# Meilleur Plateformes de science des données et d'apprentissage automatique - Page 4 *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** ### Hurree Hurree est une plateforme alimentée par l'IA qui consolide toutes vos données de reporting en un centre de commande unique et facile à utiliser. Elle se connecte à plus de 70 outils populaires, vous offrant une vue unique et fiable des performances de votre entreprise. Avec des tableaux de bord entièrement personnalisables, Hurree simplifie le suivi des KPI, la surveillance des tendances et la mesure du succès pour toute équipe, sans compétences techniques requises. Au cœur de la plateforme se trouve Riva, l'assistant IA intégré de Hurree. Riva ne se contente pas de vous montrer les chiffres ; il les explique. Des résumés instantanés aux insights prédictifs et recommandations exploitables, Riva vous aide à comprendre ce qui se passe et ce qu'il faut faire ensuite. Hurree est conçu pour les équipes qui souhaitent une meilleure visibilité, des rapports plus clairs et des données qu'elles peuvent réellement utiliser, sans complexité. 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[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) ### 2. [Lightning AI](https://www.g2.com/fr/products/lightning-ai/reviews) Transformez des idées en IA, à la vitesse de l'éclair Coder ensemble. Prototyper. Former. Déployer. Héberger des applications web d'IA. Depuis votre navigateur - sans aucune configuration. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 4 **User Satisfaction Scores:** - **Application:** 7.9/10 (Category avg: 8.5/10) - **Service géré:** 8.3/10 (Category avg: 8.2/10) - **Compréhension du langage naturel:** 6.3/10 (Category avg: 8.3/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [Lightning AI](https://www.g2.com/fr/sellers/lightning-ai) - **Année de fondation:** 2019 - **Emplacement du siège social:** New York, US - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/pytorch-lightning (90 employés sur LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 75% Petite entreprise, 25% Marché intermédiaire #### Pros & Cons **Pros:** - Intégration de l'IA (2 reviews) - Automatisation (2 reviews) - Intégrations faciles (2 reviews) - Facilité de codage (1 reviews) - Facilité d'utilisation (1 reviews) **Cons:** - Coût (1 reviews) - Problèmes de gestion des données (1 reviews) - Cher (1 reviews) - Difficulté de mise en œuvre (1 reviews) - Caractéristiques manquantes (1 reviews) ### 3. [Machine Learning Platform for AI](https://www.g2.com/fr/products/machine-learning-platform-for-ai/reviews) La plateforme d'apprentissage automatique pour l'IA fournit des services d'apprentissage automatique de bout en bout, y compris le traitement des données, l'ingénierie des caractéristiques, l'entraînement des modèles, la prédiction des modèles et l'évaluation des modèles. La plateforme d'apprentissage automatique pour l'IA combine tous ces services pour rendre l'IA plus accessible que jamais. **Average Rating:** 4.6/5.0 **Total Reviews:** 4 **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:** 9.2/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [Alibaba](https://www.g2.com/fr/sellers/alibaba) - **Emplacement du siège social:** Hangzhou - **Twitter:** @alibaba_cloud (1,161,155 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1218665/ (4,817 employés sur LinkedIn®) - **Propriété:** BABA - **Revenu total (en MM USD):** $509,711 **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 50% Entreprise, 50% Petite entreprise #### Pros & Cons **Pros:** - Intégration de l'IA (1 reviews) - Efficacité de l'analyse (1 reviews) - Automatisation (1 reviews) - Facilité d'utilisation (1 reviews) - Efficacité (1 reviews) **Cons:** - Problèmes de déploiement (1 reviews) - Cher (1 reviews) - Difficulté de mise en œuvre (1 reviews) - Complexité du flux de travail (1 reviews) ### 4. [Polyture](https://www.g2.com/fr/products/polyture/reviews) Polyture combine tous les éléments majeurs de l'infrastructure de données moderne en une seule application qui est intuitive et gratuite à utiliser. La plateforme se compose de quatre modules : entreposage, flux de données, apprentissage automatique automatisé et tableaux de bord. **Average Rating:** 5.0/5.0 **Total Reviews:** 4 **Seller Details:** - **Vendeur:** [Polyture](https://www.g2.com/fr/sellers/polyture) - **Emplacement du siège social:** Santa Clara, CA - **Twitter:** @PolytureData (25 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 employés sur LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 100% Petite entreprise ### 5. [Rainbird](https://www.g2.com/fr/products/rainbird/reviews) Rainbird est une plateforme d'automatisation alimentée par l'IA. Notre technologie transforme les connaissances humaines en intelligence machine explicable. Développez votre expertise commerciale en utilisant la plateforme Rainbird. - Créez une automatisation intelligente avec une interface de modélisation facile à utiliser. - Connectez Rainbird à des API et des sources de données pour une prise de décision en temps réel. - Contrôles de risque