# Meilleur Plateformes de science des données et d'apprentissage automatique - Page 7 *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. ## Category Overview **Total Products under this Category:** 819 ## Trust & Credibility Stats **Pourquoi vous pouvez faire confiance aux classements de logiciels de G2:** - 30 Analystes et experts en données - 12,900+ Avis authentiques - 819+ 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. ## Best Plateformes de science des données et d'apprentissage automatique At A Glance - **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) --- **Sponsored** ### 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. 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[Skyl.ai Platform](https://www.g2.com/fr/products/skyl-ai-platform/reviews) Skyl est une plateforme unifiée incroyable qui simplifie la mise en œuvre de bout en bout de l'apprentissage automatique grâce à des modules guidés faciles à utiliser. Il vous permet d'aborder votre problème commercial principal et de dériver des modèles réussis avec le moins de temps et de coût possible. **Average Rating:** 4.0/5.0 **Total Reviews:** 1 **User Satisfaction Scores:** - **Application:** 6.7/10 (Category avg: 8.5/10) - **Service géré:** 10.0/10 (Category avg: 8.3/10) - **Compréhension du langage naturel:** 6.7/10 (Category avg: 8.2/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [Skyl](https://www.g2.com/fr/sellers/skyl) - **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:** 100% Petite entreprise #### Pros & Cons **Pros:** - Facilité d'utilisation (1 reviews) - Traitement rapide (1 reviews) - Apprentissage automatique (1 reviews) - Variété de modèles (1 reviews) - Résolution de problèmes (1 reviews) **Cons:** - Heures limitées (1 reviews) - Bugs logiciels (1 reviews) ### 2. [Strique](https://www.g2.com/fr/products/strique/reviews) Strique est une plateforme d'analyse et de reporting alimentée par l'IA, conçue pour rationaliser les opérations marketing des marques et agences de commerce électronique. En consolidant les données de plusieurs plateformes publicitaires dans un tableau de bord unique et intuitif, Strique permet aux utilisateurs de surveiller les campagnes, de gérer les catalogues de produits et d'automatiser les processus de reporting de manière efficace. Cette approche unifiée permet aux marketeurs de prendre des décisions basées sur les données qui améliorent le retour sur les dépenses publicitaires (ROAS) et la performance globale des campagnes. Caractéristiques clés et fonctionnalités : - Tableau de bord unifié : Intègre les données de plateformes telles que Meta Ads, Google Ads, TikTok Ads et Google Analytics, offrant une vue d'ensemble des performances marketing. - Insights alimentés par l'IA : Fournit des recommandations exploitables en analysant les données des campagnes, aidant à identifier les zones sous-performantes et à suggérer des optimisations. - Reporting personnalisable : Offre des rapports personnalisés adaptés aux besoins spécifiques de l'entreprise, avec des fonctionnalités telles que des widgets glisser-déposer, la personnalisation des thèmes et diverses options de visualisation des données. - Optimisation des catalogues : Automatise la gestion des flux de produits, garantissant des listes précises et à jour sur les plateformes publicitaires, améliorant ainsi la visibilité des produits et réduisant les dépenses publicitaires gaspillées. - Intégrations transparentes : Prend en charge les connexions avec des plateformes de commerce électronique comme Shopify et Magento, facilitant la synchronisation et la gestion des données. Valeur principale et solutions pour les utilisateurs : Strique répond aux défis courants rencontrés par les marketeurs de commerce électronique, tels que les sources de données fragmentées, le reporting manuel chronophage et la gestion inefficace des campagnes. En centralisant les données et en automatisant les processus analytiques, Strique permet aux utilisateurs de : - Gagner un temps considérable auparavant consacré à la compilation et à l'analyse manuelles des données. - Obtenir des insights clairs et exploitables qui conduisent à des décisions marketing plus intelligentes. - Optimiser les budgets publicitaires en identifiant et en se concentrant sur les campagnes et produits performants. - Améliorer la collaboration au sein des équipes grâce à des rapports et tableaux de bord partagés et personnalisables. En essence, Strique simplifie les flux de travail marketing complexes, permettant aux entreprises de commerce électronique de se développer efficacement et d'obtenir de meilleurs résultats financiers. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 1 **Seller Details:** - **Vendeur:** [Strique](https://www.g2.com/fr/sellers/strique) - **Emplacement du siège social:** Mumbai, IN - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/strique/ (34 employés sur LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 100% Petite entreprise ### 3. [SutraAI](https://www.g2.com/fr/products/sutraai/reviews) Chez Sutra.AI, nous comprenons que vous ne cherchez pas seulement une technologie d'IA ; vous cherchez des résultats. C'est pourquoi notre plateforme de bout en bout est conçue pour vous aider à atteindre vos objectifs commerciaux grâce à la transformation par l'IA. Contrairement à d'autres plateformes d'IA qui vous accablent de coûts élevés et de complexité, notre technologie en instance de brevet privilégie les résultats, afin que vous puissiez commencer à voir des résultats rapidement ! Nous travaillons avec vous pour identifier les bons projets d'IA pour votre entreprise et exploitons notre plateforme d'IA innovante pour les exécuter avec succès. **Average Rating:** 3.5/5.0 **Total Reviews:** 1 **Seller Details:** - **Vendeur:** [Sutra.AI](https://www.g2.com/fr/sellers/sutra-ai) - **Emplacement du siège social:** N/A - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/sutra-ai/ (32 employés sur LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 100% Marché intermédiaire ### 4. [UbiOps](https://www.g2.com/fr/products/ubiops/reviews) Si vous êtes un data scientist ou un ingénieur, à un moment donné, vous souhaitez mettre votre algorithme en production. Et cela