# Meilleur Plateformes de science des données et d'apprentissage automatique - Page 5

  *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**

### JFrog

JFrog Ltd. (Nasdaq : FROG), les créateurs de la plateforme unifiée DevOps, DevSecOps, DevGovOps et MLOps, a pour mission de créer un monde où le logiciel est livré sans friction du développement à la production. Portée par une vision de « Liquid Software », la plateforme JFrog est un système d'enregistrement de la chaîne d'approvisionnement logicielle conçu pour alimenter les organisations dans la construction, la gestion et la distribution de logiciels sécurisés avec rapidité et échelle. Les fonctionnalités de sécurité holistiques aident à identifier, protéger et remédier contre les menaces et vulnérabilités. La plateforme JFrog universelle, hybride et multi-cloud est disponible à la fois en tant que services SaaS auprès des principaux fournisseurs de services cloud et en auto-hébergement. Des millions d'utilisateurs et environ 6 600 organisations dans le monde, y compris une majorité du Fortune 100, dépendent des solutions JFrog pour adopter en toute sécurité la transformation numérique à l'ère de l'IA. Apprenez-en plus sur www.jfrog.com ou suivez-nous sur X @JFrog.



[Visiter le site web de l'entreprise](https://www.g2.com/fr/external_clickthroughs/record?secure%5Bad_program%5D=ppc&secure%5Bad_slot%5D=category_product_list&secure%5Bcategory_id%5D=692&secure%5Bdisplayable_resource_id%5D=2449&secure%5Bdisplayable_resource_type%5D=Category&secure%5Bmedium%5D=sponsored&secure%5Bplacement_reason%5D=neighbor_category&secure%5Bplacement_resource_ids%5D%5B%5D=1910&secure%5Bprioritized%5D=false&secure%5Bproduct_id%5D=143017&secure%5Bresource_id%5D=692&secure%5Bresource_type%5D=Category&secure%5Bsource_type%5D=category_page&secure%5Bsource_url%5D=https%3A%2F%2Fwww.g2.com%2Ffr%2Fcategories%2Fdata-science-and-machine-learning-platforms%3Fpage%3D5&secure%5Btoken%5D=0d427e1ecc66b87b3c97ee00b65832e0b51c311561570b0736d6777aaaccd5c3&secure%5Burl%5D=https%3A%2F%2Fjfrog.com%2Fartifactory%2F%3Futm_source%3Dg2%26utm_medium%3Dcpc_social%26utm_campaign%3Dbrand_awareness_banner_ad%26utm_content%3Du-bin&secure%5Burl_type%5D=custom_url)

---

## Top-Rated Products (Ranked by G2 Score)
  ### 1. [Deci AI](https://www.g2.com/fr/products/deci-ai/reviews)
  Les avancées en IA, alimentées par l'apprentissage profond, ont déclenché des innovations révolutionnaires. Mais, les longs cycles de développement, les coûts de calcul élevés et les mauvaises performances d'inférence rendent presque impossible pour les entreprises de mettre en production l'IA. Chez Deci, nous avons réalisé que la solution résidait dans l'exploitation de l'IA elle-même.


  **Average Rating:** 4.5/5.0
  **Total Reviews:** 2

**User Satisfaction Scores:**

- **Application:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Service géré:** 10.0/10 (Category avg: 8.3/10)
- **Compréhension du langage naturel:** 10.0/10 (Category avg: 8.2/10)


**Seller Details:**

- **Vendeur:** [Deci AI](https://www.g2.com/fr/sellers/deci-ai)
- **Année de fondation:** 2019
- **Emplacement du siège social:** Tel Aviv, IL
- **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/deciai/?originalSubdomain=il (30 employés sur LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 50% Marché intermédiaire, 50% Entreprise


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Facilité d'utilisation (1 reviews)
- Intégrations faciles (1 reviews)
- Efficacité (1 reviews)
- Traitement rapide (1 reviews)
- Innovation (1 reviews)

**Cons:**

- Complexité (1 reviews)
- Configuration difficile (1 reviews)
- Difficultés initiales (1 reviews)

  ### 2. [Deep.BI](https://www.g2.com/fr/products/deep-bi/reviews)
  Deep.BI mesure les métriques de consommation de contenu et fournit un score d'engagement des utilisateurs pour alimenter la livraison de contenu des éditeurs, les outils de marketing et les paywalls afin de développer, engager et fidéliser les audiences. Deep.BI collecte toutes sortes de données brutes d'événements liées à la publication, comme le comportement des lecteurs et la performance du contenu, et analyse ces données en temps réel (latence de sous-seconde entre l'ingestion et la visualisation des données). En collectant des données brutes de première main (sans échantillonnage ni agrégation), les éditeurs obtiennent une flexibilité sans précédent dans la construction de leurs propres métriques, rapports et différentes stratégies pour différents types de contenu. Cela permet également aux éditeurs de tester rapidement des hypothèses sur des données en direct et historiques. Ces tableaux de bord et rapports sont partageables et personnalisables entre les équipes, ce qui allège considérablement la charge de travail des analystes et leur donne la capacité de livrer ce qu'ils veulent livrer de la manière qu'ils souhaitent et à une vitesse fulgurante !