modifiables, gouvernance centralisée et sécurité renforcée. - Engagez-vous avec une technologie transformationnelle sans le fardeau informatique. Aucun programmeur requis. - Codifiez et développez votre expertise en la matière, relevez de nouveaux défis et restez en avance sur la concurrence. - Donnez à votre personnel les moyens de devenir des décideurs dynamiques alimentés par l'IA. Pour plus d'informations sur notre technologie, veuillez visiter https://rainbird.ai/platform/ Pour voir les témoignages de nos clients, veuillez visiter http://bit.ly/2qAyS1Q **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 4 **User Satisfaction Scores:** - **Application:** 7.8/10 (Category avg: 8.5/10) - **Service géré:** 7.8/10 (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:** [Rainbird Technologies](https://www.g2.com/fr/sellers/rainbird-technologies) - **Année de fondation:** 2013 - **Emplacement du siège social:** Norwich, GB - **Twitter:** @RainBirdAI (3,062 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/3301089 (44 employés sur LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 75% Marché intermédiaire, 25% Entreprise ### 6. [RocketML](https://www.g2.com/fr/products/rocketml/reviews) RocketML est un moteur de calcul ultra-rapide pour l'apprentissage automatique. Conçu pour les scientifiques et les ingénieurs, RocketML fait évoluer les modèles d'apprentissage automatique sans limites. Si vous avez une grande équipe de science des données/analytique, RocketML réduira votre temps de cycle et les coûts de personnel et de matériel. **Average Rating:** 4.0/5.0 **Total Reviews:** 4 **User Satisfaction Scores:** - **Application:** 8.8/10 (Category avg: 8.5/10) - **Service géré:** 7.9/10 (Category avg: 8.2/10) - **Compréhension du langage naturel:** 8.8/10 (Category avg: 8.3/10) - **Facilité d’administration:** 7.8/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [RocketML](https://www.g2.com/fr/sellers/rocketml-2a55c055-a259-4b7b-8d56-194576c2dc31) - **Année de fondation:** 2017 - **Emplacement du siège social:** Beaverton, US - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/rocketml (8 employés sur LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 100% Marché intermédiaire #### Pros & Cons **Pros:** - Traitement rapide (2 reviews) - Automatisation (1 reviews) - Informatique en nuage (1 reviews) - Support client (1 reviews) - Vitesse de développement (1 reviews) **Cons:** - Codage complexe (1 reviews) - Complexité (1 reviews) - Coût (1 reviews) - Difficulté de mise en œuvre (1 reviews) ### 7. [SAP Business Data Cloud](https://www.g2.com/fr/products/sap-business-data-cloud/reviews) SAP Business Data Cloud est une solution de logiciel en tant que service (SaaS) entièrement gérée qui unifie et régit les données SAP et se connecte avec des données tierces. En tant qu'évolution des solutions de données, de planification et d'analytique de l'entreprise, SAP Business Data Cloud réunit SAP Datasphere, SAP Analytics Cloud et SAP Business Warehouse avec une expérience unifiée qui fournit des insights à travers toutes les lignes de métier. De plus, SAP Databricks est nativement disponible dans Business Data Cloud - apportant la puissance des capacités de la plateforme Databricks Data Intelligence au produit. SAP Business Data Cloud connecte les données en s'appuyant sur les principes de la structure de données d'entreprise, facilitant ainsi la découverte, le partage, la gouvernance et la modélisation de ces données. Il inclut SAP Databricks en tant que service de données de première partie. La plateforme combine des applications préconstruites et des produits de données à travers toutes les lignes de métier. Elle fournit des produits de données entièrement gérés et organisés à travers toutes les lignes de métier et élimine les coûts des extractions de données. Les utilisateurs peuvent construire sur les produits de données organisés de SAP avec leur expertise de domaine, et livrer des applications intelligentes à travers l'écosystème Business Data Cloud. Ces applications intelligentes sont des applications adaptatives, alimentées par l'IA, qui apprennent de vos données, comprennent le contexte commercial et agissent en votre nom pour transformer les résultats commerciaux. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 65 **User Satisfaction Scores:** - **Facilité d’administration:** 7.8/10 (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:** - **Top Industries:** Logiciels informatiques, Technologie de l'information et services - **Company Size:** 36% Entreprise, 29% Petite entreprise #### Pros & Cons **Pros:** - Facilité d'utilisation (32 reviews) - Caractéristiques (32 reviews) - Capacités d'intégration (31 reviews) - Découverte de données (30 reviews) - Intégrations (27 reviews) **Cons:** - Complexité (30 reviews) - Apprentissage difficile (25 reviews) - Problèmes d'intégration (25 reviews) - Cher (23 reviews) - Courbe d'apprentissage (18 reviews) ### 8. [Anyscale](https://www.g2.com/fr/products/anyscale/reviews) La plateforme d'IA pour les entreprises d'IA. Développez l'IA avec une échelle, une performance et une efficacité inégalées. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 5 **User Satisfaction Scores:** - **Compréhension du langage naturel:** 7.5/10 (Category avg: 8.3/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [Anyscale](https://www.g2.com/fr/sellers/anyscale) - **Année de fondation:** 2019 - **Emplacement du siège social:** San Francisco, California, United States - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/joinanyscale (177 employés sur LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 60% Marché intermédiaire, 20% Entreprise #### Pros & Cons **Pros:** - Facilité d'utilisation (4 reviews) - Évolutivité (4 reviews) - Capacités de l'IA (2 reviews) - Intégration de l'IA (2 reviews) - Automatisation (2 reviews) **Cons:** - Coût (2 reviews) - Cher (2 reviews) - Gestion des erreurs (1 reviews) - Gestion des erreurs (1 reviews) - Ressources d'apprentissage insuffisantes (1 reviews) ### 9. [Azure AI Studio](https://www.g2.com/fr/products/azure-ai-studio/reviews) Une plateforme unifiée pour développer et déployer des applications d'IA générative de manière responsable **Average Rating:** 4.0/5.0 **Total Reviews:** 3 **User Satisfaction Scores:** - **Application:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10) - **Service géré:** 9.4/10 (Category avg: 8.2/10) - **Compréhension du langage naturel:** 9.2/10 (Category avg: 8.3/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [Microsoft](https://www.g2.com/fr/sellers/microsoft) - **Année de fondation:** 1975 - **Emplacement du siège social:** Redmond, Washington - **Twitter:** @microsoft (13,090,464 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/microsoft/ (227,697 employés sur LinkedIn®) - **Propriété:** MSFT **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 50% Entreprise, 25% Marché intermédiaire #### Pros & Cons **Pros:** - Intégration de l'IA (1 reviews) - Accès aux données (1 reviews) - Variété de modèles (1 reviews) - Interface utilisateur (1 reviews) **Cons:** - Contenu obsolète (1 reviews) - Consommation de temps (1 reviews) - Amélioration de l'UX (1 reviews) ### 10. [Braze AI Decisioning Studio™](https://www.g2.com/fr/products/braze-ai-decisioning-studio/reviews) Mettez la prise de décision par l'IA derrière chaque mouvement marketing. Avec le BrazeAI Decisioning Studio™, les marketeurs peuvent exploiter leurs riches données de première partie pour déterminer le meilleur canal, message, offre, timing, fréquence, et plus encore pour chaque client individuel. Les agents de décision BrazeAI™ utilisent l'apprentissage par renforcement — une forme puissante d'apprentissage automatique — pour expérimenter de manière autonome et s'adapter continuellement en fonction du comportement des clients. Ils personnalisent chaque aspect de la communication en exploitant les données disponibles, y compris les ensembles de données personnalisés et spécifiques à l'industrie. Ces agents apprennent des actions des consommateurs, traitant les actions positives, telles que les conversions, les achats et l'engagement comme des récompenses. Au fil du temps, ils identifient les schémas les plus susceptibles de maximiser les récompenses, optimisant les indicateurs clés de performance qui comptent le plus — comme le profit et la valeur à vie — grâce à une expérimentation autonome continue. \*Utilisez toutes vos données.\* Personnalisez avec des données de première partie riches, en prenant des décisions basées sur des centaines de caractéristiques. \*Personnalisez tout.\* Trouvez le meilleur canal, produit, offre financière, création, timing et fréquence pour chaque client individuel. \*Optimisez n'importe quel indicateur.\* Générez des dollars, pas des clics — la prise de décision par l'IA optimise n'importe quel indicateur clé de performance. \*Décisions, expliquées.\* Suivez les décisions de l'IA pour chaque client, et les raisons qui les sous-tendent. BrazeAI Decisioning Studio™ aide les grandes marques du monde entier à personnaliser à grande échelle, y compris Brinks Home, Chime, Foxtel Group, MetLife, et Wyndham Hotels. **Average Rating:** 4.7/5.0 **Total Reviews:** 14 **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:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [Braze](https://www.g2.com/fr/sellers/braze) - **Site Web de l'entreprise:** https://www.braze.com - **Année de fondation:** 2011 - **Emplacement du siège social:** New York - **Twitter:** @Braze (16,313 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/792882/ (2,296 employés sur LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 71% Entreprise, 29% Marché intermédiaire #### Pros & Cons **Pros:** - Support client (6 reviews) - Technologie de l'IA (5 reviews) - Collaboration (5 reviews) - Facilité d'utilisation (5 reviews) - Expérience (5 reviews) **Cons:** - Courbe d'apprentissage (3 reviews) - Apprentissage difficile (2 reviews) - Difficulté de mise en œuvre (2 reviews) - Consommation de temps (2 reviews) - Problèmes de gestion de campagne (1 reviews) ### 11. [Civis](https://www.g2.com/fr/products/civis/reviews) Civis Customer Science est une