML utilise des données observées historiquement comme entrée, applique un processus mathématique à ces données, et crée une sortie appelée modèle d'apprentissage automatique basée sur les motifs des données historiques. Ce modèle peut ensuite être utilisé pour faire des prédictions futures et tester des scénarios. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 78 **User Satisfaction Scores:** - **Application:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10) - **Service géré:** 8.2/10 (Category avg: 8.2/10) - **Compréhension du langage naturel:** 7.8/10 (Category avg: 8.3/10) - **Facilité d’administration:** 8.7/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [Qlik](https://www.g2.com/fr/sellers/qlik) - **Année de fondation:** 1993 - **Emplacement du siège social:** Radnor, PA - **Twitter:** @qlik (64,263 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/10162/ (4,529 employés sur LinkedIn®) - **Téléphone:** 1 (888) 994-9854 **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Analyste de données - **Top Industries:** Technologie de l'information et services, Logiciels informatiques - **Company Size:** 38% Entreprise, 31% Petite entreprise #### Pros & Cons **Pros:** - Automatisation (5 reviews) - Facilité d'utilisation (5 reviews) - Intégration de l'IA (4 reviews) - Apprentissage automatique (4 reviews) - Capacités de l'IA (3 reviews) **Cons:** - Personnalisation limitée (4 reviews) - Problèmes de déploiement (2 reviews) - Caractéristiques manquantes (2 reviews) - Connaissances requises (2 reviews) - Limitations de l'outil (2 reviews) ### 7. [Box Skills](https://www.g2.com/fr/products/box-skills/reviews) Box Skills est un cadre qui applique les technologies d'IA de pointe des principaux fournisseurs à votre contenu dans Box, créant une structure et extrayant des informations de vos données à grande échelle. **Average Rating:** 4.2/5.0 **Total Reviews:** 13 **User Satisfaction Scores:** - **Facilité d’administration:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [Box](https://www.g2.com/fr/sellers/box) - **Année de fondation:** 1998 - **Emplacement du siège social:** Redwood City, CA - **Twitter:** @Box (77,987 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/box/ (4,174 employés sur LinkedIn®) - **Propriété:** NYSE:BOX **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 54% Marché intermédiaire, 31% Petite entreprise ### 8. [Google Cloud AI Hub](https://www.g2.com/fr/products/google-cloud-ai-hub/reviews) Le Hub d'Intelligence Artificielle (IA) de Google Cloud est un catalogue de composants IA prêts à l'emploi, y compris des pipelines IA de bout en bout et des algorithmes prêts à l'emploi. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 12 **User Satisfaction Scores:** - **Application:** 8.5/10 (Category avg: 8.5/10) - **Service géré:** 8.3/10 (Category avg: 8.2/10) - **Compréhension du langage naturel:** 7.6/10 (Category avg: 8.3/10) - **Facilité d’administration:** 7.5/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [Google](https://www.g2.com/fr/sellers/google) - **Année de fondation:** 1998 - **Emplacement du siège social:** Mountain View, CA - **Twitter:** @google (31,840,340 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1441/ (336,169 employés sur LinkedIn®) - **Propriété:** NASDAQ:GOOG **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 42% Petite entreprise, 33% Entreprise ### 9. [Domino Enterprise AI Platform](https://www.g2.com/fr/products/domino-enterprise-ai-platform/reviews) Domino alimente les entreprises axées sur les modèles avec sa plateforme d'IA d'entreprise de premier plan qui accélère le développement et le déploiement des travaux de science des données tout en augmentant la collaboration et la gouvernance. Plus de 20 % des entreprises du Fortune 100 comptent sur Domino pour aider à faire évoluer la science des données, en en faisant un avantage concurrentiel. Fondée en 2013, Domino est soutenue par Sequoia Capital et d'autres investisseurs de premier plan. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 28 **User Satisfaction Scores:** - **Application:** 8.5/10 (Category avg: 8.5/10) - **Service géré:** 8.2/10 (Category avg: 8.2/10) - **Compréhension du langage naturel:** 8.2/10 (Category avg: 8.3/10) - **Facilité d’administration:** 8.1/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [Domino Data Lab](https://www.g2.com/fr/sellers/domino-data-lab) - **Année de fondation:** 2013 - **Emplacement du siège social:** San Francisco, CA - **Twitter:** @DominoDataLab (7,974 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/3542130/ (255 employés sur LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Logiciels informatiques, Technologie de l'information et services - **Company Size:** 46% Entreprise, 39% Petite entreprise #### Pros & Cons **Pros:** - Facilité d'utilisation (4 reviews) - Intégrations