signifie installer des bibliothèques, gérer les dépendances, déployer vos scripts et modèles, versionner, servir et manquer de calcul. Soyons honnêtes : le déploiement est difficile. Les outils que nous utilisons ne sont pas aussi utiles qu'ils pourraient l'être, car ils ne sont pas conçus pour nos besoins spécifiques. Et nous nous perdons dans des déploiements de modèles chronophages et la gestion de l'infrastructure. Ce n'est pas ce pour quoi nous sommes faits. Nous voulons nous assurer que notre temps est mieux utilisé là où nous sommes nécessaires, en développant des algorithmes et du code pour créer un impact. C'est pourquoi nous construisons UbiOps. **Average Rating:** 4.7/5.0 **Total Reviews:** 5 **Seller Details:** - **Vendeur:** [UbiOps](https://www.g2.com/fr/sellers/ubiops) - **Année de fondation:** 2020 - **Emplacement du siège social:** The Hague, NL - **Twitter:** @UbiOps_ (109 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://linkedin.com/company/ubiops (23 employés sur LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 60% Marché intermédiaire, 40% Petite entreprise ### 5. [Venice AI](https://www.g2.com/fr/products/venice-ai/reviews) Venice AI est une plateforme d'intelligence artificielle avancée conçue pour rationaliser et améliorer les processus d'analyse de données pour les entreprises et les chercheurs. En tirant parti d'algorithmes d'apprentissage automatique de pointe, Venice AI permet aux utilisateurs d'extraire des informations significatives à partir de jeux de données complexes, facilitant ainsi la prise de décisions éclairées et la planification stratégique. L'interface intuitive de la plateforme et ses outils analytiques robustes la rendent accessible aux utilisateurs techniques et non techniques, assurant une intégration fluide dans les flux de travail existants. Caractéristiques clés et fonctionnalités : - Traitement automatisé des données : Venice AI automatise le nettoyage, l'organisation et le prétraitement des données brutes, réduisant ainsi l'effort manuel et minimisant les erreurs. - Analytique avancée : La plateforme offre une suite d'outils analytiques, y compris la modélisation prédictive, l'analyse des tendances et la détection des anomalies, pour découvrir des motifs et des corrélations cachés. - Tableaux de bord personnalisables : Les utilisateurs peuvent créer des tableaux de bord personnalisés pour visualiser les informations sur les données en temps réel, améliorant ainsi la compréhension et le reporting. - Évolutivité : Venice AI est conçue pour gérer des jeux de données à grande échelle, garantissant que les performances restent optimales à mesure que le volume de données augmente. - Capacités d'intégration : La plateforme s'intègre parfaitement à diverses sources de données et applications tierces, facilitant un écosystème de données cohérent. Valeur principale et problème résolu : Venice AI répond au défi d'analyser efficacement des jeux de données vastes et complexes, ce qui peut être chronophage et sujet à des erreurs humaines. En automatisant le traitement des données et en fournissant des outils analytiques avancés, la plateforme permet aux utilisateurs de tirer rapidement et précisément des informations exploitables. Cette capacité améliore l'efficacité opérationnelle, soutient la prise de décisions basée sur les données et, en fin de compte, stimule la croissance et l'innovation des entreprises. **Average Rating:** 5.0/5.0 **Total Reviews:** 1 **Seller Details:** - **Vendeur:** [Venice AI](https://www.g2.com/fr/sellers/venice-ai) - **Année de fondation:** 2024 - **Emplacement du siège social:** N/A - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/venice-ai/ (15 employés sur LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 100% Petite entreprise ### 6. [Zerve](https://www.g2.com/fr/products/zerve/reviews) Zerve est l'espace de travail de données agentique conçu pour toute personne travaillant avec des données, qu'il s'agisse d'analystes solitaires, de data scientists ou d'utilisateurs professionnels. Zerve réunit exploration, analyse avancée, collaboration et déploiement en production dans un environnement natif d'IA unique, afin que le travail de données important ne soit pas bloqué, cassé ou perdu. Zerve est utilisé par des professionnels des données dans des entreprises telles que BBC, QVC, Dun & Bradstreet, Airbus, Canal+, S&P Global, et bien d'autres. Zerve rend le travail de données avancé accessible, durable et déployable dès le premier jour, en commençant par les données désordonnées du monde réel avec lesquelles la plupart des projets débutent. Au cœur de Zerve se trouve une nouvelle façon pour les humains et les agents IA de travailler ensemble. Les agents IA de Zerve comprennent le contexte complet d'un projet et aident activement à planifier, construire, déboguer et itérer à travers des analyses en plusieurs étapes. Les agents peuvent aider avec des tâches telles que le nettoyage et la transformation des données, l'identification des problèmes et le test des approches, réduisant ainsi l'effort manuel qui ralentit les équipes. Cela signifie travailler à un niveau d'abstraction plus élevé sans être ralenti par la configuration ou la syntaxe. Avec Zerve, vous avez toujours un data scientist expert à vos côtés, guidant les décisions, suggérant les prochaines étapes et prenant des mesures. Zerve prend également en charge la collaboration humaine en temps réel dans le même environnement partagé, ce qui facilite le travail des individus, des équipes et des parties prenantes commerciales à partir du même contexte sans couches de traduction ou transferts. Contrairement aux carnets de données traditionnels, les flux de travail dans Zerve sont reproductibles et stables même lorsqu'ils deviennent plus complexes. Les utilisateurs peuvent travailler avec Python, SQL et R dans un seul espace de travail, se connecter directement aux bases de données, lacs de données et entrepôts, et s'intégrer à Git pour le contrôle de version. Le moteur de calcul distribué intégré alimente l'exécution massivement parallèle pour l'analyse à grande échelle, les simulations et les charges de travail IA, avec une orchestration multi-agents coordonnant des pipelines complexes