# Meilleur Logiciel d'infrastructure d'IA générative pour Moyennes Entreprises

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

   Les produits classés dans la catégorie globale Infrastructure d'IA générative sont similaires à bien des égards et aident les entreprises de toutes tailles à résoudre leurs problèmes commerciaux. Cependant, les fonctionnalités, les tarifs, la configuration et l'installation des entreprises de taille moyenne diffèrent de celles des autres tailles d'entreprises, c'est pourquoi nous aidons les acheteurs à trouver le bon produit pour les entreprises de taille moyenne Infrastructure d'IA générative afin de répondre à leurs besoins. Comparez les évaluations de produits basées sur les avis des utilisateurs d'entreprise ou contactez l'un des conseillers d'achat de G2 pour trouver les bonnes solutions dans la catégorie entreprises de taille moyenne Infrastructure d'IA générative.

En plus de répondre aux critères d'inclusion dans la catégorie Logiciel d'infrastructure d'IA générative, pour être inclus dans la catégorie entreprises de taille moyenne Logiciel d'infrastructure d'IA générative, un produit doit avoir au moins 10 avis laissés par un évaluateur d'une entreprise de taille moyenne.




  
## How Many Logiciel d'infrastructure d'IA générative Products Does G2 Track?
**Total Products under this Category:** 396

### Category Stats (May 2026)
- **Average Rating**: 4.52/5 (↑0.01 vs Apr 2026)
- **New Reviews This Quarter**: 75
- **Buyer Segments**: Petite entreprise 49% │ Marché intermédiaire 31% │ Entreprise 20%
- **Top Trending Product**: SUSE AI (+0.076)
*Last updated: May 18, 2026*

  
## How Does G2 Rank Logiciel d'infrastructure d'IA générative Products?

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

- 30 Analystes et experts en données
- 6,900+ Avis authentiques
- 396+ 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.

  
  
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### Progress Agentic RAG

Progress Agentic RAG est une solution SaaS spécialement conçue permettant aux entreprises d'indexer automatiquement des documents, fichiers, vidéos et audios avec un pipeline modulaire de génération augmentée par la récupération (RAG) de bout en bout qui transforme les données non structurées en réponses vérifiables et contextuelles, favorisant des initiatives d'IA plus réussies. En intégrant la récupération, la validation et l'automatisation dans les flux de travail existants, elle transforme l'IA générative d'une expérience autonome en un système intégré et fiable pour une productivité réelle et un retour sur investissement. Pipeline RAG Modulaire - Permet des déploiements d'IA rapides et flexibles sans surcharge d'ingénierie - Conception entièrement intégrée sans code ou à faible code - Capacités d'ingestion, de récupération et de génération Stratégies de Récupération Avancées Plus de 30 stratégies de récupération fournissent des réponses précises et riches en contexte avec des sources traçables, y compris : - Recherche sémantique - Correspondance exacte - Paragraphe voisin - Sauts de graphe de connaissances Découpage Sémantique & Segmentation Intelligente - Améliore la qualité des réponses en préservant le sens et en réduisant le bruit - Divise le contenu en unités sémantiquement cohérentes (par exemple, paragraphes, phrases, segments vidéo) pour maintenir l'intégrité du contexte et améliorer la précision de la récupération Traçabilité des Sources & Citations - Renforce la confiance dans les réponses de l'IA et soutient la conformité en montrant d'où proviennent les réponses - Les métadonnées incluses et la citation directe permettent aux utilisateurs de vérifier l'origine des réponses et de répondre aux exigences d'audit Architecture Indépendante des Modèles de Langage - Offre flexibilité et contrôle des coûts à travers les modèles d'IA - Pas besoin de réentraîner ou de réindexer pour chaque modèle - Choisissez les modèles en fonction de la performance, de la confidentialité ou du budget