solution unique qui combine le meilleur des catégories technologiques bien connues comme les CDP, les DMP, les graphiques d'identité, etc., à une échelle sans précédent, avec une science des données de pointe pour une meilleure prise de décision, ciblage et personnalisation. Les aspects de Civis Customer Science incluent six « familles » : Civis Platform : Un banc de travail qui permet aux data scientists et aux analystes hautement techniques d'utiliser leurs outils préférés pour importer et exporter des données, effectuer des analyses en temps réel, et automatiser et mettre à l'échelle leurs flux de travail afin qu'ils puissent efficacement découvrir et partager des insights avec les décideurs. Résolution d'Identité & Enrichissement de Données : Unifie des ensembles de données disparates pour créer une vue unique des consommateurs avec des données de première partie, les actifs de données propriétaires de Civis et un algorithme de correspondance probabiliste des personnes. Recherche & Sciences Sociales : Science des enquêtes et tests créatifs pour mieux comprendre l'opinion en utilisant l'infrastructure d'enquête Civis et la méthodologie de pondération pour éliminer les biais des enquêtes. Modélisation Prédictive : Construire et activer des modèles au niveau individuel qui prédisent les cibles d'acquisition, la valeur à vie, la probabilité de désabonnement, la persuadabilité, les segments basés sur les résultats, et la consommation médiatique pour engager efficacement chaque consommateur. Attribution & Optimisation : Mesure de la performance publicitaire à travers et au sein des canaux pour optimiser les dépenses. Utiliser la méthodologie d'attribution algorithmique pour comprendre et optimiser le ROI marketing avec un modèle d'inférence causale de classe mondiale. **Average Rating:** 4.7/5.0 **Total Reviews:** 3 **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) **Seller Details:** - **Vendeur:** [Civis Analytics](https://www.g2.com/fr/sellers/civis-analytics) - **Année de fondation:** 2013 - **Emplacement du siège social:** Chicago, US - **Twitter:** @CivisAnalytics (8,420 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/civis-analytics (49 employés sur LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 50% Petite entreprise, 25% Entreprise ### 12. [Cloudera](https://www.g2.com/fr/products/cloudera/reviews) Chez Cloudera, nous croyons que les données peuvent rendre possible demain ce qui est impossible aujourd'hui. Nous fournissons un cloud de données d'entreprise pour toutes les données, partout, de l'Edge à l'IA. Nous permettons aux gens de transformer de vastes quantités de données complexes en informations claires et exploitables pour améliorer leurs entreprises et dépasser leurs attentes. Cloudera conduit les hôpitaux vers de meilleurs traitements contre le cancer, sécurise les institutions financières contre la fraude et la cybercriminalité, et aide les humains à arriver sur Mars — et au-delà. Propulsé par l'innovation incessante de la communauté open-source, Cloudera fait progresser la transformation numérique pour les plus grandes entreprises mondiales. **Average Rating:** 4.0/5.0 **Total Reviews:** 34 **User Satisfaction Scores:** - **Facilité d’administration:** 7.2/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [Cloudera](https://www.g2.com/fr/sellers/cloudera) - **Année de fondation:** 2008 - **Emplacement du siège social:** Palo Alto, CA - **Twitter:** @cloudera (106,568 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/229433/ (3,387 employés sur LinkedIn®) - **Téléphone:** 888-789-1488 **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Technologie de l'information et services, Logiciels informatiques - **Company Size:** 50% Entreprise, 24% Marché intermédiaire ### 13. [Code Ocean](https://www.g2.com/fr/products/code-ocean/reviews) Code Ocean est une plateforme de science computationnelle pour les équipes de R&D en sciences de la vie qui recherchent un moyen rapide et efficace de démarrer, d'étendre, de collaborer et de reproduire la recherche computationnelle. Elle aide les scientifiques computationnels à configurer et à étendre leurs flux de travail, à travailler plus étroitement ensemble, et leur permet de soutenir les scientifiques de laboratoire non-programmeurs avec des applications accessibles et intuitives. Construite sur les principes de données FAIR, elle aide à éviter la dette technique, améliore l'architecture des données et améliore la conformité et la qualité organisationnelles. **Average Rating:** 4.6/5.0 **Total Reviews:** 4 **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:** 7.5/10 (Category avg: 8.3/10) - **Facilité d’administration:** 7.8/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [Code Ocean](https://www.g2.com/fr/sellers/code-ocean) - **Année de fondation:** 2016 - **Emplacement du siège social:** New York, US - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/11008494 (32 employés sur LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 50% Marché intermédiaire, 50% Petite entreprise ### 14. [HyperSense