  **Average Rating:** 4.4/5.0
  **Total Reviews:** 10

**User Satisfaction Scores:**

- **Compréhension du langage naturel:** 8.3/10 (Category avg: 8.2/10)
- **Facilité d’administration:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10)


**Seller Details:**

- **Vendeur:** [Deep.BI](https://www.g2.com/fr/sellers/deep-bi)
- **Année de fondation:** 2016
- **Emplacement du siège social:** San Francisco, California
- **Twitter:** @_DeepBI (960 abonnés Twitter)
- **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/deep-bi/ (20 employés sur LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 50% Petite entreprise, 40% Marché intermédiaire


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Analytique (2 reviews)
- Aperçus (2 reviews)
- Génération d'aperçus (2 reviews)
- Engagement du public (1 reviews)
- Automatisation (1 reviews)

**Cons:**

- Difficulté de codage (1 reviews)
- Interface déroutante (1 reviews)
- Pas intuitif (1 reviews)
- Mauvaise conception d'interface (1 reviews)
- Mauvaise conception de l'interface utilisateur (1 reviews)

  ### 3. [Deep Learning Containers](https://www.g2.com/fr/products/deep-learning-containers/reviews)
  Les conteneurs de Deep Learning de Google sont des images Docker préconfigurées conçues pour simplifier le développement et le déploiement de modèles d'apprentissage profond. Ces conteneurs sont équipés de frameworks de machine learning populaires tels que TensorFlow, PyTorch et scikit-learn, ainsi que de leurs dépendances, permettant aux data scientists et aux développeurs de se concentrer sur le développement de modèles sans les tracas de la configuration de l'environnement. Caractéristiques clés et fonctionnalités : - Environnements préconfigurés : Chaque conteneur inclut des frameworks et bibliothèques essentiels pour l'apprentissage profond, garantissant la compatibilité et réduisant le temps de configuration. - Scalabilité : L'intégration transparente avec les services Google Cloud permet une mise à l'échelle efficace des tâches d'entraînement et d'inférence. - Flexibilité : Le support pour divers accélérateurs matériels, y compris les GPU et les TPU, améliore les performances pour les tâches intensives en calcul. - Portabilité : Des environnements cohérents à travers les étapes de développement, de test et de production facilitent des transitions et des déploiements plus fluides. Valeur principale et problème résolu : Les conteneurs de Deep Learning répondent aux complexités associées à la configuration et à la gestion des environnements d'apprentissage profond. En fournissant des conteneurs prêts à l'emploi et optimisés, ils éliminent le besoin d'installation et de configuration manuelles des frameworks de machine learning et des dépendances. Cela accélère le processus de développement, assure la cohérence à travers les différentes étapes du déploiement de modèles, et permet aux équipes de consacrer plus de ressources à l'innovation et à l'affinement des modèles plutôt qu'à la gestion de l'infrastructure.


  **Average Rating:** 4.5/5.0
  **Total Reviews:** 2

**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:** 9.2/10 (Category avg: 8.2/10)
- **Facilité d’administration:** 6.7/10 (Category avg: 8.5/10)


**Seller Details:**

- **Vendeur:** [Google](https://www.g2.com/fr/sellers/google)
- **Année de fondation:** 1998
- **Emplacement du siège social:** Mountain View, CA
- **Twitter:** @google (31,840,340 abonnés Twitter)
- **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1441/ (336,169 employés sur LinkedIn®)
- **Propriété:** NASDAQ:GOOG

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 50% Entreprise, 50% Marché intermédiaire


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Intégrations faciles (1 reviews)
- Plateforme intégrée (1 reviews)

**Cons:**

- Complexité (1 reviews)

  ### 4. [GGML](https://www.g2.com/fr/products/ggml/reviews)
  GGML est une bibliothèque de tenseurs pour l'apprentissage automatique, permettant des modèles complexes sur du matériel ordinaire.


  **Average Rating:** 4.8/5.0
  **Total Reviews:** 2

**User Satisfaction Scores:**

- **Application:** 9.2/10 (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)


**Seller Details:**

- **Vendeur:** [GGML](https://www.g2.com/fr/sellers/ggml)
- **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:** 50% Marché intermédiaire, 50% Petite entreprise


  ### 5. [Iguazio](https://www.g2.com/fr/products/iguazio/reviews)
  Le logiciel d'IA d'Iguazio permet aux entreprises de développer, déployer et gérer des applications d'IA, réduisant considérablement le temps nécessaire pour créer une véritable valeur commerciale avec l'IA. En utilisant Iguazio, les organisations peuvent développer des modèles d'IA à grande échelle et en temps réel, les déployer partout (multi-cloud, sur site ou en périphérie) et donner vie à leurs stratégies les plus ambitieuses axées sur l'IA. Des entreprises couvrant un large éventail de secteurs utilisent Iguazio pour résoudre les complexités de MLOps et créer un impact commercial à travers une multitude de cas d'utilisation de ML et d'IA générative tels que l'automatisation des chatbots, la prédiction de la fraude, les moteurs de recommandation en temps réel et la maintenance prédictive. Iguazio a été acquis par McKinsey & Company en janvier 2023 et fait maintenant partie de QuantumBlack, la branche IA de McKinsey. Iguazio donne vie à la science des données.


  **Average Rating:** 4.8/5.0
  **Total Reviews:** 4

**User Satisfaction Scores:**

- **Application:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Service géré:** 7.5/10 (Category avg: 8.3/10)
- **Compréhension du langage naturel:** 8.3/10 (Category avg: 8.2/10)
- **Facilité d’administration:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10)


**Seller Details:**

- **Vendeur:** [Iguazio](https://www.g2.com/fr/sellers/iguazio)
- **Année de fondation:** 2014
- **Emplacement du siège social:** Herzliya, IL
- **Twitter:** @iguazio (935 abonnés Twitter)
- **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/iguazio/ (74 employés sur LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 50% Marché intermédiaire, 25% Entreprise


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Capacités de l'IA (1 reviews)
- Intégration de l'IA (1 reviews)
- Automatisation (1 reviews)
- Personnalisation (1 reviews)
- Facilité de déploiement (1 reviews)

**Cons:**

- Complexité (1 reviews)
- Transparence des coûts (1 reviews)
- Caractéristiques manquantes (1 reviews)
- Manque de conseils (1 reviews)
- Courbe d'apprentissage (1 reviews)