en coulisses. Zerve peut être utilisé en tant que SaaS, auto-hébergé ou même sur site pour les environnements hautement réglementés. Le résultat est simple mais puissant : chaque analyse construite dans Zerve peut être déployée instantanément en tant qu'application, API ou tâche planifiée, garantissant que le travail de données atteint les utilisateurs réels, les systèmes et les décisions. **Average Rating:** 5.0/5.0 **Total Reviews:** 1 **Seller Details:** - **Vendeur:** [Zerve AI](https://www.g2.com/fr/sellers/zerve-ai) - **Année de fondation:** 2023 - **Emplacement du siège social:** Cahir, IE - **Twitter:** @Zerve_AI (302 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/zerve-ai/ (19 employés sur LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 100% Entreprise ### 7. [2501 AI](https://www.g2.com/fr/products/2501-ai/reviews) 2501 AI est une plateforme innovante qui exploite l'intelligence artificielle avancée pour transformer la manière dont les entreprises analysent et interprètent les données. En intégrant des algorithmes d'apprentissage automatique de pointe, elle permet aux organisations d'extraire des informations significatives à partir de jeux de données complexes, facilitant ainsi la prise de décisions éclairées et la planification stratégique. Caractéristiques clés et fonctionnalités : - Analyse de données avancée : Utilise des modèles d'IA sophistiqués pour traiter et analyser de grands volumes de données de manière efficace. - Analyse prédictive : Offre des outils pour prévoir les tendances et les résultats, aidant à élaborer des stratégies commerciales proactives. - Tableaux de bord personnalisables : Fournit des interfaces conviviales qui peuvent être adaptées pour afficher des métriques et des informations pertinentes. - Rapports automatisés : Génère automatiquement des rapports complets, économisant du temps et réduisant les erreurs humaines. - Évolutivité : Conçu pour répondre aux besoins en données des entreprises de toutes tailles, des startups aux grandes entreprises. Valeur principale et solutions : 2501 AI répond au défi de la surcharge de données en offrant une solution simplifiée pour l'analyse et l'interprétation des données. Elle permet aux utilisateurs de découvrir des motifs et des corrélations cachés dans leurs données, conduisant à des prévisions plus précises et à de meilleurs résultats commerciaux. En automatisant les tâches analytiques de routine, elle permet aux équipes de se concentrer sur des initiatives stratégiques, améliorant ainsi la productivité et l'avantage concurrentiel. **Seller Details:** - **Vendeur:** [2501 AI](https://www.g2.com/fr/sellers/2501-ai) - **Emplacement du siège social:** N/A - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 employés sur LinkedIn®) ### 8. [4ParadigmSage](https://www.g2.com/fr/products/4paradigmsage/reviews) 4Paradigm est un leader mondial émergent dans le domaine de l'IA de niveau entreprise, y compris à la fois la plateforme et les applications. **Seller Details:** - **Vendeur:** [4Paradigm](https://www.g2.com/fr/sellers/4paradigm) - **Année de fondation:** 2014 - **Emplacement du siège social:** Beijing, CN - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/4paradigm/ (301 employés sur LinkedIn®) ### 9. [7Assets](https://www.g2.com/fr/products/7assets/reviews) 7Assets est une plateforme innovante de gestion de patrimoine numérique conçue pour simplifier et automatiser le suivi et l'organisation de vos actifs financiers. En consolidant diverses classes d'actifs — y compris les dépenses quotidiennes, les investissements, l'immobilier, les cryptomonnaies et les objets de collection — dans une interface conviviale unique, 7Assets offre une vue d'ensemble complète de votre santé financière. En s'appuyant sur l'intelligence artificielle, la plateforme propose des informations en temps réel et des recommandations personnalisées, permettant une prise de décision éclairée et une gestion financière efficace. Caractéristiques clés et fonctionnalités : - Intégration complète des actifs : Connectez et gérez divers types d'actifs tels que les actions, l'immobilier, les cryptomonnaies, les métaux précieux et les investissements alternatifs comme l'art et les objets de collection, le tout sur une seule plateforme. - Traitement automatisé des données : Utilisez des outils basés sur l'IA pour capturer, catégoriser et analyser automatiquement les transactions financières, réduisant ainsi les saisies manuelles et minimisant les erreurs. - Tableaux de bord en temps réel : Accédez à des tableaux de bord intuitifs qui fournissent des visualisations à jour de votre situation financière, y compris des analyses de flux de trésorerie et des évaluations de la valeur nette. - Gestion sécurisée des données : Profitez de technologies de cryptage avancées et d'audits de sécurité réguliers pour garantir la protection et la confidentialité de vos informations financières. - Interface conviviale : Naviguez à travers un design épuré et intuitif qui simplifie les données financières complexes, rendant la gestion de patrimoine accessible aux utilisateurs de tous niveaux d'expérience. Valeur principale et solutions fournies : 7Assets répond aux défis courants de l'information financière fragmentée et du suivi manuel chronophage en offrant une solution centralisée et automatisée. Il permet aux utilisateurs d'obtenir une vue d'ensemble de leur paysage financier, d'identifier des opportunités de croissance et de prendre des décisions basées sur les données en toute confiance. En rationalisant les processus de gestion des actifs et en fournissant des informations exploitables, 7Assets aide les utilisateurs à gagner du temps, à réduire les charges administratives et à atteindre une plus grande clarté et contrôle financiers. **Seller Details:** - **Vendeur:** [7Assets](https://www.g2.com/fr/sellers/7assets) - **Année de fondation:** 2021 - **Emplacement du siège social:** Mannheim, DE - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/7assets (5 employés sur LinkedIn®) ### 10. [Abeja](https://www.g2.com/fr/products/abeja/reviews) diverses solutions telles que la classification des produits, l'efficacité du support de maintenance, l'analyse du comportement des travailleurs