AI](https://www.g2.com/fr/products/hypersense-ai/reviews) La plateforme HyperSense est une plateforme d'analytique augmentée de bout en bout qui aide les entreprises à prendre des décisions plus rapides et meilleures en exploitant l'intelligence artificielle (IA) tout au long de la chaîne de valeur des données. Elle contient toutes les capacités d'analyse de données de nouvelle génération dont les entreprises ont besoin dans une plateforme flexible et modulaire. Les capacités uniques sans code de HyperSense permettent aux utilisateurs sans connaissance en codage d'agréger facilement des données provenant de sources disparates, de transformer les données en insights en construisant, interprétant et ajustant des modèles d'IA, et de partager sans effort leurs découvertes à travers l'organisation. Elle utilise des technologies habilitantes telles que l'apprentissage automatique et l'IA pour aider à la préparation des données, à la génération d'insights et à l'explication des insights. Elle habilite les experts ainsi que les non-scientifiques des données en automatisant de nombreux aspects de la science des données, y compris le développement de modèles, la gestion et le déploiement de modèles d'IA. HyperSense inclut également plusieurs cas d'utilisation analytique préconstruits dans les secteurs du marketing, de la finance et de la technologie pour que les entreprises puissent obtenir des résultats ultra-rapides. De plus, les clients peuvent utiliser la plateforme HyperSense pour créer leurs propres applications analytiques sur mesure, alimentées par l'IA. **Average Rating:** 4.6/5.0 **Total Reviews:** 4 **User Satisfaction Scores:** - **Facilité d’administration:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [Subex](https://www.g2.com/fr/sellers/subex) - **Année de fondation:** 1992 - **Emplacement du siège social:** Westminster, US - **Twitter:** @Subex (5,508 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/subex-ltd/ (1,483 employés sur LinkedIn®) - **Propriété:** NSE: SUBEXLTD **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 75% Petite entreprise, 25% Marché intermédiaire #### Pros & Cons **Pros:** - Analytique (2 reviews) - Aperçus (2 reviews) - Capacités de l'IA (1 reviews) - Intégration de l'IA (1 reviews) - Efficacité de l'analyse (1 reviews) **Cons:** - Cher (3 reviews) - Apprentissage difficile (2 reviews) - Courbe d'apprentissage (2 reviews) - Problèmes de coût (1 reviews) - Problèmes de déploiement (1 reviews) ### 15. [Liner.AI](https://www.g2.com/fr/products/liner-ai/reviews) Liner est un outil gratuit qui vous permet d'entraîner vos modèles d'apprentissage automatique facilement. Il prend vos données d'entraînement et vous donne un modèle d'apprentissage automatique facile à intégrer. Aucun codage ou expertise en apprentissage automatique requis. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 3 **User Satisfaction Scores:** - **Application:** 6.7/10 (Category avg: 8.5/10) - **Service géré:** 6.7/10 (Category avg: 8.2/10) - **Compréhension du langage naturel:** 6.7/10 (Category avg: 8.3/10) - **Facilité d’administration:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [Liner.AI](https://www.g2.com/fr/sellers/liner-ai) - **Emplacement du siège social:** N/A - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 employés sur LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 33% Marché intermédiaire, 33% Entreprise ### 16. [Node AutoML Platform](https://www.g2.com/fr/products/node-automl-platform/reviews) Node est la première solution AutoML conçue pour les plateformes qui exploitent les données des personnes et des entreprises. Avec Node, les équipes peuvent créer et déployer rapidement des solutions alimentées par l'IA pour la gestion de la relation client (CRM), l'automatisation du marketing, l'engagement client et des plateformes similaires, le tout via une API standard qui peut être configurée en quelques minutes. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 3 **User Satisfaction Scores:** - **Application:** 8.9/10 (Category avg: 8.5/10) - **Service géré:** 7.8/10 (Category avg: 8.2/10) - **Compréhension du langage naturel:** 7.8/10 (Category avg: 8.3/10) - **Facilité d’administration:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [Node.io](https://www.g2.com/fr/sellers/node-io) - **Année de fondation:** 2014 - **Emplacement du siège social:** Cupertino, US - **Twitter:** @nodeio (1,961 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/6435167/ (7 employés sur LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 67% Marché intermédiaire, 33% Entreprise ### 17. [OpenText Data Discovery (Magellan)](https://www.g2.com/fr/products/opentext-data-discovery-magellan/reviews) OpenText Magellan est une plateforme flexible d'IA et d'analytique qui combine l'apprentissage automatique open source avec des analyses avancées, une BI de niveau entreprise, et des capacités pour acquérir, fusionner, gérer et analyser les Big Data et Big Content stockés dans vos systèmes de gestion de l'information d'entreprise. Magellan permet la prise de décision assistée par machine, l'automatisation et l'optimisation