  ### 6. [Kili](https://www.g2.com/fr/products/kili/reviews)
  Kili Technology est une plateforme collaborative de données d'IA conçue pour aider les clients d'entreprise à créer des données d'entraînement d'IA prêtes pour la production. Fondée à Paris en 2018, Kili Technology s'adresse à une gamme diversifiée d'industries, y compris la santé, les services financiers, la fabrication, la défense et la technologie. La plateforme est conçue pour soutenir des équipes de tailles variées, accueillant de 10 à plus de 500 utilisateurs simultanés, et traite des millions d'actifs chaque année. La fonctionnalité principale de Kili Technology réside dans sa capacité à faciliter la collaboration entre des équipes transversales. Contrairement aux outils de labellisation traditionnels qui servent principalement les ingénieurs en apprentissage automatique, Kili connecte les équipes de science des données avec les parties prenantes commerciales et les experts en la matière. Cette intégration améliore le cycle de développement de l'IA en rationalisant les processus d'annotation et de labellisation jusqu'à la validation et le retour d'information sur le modèle. En conséquence, les utilisateurs peuvent s'assurer que les données utilisées pour entraîner les modèles d'IA sont non seulement précises mais aussi pertinentes pour le contexte commercial spécifique. Kili Technology est particulièrement bénéfique pour les organisations cherchant à exploiter la puissance de l'IA tout en maintenant un haut niveau de qualité des données. La plateforme prend en charge diverses modalités de données, permettant aux équipes de travailler avec des données textuelles, d'images, audio et vidéo de manière transparente. Cette polyvalence la rend adaptée à un large éventail d'applications, du développement de modèles de traitement du langage naturel aux systèmes de reconnaissance d'images. En favorisant la collaboration entre différents rôles au sein d'une organisation, Kili améliore l'efficacité globale du processus de développement de l'IA. Les caractéristiques clés de Kili Technology incluent une interface utilisateur intuitive qui simplifie le processus de labellisation, des outils robustes pour la validation des données, et des mécanismes de retour d'information complets qui permettent une amélioration continue des modèles d'IA. De plus, la plateforme offre des capacités d'analyse avancées, permettant aux équipes de suivre les progrès et d'identifier les domaines à améliorer. Ces fonctionnalités permettent collectivement aux organisations de construire des ensembles de données d'entraînement de haute qualité qui répondent aux exigences des applications d'IA complexes. Kili Technology se distingue dans le paysage concurrentiel des plateformes de données d'IA en priorisant la collaboration et la convivialité. En comblant le fossé entre les parties prenantes techniques et non techniques, elle garantit que le développement de solutions d'IA est un effort cohérent. Cette approche accélère non seulement le temps de mise sur le marché des initiatives d'IA, mais améliore également la qualité globale des données d'entraînement, conduisant finalement à des modèles d'IA plus efficaces.


  **Average Rating:** 4.7/5.0
  **Total Reviews:** 51

**User Satisfaction Scores:**

- **Facilité d’administration:** 9.3/10 (Category avg: 8.5/10)


**Seller Details:**

- **Vendeur:** [Kili Technology](https://www.g2.com/fr/sellers/kili-technology)
- **Site Web de l'entreprise:** https://kili-technology.com
- **Année de fondation:** 2018
- **Emplacement du siège social:** Paris, FR
- **Twitter:** @Kili_Technology (439 abonnés Twitter)
- **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/33266852 (48 employés sur LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Top Industries:** Technologie de l'information et services, Logiciels informatiques
  - **Company Size:** 37% Marché intermédiaire, 35% Petite entreprise


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Étiquetage des données (1 reviews)
- Étiquetage des données (1 reviews)
- Facilité d'utilisation (1 reviews)
- Variété de modèles (1 reviews)

**Cons:**

- Fonctionnalités limitées (1 reviews)
- Fonctionnalités manquantes (1 reviews)

  ### 7. [Kortical](https://www.g2.com/fr/products/kortical/reviews)
  Kortical est une plateforme AI Cloud / ML qui offre une accélération sans sacrifier aucun contrôle sur le processus de construction du modèle. Construisez de l'IA en code ou dans l'interface utilisateur, selon votre préférence. Les caractéristiques clés sont : - Interfaces SDK et UI puissantes - Analyse exploratoire des données - Nettoyage des données et ingénierie des caractéristiques - Construction de modèles avec AutoML interactif - Suivi des expériences - Explicabilité - Déploiement en "1 clic" - Applications instantanées pour créer des applications ML de niveau entreprise en quelques minutes (code inclus) L'infrastructure cloud est configurée de sorte que tout ce dont vous avez besoin est un identifiant et vous pouvez passer de données brutes à un modèle entièrement déployé en quelques heures. En utilisant les modèles d'applications de Kortical, les data scientists sont habilités à posséder le processus depuis les données brutes jusqu'à l'application de niveau entreprise entièrement déployée, basée sur une pile technologique de pointe, y compris Kubernetes, uwsgi et l'intégration continue. Avec Kortical, vous obtenez le meilleur des data scientists et des machines et nous avons une équipe de data scientists à disposition pour vous soutenir à n'importe quelle étape de la livraison de votre solution ML. Kortical obtient des résultats de modèles plus précis que Google AutoML, Azure, Datarobot et plus encore, n'hésitez pas à le vérifier.


  **Average Rating:** 5.0/5.0
  **Total Reviews:** 2

**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:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10)


**Seller Details:**

- **Vendeur:** [Kortical](https://www.g2.com/fr/sellers/kortical)
- **Année de fondation:** 2016
- **Emplacement du siège social:** London, GB
- **Twitter:** @Kortical_ (353 abonnés Twitter)
- **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/kortical/ (12 employés sur LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 50% Entreprise, 50% Marché intermédiaire


  ### 8. [Myriade](https://www.g2.com/fr/products/myriade/reviews)
  À l'ère de l'IA, la rapidité et la clarté comptent. Myriade permet aux équipes de données et aux équipes commerciales de devenir véritablement axées sur les données. 10 fois plus rapide pour les analystes et sans SQL pour les utilisateurs commerciaux. Posez simplement vos questions clairement, et Myriade gère intelligemment l'ensemble du processus d'exploration des données - trouver des tables, joindre des champs, écrire des requêtes et présenter des insights clairs instantanément. Toutes les interactions se déroulent en toute sécurité, sans rétention de données. Avec Myriade, obtenir la bonne information est sans effort.