compétents, et plus encore. **Seller Details:** - **Vendeur:** [Abeja](https://www.g2.com/fr/sellers/abeja) - **Année de fondation:** 2012 - **Emplacement du siège social:** Minato-ku, JP - **Twitter:** @ABEJA_Inc (3,059 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/abeja-inc./ (106 employés sur LinkedIn®) ### 11. [Above Data](https://www.g2.com/fr/products/above-data/reviews) Above Data provides AI-ready data solutions that address the core challenges of transforming chaotic consumer data into useable metadata. Our platform leverages LLMs and proprietary algorithms to transform fragmented attributes and metadata describing consumer actions into applicable knowledge. We offer comprehensive data transformation and interoperability services, ensuring accuracy, compliance, and scalability. Unlike generalized AI platforms, Above Data brings deep domain expertise in consumer data, understanding the nuances of various industries, including AdTech/MarTech, Retail, CPG, and Finance. This expertise, combined with robust training data, enables us to deliver tailored solutions that address specific business needs. Our solutions seamlessly integrate with existing data infrastructure, including platforms like Snowflake, Databricks, and LiveRamp. By acting as the "connective tissue" for data, Above Data empowers businesses to unlock the full potential of AI, driving revenue growth, improving customer experiences, and gaining a competitive edge. **Seller Details:** - **Vendeur:** [Above Data](https://www.g2.com/fr/sellers/above-data) - **Année de fondation:** 2020 - **Emplacement du siège social:** San Francisco, US - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/above-data (15 employés sur LinkedIn®) ### 12. [Ac](https://www.g2.com/fr/products/ac/reviews) Ac est un outil logiciel conçu pour améliorer l'efficacité et la précision des tâches computationnelles dans divers domaines scientifiques et d'ingénierie. Il offre une plateforme robuste pour automatiser des calculs complexes, l'analyse de données et les processus de modélisation, réduisant ainsi l'effort manuel et minimisant les erreurs. L'interface intuitive et les algorithmes puissants d'Ac permettent aux utilisateurs de gérer de grands ensembles de données et d'effectuer des simulations complexes avec facilité. Caractéristiques clés et fonctionnalités : - Calcul automatisé : Rationalise les calculs complexes, économisant du temps et réduisant les erreurs humaines. - Outils d'analyse de données : Fournit des outils avancés pour analyser et visualiser de grands ensembles de données. - Capacités de modélisation : Soutient la création et la simulation de modèles détaillés pour diverses applications. - Interface conviviale : Offre un design intuitif qui simplifie la navigation et l'utilisation. - Évolutivité : Gère des tâches allant des calculs à petite échelle aux simulations à grande échelle. Valeur principale et solutions pour les utilisateurs : Ac répond au besoin d'outils computationnels efficaces et précis dans les domaines scientifiques et d'ingénierie. En automatisant des processus complexes et en fournissant des capacités d'analyse avancées, il permet aux chercheurs et aux professionnels de se concentrer sur l'innovation et la résolution de problèmes plutôt que sur des calculs manuels. Cela conduit à une productivité accrue, des résultats plus fiables et la capacité de s'attaquer à des projets plus complexes avec confiance. **Seller Details:** - **Vendeur:** [MAGNeT by Meta](https://www.g2.com/fr/sellers/magnet-by-meta) - **Emplacement du siège social:** N/A - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 employés sur LinkedIn®) ### 13. [Actify Data Labs](https://www.g2.com/fr/products/actify-data-labs/reviews) Actify Data Labs est une entreprise d'IA (Intelligence Augmentée) qui offre un impact commercial rapide en utilisant les capacités de la science des données et de l'ingénierie des données. Pour que les humains bénéficient de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle, il est extrêmement important que les solutions abordent les nuances de la manière dont les humains les utiliseront dans la vie réelle des affaires. De nombreuses initiatives d'apprentissage automatique et de big data échouent parce que ces nuances ne sont pas correctement prises en compte lors du développement des solutions. L'intelligence augmentée rend l'apprentissage automatique utile et accessible à tous en le rendant plus humain. **Seller Details:** - **Vendeur:** [Actify Data Labs](https://www.g2.com/fr/sellers/actify-data-labs) - **Emplacement du siège social:** N/A - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 employés sur LinkedIn®) ### 14. [Ada by BoostKPI](https://www.g2.com/fr/products/ada-by-boostkpi/reviews) Ada par BoostKPI est un analyste de données alimenté par l'IA conçu pour transformer la manière dont les organisations interprètent et utilisent leurs données. En permettant aux utilisateurs d'interagir avec des ensembles de données complexes via des requêtes en langage naturel, Ada démocratise l'analyse des données, la rendant accessible aux utilisateurs techniques et non techniques. Cet outil automatise les tâches de données complexes, fournissant des insights plus profonds rapidement et de manière rentable, améliorant ainsi les processus de prise de décision et stimulant la croissance des entreprises. Caractéristiques clés et fonctionnalités : - Interaction en langage naturel : Les utilisateurs peuvent poser des questions en langage simple, et Ada comprend le contexte pour fournir des réponses précises et pertinentes. - Espaces de travail intelligents : Créez des environnements de données personnalisés avec des tables, vues et requêtes adaptées pour répondre aux besoins spécifiques des utilisateurs, facilitant une expérience d'analyse personnalisée. - Analyse automatisée des causes profondes : Ada examine de manière autonome les données pour identifier les facteurs sous-jacents affectant les indicateurs clés de performance (KPI), permettant aux utilisateurs de comprendre les moteurs des changements de données. - Alertes granulaires : Le système fournit des notifications précises sur les changements significatifs de métriques, assurant une prise