des affaires. **Average Rating:** 4.2/5.0 **Total Reviews:** 5 **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:** 8.3/10 (Category avg: 8.3/10) - **Facilité d’administration:** 6.1/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [OpenText](https://www.g2.com/fr/sellers/opentext) - **Année de fondation:** 1991 - **Emplacement du siège social:** Waterloo, ON - **Twitter:** @OpenText (21,575 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/2709/ (23,339 employés sur LinkedIn®) - **Propriété:** NASDAQ:OTEX **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 40% Entreprise, 40% Marché intermédiaire #### Pros & Cons **Pros:** - Facilité d'utilisation (1 reviews) - Caractéristiques (1 reviews) **Cons:** - Ressources d'apprentissage insuffisantes (1 reviews) - Formation insuffisante (1 reviews) - Manque de conseils (1 reviews) - Manque de tutoriels (1 reviews) - Courbe d'apprentissage (1 reviews) ### 18. [PerceptiLabs](https://www.g2.com/fr/products/perceptilabs-perceptilabs/reviews) PerceptiLabs est une interface graphique pour TensorFlow et un outil ML de nouvelle génération avec un modélisateur visuel qui permet la flexibilité du code, une certaine automatisation dans la connexion des composants, le tout combiné avec la facilité d'une interface utilisateur de type glisser-déposer qui est une API visuelle au-dessus de TensorFlow. Cela rend la construction de modèles plus facile, plus rapide et accessible à un plus large éventail d'utilisateurs. Vos avantages incluent : • Modélisation rapide – avec une interface utilisateur de type glisser-déposer qui rend l'architecture du modèle facile à construire et à visualiser. • Transparence - pour comprendre plus rapidement comment votre modèle fonctionne et performe pour une meilleure explicabilité. • Flexibilité - Conçu comme une API visuelle au-dessus de TensorFlow, cela donne aux développeurs la flexibilité d'accéder à l'API TensorFlow de bas niveau et la liberté d'intégrer d'autres modules Python. **Average Rating:** 5.0/5.0 **Total Reviews:** 3 **User Satisfaction Scores:** - **Application:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10) - **Service géré:** 8.3/10 (Category avg: 8.2/10) - **Compréhension du langage naturel:** 9.2/10 (Category avg: 8.3/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [PerceptiLabs](https://www.g2.com/fr/sellers/perceptilabs) - **Année de fondation:** 2017 - **Emplacement du siège social:** San Francisco, US - **Twitter:** @PerceptiLabs (741 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/perceptilabs/ (2 employés sur LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 67% Petite entreprise, 33% Marché intermédiaire ### 19. [PopSQL](https://www.g2.com/fr/products/popsql/reviews) PopSQL est l'évolution des éditeurs SQL hérités comme DataGrip, DBeaver, Postico. Nous fournissons un éditeur SQL moderne et esthétique pour les équipes axées sur les données cherchant à gagner du temps, améliorer la précision des données, intégrer les nouvelles recrues plus rapidement et fournir des insights à l'entreprise rapidement. Avec PopSQL, les utilisateurs peuvent facilement comprendre leur modèle de données, écrire du SQL contrôlé par version, collaborer avec une présence en direct, visualiser les données dans des graphiques et des tableaux de bord, programmer des rapports, partager des résultats et organiser des requêtes fondamentales pour la recherche et la découverte. Même si votre équipe utilise déjà un grand outil BI, comme Tableau ou Looker, ou un mélange d'éditeurs SQL, PopSQL permet une collaboration fluide entre vos utilisateurs experts en SQL, vos analystes juniors, et même vos parties prenantes moins techniques qui sont avides d'insights de données. \* Compatibilité multiplateforme avec macOS, Windows et Linux \* Fonctionne avec Snowflake, Redshift, BigQuery, Clickhouse, Databricks, Athena, MongoDB, PostgreSQL, MySQL, SQL Server, SQLite, Presto, Cassandra, et plus encore. **Average Rating:** 4.6/5.0 **Total Reviews:** 80 **User Satisfaction Scores:** - **Application:** 9.2/10 (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:** 9.5/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [Tiger Data (creators of TimescaleDB)](https://www.g2.com/fr/sellers/tiger-data-creators-of-timescaledb) - **Année de fondation:** 2015 - **Emplacement du siège social:** New York, New York - **Twitter:** @TigerDatabase (1,286 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/timescaledb/ (43 employés sur LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Logiciels informatiques, Technologie de l'information et services - **Company Size:** 43% Petite entreprise, 37% Marché intermédiaire ### 20. [PrimeHub](https://www.g2.com/fr/products/primehub/reviews) PrimeHub est une plateforme d'apprentissage automatique sur site qui permet aux équipes d'IA/ML de se concentrer sur leur véritable productivité dans un environnement collaboratif. PrimeHub aide les administrateurs à gérer les ressources matérielles, le contrôle d'accès, le quota de groupe, les ensembles de données et plus encore. **Average Rating:** 4.0/5.0 **Total