  **Average Rating:** 4.5/5.0
  **Total Reviews:** 2

**User Satisfaction Scores:**

- **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:** [Myriade](https://www.g2.com/fr/sellers/myriade)
- **Emplacement du siège social:** N/A
- **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/myriade-ai/ (10 employés sur LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 50% Marché intermédiaire, 50% Petite entreprise


  ### 9. [Observable](https://www.g2.com/fr/products/observable/reviews)
  Observable est une plateforme d'analyse et d'exploration de données qui aide les analystes de données et leurs parties prenantes à comprendre leurs données commerciales, à créer des graphiques et d'autres visualisations, et à communiquer des insights. Conçu pour les équipes, propulsé par l'IA et soutenu par une communauté mondiale de praticiens des données, Observable offre un espace de travail unique pour l'exploration de données, la création de graphiques personnalisés et la collaboration interfonctionnelle sur les données. Le tableau blanc collaboratif d'Observable pour l'analyse de données, Observable Canvases, aide les analystes dans l'analyse exploratoire des données, la création avancée de graphiques et la narration de données. Il rend le processus d'analyse de données plus fluide en regroupant la requête, la création de graphiques et le partage sur une seule plateforme. Les utilisateurs peuvent choisir entre le code, l'interface utilisateur ou l'IA, et passer facilement de l'un à l'autre selon la tâche à accomplir. L'IA est également profondément intégrée et prête à l'emploi, opérant de manière transparente sur le canevas pour permettre aux utilisateurs de comprendre, d'interpréter et d'affiner ses résultats et son raisonnement, renforçant ainsi la confiance dans ses recommandations. De plus, des fonctionnalités de tableau blanc comme les commentaires, les illustrations et les annotations aident à intégrer les parties prenantes dans le processus d'analyse de données pour réduire les allers-retours frustrants. Des visualisations de données sophistiquées telles que les nuages d'abeilles, les diagrammes de Sankey, les choroplèthes, et plus encore sont disponibles dès le départ pour permettre aux utilisateurs de créer et de partager facilement des graphiques expressifs et interactifs. Les utilisateurs peuvent intégrer des graphiques dans des applications internes et générer des tableaux de bord soignés et conviviaux pour les parties prenantes en quelques clics seulement.


  **Average Rating:** 4.4/5.0
  **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:** 6.7/10 (Category avg: 8.2/10)
- **Facilité d’administration:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10)


**Seller Details:**

- **Vendeur:** [Observable](https://www.g2.com/fr/sellers/observable)
- **Année de fondation:** 2017
- **Emplacement du siège social:** San Francisco, US
- **Twitter:** @observablehq (25,218 abonnés Twitter)
- **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/observable/ (34 employés sur LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 50% Petite entreprise, 25% Marché intermédiaire


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Fonctionnalités de cartographie (1 reviews)
- Collaboration (1 reviews)
- Visualisation des données (1 reviews)
- Esthétique du design (1 reviews)
- Facilité d'utilisation (1 reviews)

**Cons:**

- Problèmes de gestion des données (1 reviews)
- Gestion des grandes données (1 reviews)
- Performance lente (1 reviews)

  ### 10. [Obviously AI](https://www.g2.com/fr/products/obviously-ai/reviews)
  Évidemment, AI est le logiciel d'apprentissage automatique automatisé le plus rapide et le plus facile qui permet à quiconque de créer des modèles prédictifs d'IA en quelques minutes, sans écrire de code. Tout ce que vous faites est de connecter vos données historiques, cliquer sur quelques boutons et vos modèles prédictifs d'IA seront prêts à être utilisés en quelques minutes seulement. Vous pouvez partager ces prédictions avec votre équipe, simuler des scénarios hypothétiques et utiliser nos API pour vous intégrer à vos applications et services quotidiens et agir automatiquement en temps réel.


  **Average Rating:** 4.0/5.0
  **Total Reviews:** 4


**Seller Details:**

- **Vendeur:** [Obviously AI](https://www.g2.com/fr/sellers/obviously-ai)
- **Année de fondation:** 2025
- **Emplacement du siège social:** San Francisco, US
- **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/zamshq (24 employés sur LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 50% Petite entreprise, 50% Marché intermédiaire


  ### 11. [Plainsight](https://www.g2.com/fr/products/plainsight/reviews)
  Plainsight est le leader de l'IA de vision éprouvée. Fournissant la combinaison unique de stratégie en IA, une plateforme d'IA de vision et une expertise en apprentissage profond, Plainsight développe, met en œuvre et supervise des solutions de vision par ordinateur transformatrices pour les entreprises. Grâce à la plus large gamme de services gérés et une plateforme d'IA de vision pour des processus centralisés et des pipelines standardisés, Plainsight rend la vision par ordinateur répétable et responsable à travers toutes les initiatives d'IA de vision d'entreprise. Plainsight résout des problèmes là où d'autres ont échoué et permet aux entreprises de divers secteurs de réaliser le plein potentiel de leurs données visuelles avec les barrières les plus basses à la production, la génération de valeur la plus rapide et un suivi pour un succès à long terme. Pour plus d'informations, visitez https://plainsight.ai.


  **Average Rating:** 4.5/5.0
  **Total Reviews:** 5


**Seller Details:**

- **Vendeur:** [Plainsight](https://www.g2.com/fr/sellers/plainsight)
- **Année de fondation:** 2024
- **Emplacement du siège social:** Greater Seattle Area, US
- **Twitter:** @PlainsightAI (1,466 abonnés Twitter)
- **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/plainsightai/ (22 employés sur LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 80% Petite entreprise, 20% Marché intermédiaire


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Capacités de l'IA (1 reviews)
- Intégration de l'IA (1 reviews)
- Modélisation IA (1 reviews)
- Technologie de l'IA (1 reviews)
- Innovation (1 reviews)

**Cons:**

- Expertise requise (1 reviews)
- Connaissances requises (1 reviews)

