# Meilleur Plateformes de science des données et d'apprentissage automatique - Page 3 *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 :** [Hex](https://www.g2.com/fr/products/hex-tech-hex/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. 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[Clarifai](https://www.g2.com/fr/products/clarifai/reviews) Clarifai est un leader dans l'orchestration et le développement de l'IA, aidant les organisations, les équipes et les développeurs à construire, déployer, orchestrer et opérationnaliser l'IA à grande échelle. La plateforme d'orchestration de flux de travail d'IA de pointe de Clarifai exploite les technologies d'IA modernes d'aujourd'hui comme les modèles de langage de grande taille (LLM), les modèles de vision de grande taille (LVM) et la génération augmentée par récupération (RAG), l'étiquetage de données, l'inférence, et plus encore, et est disponible dans des environnements cloud, sur site ou hybrides. Fondée en 2013, Clarifai a été utilisée pour construire plus de 1,5 million de modèles d'IA avec plus de 400 000 utilisateurs dans 170 pays. En savoir plus sur www.clarifai.com. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 66 **User Satisfaction Scores:** - **Application:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10) - **Service géré:** 8.1/10 (Category avg: 8.3/10) - **Compréhension du langage naturel:** 8.8/10 (Category avg: 8.2/10) - **Facilité d’administration:** 8.8/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [Clarifai](https://www.g2.com/fr/sellers/clarifai) - **Année de fondation:** 2013 - **Emplacement du siège social:** Wilmington, Delaware - **Twitter:** @clarifai (10,760 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/10064814/ (86 employés sur LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Logiciels informatiques, Technologie de l'information et services - **Company Size:** 61% Petite entreprise, 27% Marché intermédiaire #### Pros & Cons **Pros:** - Caractéristiques (13 reviews) - Technologie de l'IA (10 reviews) - Variété de modèles (10 reviews) - Intégration de l'IA (8 reviews) - Modélisation IA (8 reviews) **Cons:** - Cher (9 reviews) - Complexité (4 reviews) - Apprentissage difficile (3 reviews) - Manque de ressources (3 reviews) - Documentation médiocre (3 reviews) ### 2. [Automaton AI](https://www.g2.com/fr/products/automaton-ai/reviews) Automaton AI est une entreprise de logiciels d'IA qui fournit des plateformes aux scientifiques en vision par ordinateur et en apprentissage automatique pour organiser et expérimenter rapidement avec leurs ensembles de données afin de construire des modèles d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond plus performants. **Average Rating:** 4.8/5.0 **Total Reviews:** 14 **User Satisfaction Scores:** - **Application:** 8.1/10 (Category avg: 8.5/10) - **Service géré:** 8.1/10 (Category avg: 8.3/10) - **Compréhension du langage naturel:** 8.1/10 (Category avg: 8.2/10) - **Facilité d’administration:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [Automaton AI](https://www.g2.com/fr/sellers/automaton-ai) - **Année de fondation:** 2019 - **Emplacement du siège social:** Pune, IN - **Twitter:** @automatonai (16 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/automaton-ai-infosystem-pvt-ltd (50 employés sur LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 50% Entreprise, 36% Petite entreprise ### 3. [KNIME](https://www.g2.com/fr/products/knime-analytics-platform/reviews) KNIME aide tout le monde à comprendre les données. Sa plateforme d'analyse KNIME, gratuite et open source, permet à quiconque — qu'il vienne d'un milieu commercial, technique ou de données — de travailler intuitivement avec les données, chaque jour. KNIME Business Hub est le complément commercial de la plateforme d'analyse KNIME et permet aux utilisateurs de collaborer sur la science des données et de partager des insights à travers l'organisation. Ensemble, les produits soutiennent le cycle de vie complet de la science des données, permettant aux équipes à tous les niveaux de préparation analytique de soutenir l'opérationnalisation des données et de construire une pratique de science des données évolutive. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 69 **User Satisfaction Scores:** - **Application:** 8.5/10 (Category avg: 8.5/10) - **Service géré:** 7.6/10 (Category avg: 8.3/10) - **Compréhension du langage naturel:** 8.0/10 (Category avg: 8.2/10) - **Facilité d’administration:** 7.9/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [KNIME](https://www.g2.com/fr/sellers/knime) - **Année de fondation:** 2008 - **Emplacement du siège social:** Zurich, Switzerland - **Twitter:** @knime (8,013 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/692207?trk=tyah&trkInfo=clickedVertical%3Acompany%2CclickedEntityId%3A692207%2Cidx%3A2-1-4%2CtarId%3A1454002156993%2Ctas%3Aknime (248 employés sur LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Technologie de l'information et services, Enseignement supérieur - **Company Size:** 49% Entreprise, 35% Marché intermédiaire #### Pros & Cons **Pros:** - Facilité d'utilisation (8 reviews) - Facilité de codage (4 reviews) - Facilité d'apprentissage (4 reviews) - Apprentissage (4 reviews) - Visualisation des données (3 reviews) **Cons:** - Difficulté d'apprentissage (3 reviews) - Utilisation de la mémoire (3 reviews) - Limitations de stockage (3 reviews) - Problèmes de gestion des données (2 reviews) - Ressources d'apprentissage insuffisantes (2 reviews) ### 4. [Deep Cognition](https://www.g2.com/fr/products/deep-cognition/reviews) Concevoir, entraîner et déployer des modèles d'apprentissage profond sans codage. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 17 **User Satisfaction Scores:** - **Application:** 7.5/10 (Category avg: 8.5/10) - **Service géré:** 6.7/10 (Category avg: 8.3/10) - **Compréhension du langage naturel:** 7.5/10 (Category avg: 8.2/10) - **Facilité d’administration:** 8.7/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [Deep Cognition](https://www.g2.com/fr/sellers/deep-cognition) - **Année de fondation:** 2017 - **Emplacement du siège social:** Dallas, Texas - **Twitter:** @DeepCogLabs (14 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/25043376/ (62 employés sur LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 59% Petite entreprise, 24% Marché intermédiaire ### 5. [Qubole](https://www.g2.com/fr/products/qubole/reviews) Qubole est l'entreprise de lac de données ouverte qui fournit une plateforme de lac de données simple et sécurisée pour l'apprentissage automatique, le streaming et l'analyse ad hoc. Aucune autre plateforme ne fournit l'ouverture et la flexibilité des charges de travail de données de Qubole tout en accélérant radicalement l'adoption des lacs de données, en réduisant le temps de mise en valeur et en abaissant les coûts des lacs de données dans le cloud de 50 pour cent. La plateforme de Qubole offre des services de lac de données de bout en bout tels que la gestion de l'infrastructure cloud, la gestion des données, l'ingénierie continue des données, l'analyse et l'apprentissage automatique avec une administration quasi nulle. Qubole est approuvé par des marques de premier plan telles qu'Expedia, Disney, Oracle, Gannett et Adobe pour stimuler l'innovation et transformer leurs entreprises pour l'ère du big data. Pour plus d'informations, visitez-nous sur www.qubole.com. **Average Rating:** 4.0/5.0 **Total Reviews:** 237 **User Satisfaction Scores:** - **Application:** 8.1/10 (Category avg: 8.5/10) - **Service géré:** 8.6/10 (Category avg: 8.3/10) - **Compréhension du langage naturel:** 8.3/10 (Category avg: 8.2/10) - **Facilité d’administration:** 7.6/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [Qubole](https://www.g2.com/fr/sellers/qubole) - **Année de fondation:** 2011 - **Emplacement du siège social:** Santa Clara, CA - **Twitter:** @qubole (9,459 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/2531735/ (25 employés sur LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Ingénieur logiciel, Scientifique des données - **Top Industries:** Logiciels informatiques, Technologie de l'information et services - **Company Size:** 51% Entreprise, 44% Marché intermédiaire ### 6. [Akkio](https://www.g2.com/fr/products/akkio/reviews) Akkio est la plateforme d'IA qui permet aux entreprises de médias de dominer le marché avec l'IA. En s'associant avec des agents d'IA de pointe, les équipes de médias rationalisent l'ensemble du cycle de vie des campagnes, offrant des résultats sur mesure pour chaque client. Construit sur une base axée sur l'IA avec une interface intuitive, Akkio équipe chaque membre de l'équipe d'une intelligence puissante, aidant les entreprises à croître, les équipes à prospérer et les clients à gagner. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 14 **User Satisfaction Scores:** - **Application:** 9.3/10 (Category avg: 8.5/10) - **Service géré:** 9.0/10 (Category avg: 8.3/10) - **Compréhension du langage naturel:** 8.8/10 (Category avg: 8.2/10) - **Facilité d’administration:** 9.4/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [Akkio Inc.](https://www.g2.com/fr/sellers/akkio-inc) - **Année de fondation:** 2019 - **Emplacement du siège social:** Cambridge, US - **Twitter:** @AkkioHQ (5,376 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/akkio/ (53 employés sur LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 64% Petite entreprise, 14% Marché intermédiaire #### Pros & Cons **Pros:** - Intégration de l'IA (1 reviews) - Apprentissage automatique (1 reviews) **Cons:** - Ressources d'apprentissage insuffisantes (1 reviews) ### 7. [DataCanvas](https://www.g2.com/fr/products/datacanvas/reviews) Beijing ZetYun Technology Co., Ltd. (DataCanvas) a été fondée en 2013, se concentrant sur le développement continu et la construction d'une plateforme de science des données automatique, en fournissant un ensemble complet de plateformes de développement pour les scientifiques des données et les praticiens de l'IA, et en offrant des services de soutien complets pour la mise à niveau et la transformation intelligentes des gouvernements et des entreprises. DataCanvas est une entreprise chinoise développée et recherchée de manière indépendante. S'appuyant sur la plateforme de science des données leader au niveau national et international, DataCanvas a fourni une construction de capacité d'IA en temps réel et agile pour les clients dans les secteurs gouvernemental, financier, aéronautique, manufacturier, des transports, de l'éducation, de l'immobilier, de l'Internet et d'autres industries. Grâce à la plateforme DataCanvas, elle peut fournir des capacités d'analyse automatique d'apprentissage machine et de calcul en temps réel et aider les analystes commerciaux et les scientifiques des données à coopérer rapidement dans le développement, et réaliser la création, la gestion et le support d'application de modèles automatiques. Pour créer une plus grande valeur pour les entreprises clientes sur des technologies et solutions de pointe telles que l'innovation technologique et l'intelligence artificielle. L'entreprise dispose de scientifiques des données exceptionnels et d'une équipe de R&D produit et possède une expérience pratique de pointe dans l'apprentissage machine profond automatique, la modélisation des données, l'analyse de big data et d'autres domaines. En 2020, avec le projet open-source original DeepTables, DataCanvas a remporté la première place mondiale dans la compétition Kaggle parmi plus de 1100 équipes, y compris des entreprises de commerce électronique bien connues et des entreprises de moteurs de recherche. Basée à Pékin et couvrant tout le pays, elle a des succursales à Shanghai, Shandong et Shenzhen. **Average Rating:** 4.8/5.0 **Total Reviews:** 9 **User Satisfaction Scores:** - **Application:** 9.4/10 (Category avg: 8.5/10) - **Service géré:** 8.9/10 (Category avg: 8.3/10) - **Compréhension du langage naturel:** 8.9/10 (Category avg: 8.2/10) - **Facilité d’administration:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [DataCanvas](https://www.g2.com/fr/sellers/datacanvas) - **Année de fondation:** 2014 - **Emplacement du siège social:** N/A - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/zetdata (2 employés sur LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 50% Entreprise, 30% Marché intermédiaire ### 8. [SAP HANA Cloud](https://www.g2.com/fr/products/sap-hana-cloud-2025-10-01/reviews) SAP HANA Cloud est une base de données moderne en tant que service (DBaaS) alimentant la prochaine génération d'applications de données intelligentes. SAP HANA Cloud offre un avantage concurrentiel en incorporant des outils avancés d'apprentissage automatique et de prédiction basés sur la science des données moderne. Sa puissante performance en mémoire protège un traitement efficace des données. En stockant en toute sécurité de vastes quantités de données avec son stockage multitier intégré et en gérant divers types sur une seule copie dans sa base de données multi-modèle native, SAP HANA Cloud simplifie la gestion des données et se connecte à d'autres sources de données. L'intégration transparente de ces capacités dans une fondation fiable et unifiée facilite la création d'applications de données intelligentes à forte demande pour les développeurs. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 508 **User Satisfaction Scores:** - **Application:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10) - **Service géré:** 9.4/10 (Category avg: 8.3/10) - **Compréhension du langage naturel:** 10.0/10 (Category avg: 8.2/10) - **Facilité d’administration:** 7.9/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [SAP](https://www.g2.com/fr/sellers/sap) - **Site Web de l'entreprise:** https://www.sap.com/ - **Année de fondation:** 1972 - **Emplacement du siège social:** Walldorf - **Twitter:** @SAP (297,024 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/sap/ (141,341 employés sur LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Consultant, Consultant SAP - **Top Industries:** Technologie de l'information et services, Logiciels informatiques - **Company Size:** 61% Entreprise, 26% Marché intermédiaire #### Pros & Cons **Pros:** - Facilité d'utilisation (55 reviews) - Intégrations faciles (41 reviews) - Intégrations (40 reviews) - Vitesse (39 reviews) - Évolutivité (35 reviews) **Cons:** - Complexité (33 reviews) - Cher (32 reviews) - Courbe d'apprentissage (30 reviews) - Apprentissage difficile (28 reviews) - Configuration complexe (20 reviews) ### 9. [Telesign Intelligence](https://www.g2.com/fr/products/telesign-intelligence/reviews) L'intelligence est une solution alimentée par l'apprentissage automatique (ML) qui permet aux entreprises d'analyser des attributs statiques et comportementaux à travers de multiples entrées de données telles que les numéros de téléphone, les adresses IP et les adresses e-mail. Voir la description du produit ci-dessous pour plus de détails. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 9 **User Satisfaction Scores:** - **Application:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10) - **Service géré:** 8.3/10 (Category avg: 8.3/10) - **Compréhension du langage naturel:** 8.3/10 (Category avg: 8.2/10) - **Facilité d’administration:** 5.8/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [Telesign](https://www.g2.com/fr/sellers/telesign) - **Année de fondation:** 2005 - **Emplacement du siège social:** Marina del Rey, US - **Twitter:** @TeleSign (1,866 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/255100 (533 employés sur LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 67% Marché intermédiaire, 33% Petite entreprise #### Pros & Cons **Pros:** - Intégrations faciles (1 reviews) - Efficacité (1 reviews) - Aperçus (1 reviews) - Évolutivité (1 reviews) - Sécurité (1 reviews) **Cons:** - Configuration difficile (1 reviews) - Cher (1 reviews) - Ressources d'apprentissage insuffisantes (1 reviews) - Courbe d'apprentissage abrupte (1 reviews) ### 10. [ILUM](https://www.g2.com/fr/products/ilum-ilum/reviews) Ilum : Une plateforme de données construite par des ingénieurs de données, pour des ingénieurs de données Ilum est une plateforme Data Lakehouse qui unifie la gestion des données, le traitement distribué, l'analyse et les flux de travail d'IA pour les ingénieurs en IA, les ingénieurs de données, les data scientists et les analystes. Elle appartient aux catégories de logiciels de plateforme de données, de Data Lakehouse et d'ingénierie des données et prend en charge un déploiement flexible sur le cloud, sur site et dans des environnements hybrides. Ilum permet aux équipes techniques de construire, d'exploiter et de faire évoluer une infrastructure de données moderne en utilisant des standards ouverts. Elle intègre des outils pour le traitement par lots, le traitement de flux, l'exploration basée sur des notebooks, l'orchestration de flux de travail et l'intelligence d'affaires, le tout dans une seule plateforme. Ilum prend en charge les formats de table ouverts modernes comme Delta Lake, Apache Iceberg, Apache Hudi et Apache Paimon. Elle offre également une intégration native avec Apache Spark et Trino pour le calcul, avec un support pour Apache Flink actuellement en développement. Les fonctionnalités clés incluent : - Éditeur SQL : Interrogez Delta, Iceberg, Hudi ou Spark SQL avec autocomplétion, aperçus des résultats et inspection des métadonnées. - Lignage des données & Catalogue : Visualisez le flux de données en utilisant OpenLineage et explorez les ensembles de données via un catalogue de données consultable. - Intégration de Notebooks : Utilisez des notebooks Jupyter intégrés pré-câblés à Spark, aux métadonnées et à votre environnement de données pour l'exploration ou la modélisation. - Gestion des tâches Spark : Soumettez, surveillez et déboguez les tâches Spark avec des journaux intégrés, des métriques, une planification et un serveur d'historique Spark intégré. - Support Trino : Exécutez des requêtes fédérées sur plusieurs sources de données en utilisant Trino directement depuis Ilum. - Pipelines déclaratifs : Définissez des pipelines ETL et analytiques répétables, avec suivi des dépendances et logique de récupération. - Diagrammes ERD automatiques : Générez instantanément des diagrammes ER à partir de schémas pour aider à la compréhension et à l'intégration des données. - Expérimentation & Suivi ML : Inclut MLflow pour gérer les expériences, suivre les paramètres, les métriques et les artefacts, entièrement intégré avec les notebooks et les pipelines de données pour rationaliser les flux de travail de développement de modèles. - Intégration & Déploiement AI : Prend en charge à la fois les cas d'utilisation ML classiques et AI modernes, y compris les flux de travail GenAI, la recherche vectorielle et les applications basées sur l'embedding. Les modèles peuvent être enregistrés, versionnés et déployés pour l'inférence au sein de pipelines déclaratifs. - Interface d'agent AI intégrée : Ilum intègre, fournissant une interface de type GPT pour interagir avec vos données, déclencher des pipelines, générer du SQL ou explorer des métadonnées en utilisant le langage naturel, apportant des capacités GenAI directement dans votre plateforme de