[Visiter le site web](https://www.g2.com/fr/external_clickthroughs/record?secure%5Bad_program%5D=ppc&secure%5Bad_slot%5D=category_product_list&secure%5Bcategory_id%5D=1006880&secure%5Bdisplayable_resource_id%5D=1006880&secure%5Bdisplayable_resource_type%5D=Category&secure%5Bmedium%5D=sponsored&secure%5Bplacement_reason%5D=page_category&secure%5Bplacement_resource_ids%5D%5B%5D=1006880&secure%5Bprioritized%5D=false&secure%5Bproduct_id%5D=1616704&secure%5Bresource_id%5D=1006880&secure%5Bresource_type%5D=Category&secure%5Bsource_type%5D=category_page&secure%5Bsource_url%5D=https%3A%2F%2Fwww.g2.com%2Ffr%2Fcategories%2Fgenerative-ai-infrastructure%2Fmid-market&secure%5Btoken%5D=effbfc7909c970774098f7060c7264e38c888f3896bd2592aff71d83c5d7c298&secure%5Burl%5D=https%3A%2F%2Fwww.progress.com%2Fagentic-rag%2Fuse-cases%2Fgenerative-search&secure%5Burl_type%5D=custom_url)

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  ## What Are the Top-Rated Logiciel d'infrastructure d'IA générative Products in 2026?
### 1. [Databricks](https://www.g2.com/fr/products/databricks/reviews)
  Databricks est une plateforme unifiée de données et d'IA qui aide les organisations à construire, gouverner et faire évoluer des pipelines de données, des analyses, des applications d'apprentissage automatique, d'IA et des agents. Plus de 20 000 organisations dans le monde — y compris adidas, AT&T, Bayer, Block, Mastercard, Rivian, Unilever, et 70 % du Fortune 500 — comptent sur Databricks pour travailler avec des données d'entreprise et de l'IA à grande échelle. Basée à San Francisco avec plus de 30 bureaux dans le monde, Databricks offre une plateforme unifiée qui inclut Agent Bricks, Lakeflow, Lakehouse, Lakebase, Genie et Unity Catalog. Fondée en 2013 par les créateurs originaux d'Apache Spark™, Delta Lake, MLflow et Unity Catalog, Databricks est construite sur une architecture de lakehouse ouverte qui réunit données, analyses et IA. La plateforme est utilisée par des ingénieurs de données, des scientifiques de données, des analystes, des développeurs, des équipes d'apprentissage automatique, des équipes d'IA et des utilisateurs professionnels pour collaborer tout au long du cycle de vie des données et de l'IA. Les principales capacités de Databricks incluent : - Ingénierie des données : Construire, automatiser et gérer des pipelines de données batch, en streaming et en temps réel fiables. - Analytique et intelligence d'affaires : Exécuter des analyses SQL, créer des tableaux de bord et permettre aux équipes commerciales d'explorer les données. - Gouvernance des données : Découvrir, sécuriser et gérer les actifs de données et d'IA à travers les équipes, les clouds et les charges de travail. - Apprentissage automatique et IA : Développer des modèles, construire des applications d'IA générative et créer des agents d'IA de qualité production. - Applications de données : Construire et déployer des applications basées sur les données en utilisant des données d'entreprise gouvernées. Disponible sur AWS, Azure et Google Cloud, Databricks aide les organisations à travailler à travers les clouds, à réduire les silos de données et à simplifier la collaboration entre les équipes et les outils. Les clients utilisent Databricks pour des cas d'utilisation tels que la personnalisation client, la détection de fraude, la maintenance prédictive, l'analyse en temps réel, la cybersécurité, la recherche en santé, la gestion des risques financiers, l'optimisation de la chaîne d'approvisionnement et la prise de décision alimentée par l'IA. Databricks est utilisé dans des industries telles que les services financiers, la santé et les sciences de la vie, le commerce de détail, la fabrication, l'énergie et le secteur public. Les organisations utilisent la plateforme pour moderniser l'infrastructure de données, accélérer l'adoption de l'IA et transformer les données d'entreprise en valeur commerciale.


  **Average Rating:** 4.6/5.0
  **Total Reviews:** 759

**Who Is the Company Behind Databricks?**

- **Vendeur:** [Databricks Inc.](https://www.g2.com/fr/sellers/databricks-inc)
- **Site Web de l'entreprise:** https://databricks.com
- **Année de fondation:** 2013
- **Emplacement du siège social:** San Francisco, CA
- **Twitter:** @databricks (90,749 abonnés Twitter)
- **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/3477522/ (14,779 employés sur LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Who Uses This:** Ingénieur de données, Ingénieur de données senior
  - **Top Industries:** Technologie de l'information et services, Services financiers
  - **Company Size:** 44% Entreprise, 41% Marché intermédiaire


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

**Pros:**

- Caractéristiques (192 reviews)
- Facilité d'utilisation (155 reviews)
- Intégrations (141 reviews)
- Collaboration (114 reviews)
- Analytique (113 reviews)