  ### 12. [Qualetics](https://www.g2.com/fr/products/qualetics/reviews)
  Découvrez Qualetics, votre passerelle vers l'automatisation AI sans effort. Notre plateforme de pointe est conçue pour offrir aux entreprises une expérience fluide grâce à ses capacités AI intuitives sans code. Dites adieu aux complexités du codage et bonjour à l'avenir de l'innovation AI ! Caractéristiques clés : AI sans code : Qualetics vous offre une plateforme AI sans code, éliminant le besoin d'expertise en programmation. Plongez dans le monde de l'intelligence artificielle sans effort et donnez vie à vos idées sans écrire une seule ligne de code. Modèles AI pré-entraînés : Bénéficiez de plus de 25 modèles AI pré-entraînés couvrant une gamme diversifiée d'applications. Qualetics vous assure l'accès à des modèles de pointe pour des tâches telles que l'analyse de texte, la reconnaissance d'images, le traitement de documents et l'interprétation de données audio/vidéo. Modèles AI auto-apprenants : Qualetics va au-delà des modèles statiques. Notre plateforme propose des modèles AI auto-apprenants qui s'adaptent et évoluent au fil du temps, garantissant que vos solutions restent à la pointe et améliorent continuellement leurs performances. Capacités de traitement des données : Traitez sans effort les données textuelles, d'images, de documents, audio et vidéo avec Qualetics. Notre plateforme est votre solution tout-en-un pour un traitement complet des données, vous permettant d'extraire des informations précieuses de divers types de contenu. Multi-location : Qualetics comprend l'importance de l'évolutivité et de la collaboration. Notre support multi-location permet à plusieurs utilisateurs ou équipes de travailler simultanément au sein de la plateforme, garantissant efficacité et collaboration à tous les niveaux. Sécurité et gouvernance : La confiance est primordiale. Qualetics priorise la sécurité de vos données avec des mesures robustes et des protocoles de gouvernance. Soyez assuré que vos initiatives AI sont protégées et conformes aux normes de l'industrie. Observabilité en temps réel : Restez informé et en contrôle avec des fonctionnalités d'observabilité en temps réel. Surveillez les performances de vos modèles AI, suivez les métriques d'utilisation et recevez des informations instantanément. Qualetics vous donne les outils pour prendre des décisions éclairées à la volée. Pourquoi choisir Qualetics : Simplicité et innovation : Qualetics met la puissance de l'AI à portée de main sans la complexité du codage. Bibliothèque de modèles diversifiée : Accédez à une riche bibliothèque de modèles pré-entraînés pour une large gamme d'applications. Apprentissage adaptatif : Bénéficiez de modèles AI auto-apprenants qui s'adaptent aux schémas de données évolutifs. Traitement de données polyvalent : Traitez sans effort les données textuelles, d'images, de documents, audio et vidéo sur une seule plateforme. Environnement collaboratif : Favorisez la collaboration avec le support multi-location pour des équipes de toute taille. Approche axée sur la sécurité : Assurez la sécurité et la gouvernance de vos initiatives AI avec nos mesures robustes. Informations en temps réel : Prenez des décisions éclairées avec des fonctionnalités d'observabilité en temps réel, vous mettant aux commandes. Embarquez dans votre voyage AI avec Qualetics et découvrez l'avenir de l'AI, simplifié. Explorez les possibilités, innovez sans effort !


  **Average Rating:** 4.5/5.0
  **Total Reviews:** 4

**User Satisfaction Scores:**

- **Application:** 10.0/10 (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:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10)


**Seller Details:**

- **Vendeur:** [Qualetics Data Machines](https://www.g2.com/fr/sellers/qualetics-data-machines)
- **Année de fondation:** 2018
- **Emplacement du siège social:** Princeton, US
- **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/qualetics (4 employés sur LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 25% Entreprise, 25% Marché intermédiaire


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Aperçus clients (1 reviews)
- Analyse de données (1 reviews)
- Caractéristiques (1 reviews)
- Aperçus (1 reviews)
- Personnalisation (1 reviews)

**Cons:**

- Problèmes de tableau de bord (1 reviews)
- Personnalisation limitée (1 reviews)
- Fonctionnalités limitées (1 reviews)
- Flexibilité limitée (1 reviews)

  ### 13. [Sage AI](https://www.g2.com/fr/products/sage-ai/reviews)
  Sage AI est une solution d'intelligence artificielle avancée conçue pour améliorer les opérations financières et comptables en automatisant les tâches routinières, en détectant les erreurs et en fournissant des informations exploitables. Construit sur plus de 40 ans d'expertise comptable, Sage AI s'intègre parfaitement dans les flux de travail des entreprises, permettant aux organisations d'augmenter leur productivité, de stimuler la croissance et de prendre des décisions éclairées. Caractéristiques clés et fonctionnalités : - Automatisation des tâches routinières : Sage AI rationalise les processus tels que le traitement des factures et les activités de clôture de fin de mois, réduisant considérablement l'effort manuel et le temps de traitement. - Détection des erreurs : Le système identifie de manière proactive les anomalies et les erreurs dans les données financières, garantissant précision et conformité. - Informations en temps réel : En surveillant en continu les données financières, Sage AI fournit des informations commerciales en temps réel et des suggestions proactives pour stimuler la croissance. - Sage Copilot : Un assistant financier alimenté par l'IA qui accélère les cycles de clôture, rapproche instantanément les livres, repère les tendances et les écarts, et fournit des réponses rapides et précises aux questions financières. Valeur principale et solutions fournies : Sage AI permet aux équipes financières d'améliorer l'efficacité et la précision en automatisant les tâches répétitives et en fournissant des informations basées sur les données. Cela permet aux entreprises de se concentrer sur des initiatives stratégiques, de prendre des décisions plus rapides et plus intelligentes, et de stimuler la croissance globale. En intégrant l'IA dans les flux de travail financiers, Sage AI aide les organisations à réduire les erreurs manuelles, à améliorer la conformité et à atteindre une productivité plus élevée.


