# Meilleur Plateformes de science des données et d'apprentissage automatique - Page 6

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

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

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

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

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

Comment le logiciel DSML diffère des autres outils

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

Perspectives des avis G2 sur le logiciel DSML

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




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

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

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

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

- 30 Analystes et experts en données
- 13,100+ Avis authentiques
- 823+ Produits
- Classements impartiaux

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

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

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

  
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### Alteryx

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



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  ## What Are the Top-Rated Plateformes de science des données et d'apprentissage automatique Products in 2026?
### 1. [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

**Who Is the Company Behind DeepDetect?**

- **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®)

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 100% Marché intermédiaire


### 2. [Fireflai](https://www.g2.com/fr/products/fireflai/reviews)
  Fireflai® est une plateforme de données SaaS B2B qui exploite la science des données propriétaire, l'apprentissage automatique et l'IA générative pour transformer les opérations de données produit. Fireflai® permet l'ingestion, la gestion et l'enrichissement fluides de catalogues complexes et de données maîtres de produits - accélérant l'intégration, l'activation et l'amélioration continue des SKU pour les fabricants, distributeurs et détaillants. Fireflai peut : - Ingestez des extraits PIM/ERP tels que des listes de produits et de pièces, des taxonomies et des listes de valeurs - Enrichissez les listes de produits avec des données validées, des documents et des images à partir de fichiers fournisseurs non structurés, de catalogues, de métadonnées, voire du web - Générez du contenu tel que des descriptions, des slogans, des caractéristiques et avantages, des balises SEO - Nettoyez, faites correspondre et fusionnez des ensembles de données pour créer un 'ensemble de données produit en or' - Classifiez et transformez les données produit en taxonomies requises pour une importation ERP/PIM simple - Traduisez des ensembles de données en plusieurs langues


  **Average Rating:** 4.5/5.0
  **Total Reviews:** 5
**How Do G2 Users Rate Fireflai?**

- **Compréhension du langage naturel:** 0.0/10 (Category avg: 8.2/10)
- **Facilité d’administration:** 9.2/10 (Category avg: 8.5/10)

**Who Is the Company Behind Fireflai?**

- **Vendeur:** [Fireflai](https://www.g2.com/fr/sellers/fireflai)
- **Année de fondation:** 2023
- **Emplacement du siège social:** Manchester , GB
- **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/fireflai-ai (8 employés sur LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 60% Entreprise, 20% Marché intermédiaire


#### What Are Fireflai's Pros and Cons?

**Pros:**

- Facilité d'utilisation (4 reviews)
- Gain de temps (4 reviews)
- Vitesse (3 reviews)
- Facilité de mise en œuvre (2 reviews)
- Automatisation (1 reviews)

**Cons:**

- Problèmes de bogues (1 reviews)
- Inexactitude (1 reviews)
- Problèmes d'inexactitude (1 reviews)
- Bugs logiciels (1 reviews)

### 3. [Forwrd](https://www.g2.com/fr/products/forwrd/reviews)
  Vous avez du mal à maintenir vos modèles de scoring à jour chaque fois que des campagnes marketing ou des fonctionnalités de produit sont lancées ? Découvrez Forwrd, le moyen le plus simple de créer des modèles de scoring précis qui deviennent littéralement plus intelligents chaque jour, en apprenant de nouvelles données en temps réel. Créez un modèle de scoring auto-apprenant qui identifie automatiquement de nouveaux facteurs impactant la conversion dans vos données et se met à jour, sans aucun travail manuel. Les scores peuvent être intégrés dans les applications professionnelles que les employés utilisent quotidiennement (par exemple, SFDC, HubSpot, Slack) pour permettre aux employés de première ligne de se concentrer sur leurs meilleurs prospects et clients. ✅ Plus de mises à jour manuelles de votre méthode de scoring à mesure que votre marketing évolue. ✅ Votre modèle devient plus intelligent chaque jour en apprenant de nouvelles données. ✅ Un scoring précis signifie se concentrer sur vos prospects AAA. ✅ Connectez votre CRM, HubSpot, l'analyse de produit, le système de billetterie, et plus encore ! ✅ Pas besoin d'analystes ou d'équipes de données. Il y a une raison pour laquelle les leaders du SaaS B2B comme Jasper.ai, AppsFlyer et WalkMe utilisent Forwrd pour se concentrer sur leurs meilleurs prospects, MQLs, PQLs, SQLs et clients. – "4X plus de PQLs", PowToon – "48% plus d'opportunités", AppsFlyer – "21% de pipeline plus qualifié", Totango – "31% de meilleure rétention", WalkMe


  **Average Rating:** 4.8/5.0
  **Total Reviews:** 32
**How Do G2 Users Rate Forwrd?**

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

**Who Is the Company Behind Forwrd?**

- **Vendeur:** [Forwrd](https://www.g2.com/fr/sellers/forwrd)
- **Année de fondation:** 2021
- **Emplacement du siège social:** Tel Aviv-Yafo, IL
- **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/74519590 (4 employés sur LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Top Industries:** Technologie de l'information et services, Logiciels informatiques
  - **Company Size:** 66% Marché intermédiaire, 16% Petite entreprise


#### What Are Forwrd's Pros and Cons?

**Pros:**

- Facilité d'utilisation (6 reviews)
- Apprentissage automatique (6 reviews)
- Caractéristiques (5 reviews)
- Intuitif (4 reviews)
- Automatisation (3 reviews)

**Cons:**

- Difficulté d'apprentissage (1 reviews)

### 4. [Graphext](https://www.g2.com/fr/products/graphext/reviews)
  Analyse exploratoire des données et modélisation prédictive. Des insights plus rapides et plus puissants sans code. Un outil d'analyse de données sans code. Plus puissant que les tableaux de bord et plus intuitif que les notebooks. Nous permettons aux personnes non techniques d'explorer leurs données et aidons les personnes techniques à gagner du temps.