faciles (2 reviews) - Intégrations (2 reviews) - Efficacité de l'entraînement (2 reviews) - Capacités de l'IA (1 reviews) **Cons:** - Coût (1 reviews) - Configuration difficile (1 reviews) - Cher (1 reviews) - Manque de conseils (1 reviews) - Fonctionnalités manquantes (1 reviews) ### 10. [IBM Cloud Pak for Data](https://www.g2.com/fr/products/ibm-cloud-pak-for-data/reviews) IBM Cloud Pak® for Data est une plateforme de données et d'IA entièrement intégrée qui modernise la manière dont les entreprises collectent, organisent et analysent les données, formant la base pour infuser l'IA à travers leur organisation. Fonctionnant sur Red Hat OpenShift et disponible sur n'importe quel cloud, cette plateforme unifiée aide les entreprises à automatiser le cycle de vie de l'IA de bout en bout. Le tissu de données intelligent dans IBM Cloud Pak for Data permet des requêtes distribuées automatisées à grande échelle sans déplacement de données ; la découverte et la compréhension automatisées de données prêtes pour les affaires ; des politiques universelles de confidentialité et d'utilisation automatisées à travers l'écosystème de données ; et une formation de modèle optimisée, précision et explicabilité. La plateforme répond aux cas d'utilisation suivants : • Accès et disponibilité des données – Éliminer les silos de données et simplifier votre paysage de données pour permettre une extraction de valeur plus rapide et rentable de vos données. • Qualité et gouvernance des données - Appliquer des solutions et méthodologies de gouvernance pour fournir des données d'affaires fiables. • Confidentialité et sécurité des données - Comprendre et gérer pleinement les données sensibles avec un cadre de confidentialité omniprésent. • ModelOps - Automatiser le cycle de vie de l'IA et synchroniser les pipelines d'application et de modèle pour déployer l'IA à grande échelle. • Gouvernance de l'IA – Assurer que votre IA est transparente, conforme et digne de confiance avec une plus grande visibilité dans le développement de modèles, avec des capacités telles que l'IA explicable, la gestion des risques de modèle et la détection des biais. • IA pour les opérations financières - Automatiser et intégrer la planification à travers votre organisation, de la planification et analyse financière à la planification de la main-d'œuvre, la prévision des ventes et la planification de la chaîne d'approvisionnement. • IA pour le service client - Réduire le temps de résolution, diminuer le volume d'appels et augmenter la satisfaction client. IBM Watson Assistant (WA) peut fournir une assistance automatisée alimentée par l'IA et permettre aux agents humains de mieux gérer les demandes. IBM Watson Discovery (WD) complète Watson Assistant et peut aider à débloquer des insights à partir de contenus d'affaires complexes. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 71 **User Satisfaction Scores:** - **Application:** 8.8/10 (Category avg: 8.5/10) - **Service géré:** 8.5/10 (Category avg: 8.2/10) - **Compréhension du langage naturel:** 9.2/10 (Category avg: 8.3/10) - **Facilité d’administration:** 7.6/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [IBM](https://www.g2.com/fr/sellers/ibm) - **Année de fondation:** 1911 - **Emplacement du siège social:** Armonk, NY - **Twitter:** @IBM (708,000 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1009/ (324,553 employés sur LinkedIn®) - **Propriété:** SWX:IBM **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Logiciels informatiques, Technologie de l'information et services - **Company Size:** 51% Entreprise, 28% Petite entreprise ### 11. [BigML](https://www.g2.com/fr/products/bigml/reviews) le pouvoir de l'apprentissage automatique programmatique **Average Rating:** 4.7/5.0 **Total Reviews:** 24 **User Satisfaction Scores:** - **Application:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10) - **Service géré:** 9.2/10 (Category avg: 8.2/10) - **Compréhension du langage naturel:** 9.2/10 (Category avg: 8.3/10) - **Facilité d’administration:** 9.3/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [BigML](https://www.g2.com/fr/sellers/bigml) - **Année de fondation:** 2011 - **Emplacement du siège social:** Corvallis, OR - **Twitter:** @bigmlcom (6,088 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1742510 (30 employés sur LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Ingénieur Logiciel Senior, Ingénieur logiciel - **Top Industries:** Logiciels informatiques - **Company Size:** 88% Petite entreprise, 8% Marché intermédiaire ### 12. [Incorta](https://www.g2.com/fr/products/incorta/reviews) Incorta est la première et unique plateforme de livraison de données ouverte qui permet l'analyse en temps réel de données détaillées en direct à travers tous les systèmes d'enregistrement, sans avoir besoin de processus ETL complexes. En permettant une analyse directe sur des données brutes, identiques à la source, Incorta offre des insights plus rapides et plus précis tout en supprimant les obstacles à l'exploration. Avec des outils intuitifs à faible code/sans code, des requêtes alimentées par l'IA via Nexus, et des applications de données commerciales préconstruites, les équipes d'entreprise peuvent rapidement faire émerger des insights, surmonter les obstacles techniques et prendre des décisions plus intelligentes sans un effort d'ingénierie important. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 55 **User Satisfaction Scores:** - **Application:** 9.8/10 (Category avg: 8.5/10) - **Service géré:** 9.6/10 (Category avg: 8.2/10) - **Compréhension du langage naturel:** 9.4/10 (Category avg: 8.3/10) - **Facilité d’administration:** 9.4/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [Incorta](https://www.g2.com/fr/sellers/incorta) - **Site Web de l'entreprise:** https://www.incorta.com/ - **Année de fondation:** 2013 - **Emplacement du siège social:** San Mateo, CA - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/incorta/ (325 employés sur LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Technologie de l'information et services, Logiciels informatiques - **Company Size:** 56% Entreprise, 29% Marché intermédiaire #### Pros & Cons **Pros:** - Intégration de données (1 reviews) - Intégrations faciles (1 reviews) - Intégrations (1 reviews) **Cons:** - Insectes (1 reviews) ### 13. [Plotly Dash Enterprise](https://www.g2.com/fr/products/plotly-dash-enterprise/reviews) Dash est la solution de confiance pour opérationnaliser les modèles Python, permettant aux équipes de data science de se concentrer sur les données et les modèles, tout en produisant et déployant des applications prêtes pour l'entreprise. Ce qui nécessiterait généralement une équipe de développeurs back-end, de développeurs front-end et de spécialistes IT peut être réalisé avec Dash. Il permet aux équipes de data science de construire, concevoir, déployer et gérer en toute sécurité des applications axées sur les données qui s'alignent sur vos objectifs commerciaux. Les entreprises peuvent réaliser leurs initiatives en matière de données, d'analytique et d'IA rapidement et efficacement -- sans JavaScript, CSS, CronJobs ou DevOps requis. **Average Rating:** 4.8/5.0 **Total Reviews:** 36 **User Satisfaction Scores:** - **Facilité d’administration:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [Plotly](https://www.g2.com/fr/sellers/plotly) - **Année de fondation:** 2013 - **Emplacement du siège social:** Montréal, CA - **Twitter:** @plotlygraphs (41,367 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/3327684/ (119 employés sur LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Logiciels informatiques - **Company Size:** 47% Petite entreprise, 31% Entreprise #### Pros & Cons **Pros:** - Fonctionnalités de cartographie (1 reviews) - Facilité de codage (1 reviews) - Support client (1 reviews) - Gestion du tableau de bord (1 reviews) - Visualisation des données (1 reviews) ### 14. [Dataloop](https://www.g2.com/fr/products/dataloop-dataloop/reviews) Dataloop est une plateforme de développement d'IA de pointe qui transforme la manière dont les organisations construisent des applications d'IA. Notre plateforme est méticuleusement conçue pour répondre aux besoins des développeurs au cœur du processus de développement de l'IA, rendant le travail avec les données et les modèles d'IA plus simple et plus intuitif. Notre solution complète couvre l'ensemble du cycle de vie du développement de l'IA, offrant des outils et des fonctionnalités qui simplifient la gestion des données, l'annotation, la sélection de modèles et le déploiement. La plateforme de Dataloop est construite avec un accent sur la collaboration, permettant aux développeurs, scientifiques des données et ingénieurs de travailler ensemble de manière transparente, brisant les silos traditionnels et favorisant l'innovation. Les caractéristiques clés incluent une interface intuitive de glisser-déposer pour construire des pipelines de données, une vaste bibliothèque d'éléments et de modèles d'IA préconstruits, et des capacités robustes de curation et d'annotation de données. Ces fonctionnalités sont conçues pour permettre aux développeurs de prototyper, itérer et déployer rapidement des solutions d'IA, en suivant le rythme des demandes en constante évolution du marché. Dataloop s'engage à faire progresser le développement de l'IA en fournissant une plateforme centrée sur le développeur qui aborde les complexités et les défis de la gestion de l'IA et des données. Notre vision est de démocratiser le développement de l'IA, permettant à chaque organisation de tirer parti de la puissance de l'IA et de faire avancer leurs solutions innovantes. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 88 **User Satisfaction Scores:** - **Application:** 8.7/10 (Category avg: 8.5/10) - **Service géré:** 8.6/10 (Category avg: 8.2/10) - **Compréhension du langage naturel:** 8.6/10 (Category avg: 8.3/10) - **Facilité d’administration:** 8.8/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [Dataloop](https://www.g2.com/fr/sellers/dataloop) - **Année de fondation:** 2017 - **Emplacement du siège social:** Herzliya, IL - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/dataloop (69 employés sur LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Logiciels informatiques, Technologie de l'information et services - **Company Size:** 39% Marché intermédiaire, 32% Petite entreprise #### Pros & Cons **Pros:** - Facilité d'utilisation (4 reviews) - Efficacité de l'annotation (2 reviews) - Outils d'annotation (2 reviews) - Interface utilisateur (2 reviews) - Intégrations faciles (1 reviews) **Cons:** - Complexité (1 reviews) - Syntaxe déroutante (1 reviews) - Navigation difficile (1 reviews) - Manque de communication (1 reviews) - Manque de conseils (1 reviews) ### 15. [DagsHub](https://www.g2.com/fr/products/dagshub/reviews) DagsHub est une plateforme qui vous permet de créer facilement des ensembles de données de haute qualité pour de meilleures performances des modèles. Une plateforme d'IA unique pour organiser des données visuelles, audio et documentaires. Les entreprises avec des données sensibles peuvent fonctionner sur leur propre infrastructure sur site et obtenir une plateforme d'IA complète. Curation de données - créer les meilleurs ensembles de données. Annotation de données - annoter vos données visuelles, audio et documentaires. Auto-étiquetage - automatiser votre flux d'annotation avec des modèles préconstruits et l'apprentissage actif. Versionnage des données - versionner vos ensembles de données pour la reproductibilité. Suivi des expériences - suivre la progression de vos expériences, comprendre les tendances et comparer les résultats. Registre de modèles - gérer vos modèles et déploiements en un seul endroit. Les meilleurs data scientists construisent l'IA avec DagsHub, y compris des équipes chez : Google, Harvard Medicine, Beewise, Macso, et Mana.bio. **Average Rating:** 4.8/5.0 **Total Reviews:** 14 **User Satisfaction Scores:** - **Application:** 8.8/10 (Category avg: 8.5/10) - **Service géré:** 8.6/10 (Category avg: 8.2/10) - **Compréhension du langage naturel:** 8.8/10 (Category avg: 8.3/10) - **Facilité d’administration:** 9.2/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [DagsHub](https://www.g2.com/fr/sellers/dagshub) - **Emplacement du siège social:** San Francisco, US - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/dagshub (14 employés sur LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Logiciels informatiques - **Company Size:** 50% Petite entreprise, 43% Marché intermédiaire #### Pros & Cons **Pros:** - Gestion des données (12 reviews) - Gestion de modèle (12 reviews) - Collaboration (11 reviews) - Caractéristiques (10 reviews) - Plateforme intégrée (10 reviews) **Cons:** - Fonctionnalité limitée (2 reviews) - Gestion des erreurs (1 reviews) - Cher (1 reviews) - Personnalisation limitée (1 reviews) - Accès gratuit limité (1 reviews) ### 16. [Neo4j Graph Data Science](https://www.g2.com/fr/products/neo4j-graph-data-science/reviews) Neo4j Graph Data Science est un moteur de science des données et d'apprentissage automatique qui utilise les relations dans vos données pour améliorer les prédictions. Il s'intègre aux écosystèmes de données d'entreprise afin que vous puissiez mettre plus rapidement en production des projets de science des données. En utilisant un catalogue de plus de 65 algorithmes de graphes préconfigurés, les data scientists peuvent explorer des milliards de points de données en quelques secondes pour identifier des connexions cachées et générer des visualisations convaincantes qui conduisent à une meilleure prise de décision par les parties prenantes. Les applications et opérations commerciales pratiques bénéficient de l'analyse contextuelle que seuls les graphes peuvent fournir à travers des projets tels que les moteurs de recommandation, la détection d'anomalies et de fraudes, l'optimisation des itinéraires, le marketing, l'analyse de réseau, et bien d'autres encore. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 15 **User Satisfaction Scores:** - **Application:** 8.5/10 (Category avg: 8.5/10) - **Service géré:** 8.3/10 (Category avg: 8.2/10) - **Compréhension du langage naturel:** 8.3/10 (Category avg: 8.3/10) - **Facilité d’administration:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [Neo4j](https://www.g2.com/fr/sellers/neo4j) - **Année de fondation:** 2007 - **Emplacement du siège social:** San Mateo, CA - **Twitter:** @neo4j (46,906 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/neo4j/ (996 employés sur LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 44% Marché intermédiaire, 38% Petite entreprise ### 17. [TIMi](https://www.g2.com/fr/products/timi/reviews) TIMi est la plateforme de science des données et de traitement des données la plus efficace. Depuis 2007, nous créons et améliorons le cadre le plus puissant pour repousser les limites de l'analytique, de l'analytique prédictive, de l'IA et du Big Data, tout en offrant un environnement utile, rapide et convivial. La suite TIMi se compose de quatre outils : 1. Anatella (ETL analytique, préparation des données et Big Data), 2. Modeler (Auto-ML / Modélisation prédictive automatisée / IA automatisée), 3. StarDust (Segmentation 3D) 4. Kibella (solution de tableau de bord BI). TIMi domine le marché de la science des données : Dans le "Summer 2022 - Momentum Report" de G2, dans la catégorie "Data Science", TIMi a le rang n°1 : TIMi est la solution de science des données avec à la fois la plus forte croissance du marché et la plus grande satisfaction client ! Plus d'informations à ce sujet ici : https://timi.eu/blog/timi-the-number-one-data-science-platform/ **Average Rating:** 4.8/5.0 **Total Reviews:** 67 **User Satisfaction Scores:** - **Application:** 8.6/10 (Category avg: 8.5/10) - **Service géré:** 8.5/10 (Category avg: 8.2/10) - **Compréhension du langage naturel:** 9.0/10 (Category avg: 8.3/10) - **Facilité d’administration:** 8.4/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [TIMi SPRL](https://www.g2.com/fr/sellers/timi-sprl) - **Site Web de l'entreprise:** https://timi.eu - **Année de fondation:** 2007 - **Emplacement du siège social:** Brussels - **Twitter:** @TIMiSuite (3,539 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/timisuite/ (87 employés sur LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Technologie de l'information et services, Banque - **Company Size:** 38% Petite entreprise, 33% Entreprise #### Pros & Cons **Pros:** - Facilité d'utilisation (3 reviews) - Automatisation (2 reviews) - Support client (2 reviews) - Efficacité (2 reviews) - Caractéristiques (2 reviews) **Cons:** - Personnalisation difficile (1 reviews) - Configuration difficile (1 reviews) - Difficulté de mise en œuvre (1 reviews) - Difficulté d'intégration (1 reviews) - Problèmes d'intégration (1 reviews) ### 18. [TrueFoundry](https://www.g2.com/fr/products/truefoundry/reviews) TrueFoundry fournit une passerelle IA de qualité entreprise qui comprend une passerelle LLM, une passerelle MCP et une passerelle d'agent, permettant aux entreprises de se connecter, d'observer et de gérer l'accès aux modèles, outils, garde-fous et agents à partir d'un seul plan de contrôle. La passerelle IA permet des charges de travail agentiques qui sont sécurisées, efficaces et à l'épreuve du futur grâce à des connexions unifiées et composables entre les fournisseurs. Au-delà de la couche de passerelle, TrueFoundry permet aux organisations de déployer et d'entraîner des LLM personnalisés sur des GPU, d'héberger des serveurs MCP et d'exécuter des agents personnalisés, le tout via une interface native Kubernetes. Il prend en charge les installations sur site et VPC pour les environnements de passerelle IA et de déploiement. TrueFoundry assure une conformité de niveau entreprise avec les normes SOC 2, HIPAA et ITAR. Avec une mise à l'échelle automatique intégrée, une mise en cache et une optimisation des ressources, TrueFoundry permet aux organisations de construire, déployer et gérer des systèmes d'IA de manière sécurisée, efficace et sur une pile à l'épreuve du futur. Visitez www.truefoundry.com pour en savoir plus **Average Rating:** 4.6/5.0 **Total Reviews:** 53 **User Satisfaction Scores:** - **Application:** 8.1/10 (Category avg: 8.5/10) - **Service géré:** 8.6/10 (Category avg: 8.2/10) - **Compréhension du langage naturel:** 8.1/10 (Category avg: 8.3/10) - **Facilité d’administration:** 9.0/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [TrueFoundry](https://www.g2.com/fr/sellers/truefoundry) - **Site Web de l'entreprise:** https://www.truefoundry.com/ - **Année de fondation:** 2021 - **Emplacement du siège social:** San Francisco, California - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/truefoundry/about (98 employés sur LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Logiciels informatiques, Technologie de l'information et services - **Company Size:** 48% Marché intermédiaire, 37% Petite entreprise #### Pros & Cons **Pros:** - Facilité d'utilisation (17 reviews) - Interface utilisateur (12 reviews) - Support client (11 reviews) - Facilité de déploiement (11 reviews) - Intégrations faciles (8 reviews) **Cons:** - Fonctionnalités manquantes (5 reviews) - Complexité (2 reviews) - Problèmes de complexité (2 reviews) - Problèmes de déploiement (2 reviews) - Configuration difficile (2 reviews) ### 