  **Average Rating:** 4.5/5.0
  **Total Reviews:** 2

**User Satisfaction Scores:**

- **Compréhension du langage naturel:** 10.0/10 (Category avg: 8.2/10)


**Seller Details:**

- **Vendeur:** [Sage Software](https://www.g2.com/fr/sellers/sage-software-d61a780c-4fb3-4781-9519-baa772f5ea91)
- **Année de fondation:** 1981
- **Emplacement du siège social:** Newcastle
- **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/2802/ (15,471 employés sur LinkedIn®)
- **Propriété:** SGE.L
- **Téléphone:** +1 (866) 996-7243

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 100% Marché intermédiaire


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Automatisation (1 reviews)
- Facilité d'utilisation (1 reviews)
- Intégrations faciles (1 reviews)
- Aperçus (1 reviews)
- Résolution de problèmes (1 reviews)

**Cons:**

- Problèmes de filtrage (1 reviews)
- Performance lente (1 reviews)

  ### 14. [Tazi](https://www.g2.com/fr/products/tazi/reviews)
  TAZI est une plateforme d'apprentissage automatique adaptatif au service des utilisateurs professionnels. TAZI a été choisi comme un fournisseur innovant dans les technologies d'IA de base par Gartner et est cité comme un fournisseur d'IA responsable et explicable dans divers rapports d'analystes. De plus, Data Science Central a considéré TAZI comme "La prochaine génération d'Auto ML". La plateforme TAZI est basée sur une architecture combinant plus de 30 ans d'expérience et 23 brevets en IA. TAZI permet aux experts métiers (et aux data scientists) de créer, mettre à jour, déployer et prendre des actions facilement avec l'apprentissage automatique. Les modèles TAZI sont compréhensibles et apprennent en continu à partir de données en flux et d'humains. TAZI aide les industries de l'assurance, du commerce de détail, de la pharmacie, de la santé, de la finance, de la fabrication et des télécommunications à prendre des décisions commerciales plus intelligentes en démocratisant l'IA. TAZI fournit diverses solutions telles que la rétention de clients, la prédiction de l'attrition, la prévision des ventes et la prédiction de la demande à de nombreuses entreprises, y compris des Fortune 500, depuis ses bureaux à San Francisco et Istanbul.


  **Average Rating:** 4.8/5.0
  **Total Reviews:** 2

**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)


**Seller Details:**

- **Vendeur:** [Tazi AI Systems](https://www.g2.com/fr/sellers/tazi-ai-systems)
- **Année de fondation:** 2017
- **Emplacement du siège social:** San Francisco, US
- **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/taziai/ (31 employés sur LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 50% Entreprise, 50% Petite entreprise


  ### 15. [Trendskout](https://www.g2.com/fr/products/trendskout/reviews)
  Automatisez votre entreprise avec l'apprentissage automatique prêt à l'emploi


  **Average Rating:** 3.0/5.0
  **Total Reviews:** 3

**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:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10)


**Seller Details:**

- **Vendeur:** [Trendskout](https://www.g2.com/fr/sellers/trendskout)
- **Année de fondation:** 2019
- **Emplacement du siège social:** Ghent, BE
- **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/trendskout (17 employés sur LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 100% Entreprise


  ### 16. [Ultralytics](https://www.g2.com/fr/products/ultralytics/reviews)
  Ultralytics est un acteur de premier plan dans le domaine de l'IA visuelle, spécialisé dans les solutions avancées de vision par ordinateur grâce à ses modèles innovants YOLO (You Only Look Once). Conçue pour aider les utilisateurs dans divers secteurs, la technologie d'Ultralytics permet la détection d'objets en temps réel et l'analyse d'images, en faisant un outil essentiel pour les entreprises cherchant à exploiter l'intelligence artificielle pour améliorer l'efficacité opérationnelle et la prise de décision. Ciblant un public diversifié comprenant des professionnels de la fabrication, de la santé, des transports, de l'agriculture et du commerce de détail, les offres d'Ultralytics s'adressent aux organisations cherchant à mettre en œuvre des solutions pilotées par l'IA. La polyvalence des modèles YOLO permet aux utilisateurs de répondre à un large éventail de cas d'utilisation, allant de l'automatisation du contrôle qualité dans la fabrication à l'amélioration des résultats des patients dans les environnements de santé. En fournissant des outils d'IA accessibles et efficaces, Ultralytics permet aux entreprises de tirer parti de la vision par ordinateur, stimulant ainsi l'innovation et la croissance. Les caractéristiques clés de la technologie d'Ultralytics incluent sa vitesse et sa précision remarquables dans le traitement des images, ce qui permet l'analyse de 1,6 milliard d'images par jour. Cette capacité est complétée par la possibilité d'entraîner 5 millions de modèles par jour, garantissant aux utilisateurs l'accès aux outils d'IA les plus à jour et les plus efficaces. Les modèles YOLO sont conçus pour être conviviaux, permettant aux utilisateurs avec des niveaux variés d'expertise technique de mettre en œuvre et de bénéficier de la technologie sans formation ou ressources étendues. Les points de vente uniques d'Ultralytics résident dans son engagement envers l'accessibilité et l'efficacité de l'IA. En fournissant des solutions open-source avec un soutien communautaire étendu, l'entreprise favorise la collaboration et l'innovation dans le domaine de l'IA. L'impressionnant palmarès de plus de 110 000 étoiles sur GitHub et de plus de 100 millions de téléchargements souligne l'adoption généralisée et la confiance dans les modèles d'Ultralytics. Alors que les industries continuent d'évoluer et d'adopter la transformation numérique, Ultralytics reste à la pointe, offrant des solutions de pointe qui répondent aux exigences d'un paysage technologique en rapide évolution.