de conscience en temps opportun des développements critiques de l'entreprise. - Intégration transparente des données : Ada s'intègre facilement avec les principaux entrepôts de données cloud comme Google BigQuery, Amazon RedShift, Snowflake et Databricks, ainsi que les bases de données SQL telles que Postgres, MySQL et ClickHouse, sans duplication de données, tout en maintenant des normes strictes de gouvernance et de confidentialité. Valeur principale et problème résolu : Ada répond au défi de l'analyse de données complexe en fournissant une solution intuitive et pilotée par l'IA qui simplifie le processus. Elle permet aux organisations de découvrir des motifs cachés et des causes profondes au sein de vastes ensembles de données sans avoir besoin d'une expertise technique approfondie. En automatisant les tâches analytiques de routine, Ada réduit la dépendance aux analystes humains, offrant une alternative rentable qui fonctionne en continu. Cela conduit à une prise de décision plus rapide et mieux informée, à une efficacité opérationnelle accrue et à un avantage concurrentiel sur le marché. **Seller Details:** - **Vendeur:** [BoostKPI](https://www.g2.com/fr/sellers/boostkpi) - **Emplacement du siège social:** San Francisco, US - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/boostkpi/ (1 employés sur LinkedIn®) ### 15. [Adamatics](https://www.g2.com/fr/products/adamatics/reviews) Adamatics est une plateforme collaborative de science des données et d'IA conçue pour unifier les sources de données, les outils et les équipes au sein d'une organisation. Elle répond aux défis des données cloisonnées et des outils fragmentés en fournissant un environnement unique pour que les analystes, les data scientists, les ingénieurs et les utilisateurs métiers puissent collaborer efficacement. La plateforme permet une expérimentation et un déploiement rapides, permettant aux équipes de passer rapidement du prototype à la production tout en maintenant le contrôle sur l'accès aux données et la gouvernance. Adamatics vise à améliorer les efforts analytiques et à générer de réels résultats commerciaux grâce à une collaboration et une intégration améliorées. **Seller Details:** - **Vendeur:** [Adamatics](https://www.g2.com/fr/sellers/adamatics) - **Année de fondation:** 2018 - **Emplacement du siège social:** København Ø, DK - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/adamatics/ (13 employés sur LinkedIn®) ### 16. [Adswize](https://www.g2.com/fr/products/adswize/reviews) Adswize is an AI-powered assistant designed to optimize Meta Ads campaigns by automating daily performance analysis and providing actionable recommendations. By connecting directly to your Meta Ads account, Adswize identifies underperforming ads, suggests budget adjustments, and recommends creative updates, enabling advertisers to make informed decisions swiftly. This automation reduces the time spent on manual analysis and enhances campaign efficiency. Key Features: - Daily AI Optimization Recommendations: Receive prioritized, actionable steps each morning to improve campaign performance. - Clear, Action-Centric Dashboard: Access a streamlined dashboard highlighting critical performance metrics for quick assessment. - Deep AI Insights: Gain in-depth analysis of individual ads and performance trends, with explanations for changes and strategic suggestions. - Conversational AI Assistant: Ask natural language questions about your campaigns and receive immediate, data-backed responses. Adswize addresses the challenges of manual ad management by automating complex tasks, reducing human bias, and enabling scalability. It transforms raw data into clear, prioritized actions, allowing advertisers to optimize campaigns efficiently and confidently. **Seller Details:** - **Vendeur:** [Adswize](https://www.g2.com/fr/sellers/adswize) - **Année de fondation:** 2025 - **Emplacement du siège social:** N/A - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/adswize/ (13 employés sur LinkedIn®) ### 17. [Agrovech](https://www.g2.com/fr/products/agrovech/reviews) Agrovech est une plateforme technologique agricole innovante qui intègre l'intelligence artificielle (IA), l'imagerie satellite et la technologie des drones pour fournir aux agriculteurs des informations en temps réel et des systèmes d'aide à la décision. En exploitant des algorithmes avancés d'IA et des images haute résolution, Agrovech permet une surveillance précise de la santé des cultures, une détection précoce des maladies et une gestion efficace des ressources, améliorant ainsi la productivité et promouvant des pratiques agricoles durables. Caractéristiques clés et fonctionnalités : - Analyse alimentée par l'IA : Utilise l'apprentissage automatique pour analyser de vastes ensembles de données, améliorant continuellement ses capacités prédictives pour la détection des maladies et les impacts du changement climatique. - Imagerie satellite et drone : Capture des images détaillées de grandes zones agricoles, fournissant des données complètes sur les conditions du sol, la santé des plantes et les facteurs environnementaux sans besoin de visites sur site. - Systèmes d'aide à la décision : Offre des informations exploitables à travers des rapports générés par l'IA, aidant les agriculteurs à prendre des décisions éclairées concernant l'irrigation, la fertilisation et la lutte antiparasitaire. - Interface conviviale : Conçue avec une plateforme intuitive qui s'intègre parfaitement aux systèmes de gestion agricole existants, assurant une adoption facile et une perturbation minimale des opérations. Valeur principale et solutions fournies : Agrovech répond aux défis de l'agriculture moderne en fournissant une solution complète qui améliore les rendements des cultures, réduit les coûts opérationnels et minimise les impacts écologiques. En offrant des informations précises et basées sur les données, il permet aux agriculteurs d'optimiser l'utilisation des ressources, de détecter et de résoudre les problèmes de santé des cultures de manière proactive, et de mettre en œuvre des pratiques agricoles durables. Cela conduit à une rentabilité accrue, une meilleure gestion environnementale et un secteur agricole plus résilient. **Seller