Reviews:** 3 **User Satisfaction Scores:** - **Application:** 9.2/10 (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:** [InfuseAI](https://www.g2.com/fr/sellers/infuseai) - **Année de fondation:** 2018 - **Emplacement du siège social:** Taipei City, TW - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/infuseai/ (14 employés sur LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 67% Petite entreprise, 33% Entreprise #### Pros & Cons **Pros:** - Facilité d'utilisation (2 reviews) - Traitement rapide (2 reviews) - Configurer la facilité (2 reviews) - Intégration de l'IA (1 reviews) - Gestion des données (1 reviews) **Cons:** - Ressources d'apprentissage insuffisantes (1 reviews) - Manque de conseils (1 reviews) - Problèmes de performance (1 reviews) - Documentation médiocre (1 reviews) - Performance lente (1 reviews) ### 21. [SmartPredict](https://www.g2.com/fr/products/smartpredict-smartpredict/reviews) SmartPredict est une plateforme d'IA de bout en bout pour résoudre des CAS D'USAGE d'IA du monde réel et permettant à chacun de réaliser des projets d'IA sans effort, de manière plus simple et personnalisable. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 3 **User Satisfaction Scores:** - **Application:** 6.7/10 (Category avg: 8.5/10) - **Service géré:** 7.2/10 (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:** [SmartPredict](https://www.g2.com/fr/sellers/smartpredict) - **Emplacement du siège social:** Paris, FR - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/18535101 (14 employés sur LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 67% Marché intermédiaire, 33% Petite entreprise ### 22. [Spire.AI](https://www.g2.com/fr/products/spire-ai/reviews) Spire.AI est une entreprise d'innovation technologique de base axée sur l'apport d'une puissance sans précédent des technologies d'intelligence artificielle aux logiciels d'entreprise. Notre innovation phare Spire.AI TalentSHIP® 21 est une suite de solutions unique de re-visionnement des talents alimentée par notre super-plateforme de technologie d'intelligence de domaine artificielle. La plateforme, qui a évolué sur 14 ans, a été déployée avec des résultats révolutionnaires dans le re-visionnement de la stratégie de talents d'une organisation, et aide les organisations à passer en douceur à leur nouvelle vision des talents. **Average Rating:** 4.7/5.0 **Total Reviews:** 3 **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) **Seller Details:** - **Vendeur:** [Spire.AI](https://www.g2.com/fr/sellers/spire-ai) - **Année de fondation:** 2007 - **Emplacement du siège social:** Palo Alto, US - **Page LinkedIn®:** https://in.linkedin.com/company/spireai (183 employés sur LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 33% Entreprise, 33% Marché intermédiaire ### 23. [Stratifyd](https://www.g2.com/fr/products/stratifyd/reviews) Stratifyd est la seule plateforme d'analyse d'expérience de nouvelle génération alimentée par Smart AI™ qui permet aux personnes de tous niveaux de compétence d'aller au-delà des analyses traditionnelles de l'expérience client. En mettant en lumière des insights que les approches existantes peuvent manquer, Stratifyd Smart AI™ soulage les équipes du fardeau des analyses manuelles, en mettant proactivement en évidence des signaux et des thèmes cachés 24/7 pour s'assurer que vous ne manquez jamais un autre insight. Aujourd'hui, de nombreuses organisations disposent de tonnes de données mais manquent de la capacité, du temps, des ressources ou du budget pour réellement exposer les insights qui comptent le plus pour elles. C'est là que Stratifyd se distingue. Avec ces défis à l'esprit, nous avons conçu la plateforme Stratifyd qui unifiera les données de toutes vos différentes sources et, grâce à Smart AI™, découvrira automatiquement les insights exploitables que vous ne saviez pas que vous manquiez pour : - Atteindre des KPI critiques pour la mission - Augmenter les revenus - Stimuler la fidélité - Réduire les coûts - Améliorer l'efficacité **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 18 **User Satisfaction Scores:** - **Application:** 10.0/10 (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:** 9.0/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [Stratifyd](https://www.g2.com/fr/sellers/stratifyd) - **Année de fondation:** 2015 - **Emplacement du siège social:** Charlotte, US - **Twitter:** @getStratifyd (1,002 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/10813350/ (12 employés sur LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 70% Entreprise, 20% Marché intermédiaire ### 24. [Analance Platform](https://www.g2.com/fr/products/analance-platform/reviews) Combinaison de la science des données, de l'intelligence d'affaires et des capacités de gestion des données dans une plateforme intégrée et en libre-service. Analance est une plateforme robuste et évolutive de bout en bout qui combine la science des données, l'analyse avancée, l'intelligence d'affaires et la gestion des données en une seule plateforme intégrée en libre-service. Elle est conçue pour offrir une puissance de traitement