  **Average Rating:** 4.5/5.0
  **Total Reviews:** 1
**How Do G2 Users Rate Graphext?**

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

**Who Is the Company Behind Graphext?**

- **Vendeur:** [Graphext](https://www.g2.com/fr/sellers/graphext)
- **Année de fondation:** 2017
- **Emplacement du siège social:** Madrid, ES
- **Page LinkedIn®:** http://www.linkedin.com/company/graphext (23 employés sur LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 100% Entreprise


### 5. [Harumi](https://www.g2.com/fr/products/harumi/reviews)
  Harumi.io est une plateforme d'IA pour la recherche opérationnelle. Notre IA traduit les règles commerciales des entreprises de l'économie réelle (fabrication, vente au détail, logistique) en modèles mathématiques et écrit le code qui sera utilisé pour simuler des scénarios clients et trouver celui dans lequel les ressources sont utilisées de la manière la plus efficace possible. Apprenez-en plus sur https://harumi.io/.


  **Average Rating:** 5.0/5.0
  **Total Reviews:** 1
**How Do G2 Users Rate Harumi?**

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

**Who Is the Company Behind Harumi?**

- **Vendeur:** [Harumi](https://www.g2.com/fr/sellers/harumi)
- **Année de fondation:** 2024
- **Emplacement du siège social:** San Francisco, US
- **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/harumi-io (11 employés sur LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 100% Petite entreprise


### 6. [HyperAspect Cognitive Cloud](https://www.g2.com/fr/products/hyperaspect-cognitive-cloud/reviews)
  HyperAspect Cognitive Cloud est une plateforme d'analyse et d'automatisation de l'IA d'entreprise qui permet aux utilisateurs de tirer parti des mégadonnées pour favoriser une prise de décision stratégique et efficace à travers les départements. Nous intégrons l'IA responsable et le traitement du langage naturel dans les processus centraux d'une organisation avec les cadres de conformité de sécurité requis dans les industries à forte intensité de données telles que la santé, la finance, l'assurance, le juridique, le marketing, le commerce de détail, les services numériques professionnels.


  **Average Rating:** 5.0/5.0
  **Total Reviews:** 6
**How Do G2 Users Rate HyperAspect Cognitive Cloud?**

- **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)
- **Facilité d’administration:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10)

**Who Is the Company Behind HyperAspect Cognitive Cloud?**

- **Vendeur:** [HyperAspect](https://www.g2.com/fr/sellers/hyperaspect)
- **Année de fondation:** 2017
- **Emplacement du siège social:** Washinghton , US
- **Page LinkedIn®:** https://bg.linkedin.com/company/hyperaspect (11 employés sur LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 67% Marché intermédiaire, 33% Petite entreprise


#### What Are HyperAspect Cognitive Cloud's Pros and Cons?

**Pros:**

- Capacités de l'IA (3 reviews)
- Intégration de l'IA (3 reviews)
- Informatique en nuage (3 reviews)
- Support client (3 reviews)
- Intégrations faciles (3 reviews)

**Cons:**

- Cher (1 reviews)
- Problèmes de tarification (1 reviews)

### 7. [Hypersonix](https://www.g2.com/fr/products/hypersonix/reviews)
  Hypersonix AI est une solution sophistiquée conçue pour l'industrie du commerce de détail, destinée à aider les utilisateurs à naviguer dans le paysage complexe de l'analyse des concurrents, des stratégies de tarification, de l'efficacité des promotions, de la gestion des stocks et de la prévision de la demande. En exploitant des algorithmes avancés spécifiquement développés pour l'industrie du commerce, Hypersonix AI permet aux détaillants de prendre des décisions éclairées qui améliorent leur efficacité opérationnelle et leur compétitivité sur le marché. Ce produit sert principalement les commerçants de détail qui cherchent à mieux comprendre la dynamique de leur marché et à optimiser leurs stratégies commerciales pour maximiser les marges de produits. Avec un environnement de vente au détail de plus en plus complexe, le besoin d'une intelligence exploitable est crucial. Hypersonix AI est un outil essentiel pour les détaillants cherchant à analyser les activités de leurs concurrents, comprendre les tendances de tarification et évaluer l'efficacité de leurs promotions. En exploitant la puissance des données, les détaillants peuvent identifier des opportunités de croissance et prendre des décisions stratégiques qui s'alignent sur leurs objectifs commerciaux. Les caractéristiques clés de Hypersonix AI incluent l'analyse concurrentielle en temps réel, des recommandations de tarification dynamique et des prévisions d'inventaire complètes. La plateforme fournit aux utilisateurs des informations actualisées sur les stratégies de tarification et de promotion des concurrents, permettant aux détaillants d'ajuster leurs propres approches en conséquence. De plus, le système offre des analyses prédictives qui aident les commerçants à prévoir les besoins en inventaire en fonction des données historiques et des tendances du marché, garantissant qu'ils peuvent répondre à la demande des clients sans surstockage. Les avantages de l'utilisation de Hypersonix AI vont au-delà de l'analyse des données ; il favorise une culture de prise de décision basée sur les données au sein des organisations. Les détaillants peuvent accélérer leurs processus de prise de décision, leur permettant de répondre rapidement aux changements du marché, de capitaliser sur les tendances émergentes et de transformer leurs stratégies commerciales. En maximisant les marges bénéficiaires et en augmentant la croissance des revenus, Hypersonix AI positionne les détaillants pour être plus compétitifs dans un environnement de marché rapide. L'intégration d'informations exploitables de ProfitGPT enrichit encore l'expérience utilisateur, générant des recommandations GPT personnalisées qui s'alignent sur des objectifs commerciaux spécifiques. En essence, Hypersonix AI se distingue dans la catégorie de l'analyse de détail en offrant une suite complète de fonctionnalités qui répondent aux défis uniques auxquels sont confrontés les commerçants. Son accent sur les informations exploitables et les algorithmes avancés adaptés à l'industrie du commerce en fait un outil essentiel pour les détaillants visant à prospérer dans un paysage de plus en plus compétitif.