Details:** - **Vendeur:** [Agrovech](https://www.g2.com/fr/sellers/agrovech) - **Année de fondation:** 2022 - **Emplacement du siège social:** Serdivan, TR - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/agrovech (7 employés sur LinkedIn®) ### 18. [Ahdus Technology](https://www.g2.com/fr/products/ahdus-technology/reviews) Nous sommes une équipe de développeurs de logiciels, d'ingénieurs en données, de data scientists, d'ingénieurs DevOps et de développeurs mobiles avec un ensemble de compétences diversifiées et une expérience dans plusieurs secteurs industriels. Nous avons développé plus de 10 solutions logicielles d'entreprise pour des clients des secteurs de l'agriculture, du commerce de détail, des services financiers et de l'automobile. Par conséquent, comprendre des exigences complexes, décomposer les fonctionnalités de projet étendues en épopées et en petites histoires d'utilisateurs, et livrer un MVP en cycle de sprint de deux semaines fait partie de notre routine de travail régulière. Nos équipes de développement essaient d'adopter les compréhensions agiles et scrum. Un axe clé de notre équipe de direction est de permettre une culture organisationnelle diversifiée, un développement de produits de qualité, et d'apporter l'innovation et la gestion du changement pour numériser le parcours client. **Seller Details:** - **Vendeur:** [Ahdus Technology](https://www.g2.com/fr/sellers/ahdus-technology) - **Année de fondation:** 2021 - **Emplacement du siège social:** Heilbronn, DE - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/46402609 (43 employés sur LinkedIn®) ### 19. [AI Depot](https://www.g2.com/fr/products/ai-depot-ai-depot/reviews) AI Depot est une plateforme complète conçue pour rationaliser le développement et le déploiement de solutions d'intelligence artificielle. Elle offre une suite d'outils et de ressources qui s'adressent aussi bien aux praticiens novices qu'expérimentés de l'IA, leur permettant de construire, tester et mettre en œuvre des modèles d'IA de manière efficace. En fournissant un environnement intégré, AI Depot simplifie les complexités associées au développement de l'IA, permettant aux utilisateurs de se concentrer sur l'innovation et la résolution de problèmes. Caractéristiques clés et fonctionnalités : - Modèles préconstruits : Accédez à une bibliothèque de modèles d'IA prêts à l'emploi pour diverses applications, réduisant ainsi le temps de développement. - Entraînement de modèles personnalisés : Entraînez et affinez des modèles en utilisant vos propres jeux de données pour répondre à des exigences spécifiques. - Infrastructure évolutive : Déployez des modèles sur une infrastructure cloud évolutive qui s'adapte à vos besoins computationnels. - Outils collaboratifs : Utilisez des fonctionnalités qui soutiennent la collaboration en équipe, y compris le contrôle de version et la gestion de projet. - Documentation complète : Bénéficiez de guides et tutoriels exhaustifs qui assistent à chaque étape du développement de l'IA. Valeur principale et solutions pour les utilisateurs : AI Depot répond aux défis du développement de l'IA en offrant une plateforme tout-en-un qui combine des outils essentiels, des ressources et une infrastructure. Elle élimine le besoin pour les utilisateurs de gérer plusieurs systèmes disparates, réduisant ainsi la complexité et accélérant le processus de développement. En fournissant des solutions évolutives et des fonctionnalités collaboratives, AI Depot permet aux organisations d'innover rapidement et de déployer des applications d'IA qui génèrent de la valeur commerciale. **Seller Details:** - **Vendeur:** [AI Depot](https://www.g2.com/fr/sellers/ai-depot-fa31f76b-1696-4ce5-942d-eb297c7e4156) - **Emplacement du siège social:** N/A - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 employés sur LinkedIn®) ### 20. [AIGEN Sciences](https://www.g2.com/fr/products/aigen-sciences/reviews) AIGEN Sciences propose une plateforme avancée de découverte de médicaments pilotée par l'IA, conçue pour révolutionner l'industrie pharmaceutique en accélérant le développement de médicaments à haute puissance avec des effets hors cible et une toxicité minimaux. En intégrant une intelligence artificielle de pointe avec une expertise scientifique approfondie, AIGEN vise à transformer les processus traditionnels de découverte de médicaments, coûteux et peu efficaces, en méthodologies rapides et efficaces, améliorant ainsi les taux de succès dans les phases cliniques. Caractéristiques clés et fonctionnalités : - AIGEN ChemTailor : Ce composant utilise un réseau neuronal qui combine des modèles de langage avancés avec une analyse structurelle approfondie pour identifier rapidement des candidats médicaments viables à partir de vastes espaces chimiques. Il emploie trois modèles principaux : - Synthon Screening : Décompose les molécules en unités constructibles pour explorer l'espace synthétique. - Modèle de diffusion : Prédit les transformations moléculaires avec une précision atomique. - Modèle Transformer : Capture le contexte moléculaire avec des mécanismes d'attention profonde. - Agent LLMs : Modèles de langage biomédicaux spécialisés, formés sur une vaste littérature scientifique, des données omiques et des bases de données de médicaments. Ces modèles facilitent le traitement en temps réel, la synthèse de la littérature, la génération d'hypothèses, l'analyse de données multi-omiques, les recherches de brevets et de liberté d'exploitation, le docking moléculaire et la simulation, ainsi que la prédiction ADMET (Absorption, Distribution, Métabolisme, Excrétion et Toxicité). Valeur principale et solutions : AIGEN Sciences répond aux inefficacités de la découverte traditionnelle de médicaments en réduisant considérablement le temps et les ressources nécessaires pour identifier les composés principaux. Leur plateforme IA peut concevoir et classer des milliers de molécules en quelques secondes, compressant les délais de plus de 70 %. Cette approche rapide et efficace permet la découverte de médicaments à haute puissance qui induisent l'activité cellulaire souhaitée avec des effets hors cible et une toxicité minimaux, conduisant finalement à des taux de succès plus élevés dans les phases