**Cons:**

- Courbe d'apprentissage (78 reviews)
- Cher (71 reviews)
- Courbe d'apprentissage abrupte (64 reviews)
- Complexité (45 reviews)
- Configuration complexe (35 reviews)

### 2. [AWS Bedrock](https://www.g2.com/fr/products/aws-bedrock/reviews)
  Amazon Bedrock est un service entièrement géré qui permet aux organisations de créer et de développer des applications d'IA générative en utilisant des modèles de base (FMs) provenant des principales entreprises d'IA et d'Amazon. Il fournit une API unifiée pour accéder à une sélection diversifiée de FMs performants, permettant aux utilisateurs d'expérimenter, de personnaliser et de déployer des solutions d'IA sans gérer l'infrastructure. Avec Amazon Bedrock, les entreprises peuvent créer des expériences personnalisées, automatiser des flux de travail et obtenir des informations exploitables, tout en maintenant des normes de sécurité, de confidentialité et de conformité. Caractéristiques clés et fonctionnalités : - Choix de modèle : Accédez à une large gamme de FMs provenant des principaux fournisseurs d'IA, permettant de sélectionner le modèle le plus adapté pour des cas d'utilisation spécifiques. - Développement d'agents : Utilisez Amazon Bedrock AgentCore pour créer, déployer et exploiter des agents d'IA en toute sécurité à grande échelle, facilitant l'automatisation de tâches complexes. - Personnalisation : Adaptez les modèles avec des données propriétaires en utilisant des outils tels que les bases de connaissances, l'automatisation des données, l'ingénierie des invites et le réglage fin pour améliorer la pertinence et la précision. - Sécurité et garde-fous : Mettez en œuvre des mesures de protection avec Bedrock Guardrails pour filtrer le contenu nuisible et garantir une utilisation responsable de l'IA, soutenant la conformité aux normes de l'industrie. - Optimisation des coûts : Optimisez les performances et les dépenses grâce à des fonctionnalités telles que la distillation de modèles et le routage intelligent des invites, équilibrant coût, latence et précision. Valeur principale et solutions fournies : Amazon Bedrock permet aux organisations de développer et de déployer rapidement des applications d'IA générative sans les complexités de la gestion de l'infrastructure. En offrant une sélection diversifiée de modèles de base et des outils de personnalisation complets, il permet aux entreprises de créer des solutions d'IA adaptées à leurs besoins uniques. Les mesures de sécurité robustes de la plateforme et le soutien à la conformité garantissent que les applications sont construites de manière responsable, répondant aux préoccupations concernant la confidentialité des données et l'utilisation éthique de l'IA. En fin de compte, Amazon Bedrock facilite l'innovation, améliore l'efficacité opérationnelle et génère un impact commercial réel grâce à une intégration d'IA évolutive et sécurisée.


  **Average Rating:** 4.3/5.0
  **Total Reviews:** 66

**Who Is the Company Behind AWS Bedrock?**

- **Vendeur:** [Amazon Web Services (AWS)](https://www.g2.com/fr/sellers/amazon-web-services-aws-3e93cc28-2e9b-4961-b258-c6ce0feec7dd)
- **Année de fondation:** 2006
- **Emplacement du siège social:** Seattle, WA
- **Twitter:** @awscloud (2,228,514 abonnés Twitter)
- **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/amazon-web-services/ (156,424 employés sur LinkedIn®)
- **Propriété:** NASDAQ: AMZN

**Who Uses This Product?**
  - **Who Uses This:** Ingénieur logiciel
  - **Top Industries:** Logiciels informatiques, Technologie de l'information et services
  - **Company Size:** 45% Entreprise, 34% Marché intermédiaire


#### What Are AWS Bedrock's Pros and Cons?

**Pros:**

- Facilité d'utilisation (17 reviews)
- Variété de modèles (14 reviews)
- Intégrations faciles (11 reviews)
- Caractéristiques (9 reviews)
- Intégrations (8 reviews)

**Cons:**

- Cher (22 reviews)
- Problèmes de complexité (9 reviews)
- Problèmes de modèle (7 reviews)
- Courbe d'apprentissage (6 reviews)
- Accès limité (5 reviews)