  **Average Rating:** 4.8/5.0
  **Total Reviews:** 12
**How Do G2 Users Rate Hypersonix?**

- **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:** 9.3/10 (Category avg: 8.5/10)

**Who Is the Company Behind Hypersonix?**

- **Vendeur:** [Hypersonix](https://www.g2.com/fr/sellers/hypersonix)
- **Année de fondation:** 2018
- **Emplacement du siège social:** San Jose, US
- **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/hypersonix-ai/ (104 employés sur LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Top Industries:** Détail
  - **Company Size:** 42% Marché intermédiaire, 42% Petite entreprise


### 8. [IBM Watson Machine Learning Accelerator](https://www.g2.com/fr/products/ibm-watson-machine-learning-accelerator/reviews)
  Watson Machine Learning Accelerator Enterprise rend l'apprentissage profond et l'apprentissage automatique plus accessibles à votre personnel, et les avantages de l'IA plus accessibles pour votre entreprise. Il combine des frameworks d'apprentissage profond open source populaires, des outils de développement d'IA efficaces et des serveurs IBM Power Systems accélérés. Désormais, votre organisation peut déployer une plateforme d'IA entièrement optimisée et prise en charge qui offre des performances fulgurantes, une fiabilité éprouvée et une résilience. IBM PowerAI Enterprise est un environnement complet pour la science des données en tant que service, permettant à votre organisation de mettre en production de nouvelles applications d'IA appliquée.


  **Average Rating:** 5.0/5.0
  **Total Reviews:** 1
**How Do G2 Users Rate IBM Watson Machine Learning Accelerator?**

- **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)

**Who Is the Company Behind IBM Watson Machine Learning Accelerator?**

- **Vendeur:** [IBM](https://www.g2.com/fr/sellers/ibm)
- **Année de fondation:** 1911
- **Emplacement du siège social:** Armonk, New York, United States
- **Twitter:** @IBMSecurity (709,223 abonnés Twitter)
- **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1009/ (324,553 employés sur LinkedIn®)
- **Propriété:** SWX:IBM

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 100% Petite entreprise


### 9. [iMerit Ango Hub Multimodal AI Platform](https://www.g2.com/fr/products/imerit-ango-hub-multimodal-ai-platform/reviews)
  iMerit est une entreprise leader dans les solutions de données pour l'IA, fournissant des données de haute qualité dans les domaines de la vision par ordinateur, du traitement du langage naturel et des services de contenu qui alimentent les applications d'apprentissage automatique et d'intelligence artificielle pour les grandes entreprises. iMerit Ango Hub est une plateforme polyvalente tout-en-un d'annotation de données pour l'IA d'entreprise, construite avec des principes axés sur la qualité. Disponible sur le Cloud et sur site, Ango Hub par iMerit permet aux équipes d'IA/ML d'effectuer des annotations plus rapides, plus précises et plus efficaces. Avec des instructions de marquage centralisées, une gestion des problèmes en temps réel, des flux de travail personnalisés, des bibliothèques d'étiquettes d'échantillons, le consensus des annotateurs et de nombreuses autres fonctionnalités, Ango Hub rationalise les pipelines de données ML pour les entreprises. iMerit Ango Hub prend en charge tous les types de données, y compris l'image, l'audio, le texte, la vidéo et le PDF natif. Il dispose de plus de 20 outils de marquage pour annoter les données, tels que des boîtes de délimitation rotatives, des questions conditionnelles imbriquées illimitées, des relations d'étiquettes et un marquage basé sur des tableaux pour des tâches de marquage plus complexes.


  **Average Rating:** 4.8/5.0
  **Total Reviews:** 11
**How Do G2 Users Rate iMerit Ango Hub Multimodal AI Platform?**

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

**Who Is the Company Behind iMerit Ango Hub Multimodal AI Platform?**

- **Vendeur:** [iMerit Technology](https://www.g2.com/fr/sellers/imerit-technology)
- **Année de fondation:** 2012
- **Emplacement du siège social:** San Jose, US
- **Twitter:** @iMeritDigital (1,636 abonnés Twitter)
- **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/imerit (6,415 employés sur LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 50% Petite entreprise, 25% Entreprise


#### What Are iMerit Ango Hub Multimodal AI Platform's Pros and Cons?

**Pros:**

- Intégration de l'IA (1 reviews)
- Efficacité de l'annotation (1 reviews)
- Personnalisation (1 reviews)
- Précision des données (1 reviews)
- Apprentissage automatique (1 reviews)