  **Average Rating:** 5.0/5.0
  **Total Reviews:** 2

**User Satisfaction Scores:**

- **Compréhension du langage naturel:** 3.3/10 (Category avg: 8.2/10)
- **Facilité d’administration:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10)


**Seller Details:**

- **Vendeur:** [Ultralytics](https://www.g2.com/fr/sellers/ultralytics)
- **Site Web de l'entreprise:** https://ultralytics.com
- **Année de fondation:** 2022
- **Emplacement du siège social:** 5001 Judicial Way Frederick, MD 21703, USA
- **Twitter:** @ultralytics (8,043 abonnés Twitter)
- **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/ultralytics (37 employés sur LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 100% Marché intermédiaire


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Facilité de déploiement (2 reviews)
- Facilité d'utilisation (2 reviews)
- Efficacité (2 reviews)
- Technologie de l'IA (1 reviews)
- Automatisation (1 reviews)

**Cons:**

- Documentation médiocre (2 reviews)
- Limitations de l'IA (1 reviews)
- Documentation déroutante (1 reviews)
- Problèmes de déploiement (1 reviews)
- Ressources d'apprentissage insuffisantes (1 reviews)

  ### 17. [Zepl](https://www.g2.com/fr/products/zepl/reviews)
  Zepl vous permet d'utiliser la science des données pour analyser votre entrepôt de données cloud en quelques minutes. Les clients utilisent Zepl pour toutes sortes de cas d'utilisation, y compris l'analyse prédictive, l'analyse marketing, la maintenance préventive, la sécurité, la détection d'anomalies, la prévision des ventes, les recommandations de produits et plus encore. Zepl est une plateforme extensible de science des données et d'analytique basée sur le cloud pour les équipes d'entreprise. Avec Zepl, les équipes d'analystes de données et de scientifiques des données peuvent utiliser Python, R, Spark, Scala et SQL pour trouver des insights et faire des prédictions sur leurs défis commerciaux les plus importants, ainsi que pour emballer et présenter leurs découvertes à l'aide de visualisations avancées intégrées.


  **Average Rating:** 4.4/5.0
  **Total Reviews:** 4

**User Satisfaction Scores:**

- **Application:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Service géré:** 10.0/10 (Category avg: 8.3/10)
- **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:** [DataRobot](https://www.g2.com/fr/sellers/datarobot)
- **Année de fondation:** 2012
- **Emplacement du siège social:** Boston, Massachusetts
- **Twitter:** @DataRobot (19,271 abonnés Twitter)
- **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/2672915/ (859 employés sur LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 50% Marché intermédiaire, 50% Petite entreprise


  ### 18. [Afinsys](https://www.g2.com/fr/products/afinsys/reviews)
  Notre plateforme génère et répare le code de scraping, s'adaptant aux changements de sites web à la volée. Avec notre interface sans code et facile à utiliser, les entreprises peuvent étendre leurs efforts d'extraction de données web sans la tâche fastidieuse de construire des bots de scraping pour chaque site web individuel.


  **Average Rating:** 5.0/5.0
  **Total Reviews:** 1

**User Satisfaction Scores:**

- **Application:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Service géré:** 6.7/10 (Category avg: 8.3/10)
- **Compréhension du langage naturel:** 10.0/10 (Category avg: 8.2/10)
- **Facilité d’administration:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10)


**Seller Details:**

- **Vendeur:** [Affinsys](https://www.g2.com/fr/sellers/affinsys)
- **Année de fondation:** 2017
- **Emplacement du siège social:** Dubai, AE
- **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/affinsys-ai/ (73 employés sur LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 100% Petite entreprise


  ### 19. [Altair Knowledge Studio](https://www.g2.com/fr/products/altair-knowledge-studio/reviews)
  Apprentissage automatique avancé et intelligence artificielle Les data scientists et les analystes commerciaux utilisent Altair pour générer des informations exploitables à partir de leurs données. Knowledge Studio est une solution de machine learning et d'analytique prédictive leader sur le marché, facile à utiliser, qui visualise rapidement les données tout en générant rapidement des résultats explicables - sans nécessiter une seule ligne de code. Leader reconnu en analytique, Knowledge Studio apporte transparence et automatisation au machine learning avec des fonctionnalités telles que AutoML et l'IA explicable sans restreindre la configuration et l'ajustement des modèles, vous donnant le contrôle sur la construction des modèles. Caractéristiques clés : - Modélisation de machine learning sans code - IA transparente et explicable - Analytique prédictive à prescriptive


  **Average Rating:** 4.0/5.0
  **Total Reviews:** 5

**User Satisfaction Scores:**

- **Application:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Service géré:** 8.3/10 (Category avg: 8.3/10)
- **Compréhension du langage naturel:** 10.0/10 (Category avg: 8.2/10)


**Seller Details:**

- **Vendeur:** [Altair](https://www.g2.com/fr/sellers/altair-186799f5-3238-493f-b3ad-b8cac484afd7)
- **Année de fondation:** 1985
- **Emplacement du siège social:** Troy, MI
- **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/8323/ (3,169 employés sur LinkedIn®)
- **Propriété:** NASDAQ:ALTR
- **Revenu total (en MM USD):** $458

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 80% Entreprise, 20% Petite entreprise


  ### 20. [Apache Zeppelin packaged by Data Science Dojo](https://www.g2.com/fr/products/apache-zeppelin-packaged-by-data-science-dojo/reviews)
  Apache Zeppelin est un outil open-source qui vous fournit un carnet de notes basé sur le web pouvant être utilisé pour les opérations d'apprentissage automatique, l'analyse de données interactive, la visualisation et l'exploration. Les conceptions et images dynamiques générées peuvent faire gagner du temps aux utilisateurs dans l'identification des tendances clés des données et accélèrent finalement les processus de prise de décision. Cette offre contient non seulement différents interpréteurs préinstallés, mais vous permet également de brancher vos propres backends de langage variés pour plus de désirabilité. Apache Zeppelin prend en charge de nombreuses sources de données qui vous permettent de synthétiser vos données pour les visualiser sous forme de graphiques et de diagrammes interactifs. Vous pouvez également créer des formulaires dynamiques dans votre carnet de notes et partager votre carnet avec des collaborateurs.