cliniques. En harmonisant l'intuition humaine avec l'intelligence artificielle, AIGEN permet aux chercheurs de collaborer avec des agents intelligents, amplifiant la prise de décision, éliminant les inefficacités et fournissant de meilleurs médicaments plus rapidement. **Seller Details:** - **Vendeur:** [AIGEN Sciences](https://www.g2.com/fr/sellers/aigen-sciences) - **Année de fondation:** 2021 - **Emplacement du siège social:** 서울시, KR - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/aigensciences/ (14 employés sur LinkedIn®) ### 21. [AILYZE](https://www.g2.com/fr/products/ailyze/reviews) AILYZE est une plateforme d'analytique avancée conçue pour donner aux entreprises des informations basées sur les données, permettant une prise de décision éclairée et une planification stratégique. En intégrant des technologies de pointe, AILYZE offre une suite complète d'outils qui transforment les données brutes en intelligence exploitable. Caractéristiques clés et fonctionnalités : - Intégration de données : Connectez et consolidez sans effort les données de multiples sources, assurant une vue unifiée des opérations commerciales. - Analytique avancée : Utilisez des algorithmes sophistiqués et des modèles d'apprentissage automatique pour découvrir des motifs, des tendances et des corrélations au sein des ensembles de données. - Tableaux de bord personnalisables : Créez des tableaux de bord intuitifs et interactifs adaptés aux besoins spécifiques de l'entreprise, facilitant la surveillance et l'analyse en temps réel. - Modélisation prédictive : Exploitez l'analytique prédictive pour prévoir les tendances et résultats futurs, aidant à la prise de décision proactive. - Outils de collaboration : Améliorez la collaboration d'équipe en partageant des insights, des rapports et des tableaux de bord entre les départements. Valeur principale et solutions fournies : AILYZE répond au défi de la surcharge de données en fournissant une plateforme simplifiée qui simplifie l'analyse de données complexes. Elle permet aux organisations de prendre des décisions basées sur les données, d'optimiser les opérations et d'identifier de nouvelles opportunités de croissance. En offrant des insights en temps réel et des capacités prédictives, AILYZE permet aux entreprises de rester en avance sur les tendances du marché et de maintenir un avantage concurrentiel. **Seller Details:** - **Vendeur:** [AILYZE](https://www.g2.com/fr/sellers/ailyze) - **Emplacement du siège social:** Cambridge, US - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/ailyze/ (1 employés sur LinkedIn®) ### 22. [Aime](https://www.g2.com/fr/products/aime/reviews) AIME+ est une plateforme d'investissement avancée alimentée par l'IA, conçue pour simplifier et améliorer l'expérience de trading pour les investisseurs de tous niveaux. En intégrant l'analyse de données en temps réel, des insights personnalisés et une connectivité fluide avec les courtiers, AIME+ permet aux utilisateurs de prendre des décisions éclairées et d'optimiser leurs stratégies de trading. Caractéristiques clés et fonctionnalités : - Recherche : - Suite d'outils premium : Accédez à des idées de trading, des listes d'actions, des signaux et des analyses d'experts pour un trading plus intelligent. - Nouvelles et alertes 24/7 : Restez informé avec des nouvelles exploitables en continu et des alertes personnalisables. - Analyser : - Aime Copilot : Données et analyses en temps réel fournissant des insights intelligents sur le marché. - Signaux d'actions diversifiés : Outils de signal sur mesure répondant à divers styles de trading, du long terme au court terme. - Exécuter : - Intégration de courtiers : Tradez directement via des courtiers connectés comme Light Horse, Robinhood, Webull, et plus encore. - Évaluer : - Suivi de portefeuille IA : Évaluez la performance du portefeuille avec des insights pilotés par l'IA et comparez les résultats avec le marché et d'autres utilisateurs. Valeur principale et solutions pour les utilisateurs : AIME+ aborde les complexités du trading moderne en offrant une suite complète d'outils qui rationalisent les processus de recherche, d'analyse, d'exécution et d'évaluation. En tirant parti de la technologie IA, il fournit aux utilisateurs des insights opportuns, réduit la surcharge d'informations et facilite des décisions de trading plus confiantes et efficaces. Que vous soyez un investisseur novice ou un trader expérimenté, AIME+ sert de copilote fiable, vous guidant à travers les marchés financiers dynamiques. **Seller Details:** - **Vendeur:** [AInvest Fintech Inc.](https://www.g2.com/fr/sellers/ainvest-fintech-inc) - **Emplacement du siège social:** New York, US - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/showcase/ainvest-fintech-inc/ (1 employés sur LinkedIn®) ### 23. [Ai online course](https://www.g2.com/fr/products/ai-online-course/reviews) Le cours en ligne d'IA est une plateforme de premier plan dédiée à fournir une formation en ligne complète et un accès anticipé aux technologies émergentes de l'IA. Notre mission est d'équiper à la fois les nouveaux venus et les professionnels expérimentés avec des compétences pertinentes pour l'industrie grâce à des outils et des ressources d'apprentissage accessibles. Nous offrons une large gamme de projets d'IA, de tutoriels et de quiz conçus pour améliorer la compréhension et la maîtrise de l'intelligence artificielle. Notre plateforme propose également des options de test exclusives pour aider les utilisateurs à évaluer leurs connaissances en IA, garantissant une valeur inégalée à chaque phase du développement du capital humain. Caractéristiques clés et fonctionnalités : - Projets d'IA : Engagez-vous dans des projets pratiques couvrant des sujets tels que la prédiction de défaut de carte de crédit, les systèmes de recommandation de livres, la détection de maladies des cultures, la recherche sémantique et la détection de pose humaine en temps réel. - Tutoriels d'IA : Accédez à des tutoriels en apprentissage profond, ingénierie ChatGPT, vision par ordinateur, voitures autonomes et apprentissage automatique pour construire une base solide en IA. - Bases de l'IA : Apprenez les concepts fondamentaux tels que les réseaux de neurones