**Cons:**

- Complexité (1 reviews)
- Courbe d'apprentissage abrupte (1 reviews)

### 10. [Infoveave](https://www.g2.com/fr/products/infoveave/reviews)
  Infoveave est une plateforme de données unifiée alimentée par l'IA qui aide les entreprises à automatiser les pipelines de données, améliorer la qualité des données, permettre l'analyse prédictive et transformer les insights en actions commerciales mesurables — le tout dans un environnement unique. Contrairement aux outils BI traditionnels ou aux plateformes ETL autonomes, Infoveave connecte l'ensemble du cycle de vie des données, de l'ingestion et la transformation à la gouvernance, l'analyse et l'exécution opérationnelle. Infoveave est construit sur une base solide de gouvernance et de sécurité des données, garantissant une gestion des données cohérente, la conformité et la protection. Avec des capacités telles que le suivi de la lignée des données, la gestion des métadonnées, la sécurité au niveau des lignes et les pistes d'audit, la plateforme aide à maintenir l'intégrité et le contrôle des données. Caractéristiques clés Fovea - Assistant AgenticAI L'AgenticAI d'Infoveave, Fovea, est intégré à travers la plateforme. Fovea aide à construire des transformations de données, suggérer des insights, automatiser les flux de travail et simplifier l'analyse avancée, réduisant la dépendance technique et améliorant l'adoption inter-équipes. Automatisation et Intégration des Données • Plus de 50 connecteurs natifs (applications cloud, bases de données, entrepôts) • Ingestion et transformation de données automatisées • Orchestration des flux de travail avec surveillance et alertes • Visibilité en temps réel des pipelines Analytique Alimentée par l'IA et Modélisation Prédictive • AutoML pour des insights prédictifs • Planification de scénarios hypothétiques • Intégration Python pour la modélisation avancée • Points d'accès analytiques accessibles par API Tableaux de Bord Conversationnels et BI en Libre-Service • Requêtes en langage naturel • Plus de 100 visuels interactifs • Exploration par forage • Rapports programmés et automatisés Qualité et Gouvernance des Données Intégrées • Validation automatisée et détection d'anomalies • Catalogue de données et suivi de la lignée • Contrôle d'accès basé sur les rôles • Pistes d'audit et flux de travail de gouvernance Applications de Données et Flux de Travail Opérationnels • Applications à faible code • Formulaires de capture de données intégrés • Déclencheurs de décision automatisés • Flux de travail d'insight à action Valeur Commerciale • Déploiement plus rapide des pipelines de données • Amélioration de la précision et de la confiance des données • Réduction de la dépendance à de multiples outils déconnectés • Cycles de prise de décision plus rapides • Efficacité opérationnelle mesurable Infoveave unifie l'automatisation des données, l'analytique alimentée par l'IA, la gouvernance et les flux de travail opérationnels en une plateforme intelligente — transformant les données d'entreprise en décisions fiables et exploitables.


  **Average Rating:** 4.9/5.0
  **Total Reviews:** 9
**How Do G2 Users Rate Infoveave?**

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

**Who Is the Company Behind Infoveave?**

- **Vendeur:** [Noesys Software](https://www.g2.com/fr/sellers/noesys-software)
- **Emplacement du siège social:** N/A
- **Twitter:** @infoveave (15 abonnés Twitter)
- **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/infoveave-pty-ltd/ (3 employés sur LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 44% Petite entreprise, 22% Entreprise


### 11. [JARVIS Video Analytics Solution](https://www.g2.com/fr/products/jarvis-video-analytics-solution/reviews)
  Staqu est une entreprise de recherche en IA avec plus de 7 ans d'expérience dans la recherche de solutions à des processus commerciaux complexes. Plusieurs entreprises privées et agences de maintien de l'ordre utilisent nos produits quotidiennement à travers le monde. Plusieurs organisations ont choisi notre solution d'analyse vidéo JARVIS car elle est polyvalente et modulaire.


  **Average Rating:** 5.0/5.0
  **Total Reviews:** 1
**How Do G2 Users Rate JARVIS Video Analytics Solution?**

- **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)

**Who Is the Company Behind JARVIS Video Analytics Solution?**

- **Vendeur:** [JARVIS Video Analytics Solution](https://www.g2.com/fr/sellers/jarvis-video-analytics-solution)
- **Année de fondation:** 2015
- **Emplacement du siège social:** London, GB
- **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/staqu-technologies (100 employés sur LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 100% Entreprise


### 12. [Kaskada](https://www.g2.com/fr/products/kaskada/reviews)
  Kaskada est une entreprise innovante de Seattle spécialisée dans l'apprentissage automatique qui fait progresser les industries de la science des données et de l'apprentissage automatique. Nous sommes l'entreprise qui a résolu pour la première fois les jointures de flux temporels, permettant l'exécution de modèles prédictifs à partir de données basées sur des événements. L'utilisation de Kaskada permet aux clients de tirer plus de valeur des données basées sur des événements. Désormais, les utilisateurs peuvent construire des modèles qui n'étaient pas possibles auparavant, qui fonctionneront réellement une fois mis en production–sans fuite.