données. - Tableaux de bord BI : Support natif pour Apache Superset, avec intégration JDBC pour Tableau, Power BI et d'autres outils BI. Points forts supplémentaires : - Gestion multi-clusters : Connectez plusieurs clusters Spark ou Kubernetes pour évoluer et isoler les charges de travail. - Contrôle d'accès granulaire : Intégration LDAP, OAuth2 et Hydra pour un accès sécurisé basé sur les rôles. - Prêt pour l'hybride : Conçu pour remplacer Databricks ou Cloudera dans les environnements où l'adoption du cloud est partielle, réglementée ou impossible. **Average Rating:** 4.9/5.0 **Total Reviews:** 23 **User Satisfaction Scores:** - **Compréhension du langage naturel:** 10.0/10 (Category avg: 8.2/10) - **Facilité d’administration:** 9.2/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [Ilum](https://www.g2.com/fr/sellers/ilum) - **Site Web de l'entreprise:** https://ilum.cloud/ - **Année de fondation:** 2019 - **Emplacement du siège social:** Santa Fe, US - **Twitter:** @IlumCloud (18 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/ilum-cloud/ (4 employés sur LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Télécommunications - **Company Size:** 52% Entreprise, 35% Marché intermédiaire #### Pros & Cons **Pros:** - Facilité d'utilisation (17 reviews) - Caractéristiques (17 reviews) - Intégrations (17 reviews) - Configurer la facilité (16 reviews) - Intégrations faciles (15 reviews) **Cons:** - Configuration complexe (9 reviews) - Configuration difficile (9 reviews) - Courbe d'apprentissage (9 reviews) - Amélioration de l'UX (8 reviews) - Complexité (7 reviews) ### 11. [Teradata Vantage](https://www.g2.com/fr/products/teradata-teradata-vantage/reviews) Chez Teradata, nous croyons que les gens s'épanouissent lorsqu'ils sont dotés de meilleures informations. C'est pourquoi nous avons construit la plateforme d'analytique cloud et de données la plus complète pour l'IA. En fournissant des données harmonisées, une IA de confiance et une innovation plus rapide, nous élevons et autonomisons nos clients—et les clients de nos clients—pour prendre des décisions meilleures et plus sûres. Les plus grandes entreprises mondiales dans chaque secteur majeur font confiance à Teradata pour améliorer la performance commerciale, enrichir les expériences client et intégrer pleinement les données à travers l'entreprise. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 340 **User Satisfaction Scores:** - **Application:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10) - **Service géré:** 8.3/10 (Category avg: 8.3/10) - **Compréhension du langage naturel:** 7.9/10 (Category avg: 8.2/10) - **Facilité d’administration:** 8.0/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [Teradata](https://www.g2.com/fr/sellers/teradata) - **Site Web de l'entreprise:** https://www.teradata.com - **Année de fondation:** 1979 - **Emplacement du siège social:** San Diego, CA - **Twitter:** @Teradata (93,113 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1466/ (9,872 employés sur LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Ingénieur de données, Ingénieur logiciel - **Top Industries:** Technologie de l'information et services, Services financiers - **Company Size:** 70% Entreprise, 21% Marché intermédiaire #### Pros & Cons **Pros:** - Performance (16 reviews) - Vitesse (13 reviews) - Analytique (11 reviews) - Évolutivité (11 reviews) - Grandes ensembles de données (9 reviews) **Cons:** - Courbe d'apprentissage (10 reviews) - Courbe d'apprentissage abrupte (5 reviews) - Complexité (4 reviews) - Pas convivial (4 reviews) - Mauvaise conception de l'interface utilisateur (4 reviews) ### 12. [Palantir Foundry](https://www.g2.com/fr/products/palantir-foundry/reviews) Foundry est une plateforme de données transformative conçue pour aider à résoudre les problèmes les plus critiques des entreprises modernes en créant un système d'exploitation central pour les données d'une organisation, tout en intégrant de manière sécurisée des sources de données cloisonnées dans une vue commune d'analytique et d'opérations. Palantir collabore avec des entreprises commerciales et des organisations gouvernementales pour fermer la boucle opérationnelle, en alimentant des données en temps réel dans vos modèles de science des données et en mettant à jour les systèmes sources. Avec une gamme de capacités de pointe dans l'industrie, Palantir peut aider les entreprises à traverser et à opérationnaliser les données pour permettre et étendre la prise de décision, aux côtés d'une sécurité, d'une protection des données et d'une gouvernance de premier ordre. Foundry a été nommé par Forrester comme un leader dans The Forrester Wave™: AI/ML Platforms, Q3 2022. Obtenant les notes les plus élevées possibles en matière de vision produit, de performance, d'approche du marché et de critères d'applications. En tant que plateforme lauréate du prix Dresner, Foundry est le leader global sur le marché de la BI et de l'analytique et a été noté 5/5 par sa base de clients. **Average Rating:** 4.1/5.0 **Total Reviews:** 14 **User Satisfaction Scores:** - **Application:** 7.1/10 (Category avg: 8.5/10) - **Service géré:** 7.5/10 (Category avg: 8.3/10) - **Compréhension du langage naturel:** 8.9/10 (Category avg: 8.2/10) - **Facilité d’administration:** 5.0/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [Palantir](https://www.g2.com/fr/sellers/palantir) - **Emplacement du siège social:** Denver, US - **Twitter:** @PalantirTech (379,531 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/palantir-technologies/ (5,509 employés sur LinkedIn®) - **Propriété:** PLTR (NYSE) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 36% Entreprise, 36% Petite entreprise #### Pros & Cons **Pros:** - Capacités de l'IA (1 reviews) - Fonctionnalités de l'IA (1 reviews) - Intégration de l'IA (1 reviews) - Modélisation IA (1 reviews) - Efficacité de l'analyse (1 reviews) **Cons:** - Cher (1 reviews) - Personnalisation limitée (1 reviews) - Fonctionnalités limitées (1 reviews) - Options limitées (1 reviews) ### 13. [Seldon](https://www.g2.com/fr/products/seldon/reviews) Seldon amène les modèles d'apprentissage automatique en production plus rapidement, de la manière la plus fiable. Le déploiement frontal des modèles, des explications et des canaris signifie que les utilisateurs peuvent déployer des modèles ML et que les tests peuvent être effectués dans des environnements en direct. Les métriques et les tableaux de bord peuvent surveiller les modèles pour améliorer les performances et communiquer rapidement les erreurs pour un débogage facile. Les explications des modèles signifient que vous pouvez comprendre et ajuster les caractéristiques qui influencent le modèle et la détection des anomalies peut signaler les dérives dans les données. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 11 **User Satisfaction Scores:** - **Application:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10) - **Service géré:** 6.7/10 (Category avg: 8.3/10) - **Compréhension du langage naturel:** 8.3/10 (Category avg: 8.2/10) - **Facilité d’administration:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [Seldon](https://www.g2.com/fr/sellers/seldon) - **Année de fondation:** 2014 - **Emplacement du siège social:** London, GB - **Twitter:** @seldon_io (2,259 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/seldon/about (106 employés sur LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Technologie de l'information et services - **Company Size:** 45% Entreprise, 36% Petite entreprise ### 14. [Labellerr](https://www.g2.com/fr/products/labellerr/reviews) Labellerr est une plateforme d'automatisation de flux de travail en vision par ordinateur. Elle aide les équipes ML à gérer leur cycle de développement d'IA de manière beaucoup plus efficace. Elle aide les équipes à travailler de manière collaborative sur les tâches d'étiquetage de données et dispose de modules pour gérer plusieurs projets, utilisateurs et millions de données non structurées. Les équipes peuvent effectuer- 1. Curation de données automatisée 2. EDA (Analyse Exploratoire des Données) 3. Étiquetage de données automatisé 4. Contrôle de qualité avec assurance 5. QC automatisé 6. Débogage de modèle Les types de données qu'elle prend en charge sont les images, vidéos, textes, audio et PDFs. Les cas d'utilisation qu'elle prend en charge sont la détection d'objets, la segmentation, la classification, la légende d'image, la transcription et la traduction. La fonctionnalité d'apprentissage actif a aidé les utilisateurs à économiser des milliers de dollars par tâche. Labellerr a récemment lancé LabelGPT qui étiquette les images à l'aide d'une invite. Il exploite la combinaison de modèles d'IA générative pour étiqueter les données en quelques minutes plutôt qu'en mois. **Average Rating:** 4.8/5.0 **Total Reviews:** 21 **User Satisfaction Scores:** - **Application:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10) - **Service géré:** 8.3/10 (Category avg: 8.3/10) - **Compréhension du langage naturel:** 8.3/10 (Category avg: 8.2/10) - **Facilité d’administration:** 9.0/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [Tensor Matics Inc.](https://www.g2.com/fr/sellers/tensor-matics-inc) - **Année de fondation:** 2017 - **Emplacement du siège social:** Wilmington, Delaware - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/tensormatics/ (2 employés sur LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Technologie de l'information et services - **Company Size:** 57% Petite entreprise, 38% Marché intermédiaire #### Pros & Cons **Pros:** - Efficacité de l'annotation (1 reviews) - Collaboration (1 reviews) - Support client (1 reviews) - Précision des données (1 reviews) - Efficacité (1 reviews) **Cons:** - Configuration difficile (1 reviews) ### 15. [Neural Designer](https://www.g2.com/fr/products/neural-designer/reviews) Neural Designer est un outil logiciel puissant pour développer et déployer des modèles d'apprentissage automatique. Il offre une interface conviviale qui permet aux utilisateurs de construire, former et évaluer des réseaux neuronaux sans nécessiter de connaissances approfondies en programmation. Avec une large gamme de fonctionnalités et d'algorithmes, Neural Designer simplifie l'ensemble du flux de travail de l'apprentissage automatique, de la prétraitement des données à l'optimisation du modèle. De plus, il prend en charge divers types de données, y compris numériques, catégoriques et textuels, ce qui le rend polyvalent pour les domaines. De plus, Neural Designer propose une sélection automatique de modèles et une optimisation des hyperparamètres, permettant aux utilisateurs de trouver le meilleur modèle pour leurs données avec un minimum d'effort. Enfin, ses visualisations intuitives et ses rapports complets facilitent l'interprétation et la compréhension des performances du modèle. Que vous soyez débutant ou scientifique des données expérimenté, Neural Designer accélère le développement de modèles d'apprentissage automatique précis et efficaces. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 6 **User Satisfaction Scores:** - **Application:** 8.7/10 (Category avg: 8.5/10) - **Service géré:** 7.3/10 (Category avg: 8.3/10) - **Compréhension du langage naturel:** 5.7/10 (Category avg: 8.2/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [Artelnics](https://www.g2.com/fr/sellers/artelnics) - **Année de fondation:** 2014 - **Emplacement du siège social:** Villamayor, ES - **Twitter:** @artelnics (802 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/artelnics/ (7 employés sur LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 67% Petite entreprise, 33% Marché intermédiaire ### 16. [Oracle Data Science Cloud Service](https://www.g2.com/fr/products/oracle-data-science-cloud-service/reviews) Le service Oracle Data Science Cloud permet aux équipes de data science d'organiser facilement leur travail, d'accéder aux données et aux ressources informatiques, et de construire, former, déployer et gérer des modèles sur l'Oracle Cloud. La plateforme rend les équipes de data science plus productives et leur permet de déployer plus de travail plus rapidement pour alimenter leurs organisations avec l'apprentissage automatique. **Average Rating:** 3.7/5.0 **Total Reviews:** 6 **User Satisfaction Scores:** - **Facilité d’administration:** 9.4/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [Oracle](https://www.g2.com/fr/sellers/oracle) - **Année de fondation:** 1977 - **Emplacement du siège social:** Austin, TX - **Twitter:** @Oracle (826,383 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1028/ (199,301 employés sur LinkedIn®) - **Propriété:** NYSE:ORCL **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 50% Marché intermédiaire, 33% Petite entreprise ### 17. [Palantir Gotham](https://www.g2.com/fr/products/palantir-gotham/reviews) Palantir Gotham est un système d'exploitation disponible dans le commerce, prêt pour l'IA, qui améliore et accélère les décisions pour les opérateurs à travers les rôles et tous les domaines. Depuis plus d'une décennie, Gotham a révélé des insights à partir de données complexes pour les agences de défense mondiales, la communauté du renseignement, les organisations de secours en cas de catastrophe, et au-delà. Gotham rejoint et enrichit des volumes massifs de données en quasi-temps réel et les présente dans une vue unique qui permet aux utilisateurs de prendre des décisions plus rapides et plus confiantes, ensemble. Les décideurs, des quartiers généraux jusqu'à la périphérie déployée en avant, accèdent à la compréhension la plus récente du monde, et peuvent agir tout en tenant compte des compromis et des dépendances mondiaux. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 9 **User Satisfaction Scores:** - **Application:** 9.2/10 (Category avg: 8.5/10) - **Service géré:** 9.2/10 (Category avg: 8.3/10) - **Compréhension du langage naturel:** 8.8/10 (Category avg: 8.2/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [Palantir](https://www.g2.com/fr/sellers/palantir) - **Emplacement du siège social:** Denver, US - **Twitter:** @PalantirTech (379,531 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/palantir-technologies/ (5,509 employés sur LinkedIn®) - **Propriété:** PLTR (NYSE) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 40% Marché intermédiaire, 30% Entreprise ### 18. [Loxo](https://www.g2.com/fr/products/loxo/reviews) Loxo est la plateforme d'intelligence des talents numéro 1 et le leader mondial des logiciels de recrutement. Les ATS (systèmes de suivi des candidats) traditionnels et obsolètes n'existeront plus dans 5 ans. Loxo est la voie de l'avenir, gérant le cycle de vie complet du recrutement grâce à une plateforme logicielle unique de gestion des enregistrements. Il remplace votre ATS obsolète et apporte infiniment plus à la table dans le processus. Parce qu'il ne devrait pas falloir plus de 10 outils pour faire une embauche. La plateforme d'intelligence des talents de Loxo comprend : - Un ATS de premier ordre. - Un CRM de recrutement piloté par l'IA : votre base de données de recrutement, qui contient une combinaison de vos données et des données mises à jour automatiquement par Loxo pour garantir que vous avez toujours les informations les plus précises sur les candidats. - Un outil de communication multicanal avec des capacités de création de campagnes alimentées par l'IA, pour ne jamais manquer un suivi. - Un moteur de recherche de personnes et d'entreprises contenant plus de 1,2 milliard de personnes et des millions d'organisations. - Des informations de contact vérifiées comme des emails personnels et des numéros de téléphone portable. - Un sourcing, un classement et un appariement instantanés grâce à l'assistant IA de Loxo, Copilot. Sans oublier... Loxo est également le seul logiciel de recrutement à proposer un CRM de vente spécialement conçu pour les recruteurs. Vous pouvez mener des activités de développement commercial au même endroit que le reste de votre flux de travail. Le véritable avantage ici ? Chacun de ces produits leaders sur le marché est conçu pour fonctionner ensemble de manière transparente, rendant chaque étape de votre travail plus efficace et réduisant les risques d'erreur. Plus de 13 200 équipes de recherche de cadres, RPO, de recrutement professionnel et de personnel à travers le monde sont devenues des machines à embaucher avec Loxo. Mais qu'est-ce que cela signifie exactement ? - Une diminution de 74 % des coûts sur l'ensemble du cycle de vie des talents, y compris les coûts de sourcing et d'embauche. - Une réduction de 85 % du temps d'embauche grâce à l'automatisation du sourcing et du flux de travail. - 98 % de satisfaction client. Mais ne nous croyez pas sur parole. Consultez nos avis pour voir à quel point nos clients aiment travailler avec Loxo. **Average Rating:** 4.6/5.0 **Total Reviews:** 160 **User Satisfaction Scores:** - **Application:** 6.7/10 (Category avg: 8.5/10) - **Service géré:** 6.7/10 (Category avg: 8.3/10) - **Compréhension du langage naturel:** 6.7/10 (Category avg: 8.2/10) - **Facilité d’administration:** 8.9/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [Loxo](https://www.g2.com/fr/sellers/loxo) - **Année de fondation:** 2012 - **Emplacement du siège social:** Austin, Texas - **Twitter:** @loxo (71 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/loxo/ (149 employés sur LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Fondateur, Directeur Général - **Top Industries:** Recrutement et dotation, Technologie de l'information et services - **Company Size:** 95% Petite entreprise, 7% Marché intermédiaire #### Pros & Cons **Pros:** - Facilité d'utilisation (45 reviews) - Interface utilisateur (34 reviews) - Gain de temps (24 reviews) - Caractéristiques (23 reviews) - Intuitif (23 reviews) **Cons:** - Personnalisation limitée (12 reviews) - Gestion des candidats (9 reviews) - Problèmes de fonctionnalité de messagerie (9 reviews) - Amélioration nécessaire (9 reviews) - Fonctionnalités manquantes (9 reviews) ### 19. [Peak](https://www.g2.com/fr/products/peak-peak/reviews) La plateforme d'IA de Peak optimise les inventaires, les prix et la personnalisation client pour les entreprises de toutes tailles. La plateforme offre un ensemble de fonctionnalités étendues qui permet aux équipes techniques et commerciales de créer, déployer et gérer des applications d'IA à grande échelle dans l'ensemble d'une entreprise. Elle propose également une bibliothèque d'applications d'IA adaptées à une variété de cas d'utilisation dans des secteurs tels que les biens de consommation, le commerce de détail et la fabrication. Ces applications permettent aux utilisateurs d'appliquer rapidement l'IA pour atteindre des objectifs commerciaux, tout en leur fournissant les outils nécessaires pour étendre leur utilisation au fil du temps. **Average Rating:** 4.6/5.0 **Total Reviews:** 5 **User Satisfaction Scores:** - **Application:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10) - **Service géré:** 6.7/10 (Category avg: 8.3/10) - **Compréhension du langage naturel:** 6.7/10 (Category avg: 8.2/10) - **Facilité d’administration:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [Peak](https://www.g2.com/fr/sellers/peak) - **Année de fondation:** 2015 - **Emplacement du