  **Average Rating:** 3.5/5.0
  **Total Reviews:** 1

**User Satisfaction Scores:**

- **Application:** 6.7/10 (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)


**Seller Details:**

- **Vendeur:** [Data Science Dojo](https://www.g2.com/fr/sellers/data-science-dojo)
- **Emplacement du siège social:** Redmond, US
- **Twitter:** @DataScienceDojo (225,379 abonnés Twitter)
- **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/data-science-dojo (185 employés sur LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 100% Petite entreprise


  ### 21. [Artivatic](https://www.g2.com/fr/products/artivatic/reviews)
  Artivatic permet aux entreprises d'assurance, de courtage et de réassurance ainsi qu'aux développeurs de réimaginer les produits d'assurance pour le prochain milliard d'utilisateurs. Artivatic construit une infrastructure API modulaire à faible coût afin que vous puissiez être opérationnel en quelques jours, et non en quelques mois. Artivatic développe ses solutions propriétaires de pointe pour permettre aux entreprises de donner accès à l'assurance, aux avantages financiers et de santé à 1 milliard de personnes avec des sources de données alternatives pour augmenter leur productivité, leur efficacité, leur pouvoir d'automatisation et leur rentabilité, améliorant ainsi leur façon de faire des affaires de manière plus intelligente et fluide. Artivatic propose la souscription d'assurance, la distribution, les ventes, l'efficacité des agents, la numérisation des agences/bureaux, la fraude, la prédiction, la personnalisation, la recommandation, le profilage des risques, l'intelligence de profilage des consommateurs, l'automatisation et la conformité KYC, les décisions automatisées, la surveillance, le traitement des réclamations, le comportement de sentiment/psychologie, les réclamations d'assurance automobile, l'assurance voyage, la prédiction des maladies, le profilage de santé basé sur les appareils, le bien-être, les API, et plus encore. Cela permet aux entreprises d'avoir une intelligence et des décisions approfondies axées sur des données multi-sources. Nos pilotes ont démontré plus de 50% d'efficacité, 90% de réduction du temps de traitement, 80% de meilleure identification de la fraude, 70% de réduction des coûts, plus de 60% d'engagement des consommateurs, plus de 40% de meilleure identification des délinquances de risque et d'intelligence en quasi temps réel.


  **Average Rating:** 5.0/5.0
  **Total Reviews:** 1


**Seller Details:**

- **Vendeur:** [Artivatic.ai](https://www.g2.com/fr/sellers/artivatic-ai)
- **Année de fondation:** 2018
- **Emplacement du siège social:** Gurugram, IN
- **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/artivatic (107 employés sur LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 100% Entreprise


  ### 22. [C3 AI Suite](https://www.g2.com/fr/products/c3-ai-suite/reviews)
  C3 Ex Machina vous permet de fusionner et d'explorer visuellement des données à travers plusieurs ensembles de données pour créer des segments de clients intelligents, prédire les défaillances d'actifs et comprendre vos besoins commerciaux futurs.


  **Average Rating:** 4.5/5.0
  **Total Reviews:** 1

**User Satisfaction Scores:**

- **Facilité d’administration:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10)


**Seller Details:**

- **Vendeur:** [C3.ai](https://www.g2.com/fr/sellers/c3-ai)
- **Année de fondation:** 2009
- **Emplacement du siège social:** Redwood City, CA
- **Twitter:** @C3IoT (77 abonnés Twitter)
- **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/c3-ai/ (1,346 employés sur LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 100% Marché intermédiaire


  ### 23. [Chooch](https://www.g2.com/fr/products/chooch/reviews)
  Chooch rend les caméras intelligentes. La plateforme Chooch AI Vision combine la puissance de l'IA générative et de la technologie de vision par ordinateur pour aider les entreprises à obtenir des informations exploitables en temps réel à partir de leurs données vidéo et visuelles. La technologie d'IA de Chooch détecte instantanément des visuels, objets et actions spécifiques dans les vidéos et images, y compris des anomalies critiques, et comprend instantanément leur signification, envoyant des alertes en temps réel aux systèmes d'entreprise pour initier des actions supplémentaires. Elle le fait en une fraction du temps qu'un être humain pourrait. Les entreprises utilisent Chooch pour automatiser les tâches répétitives et manuelles de révision vidéo, rendant la recherche de données vidéo plus efficace et permettant aux entreprises de réaffecter les ressources humaines à des activités de plus grande valeur. Chooch est utilisé dans de nombreuses applications différentes, y compris la détection de vols au détail, la surveillance de la sécurité au travail, la détection d'armes, la surveillance des caisses automatiques, la gestion des actifs numériques, et plus encore.


  **Average Rating:** 4.0/5.0
  **Total Reviews:** 3

**User Satisfaction Scores:**

- **Application:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Service géré:** 10.0/10 (Category avg: 8.3/10)
- **Compréhension du langage naturel:** 10.0/10 (Category avg: 8.2/10)
- **Facilité d’administration:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10)


**Seller Details:**

- **Vendeur:** [Chooch](https://www.g2.com/fr/sellers/chooch)
- **Année de fondation:** 2015
- **Emplacement du siège social:** San Mateo, California
- **Twitter:** @Chooch_AI (1,723 abonnés Twitter)
- **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/chooch/ (50 employés sur LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 67% Petite entreprise, 33% Marché intermédiaire


  ### 24. [Data Science Wizards](https://www.g2.com/fr/products/data-science-wizards/reviews)
  UnifyAI révolutionne l'approche traditionnelle en offrant aux entreprises la capacité d'exploiter la puissance de l'IA et de faire passer leurs cas d'utilisation basés sur l'IA de l'expérimentation à la production. Cela conduit à une évolutivité et une prévisibilité accrues, vous permettant de rester en avance sur la courbe et d'atteindre un plus grand succès.


  **Average Rating:** 4.0/5.0
  **Total Reviews:** 1


**Seller Details:**

- **Vendeur:** [Data Science Wizards](https://www.g2.com/fr/sellers/data-science-wizards)
- **Année de fondation:** 2019
- **Emplacement du siège social:** Thane, IN
- **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/data-science-wizards (65 employés sur LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 100% Petite entreprise


  ### 25. [DeepDetect](https://www.g2.com/fr/products/deepdetect/reviews)
  DeepDetect est une API et un serveur d'apprentissage profond écrits en C++11 pour rendre l'apprentissage profond facile à utiliser et à intégrer dans des applications existantes.


  **Average Rating:** 3.5/5.0
  **Total Reviews:** 1


**Seller Details:**

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

**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.