  **Average Rating:** 3.5/5.0
  **Total Reviews:** 1
**How Do G2 Users Rate Kaskada?**

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

**Who Is the Company Behind Kaskada?**

- **Vendeur:** [Kaskada](https://www.g2.com/fr/sellers/kaskada)
- **Année de fondation:** 2016
- **Emplacement du siège social:** Seattle, US
- **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/18939102 (2 employés sur LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 100% Entreprise


### 13. [Kepler](https://www.g2.com/fr/products/kepler/reviews)
  Plateforme avancée d'IA en libre-service et d'AutoML. Aucune expérience en apprentissage automatique (ML) requise. La plateforme Kepler vous permet de commercialiser plus rapidement des projets d'IA et d'apprentissage automatique (ML) avec vos équipes existantes et vos investissements technologiques. Elle le fait en combinant un ML avancé — y compris l'apprentissage profond — avec un design intuitif, le tout dans un cadre en libre-service conçu pour vous aider à créer, former et déployer des projets d'IA rapidement. Cela aide à accélérer l'adoption de l'IA en automatisant le processus ML de bout en bout, permettant ainsi aux utilisateurs sans expérience en ML de tirer parti des capacités de ML de pointe pour résoudre des centaines de cas d'utilisation critiques pour l'entreprise, y compris : prévision de la demande, prédiction de l'attrition, prédiction de la valeur à vie, maintenance prédictive, analyse de sentiment, détection d'anomalies, optimisation de session / UX, et prédiction de l'intention de l'utilisateur. Les flux de travail de science des données automatisés au sein de la plateforme Kepler automatisent les étapes complexes et chronophages de la science des données qui existent tout au long du processus ML afin que les utilisateurs puissent produire des modèles d'IA pour prédire avec précision, prévoir avec précision et éclairer de nouvelles perspectives. Les capacités ML de la plateforme Kepler sont constamment optimisées et s'intègrent parfaitement aux environnements de production clés. Elle est optimisée pour Azure et utilise les services Azure Kubernetes (AKS) et la plateforme de calcul de Microsoft. Caractéristiques principales de la plateforme Kepler : - Automatisation de bout en bout : Bénéficiez de nos flux de travail automatisés avancés afin que tout ce dont vous avez besoin pour tirer parti de la puissance du ML soit des données et un défi commercial pour commencer. - Bibliothèque de flux de travail étendue : De la prévision de la demande à la maintenance prédictive en passant par la segmentation des clients, Kepler génère des résultats percutants pour une gamme de cas d'utilisation. Les flux de travail de science des données automatisés de la plateforme Kepler incluent : classification tabulaire, prévision de séries temporelles, régression tabulaire, regroupement, détection d'anomalies, recommandation utilisateur-article, classification de texte et classification d'image. - Plus de types de données : Exploitez vos données tabulaires, textuelles et d'image pour générer des solutions, en tirant plus de valeur de vos données et en vous permettant de résoudre plus de problèmes commerciaux. - Déploiement rapide et sécurisé : Obtenez des retours mesurables de votre investissement ML en déployant rapidement les modèles Kepler dans vos environnements clés via des API RESTful. Qui bénéficie de l'utilisation de la plateforme Kepler ? - Leader d'entreprise : Évoluez avec l'IA et accélérez le temps de rentabilisation avec une plateforme qui se développe avec votre entreprise en utilisant l'équipe et les compétences déjà présentes dans votre organisation. - Utilisateur d'entreprise : Augmentez votre productivité et résolvez des problèmes commerciaux complexes avec des capacités avancées d'IA et de ML sans avoir besoin d'une expérience technique en ML. - Scientifique des données et informatique : Exploitez l'automatisation de bout en bout à la pointe de la technologie, une bibliothèque étendue d'algorithmes d'IA et la capacité de déployer rapidement des modèles d'apprentissage automatique.


  **Average Rating:** 4.5/5.0
  **Total Reviews:** 1
**How Do G2 Users Rate Kepler?**

- **Application:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Service géré:** 0.0/10 (Category avg: 8.3/10)
- **Compréhension du langage naturel:** 0.0/10 (Category avg: 8.2/10)
- **Facilité d’administration:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10)

**Who Is the Company Behind Kepler?**

- **Vendeur:** [Stradigi AI](https://www.g2.com/fr/sellers/stradigi-ai)
- **Année de fondation:** 2017
- **Emplacement du siège social:** Montreal, CA
- **Page LinkedIn®:** http://www.linkedin.com/company/stradigiai (8 employés sur LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 100% Marché intermédiaire


### 14. [Kleene](https://www.g2.com/fr/products/kleene/reviews)
  Kleene.ai unifie les données de votre entreprise en un seul endroit pour alimenter les rapports en temps réel, l'analyse et les décisions pilotées par l'IA. Mettez-vous en ligne en quelques semaines, pas en mois — sans constituer une équipe de données. Kleene.ai offre aux entreprises de taille moyenne et aux grandes entreprises une plateforme unique et intelligente pour comprendre ce qui stimule la croissance. Elle se connecte à plus de 200 sources de données — des CRM et ERP aux outils de marketing et de finance — et nettoie, combine et modélise automatiquement vos données pour les rapports, l'analyse et la prévision. Au cœur de la plateforme se trouve KAI : une couche d'analyse alimentée par l'IA qui met en évidence les insights à travers votre entreprise, et un assistant IA conversationnel qui permet aux équipes d'interroger leurs données en langage clair — pas de SQL, pas d'analystes, pas d'attente. Que vous enquêtiez sur le taux de désabonnement, les marges ou la valeur à vie du client, KAI met les réponses directement entre les mains des personnes qui en ont besoin. Kleene.ai est conçu pour les organisations qui souhaitent prendre des décisions plus rapides et basées sur les données sans la complexité de gérer des outils disparates ou de grandes équipes d'ingénierie. Chaque mise en œuvre est adaptée à votre environnement de données existant — avec des prix transparents et un chemin clair vers la valeur. Pourquoi Kleene : 1️⃣ Rapide à mettre en œuvre — s'adapte à toute architecture de données et se met en ligne en quelques semaines, pas en mois. 2️⃣ Pas de surcharge d'ingénierie — une plateforme entièrement gérée qui élimine le besoin d'une grande équipe de données, réduisant les coûts d'infrastructure jusqu'à 80%. 3️⃣ Alimenté par l'IA dès le premier jour — la couche d'analyse de KAI et l'assistant LLM transforment des données complexes en réponses claires et exploitables dans les domaines de la finance, du marketing et des opérations. 4️⃣ Adapté à votre entreprise — chaque configuration s'aligne avec votre environnement et vos objectifs existants, soutenue par des prix transparents et un support pratique. Kleene.ai remplace l'approche fragmentée et manuelle des données par une plateforme unique qui réfléchit aux côtés de votre équipe. Le résultat : des insights plus rapides, des décisions plus précises et un impact commercial mesurable.