siège social:** Greater Manchester, England, United Kingdom - **Twitter:** @Peak_HQ (6,570 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/peak-ai/ (290 employés sur LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 80% Entreprise, 20% Marché intermédiaire #### Pros & Cons **Pros:** - Intégration de l'IA (1 reviews) - Personnalisabilité (1 reviews) - Caractéristiques (1 reviews) - Gestion des stocks (1 reviews) - Analyse de marché (1 reviews) **Cons:** - Automatisation complexe (1 reviews) - Complexité (1 reviews) - Problèmes de gestion des données (1 reviews) - Limitations des fonctionnalités (1 reviews) - Caractéristiques manquantes (1 reviews) ### 20. [Pyramid](https://www.g2.com/fr/products/pyramid-analytics-pyramid/reviews) Pyramid est un système d'exploitation analytique de niveau un, de qualité entreprise, qui s'adapte des analyses en libre-service pour un seul utilisateur à des déploiements centralisés pour des milliers d'utilisateurs—couvrant des visualisations de données simples mais efficaces jusqu'à des capacités avancées d'apprentissage automatique. Le système d'exploitation analytique agnostique dispose d'un client universel pour tout appareil et système d'exploitation. Il peut être installé sur la plupart des plateformes—à la fois sur site ou dans le cloud—et il peut fonctionner avec la plupart des piles de données populaires. Pyramid permet aux utilisateurs et aux organisations d'équilibrer la productivité en libre-service et la gouvernance. C'est une plateforme analytique adaptative qui offre différentes capacités et expériences en fonction des besoins et des compétences des utilisateurs, tout en gérant le contenu comme une ressource partagée. Elle est conçue pour soutenir l'ensemble du flux de décision de votre organisation et donner à chacun les outils pour réaliser des analyses en libre-service. De manière importante, le système d'exploitation analytique résout le « problème du dernier kilomètre », comblant l'écart entre la stratégie analytique déclarée de votre organisation et la mise en œuvre analytique réelle. Pyramid propose six modules analytiques distincts (Modéliser, Formuler, Découvrir, Illustrer, Présenter et Publier)—plus une console administrative et un système de gestion de contenu—pour offrir une expérience analytique véritablement universelle à travers l'ensemble du flux de travail analytique. **Average Rating:** 4.1/5.0 **Total Reviews:** 15 **User Satisfaction Scores:** - **Application:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10) - **Service géré:** 10.0/10 (Category avg: 8.3/10) - **Compréhension du langage naturel:** 10.0/10 (Category avg: 8.2/10) - **Facilité d’administration:** 9.0/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [Pyramid Analytics](https://www.g2.com/fr/sellers/pyramid-analytics) - **Année de fondation:** 2008 - **Emplacement du siège social:** Amsterdam - **Twitter:** @PyramidAnalytic (10,240 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1919217/ (139 employés sur LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 47% Entreprise, 35% Petite entreprise ### 21. [Datagran](https://www.g2.com/fr/products/datagran/reviews) Analyser les données, créer des modèles de données et automatiser les flux de travail avec la puissance de l'IA, le tout sans passer une seconde sur la configuration. **Average Rating:** 4.6/5.0 **Total Reviews:** 4 **User Satisfaction Scores:** - **Application:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10) - **Service géré:** 8.3/10 (Category avg: 8.3/10) - **Compréhension du langage naturel:** 6.7/10 (Category avg: 8.2/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [Datagran](https://www.g2.com/fr/sellers/datagran-694737c8-6f6b-4683-a1e6-2056a8ea2be5) - **Année de fondation:** 2017 - **Emplacement du siège social:** San Francisco, US - **Twitter:** @DataGran (2,956 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/datagran/ (12 employés sur LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 75% Petite entreprise, 25% Marché intermédiaire ### 22. [Edge Impulse](https://www.g2.com/fr/products/edge-impulse/reviews) Edge Impulse est une plateforme de bout en bout pour le développement d'applications d'IA en périphérie. Nous permettons aux développeurs d'utiliser leurs propres données de capteurs, audio et vision pour entraîner des modèles d'IA pour la classification, la régression et la détection d'anomalies. Notre plateforme est consciente du matériel et les développeurs peuvent créer des modèles qui s'étendent des MCU aux NPU. Nous soutenons les MLOps du début à la fin - de la collecte initiale des données à la surveillance du modèle sur le terrain. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 11 **User Satisfaction Scores:** - **Facilité d’administration:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [Qualcomm](https://www.g2.com/fr/sellers/qualcomm) - **Année de fondation:** 1985 - **Emplacement du siège social:** San Diego, CA - **Twitter:** @Qualcomm (440,582 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/qualcomm/ (54,637 employés sur LinkedIn®) - **Propriété:** NASDAQ:QCOM **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 64% Petite entreprise, 36% Entreprise #### Pros & Cons **Pros:** - Capacités (2 reviews) - Facilité d'utilisation (2 reviews) - Caractéristiques (1 reviews) - Flexibilité (1 reviews) - Apprentissage automatique (1 reviews) **Cons:** - Manque de conseils (1 reviews) - Manque d'outils (1 reviews) - Personnalisation limitée (1 reviews) - Fonctionnalités manquantes (1 reviews) - Limitations du modèle (1 reviews) ### 23. [H2O Driverless AI](https://www.g2.com/fr/products/h2o-driverless-ai/reviews) H2O Driverless AI utilise les techniques des data scientists experts dans une application facile à utiliser qui aide à étendre vos efforts en science des données. Driverless AI permet aux data scientists de travailler sur des projets plus rapidement en utilisant l'automatisation et la puissance de calcul de pointe des GPU pour accomplir des tâches en quelques minutes qui prenaient auparavant des mois. Avec Driverless AI, tout le monde, y compris les data scientists experts et juniors, les scientifiques de domaine et les ingénieurs en données, peut développer des modèles d'apprentissage automatique fiables. Cette plateforme de nouvelle génération d'apprentissage automatique automatique offre des fonctionnalités uniques et avancées pour la visualisation des données, l'ingénierie des caractéristiques, l'interprétabilité des modèles et le déploiement à faible latence. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 4 **User Satisfaction Scores:** - **Application:** 6.7/10 (Category avg: 8.5/10) - **Service géré:** 6.7/10 (Category avg: 8.3/10) - **Compréhension du langage naturel:** 8.3/10 (Category avg: 8.2/10) **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:** 50% Petite entreprise, 25% Marché intermédiaire #### Pros & Cons **Pros:** - Facilité d'utilisation (2 reviews) - Facilité de codage (1 reviews) - Apprentissage automatique (1 reviews) - Résolution de problèmes (1 reviews) **Cons:** - Outils inadéquats (1 reviews) - Fonctionnalités limitées (1 reviews) - Amélioration de l'UX (1 reviews) ### 24. [JADBio AutoML](https://www.g2.com/fr/products/jadbio-automl/reviews) JADBio facilite et rend abordable pour les analystes de données de santé et les professionnels des sciences de la vie l'utilisation de la science des données pour découvrir des connaissances tout en réduisant le temps et les efforts en combinant une plateforme d'apprentissage automatique de bout en bout robuste avec une richesse de capacités, allant de la sélection intelligente de caractéristiques à la réutilisation de modèles prédictifs. La plateforme conçue pour les soins de santé de JADBio fournit des outils d'IA de pointe et des capacités d'automatisation, permettant aux professionnels des sciences de la vie de construire et de déployer des modèles prédictifs précis et explicables avec rapidité et facilité, même s'ils n'ont pas d'expertise en science des données. La plateforme prend en charge le prétraitement et l'imputation des valeurs manquantes ; elle sélectionne les caractéristiques et la modélisation, ajuste les hyper-paramètres, et teste efficacement des milliers de configurations algorithmiques pour identifier les meilleures afin de produire le modèle ML final. La plateforme estime sa performance prédictive et produit une richesse de visualisations et de rapports. Les clients ont la possibilité de sélectionner plusieurs sous-ensembles de caractéristiques sélectionnées qui conduisent à des modèles tout aussi prédictifs, de construire leurs propres modèles personnalisés avancés en utilisant la vaste bibliothèque de contenu de JADBio, ou de prendre des modèles prêts à l'emploi et de les personnaliser comme les leurs. Tous les modèles produits peuvent être téléchargés sous forme exécutable, appliqués à un ensemble de validation externe, ou exécutés manuellement en fournissant la valeur observée des caractéristiques sélectionnées. La bibliothèque de JADBio contient des milliers d'algorithmes et de modèles préconstruits qui peuvent prédire des problèmes de santé courants, mais aussi des fonctionnalités nouvelles comme la découverte causale ou la prédiction de survie et d'autres résultats de temps jusqu'à l'événement. Les éléments préconstruits et les capacités AutoML de JADBio offrent une option à faible code pour les scientifiques de données de santé, les bioinformaticiens et les organisations sans expertise interne en science des données pour analyser leurs données de santé facilement et à moindre coût. Pendant ce temps, l'API REST de JADBio permet aux utilisateurs avancés de tirer parti des capacités de JADBio dans leurs propres applications ou d'automatiser leurs flux de travail et processus. En fournissant une plateforme de bout en bout conçue pour les scientifiques de la vie, soutenue par la recherche et le développement dans les plus grands centres de recherche d'Europe, nous permettons aux clients d'utiliser leurs données biomédicales en constante croissance et de les mettre en production en quelques minutes. **Average Rating:** 5.0/5.0 **Total Reviews:** 4 **User Satisfaction Scores:** - **Application:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10) - **Service géré:** 7.5/10 (Category avg: 8.3/10) - **Compréhension du langage naturel:** 10.0/10 (Category avg: 8.2/10) - **Facilité d’administration:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [GnosisDA](https://www.g2.com/fr/sellers/gnosisda) - **Année de fondation:** 2013 - **Emplacement du siège social:** Los Angeles, US - **Twitter:** @WeAreJADBio (337 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/jadbio (10 employés sur LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 60% Marché intermédiaire, 40% Petite entreprise ### 25. [Labelbox](https://www.g2.com/fr/products/labelbox/reviews) Labelbox est la principale plateforme d'IA centrée sur les données pour créer des applications intelligentes. Les équipes cherchant à tirer parti des dernières avancées en matière d'IA générative et de LLM utilisent la plateforme Labelbox pour injecter ces systèmes avec le bon degré de supervision humaine et d'automatisation. Qu'elles construisent des produits d'IA avec des modèles personnalisés ou de base, ou qu'elles utilisent l'IA pour automatiser des tâches de données ou trouver des insights commerciaux, Labelbox permet aux équipes de le faire efficacement et rapidement. La plateforme est utilisée par des entreprises du Fortune 500 telles que Walmart, P&G, Genentech et Adobe, ainsi que par des centaines d'équipes d'IA de premier plan. Labelbox est soutenu par des investisseurs de premier plan, y compris SoftBank, Andreessen Horowitz, B Capital, Gradient Ventures (le fonds axé sur l'IA de Google) et Databricks Ventures. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 48 **User Satisfaction Scores:** - **Facilité d’administration:** 9.0/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [Labelbox](https://www.g2.com/fr/sellers/labelbox) - **Année de fondation:** 2018 - **Emplacement du siège social:** San Francisco, California - **Twitter:** @labelbox (3,394 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/labelbox/ (427 employés sur LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Logiciels informatiques, Technologie de l'information et services - **Company Size:** 46% Petite entreprise, 38% Marché intermédiaire #### Pros & Cons **Pros:** - Facilité d'utilisation (9 reviews) - Étiquetage des données (6 reviews) - Efficacité (6 reviews) - Capacités de l'IA (5 reviews) - Intégrations faciles (5 reviews) **Cons:** - Manque de fonctionnalités (3 reviews) - Performance lente (3 reviews) - Apprentissage difficile (2 reviews) - Cher (2 reviews) - Traitement lent (2 reviews) ## 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.