artificiels, l'apprentissage automatique, l'apprentissage profond, l'apprentissage par renforcement et la vision par ordinateur. - Quiz d'IA : Testez vos connaissances avec des quiz en vision par ordinateur, traitement du langage naturel, apprentissage profond, TensorFlow et IA générative. Valeur principale et solutions pour les utilisateurs : Le cours en ligne d'IA répond à la demande croissante d'expertise en IA en offrant des matériaux d'apprentissage structurés et faciles à comprendre qui s'adressent à la fois aux débutants et aux personnes expérimentées. En fournissant des projets pratiques, des tutoriels approfondis et des quiz d'évaluation, la plateforme garantit que les utilisateurs peuvent acquérir et valider efficacement leurs compétences en IA. Cette approche complète permet aux apprenants d'atteindre leurs aspirations professionnelles et de rester compétitifs dans l'industrie technologique en évolution. **Seller Details:** - **Vendeur:** [Aionlinecourse.com](https://www.g2.com/fr/sellers/aionlinecourse-com) - **Emplacement du siège social:** Sunnyvale, US - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/aionlinecourse (1 employés sur LinkedIn®) ### 24. [Airith](https://www.g2.com/fr/products/airith/reviews) Airith est une entreprise de technologie d'investissement qui exploite des technologies de trading quantitatives propriétaires basées sur les données pour exécuter des stratégies complexes de couverture long/court avec rapidité et précision. Fondée le 1er août 2024 et ayant son siège à Singapour, Airith offre des services à des entités d'investissement regroupées, visant à améliorer leurs capacités de trading grâce à des algorithmes avancés et à l'intelligence artificielle. Caractéristiques clés et fonctionnalités : - Technologies de trading quantitatif : Utilise des algorithmes propriétaires pour analyser les données de marché et exécuter les transactions efficacement. - Stratégies de couverture long/court : Emploie des stratégies qui impliquent de prendre à la fois des positions longues et courtes pour gérer le risque et optimiser les rendements. - Prise de décision basée sur les données : S'appuie sur une analyse de données complète pour informer les décisions de trading, assurant précision et adaptabilité dans diverses conditions de marché. Valeur principale et solutions pour les utilisateurs : Airith fournit aux professionnels de l'investissement une plateforme sophistiquée qui améliore l'efficacité et l'efficacité du trading. En intégrant des méthodes quantitatives avancées et l'IA, elle répond au besoin de prise de décision rapide et informée dans les marchés financiers dynamiques, visant finalement à améliorer la performance des portefeuilles et la gestion des risques pour ses utilisateurs. **Seller Details:** - **Vendeur:** [Airith](https://www.g2.com/fr/sellers/airith) - **Année de fondation:** 2024 - **Emplacement du siège social:** Singapore, SG - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/airith/ (1 employés sur LinkedIn®) ### 25. [Aisight](https://www.g2.com/fr/products/aisight/reviews) AiSight est une plateforme complète de recherche de marché et d'analyse qui exploite des technologies avancées d'intelligence artificielle et d'apprentissage automatique pour fournir des informations en temps réel sur les dynamiques du marché. En intégrant des données de ventes, de marketing, de commerce et de tarification, AiSight permet aux entreprises d'identifier des opportunités de croissance et de prendre des décisions basées sur les données. Caractéristiques clés et fonctionnalités : - BigAnalyzer : Une plateforme d'apprentissage automatique de big data capable d'analyser des millions de points de données et de modèles en parallèle, fournissant des informations exploitables à partir de grands ensembles de données en temps réel. - AutoEngage : Utilise IVR, SMS et WhatsApp-for-Business pour engager les clients, transformer les premiers utilisateurs en défenseurs et recueillir des retours clients en temps opportun. - FieldForce : Une plateforme d'enquête en libre-service basée sur le cloud avec des applications pour smartphones pour la collecte de données sur le terrain, soutenant à la fois les équipes internes et les enquêteurs externalisés. - SatView : Génère des cartes détaillées de la population et des classes socio-économiques à une granularité de 100 mètres carrés dans le monde entier, améliorant le ciblage des enquêtes et des campagnes de médias numériques. - SampleOnline : Une plateforme en ligne pour la conception d'échantillons, la collecte de données et l'analyse, permettant un ciblage précis basé sur la démographie et la classe socio-économique grâce à des intégrations avec les principales plateformes numériques. - HyperAds : Une plateforme de publicité numérique basée sur le cloud offrant un hyper-ciblage des annonces basé sur la localisation sur des plateformes comme Google, YouTube, Facebook, Instagram, WhatsApp et Twitter. Valeur principale et solutions fournies : AiSight répond aux défis de la recherche de marché traditionnelle en offrant une suite d'outils qui fournissent des informations précises et en temps réel sur la part de marché, le comportement des consommateurs et la performance de la distribution. En combinant diverses sources de données et en utilisant des analyses avancées, AiSight aide les entreprises à : - Identifier les segments de marché sous-desservis et optimiser les stratégies de distribution. - Améliorer l'engagement client grâce à des canaux de communication ciblés. - Améliorer l'efficacité et la précision de la collecte de données sur le terrain. - Développer des campagnes publicitaires numériques précises avec une portée hyper-ciblée. Dans l'ensemble, AiSight permet aux organisations de prendre des décisions éclairées, d'optimiser les opérations et de stimuler la croissance des revenus en fournissant une vue d'ensemble des dynamiques du marché et des informations sur les consommateurs. **Seller Details:** - **Vendeur:** [Aisight](https://www.g2.com/fr/sellers/aisight) - **Emplacement du siège social:** Boston, US - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/surveyauto1 (60 employés sur LinkedIn®) ## 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.