  **Average Rating:** 4.6/5.0
  **Total Reviews:** 28
**How Do G2 Users Rate Kleene?**

- **Facilité d’administration:** 8.6/10 (Category avg: 8.5/10)

**Who Is the Company Behind Kleene?**

- **Vendeur:** [kleene.ai](https://www.g2.com/fr/sellers/kleene-ai)
- **Site Web de l'entreprise:** https://kleene.ai/
- **Année de fondation:** 2017
- **Emplacement du siège social:** London, London
- **Twitter:** @Kleene_ai (33 abonnés Twitter)
- **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/kleeneai/ (35 employés sur LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 54% Marché intermédiaire, 32% Petite entreprise


#### What Are Kleene's Pros and Cons?

**Pros:**

- Facilité d'utilisation (3 reviews)
- Automatisation (2 reviews)
- Valeur commerciale (2 reviews)
- Rentable (2 reviews)
- Support client (2 reviews)


### 15. [Macky](https://www.g2.com/fr/products/macky/reviews)
  Macky est la première plateforme de conseil en affaires basée sur l'IA qui offre à toute organisation des réponses d'IA faciles, sans invite, pour toute question commerciale en utilisant la technologie OpenAI. Les entreprises peuvent réduire leurs coûts de conseil de base de 90 % en utilisant Macky. Les forfaits commencent à partir de 10 $ par mois.


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

**Who Is the Company Behind Macky?**

- **Vendeur:** [Kinetic Consultancy Services](https://www.g2.com/fr/sellers/kinetic-consultancy-services)
- **Année de fondation:** 2013
- **Emplacement du siège social:** Dubai, AE
- **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/6640547 (8 employés sur LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 100% Petite entreprise


### 16. [MainlyAI platform](https://www.g2.com/fr/products/mainlyai-platform/reviews)
  Plateforme d'IA polyvalente pour l'IA de génération et au-delà. Elle est mieux adaptée au prototypage rapide, tout en offrant une évolutivité pour les entreprises. Solution basée sur des nœuds à faible code/plein code, ce qui signifie que vous pouvez travailler et créer des solutions d'IA avec un minimum de codage, tout en ayant la flexibilité d'ajuster, de modifier et de construire vos propres nœuds. Possibilités infinies !


  **Average Rating:** 5.0/5.0
  **Total Reviews:** 1
**How Do G2 Users Rate MainlyAI platform?**

- **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)

**Who Is the Company Behind MainlyAI platform?**

- **Vendeur:** [MainlyAI](https://www.g2.com/fr/sellers/mainlyai)
- **Année de fondation:** 2020
- **Emplacement du siège social:** Stockholm , SE
- **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/mainly-ai/ (7 employés sur LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 100% Petite entreprise


#### What Are MainlyAI platform's Pros and Cons?

**Pros:**

- Support client (1 reviews)
- Flexibilité (1 reviews)
- Variété de modèles (1 reviews)

**Cons:**

- Ressources d'apprentissage insuffisantes (1 reviews)

### 17. [Nivaris](https://www.g2.com/fr/products/nivaris/reviews)
  Nirvaris Host est un groupe de programmeurs informatiques, d'administrateurs système, de concepteurs web et de développeurs web qui en ont assez de toutes les absurdités et des services d'hébergement non performants qui existent dans le monde entier. Ils ont une vaste expérience dans le développement de sites web et d'applications web, ainsi que dans la consommation de services d'hébergement. Travailler avec une équipe qui peut vraiment comprendre les problèmes et les besoins des clients dès le premier e-mail que vous envoyez, aucune question absurde n'est posée. Ayant traversé de très mauvaises expériences, le fondateur de Nirvaris Host, l'ingénieur logiciel et développeur full-stack Juliano Binder, a décidé de lancer un service d'hébergement web par lui-même dans le but d'offrir un service comme nul autre. L'entreprise utilise uniquement des serveurs avec des disques SSD avec les meilleures spécifications que nous pouvons obtenir, limitant les données d'hébergement et le nombre de comptes pour chaque serveur, ce qui garantit des performances supérieures pour vos services. Les plans d'hébergement sont conçus pour répondre aux besoins des développeurs professionnels, des webmasters, des blogueurs, des propriétaires d'entreprises et autres. En tant que clients précieux, vous aurez un CPanel complet et bien connu, une zone client conviviale pour gérer vos factures et tout en illimité.