19. [SAS Enterprise Miner](https://www.g2.com/fr/products/sas-enterprise-miner/reviews) SAS Enterprise Miner est un logiciel complet de data mining et d'analytique prédictive conçu pour rationaliser le processus de développement de modèles descriptifs et prédictifs. Il permet aux utilisateurs d'analyser efficacement de vastes quantités de données, révélant des motifs et des relations qui informent une meilleure prise de décision. Avec une interface graphique intuitive, SAS Enterprise Miner facilite l'ensemble du processus de data mining, de la préparation des données à l'évaluation des modèles, rendant l'analytique avancée accessible aux utilisateurs techniques et non techniques. Caractéristiques clés et fonctionnalités : - Interface conviviale : Une interface graphique interactive permet aux utilisateurs de construire des diagrammes de flux de processus, simplifiant le processus de modélisation. - Préparation avancée des données : Des outils pour gérer les valeurs manquantes, filtrer les valeurs aberrantes et effectuer des transformations de données améliorent la qualité des données. - Techniques de modélisation diversifiées : Prend en charge une large gamme d'algorithmes, y compris les arbres de décision, les réseaux de neurones et les modèles de régression, répondant à divers besoins analytiques. - Intégration Open Source : Intégration transparente avec R permettant aux utilisateurs d'effectuer des transformations de données et un entraînement de modèles au sein de la plateforme. - Capacités haute performance : Intègre des nœuds de data mining haute performance pour améliorer l'efficacité du traitement. - Scoring automatisé : Génère du code de score dans plusieurs langages (SAS, C, Java, PMML) pour le déploiement dans divers environnements. - Comparaison et gestion des modèles : Fonctionnalités pour comparer plusieurs modèles à l'aide de courbes de levée et de diagnostics statistiques pour identifier les modèles les plus performants. Valeur principale et solutions fournies : SAS Enterprise Miner permet aux organisations de tirer pleinement parti de leur potentiel de données en fournissant une plateforme robuste pour développer des modèles prédictifs précis. Il répond à des défis tels que la détection de fraude, la minimisation des risques, la prévision de la demande de ressources et la réduction de l'attrition des clients. En automatisant et simplifiant les tâches complexes de data mining, il permet aux utilisateurs de prendre des décisions éclairées et basées sur les données, améliorant ainsi l'efficacité opérationnelle et l'avantage concurrentiel. **Average Rating:** 4.2/5.0 **Total Reviews:** 184 **User Satisfaction Scores:** - **Application:** 8.1/10 (Category avg: 8.5/10) - **Service géré:** 8.1/10 (Category avg: 8.2/10) - **Compréhension du langage naturel:** 8.1/10 (Category avg: 8.3/10) - **Facilité d’administration:** 7.7/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [SAS Institute Inc.](https://www.g2.com/fr/sellers/sas-institute-inc-df6dde22-a5e5-4913-8b21-4fa0c6c5c7c2) - **Année de fondation:** 1976 - **Emplacement du siège social:** Cary, NC - **Twitter:** @SASsoftware (60,957 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1491/ (18,238 employés sur LinkedIn®) - **Téléphone:** 1-800-727-0025 **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Enseignement supérieur, Technologie de l'information et services - **Company Size:** 59% Entreprise, 29% Marché intermédiaire #### Pros & Cons **Pros:** - Facilité d'installation (1 reviews) - Facilité d'utilisation (1 reviews) - Analyse statistique (1 reviews) **Cons:** - Courbe d'apprentissage (1 reviews) - Pas convivial (1 reviews) - Courbe d'apprentissage abrupte (1 reviews) ### 20. [DataRobot](https://www.g2.com/fr/products/datarobot/reviews) La plateforme d'IA d'entreprise de DataRobot démocratise la science des données avec une automatisation de bout en bout pour construire, déployer et gérer des modèles d'apprentissage automatique. Cette plateforme maximise la valeur commerciale en fournissant de l'IA à grande échelle et en optimisant continuellement les performances au fil du temps. La combinaison éprouvée de logiciels de pointe et de services de mise en œuvre, de formation et de support en IA de classe mondiale de l'entreprise permet à toute organisation – quelle que soit sa taille, son secteur ou ses ressources – d'obtenir de meilleurs résultats commerciaux avec l'IA. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 25 **User Satisfaction Scores:** - **Application:** 5.0/10 (Category avg: 8.5/10) - **Service géré:** 1.7/10 (Category avg: 8.2/10) - **Compréhension du langage naturel:** 0.0/10 (Category avg: 8.3/10) - **Facilité d’administration:** 7.4/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [DataRobot](https://www.g2.com/fr/sellers/datarobot) - **Année de fondation:** 2012 - **Emplacement du siège social:** Boston, Massachusetts - **Twitter:** @DataRobot (19,271 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/2672915/ (859 employés sur LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Logiciels informatiques - **Company Size:** 58% Petite entreprise, 31% Entreprise ### 21. [Encord](https://www.g2.com/fr/products/encord/reviews) Encord est la couche de données universelle pour l'IA. La plateforme aide les équipes d'IA à entraîner et exécuter leurs modèles avec les bonnes données - en gérant, en organisant, en annotant et en alignant les données tout au long du cycle de vie de l'IA. Encord collabore avec plus de 300 équipes d'IA de premier plan, y compris Woven by Toyota, Zipline, AXA et Flock Safety. Construisez confidentiellement des IA de production avec des données multimodales riches. Encord est conforme aux normes SOC 2, AICPA SOC, HIPAA et RGPD. **Average Rating:** 4.8/5.0 **Total Reviews:** 65 **User Satisfaction Scores:** - **Application:** 9.7/10 (Category avg: 8.5/10) - **Service géré:** 10.0/10 (Category avg: 8.2/10) - **Compréhension du langage naturel:** 10.0/10 (Category avg: 8.3/10) - **Facilité d’administration:** 8.1/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [Encord](https://www.g2.com/fr/sellers/encord) - **Année de fondation:** 2020 - **Emplacement du siège social:** San Francisco, US - **Twitter:** @encord_team (939 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/69557125 (163 employés sur LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Logiciels informatiques, Soins hospitaliers et de santé - **Company Size:** 51% Petite entreprise, 40% Marché intermédiaire #### Pros & Cons **Pros:** - Support client (5 reviews) - Efficacité de l'annotation (3 reviews) - Outils d'annotation (3 reviews) - Efficacité (3 reviews) - Caractéristiques (3 reviews) **Cons:** - Automatisation complexe (1 reviews) - Complexité (1 reviews) - Manque de conseils (1 reviews) ### 22. [Explorium](https://www.g2.com/fr/products/explorium/reviews) Explorium est la couche de données B2B leader pour la création d'agents GTM haute performance. Nos intégrations API et MCP transparentes alimentent les agents avec des données B2B premium, accélérant le développement, améliorant l'intelligence contextuelle et augmentant le retour sur investissement. Forts de plusieurs années d'expertise en données B2B et d'un accès à plus de 50 sources de données, nous fournissons des données de qualité entreprise grâce à des options de livraison flexibles. Essayez-le gratuitement à https://www.explorium.ai/sign-up/?utm\_source=g2&utm\_medium\_organic **Average Rating:** 4.7/5.0 **Total Reviews:** 26 **User Satisfaction Scores:** - **Application:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10) - **Service géré:** 10.0/10 (Category avg: 8.2/10) - **Compréhension du langage naturel:** 10.0/10 (Category avg: 8.3/10) - **Facilité d’administration:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [Explorium](https://www.g2.com/fr/sellers/explorium) - **Emplacement du siège social:** San Mateo, California - **Twitter:** @Explorium_ai (1,352 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/18828451/ (87 employés sur LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Services financiers, Gestion de l'éducation - **Company Size:** 54% Petite entreprise, 42% Marché intermédiaire ### 23. [Red Hat OpenShift Data Science](https://www.g2.com/fr/products/red-hat-openshift-data-science/reviews) Red Hat® OpenShift® AI est une plateforme d'intelligence artificielle (IA) et d'apprentissage automatique (ML) flexible et évolutive qui permet aux entreprises de créer et de livrer des applications activées par l'IA à grande échelle dans des environnements de cloud hybride. Construit à l'aide de technologies open source, OpenShift AI offre des capacités fiables et opérationnellement cohérentes pour que les équipes puissent expérimenter, servir des modèles et livrer des applications innovantes. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 25 **User Satisfaction Scores:** - **Application:** 8.7/10 (Category avg: 8.5/10) - **Service géré:** 8.8/10 (Category avg: 8.2/10) - **Compréhension du langage naturel:** 8.6/10 (Category avg: 8.3/10) - **Facilité d’administration:** 6.7/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [Red Hat](https://www.g2.com/fr/sellers/red-hat) - **Année de fondation:** 1993 - **Emplacement du siège social:** Raleigh, NC - **Twitter:** @RedHat (299,330 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/3545/ (19,305 employés sur LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Recherche de marché, Marketing et publicité - **Company Size:** 44% Marché intermédiaire, 36% Entreprise ### 24. [NVIDIA CUDA GL](https://www.g2.com/fr/products/nvidia-cuda-gl/reviews) CUDA est une plateforme de calcul parallèle et un modèle de programmation qui permet des augmentations spectaculaires des performances de calcul en exploitant la puissance des GPU NVIDIA. Ces images étendent les images CUDA pour inclure la prise en charge d'OpenGL via libglvnd. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 39 **User Satisfaction Scores:** - **Facilité d’administration:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [NVIDIA](https://www.g2.com/fr/sellers/nvidia) - **Année de fondation:** 1993 - **Emplacement du siège social:** Santa Clara, CA - **Twitter:** @nvidia (2,471,663 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/3608/ (46,612 employés sur LinkedIn®) - **Propriété:** NVDA **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Logiciels informatiques - **Company Size:** 62% Petite entreprise, 26% Entreprise ### 25. [H2O](https://www.g2.com/fr/products/h2o/reviews) H2O.ai est la principale entreprise de Cloud IA, en mission pour démocratiser l'IA et promouvoir un mouvement d'IA ouvert à travers le monde. Ils se concentrent sur l'extraction d'informations à partir de données structurées et non structurées comme les vidéos et les documents avec leurs produits primés tels que Hydrogen Torch et Document AI. Les clients utilisent le H2O AI Cloud pour résoudre rapidement des problèmes commerciaux complexes et accélérer la découverte de nouvelles idées. H2O.ai est le fournisseur d'IA de confiance pour plus de 20 000 organisations mondiales, des millions de data scientists et plus de la moitié du Fortune 500, y compris AT&T, Commonwealth Bank of Australia, Citi, GlaxoSmithKline, Hitachi, Kaiser Permanente, Procter & Gamble, PayPal, PwC, Reckitt, Unilever, Goldman Sachs, NVIDIA, et Wells Fargo ne sont pas seulement des clients et partenaires, mais aussi des investisseurs stratégiques dans l'entreprise. Plus de 30 Kaggle Grandmasters (la communauté des meilleurs praticiens et data scientists en apprentissage automatique au monde) sont créateurs chez H2O.ai. Un fort ethos d'IA pour le bien pour rendre le monde meilleur et l'IA responsable guident le but de l'entreprise. H2O.ai offre aux clients d'entreprise plusieurs plateformes pour l'IA et l'apprentissage automatique, y compris la plateforme d'apprentissage automatique distribuée open source H2O-3, la plateforme d'apprentissage automatique automatique H2O Driverless AI, et le récemment annoncé H2O Q, une plateforme d'IA pour les utilisateurs professionnels : H2O-3 est une plateforme d'IA et d'apprentissage automatique open source, évolutive et distribuée en mémoire. H2O-3 possède également une forte fonctionnalité AutoML et prend en charge les algorithmes statistiques et d'apprentissage automatique les plus largement utilisés, y compris les machines à gradient boosté, les modèles linéaires généralisés, l'apprentissage profond, XGBoost et plus encore. H2O Driverless AI permet aux data scientists de travailler sur des projets plus rapidement et plus efficacement en utilisant l'automatisation pour accomplir des tâches rapidement avec l'ingénierie de caractéristiques automatique, le réglage de modèle, la sélection de modèle, la validation de modèle et l'interprétabilité de l'apprentissage automatique, des recettes personnalisées, des séries temporelles et la génération automatique de pipelines de déploiement pour le scoring de modèle. H2O Q est une nouvelle plateforme d'IA qui fournit les blocs de construction essentiels pour créer des applications d'IA et apportera la puissance de l'IA à des millions d'utilisateurs professionnels. Elle offre des informations et des prédictions automatiques pour des questions commerciales "sur le moment" et est idéale pour les analystes de données, les data scientists citoyens et tous les utilisateurs professionnels. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 22 **User Satisfaction Scores:** - **Application:** 7.0/10 (Category avg: 8.5/10) - **Service géré:** 6.9/10 (Category avg: 8.2/10) - **Compréhension du langage naturel:** 8.3/10 (Category avg: 8.3/10) - **Facilité d’administration:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [H2O.ai](https://www.g2.com/fr/sellers/h2o-ai) - **Année de fondation:** 2012 - **Emplacement du siège social:** Mountain View, CA - **Twitter:** @h2oai (25,250 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/2820918/ (335 employés sur LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 54% Petite entreprise, 29% Entreprise ## Parent Category [Logiciel d'intelligence artificielle](https://www.g2.com/fr/categories/artificial-intelligence) ## Related Categories - [Logiciel d'analyse prédictive](https://www.g2.com/fr/categories/predictive-analytics) - [Plateformes d'analyse](https://www.g2.com/fr/categories/analytics-platforms) - [Plateformes MLOps](https://www.g2.com/fr/categories/mlops-platforms) --- ## Buyer Guide ### 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.