analytique essentielle afin de garantir que les insights des données sont accessibles à tous, que la performance reste constante à mesure que le système se développe, et que les objectifs commerciaux sont continuellement atteints au sein d'une seule plateforme. Analance se concentre sur la transformation de données de qualité en prédictions précises, permettant aux scientifiques des données et aux citoyens scientifiques des données d'utiliser des algorithmes préconstruits par simple clic et un environnement pour le codage personnalisé. LA PLATEFORME ANALANCE : • Offre une plateforme d'analyse d'entreprise de bout en bout avec un fort accent sur la transformation de données de qualité en prédictions précises à partir d'une plateforme intégrée en libre-service. • Fournit une plateforme pour les scientifiques des données et les citoyens scientifiques des données avec des algorithmes préconstruits par simple clic et un environnement pour le codage personnalisé. • Propose une interface utilisateur intuitive avec des flux de travail guidés pour permettre aux scientifiques des données et aux citoyens scientifiques des données de maîtriser la plateforme en quelques minutes. • Unifie plusieurs outils nécessaires à l'analyse des données en une seule plateforme intégrée pour fournir des insights avec précision et qualité. Capacités du produit • Analance Data Management (ADM) : Outil d'extraction, de transformation et de chargement (ETL) pour nettoyer et transformer les données pour l'analyse. • Analance Advanced Analytics (AAA) : Prédire à partir de modèles d'apprentissage automatique (ML) entraînés. • Analance Business Intelligence (ABI) : Déployer des modèles entraînés de AAA dans ABI pour des visualisations. • Analance Internet of Things (AIoT) : Se connecter à des sources de streaming pour des analyses et visualisations en temps réel. • Analance Artificial Intelligence (AAI) : Moteur d'inférence de nouvelle génération pour l'analyse prescriptive. Caractéristiques clés : • Intégration transparente des données • Nettoyage et transformation des données • Analyse prédictive et tendances • Analyse en temps réel • Analyse prescriptive • Analyse de texte et de sentiment • Analyse sociale • Intelligence d'affaires et reporting • Visualisation interactive • Capacité en libre-service • Connexion unique pour accéder à toutes les plateformes au sein d'Analance **Average Rating:** 5.0/5.0 **Total Reviews:** 2 **Seller Details:** - **Vendeur:** [Orion Systems Integrators](https://www.g2.com/fr/sellers/orion-systems-integrators) - **Année de fondation:** 1993 - **Emplacement du siège social:** Edison, New Jersey, United States - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/orioninnovation (4,746 employés sur LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 100% Marché intermédiaire ### 25. [Appier AIXON](https://www.g2.com/fr/products/appier-aixon/reviews) AIXON est une plateforme de data science qui unifie et enrichit les données clients existantes pour vous aider à mieux comprendre votre audience et exécuter des modèles d'IA pour prédire facilement leurs actions futures. AIXON crée une vue à 360 degrés de votre audience en unifiant les données sur toutes les plateformes comme les applications, les sites web et les CRM, et enrichit les profils d'audience avec la technologie unique cross-screen d'Appier. Propulsé par la prédiction basée sur des scénarios avec des modèles Auto-ML, AIXON vous permet de prédire des actions spécifiques de votre audience en temps réel, des conversions à l'attrition et même la probabilité que les utilisateurs visitent une certaine page web. L'IA explicable d'AIXON permet à nos clients de comprendre la logique de nos décisions pilotées par l'IA. AIXON est capable de montrer textuellement et visuellement les variables les plus importantes pour décrire pourquoi certaines décisions sont prises. La capacité à expliquer les facteurs sous-jacents à l'analyse de l'IA est essentielle pour favoriser la confiance dans la technologie IA d'Appier, et éviter qu'elle soit perçue comme une simple "boîte noire". AIXON s'intègre parfaitement à vos canaux existants détenus et payants, vous permettant d'amplifier le marketing omnicanal sur des insights alimentés par l'IA et d'assurer une expérience client optimale. AIXON configure automatiquement vos segments d'audience en trois dimensions les plus critiques d'attributs, RFM (Récence, Fréquence et Monétaire), pour vous aider à mieux comprendre l'intention des clients et prendre des actions ciblées pour réaliser le plein potentiel de profit des clients. **Average Rating:** 4.8/5.0 **Total Reviews:** 2 **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:** [Appier](https://www.g2.com/fr/sellers/appier) - **Année de fondation:** 2012 - **Emplacement du siège social:** Taipei, Taiwan - **Twitter:** @GoAppier (1,229 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/appier/ (864 employés sur LinkedIn®) - **Propriété:** TYO: 4180 **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 100% Marché intermédiaire ## 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.