  **Average Rating:** 5.0/5.0
  **Total Reviews:** 1
**How Do G2 Users Rate Nivaris?**

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

**Who Is the Company Behind Nivaris?**

- **Vendeur:** [Nirvaris HOST](https://www.g2.com/fr/sellers/nirvaris-host)
- **Année de fondation:** 2015
- **Emplacement du siège social:** London, GB
- **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/nirvaris/ (1 employés sur LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 100% Petite entreprise


### 18. [Olostep](https://www.g2.com/fr/products/olostep/reviews)
  Construit pour alimenter le deuxième utilisateur du Web, Olostep (olostep.com) est la meilleure API de recherche, de scraping et de crawling pour l'IA. Olostep alimente les startups et agents d'IA les plus avancés au monde. Il transforme des sites web complexes et riches en JavaScript en données propres, structurées et prêtes pour les modèles de langage. L'API renvoie des formats tels que Markdown, JSON, HTML, PDF et captures d'écran. Olostep est la solution la plus fiable et la plus rentable du marché, adaptée aux besoins commerciaux évolutifs. Olostep est l'une des rares solutions sur le marché qui ne nécessite pas strictement un abonnement mensuel. Vous pouvez acheter des crédits uniques valables pendant 6 mois. Obtenez des données propres pour votre IA à partir de n'importe quel site web avec Olostep. Testez-le gratuitement. Aucune carte de crédit requise.


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

**Who Is the Company Behind Olostep?**

- **Vendeur:** [Olostep](https://www.g2.com/fr/sellers/olostep)
- **Année de fondation:** 2024
- **Emplacement du siège social:** Dover, US
- **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/olostep/ (5 employés sur LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 100% Petite entreprise


### 19. [OPUS](https://www.g2.com/fr/products/vroc-opus/reviews)
  OPUS est une plateforme industrielle d'IA sans code de premier plan qui permet aux utilisateurs de modéliser des processus et des équipements pour identifier des opportunités d'optimisation et de maintenance prédictive. Les informations en temps réel d'OPUS permettent à votre équipe de prendre des décisions commerciales éclairées à chaque étape. Sans aucune expérience en programmation ou en codage, les équipes peuvent construire des modèles pour : - Prédire quand la prochaine défaillance ou événement indésirable se produira, - Prédire quelle sera une valeur à l'avenir, - Identifier la cause première d'un événement, - Identifier quand un équipement ou un processus se dégrade ou ne fonctionne pas correctement, - Prédire quand la maintenance de l'équipement est nécessaire, - Identifier des opportunités pour réduire la consommation d'énergie, - Identifier des opportunités pour améliorer la productivité, - Optimiser les réglages pour améliorer les résultats opérationnels. Plongez plus profondément dans les données de vos actifs que jamais auparavant. Découvrez des corrélations inattendues qui existaient inaperçues, et une analyse des causes profondes jusqu'au niveau des composants individuels, afin que vous puissiez concentrer vos efforts de maintenance. Conçu comme une solution d'entreprise, pour une vue holistique à travers toutes les usines et installations. Les utilisateurs peuvent créer leurs propres tableaux de bord, configurer des alertes et rester informés à tout moment, aussi macro ou micro qu'ils le souhaitent. OPUS peut être déployé en quatre semaines et il n'y a pas de limitations quant au nombre de modèles que vous pouvez développer, ni de coûts individuels pour les utilisateurs. Les modèles peuvent être construits et déployés en quelques minutes, actualisés en continu sur la base de données opérationnelles en direct. Ces fonctionnalités vous permettent de libérer la puissance de vos données opérationnelles et de vivre un retour sur investissement en un rien de temps.


  **Average Rating:** 3.8/5.0
  **Total Reviews:** 2
**How Do G2 Users Rate OPUS?**

- **Application:** 6.7/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Service géré:** 3.3/10 (Category avg: 8.3/10)
- **Compréhension du langage naturel:** 8.3/10 (Category avg: 8.2/10)
- **Facilité d’administration:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10)

**Who Is the Company Behind OPUS?**

- **Vendeur:** [VROC](https://www.g2.com/fr/sellers/vroc)
- **Année de fondation:** 2016
- **Emplacement du siège social:** East Perth, AU
- **Twitter:** @vrocai (61 abonnés Twitter)
- **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/vroc-artificial-intelligence (12 employés sur LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 50% Entreprise, 50% Petite entreprise


### 20. [PaddlePaddle](https://www.g2.com/fr/products/paddlepaddle/reviews)
  Une plateforme de deep learning open-source avec une API simple, approuvée par les principales équipes d'IA du monde


  **Average Rating:** 4.5/5.0
  **Total Reviews:** 1
**How Do G2 Users Rate PaddlePaddle?**

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

**Who Is the Company Behind PaddlePaddle?**

- **Vendeur:** [SaaSy Sales Management](https://www.g2.com/fr/sellers/saasy-sales-management-0b57fef2-87f9-43e2-9e4d-07cbe5101e7d)
- **Emplacement du siège social:** N/A
- **Twitter:** @PaddleHQ (17,904 abonnés Twitter)
- **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 employés sur LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 100% Entreprise


### 21. [papAI](https://www.g2.com/fr/products/papai/reviews)
  Une plateforme d'IA collaborative et évolutive pour la gestion de bout en bout de vos projets de données. Collectez, nettoyez, analysez et déployez vos modèles prédictifs.


  **Average Rating:** 2.5/5.0
  **Total Reviews:** 1

**Who Is the Company Behind papAI?**

- **Vendeur:** [Datategy](https://www.g2.com/fr/sellers/datategy)
- **Année de fondation:** 2016
- **Emplacement du siège social:** Puteaux, FR
- **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/10789282 (40 employés sur LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 100% Petite entreprise


### 22. [Qwak](https://www.g2.com/fr/products/qwak/reviews)
  Qwak est une plateforme d'IA entièrement gérée, accessible et fiable qui contient tout ce dont vous et votre équipe avez besoin pour créer des applications d'IA de haute qualité simplement. La plateforme offre une approche axée sur la production qui permet aux ingénieurs en apprentissage automatique et aux praticiens de la science des données de déployer des modèles en production plus rapidement que jamais.


  **Average Rating:** 5.0/5.0
  **Total Reviews:** 1
**How Do G2 Users Rate Qwak?**

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

**Who Is the Company Behind Qwak?**

- **Vendeur:** [Qwak](https://www.g2.com/fr/sellers/qwak)
- **Année de fondation:** 2020
- **Emplacement du siège social:** New York, US
- **Twitter:** @Qwak_ai (208 abonnés Twitter)
- **Page LinkedIn®:** https://linkedin.com/company/qwakai (48 employés sur LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 100% Petite entreprise


### 23. [Rayven](https://www.g2.com/fr/products/rayven/reviews)
  Rayven conçoit et livre les systèmes opérationnels sur lesquels les entreprises industrielles et à forte intensité d'actifs comptent au quotidien. Nous prenons des données opérationnelles désordonnées et cloisonnées provenant de systèmes, OT, IoT, fichiers et feuilles de calcul et les transformons en automatisation et en applications opérationnelles sur mesure - le tout fonctionnant en un seul endroit. Rayven connecte ce que vous avez déjà sans remplacement complet, afin que les équipes travaillent toujours avec des informations actuelles et utilisables à travers les sites, les actifs et les processus. Sur cette base, nous offrons une visibilité en temps réel, des flux de travail automatisés et des solutions opérationnelles complètes qui fonctionnent réellement dans les environnements industriels. Tout est livré de bout en bout, y compris la technologie sous-jacente. Nous travaillons directement avec les clients et via des partenaires à travers des solutions en marque blanche et co-marquées. Basé en ANZ, travaillant à l'échelle mondiale.


  **Average Rating:** 4.9/5.0
  **Total Reviews:** 29

**Who Is the Company Behind Rayven?**

- **Vendeur:** [Rayven](https://www.g2.com/fr/sellers/rayven)
- **Année de fondation:** 2016
- **Emplacement du siège social:** Sydney, AU
- **Twitter:** @RayvenIOT (56 abonnés Twitter)
- **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/rayveniot/ (29 employés sur LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Top Industries:** Détail
  - **Company Size:** 67% Marché intermédiaire, 50% Petite entreprise


#### What Are Rayven's Pros and Cons?

**Pros:**

- Facilité d'utilisation (61 reviews)
- Caractéristiques (49 reviews)
- Automatisation (44 reviews)
- Personnalisation (42 reviews)
- Gestion des données (36 reviews)

**Cons:**

- Courbe d'apprentissage (32 reviews)
- Apprentissage difficile (30 reviews)
- Difficulté d'apprentissage (25 reviews)
- Configuration complexe (21 reviews)
- Complexité de configuration (19 reviews)

### 24. [Razorthink AI Platform](https://www.g2.com/fr/products/razorthink-ai-platform/reviews)
  Razorthink AI Studio vous permet de construire visuellement des recettes de transformation de données, des modèles DL/ML/Hybrides et des pipelines de bout en bout qui ingèrent des données de votre environnement d'entreprise et créent une intelligence alimentant vos systèmes commerciaux.


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

**Who Is the Company Behind Razorthink AI Platform?**

- **Vendeur:** [Razorthink](https://www.g2.com/fr/sellers/razorthink)
- **Année de fondation:** 2015
- **Emplacement du siège social:** Redwood City, US
- **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/razorthink/ (40 employés sur LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 100% Entreprise


#### What Are Razorthink AI Platform's Pros and Cons?

**Pros:**

- Intégration de l'IA (1 reviews)
- Intégrations faciles (1 reviews)
- Intuitif (1 reviews)
- Apprentissage automatique (1 reviews)
- Entraînement (1 reviews)

**Cons:**

- Apprentissage difficile (1 reviews)
- Courbe d'apprentissage abrupte (1 reviews)

### 25. [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:** 4.0/5.0
  **Total Reviews:** 1

**Who Is the Company Behind Sage AI?**

- **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

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 200% Marché intermédiaire


#### What Are Sage AI's Pros and 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)


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

  
---

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

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

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

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

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

### Types de plateformes DSML

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

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

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

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

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

**Plateformes Edge**

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

### Défis avec les plateformes DSML

Les solutions logicielles peuvent présenter leur propre lot de défis. 

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

#### Comparer les produits DSML

**Créer une liste longue**

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

**Créer une liste courte**

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

**Conduire des démonstrations**

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

#### Sélection des plateformes DSML

**Choisir une équipe de sélection**

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

**Négociation**

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

**Décision finale**

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

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

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

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

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

#### Retour sur investissement (ROI)

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

**AutoML**

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

**IA intégrée**

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

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

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

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

**Explicabilité**

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