### 3. [Gemini Enterprise Agent Platform](https://www.g2.com/fr/products/gemini-enterprise-agent-platform/reviews)
  Construisez, déployez et mettez à l'échelle des modèles d'apprentissage automatique (ML) plus rapidement, avec des outils ML entièrement gérés pour tout cas d'utilisation. Grâce à Vertex AI Workbench, Vertex AI est intégré nativement avec BigQuery, Dataproc et Spark. Vous pouvez utiliser BigQuery ML pour créer et exécuter des modèles d'apprentissage automatique dans BigQuery en utilisant des requêtes SQL standard sur des outils de business intelligence et des feuilles de calcul existants, ou vous pouvez exporter des ensembles de données de BigQuery directement dans Vertex AI Workbench et exécuter vos modèles à partir de là. Utilisez Vertex Data Labeling pour générer des étiquettes très précises pour votre collecte de données.


  **Average Rating:** 4.3/5.0
  **Total Reviews:** 650

**Who Is the Company Behind Gemini Enterprise Agent Platform?**

- **Vendeur:** [Google](https://www.g2.com/fr/sellers/google)
- **Année de fondation:** 1998
- **Emplacement du siège social:** Mountain View, CA
- **Twitter:** @google (31,915,529 abonnés Twitter)
- **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1441/ (336,169 employés sur LinkedIn®)
- **Propriété:** NASDAQ:GOOG

**Who Uses This Product?**
  - **Who Uses This:** Ingénieur logiciel, Scientifique des données
  - **Top Industries:** Logiciels informatiques, Technologie de l'information et services
  - **Company Size:** 42% Petite entreprise, 30% Entreprise


#### What Are Gemini Enterprise Agent Platform's Pros and Cons?

**Pros:**

- Facilité d'utilisation (162 reviews)
- Variété de modèles (114 reviews)
- Caractéristiques (109 reviews)
- Apprentissage automatique (104 reviews)
- Intégrations faciles (84 reviews)

**Cons:**

- Cher (75 reviews)
- Courbe d'apprentissage (63 reviews)
- Complexité (62 reviews)
- Problèmes de complexité (58 reviews)
- Apprentissage difficile (47 reviews)

### 4. [Google Cloud AI Infrastructure](https://www.g2.com/fr/products/google-cloud-ai-infrastructure/reviews)
  L'infrastructure AI de Google Cloud offre une plateforme évolutive, performante et rentable, adaptée à des charges de travail AI diversifiées, englobant à la fois les tâches d'entraînement et d'inférence. En intégrant des accélérateurs matériels avancés tels que les GPU et les TPU avec des services gérés comme Vertex AI et Google Kubernetes Engine (GKE), elle permet un développement, un déploiement et une mise à l'échelle efficaces des modèles AI. Caractéristiques clés et fonctionnalités : - Matériel flexible et évolutif : Offre une large gamme d'options de calcul optimisées pour l'AI, y compris les GPU, les TPU et les CPU, pour s'adapter à diverses charges de travail AI allant de l'entraînement haute performance à l'inférence à faible coût. - Services d'infrastructure gérés : Utilise Vertex AI et GKE pour simplifier la configuration des environnements d'apprentissage automatique, automatiser l'orchestration, gérer de grands clusters et déployer des applications à faible latence de manière efficace. - Support pour les frameworks AI populaires : Offre une compatibilité avec les principaux frameworks AI tels que TensorFlow, PyTorch et MXNet, permettant aux développeurs de travailler dans leurs environnements préférés sans contraintes. - Évolutivité mondiale : Construit sur le réseau de centres de données Jupiter de Google Cloud, il offre l'échelle mondiale et la performance requises pour des charges de travail AI à haute intensité, soutenant des services qui répondent à des milliards d'utilisateurs. Valeur principale et problème résolu : L'infrastructure AI de Google Cloud répond aux défis du développement et du déploiement de modèles AI en fournissant une plateforme robuste, évolutive et rentable. Elle simplifie l'orchestration des charges de travail AI à grande échelle, améliore la productivité du développement et assure une performance et une efficacité des coûts optimales. En offrant une plateforme flexible et ouverte avec un support pour divers frameworks AI et accélérateurs matériels, elle permet aux organisations d'innover et de faire évoluer leurs solutions AI de manière efficace.


  **Average Rating:** 4.5/5.0
  **Total Reviews:** 45

**Who Is the Company Behind Google Cloud AI Infrastructure?**

- **Vendeur:** [Google](https://www.g2.com/fr/sellers/google)
- **Année de fondation:** 1998
- **Emplacement du siège social:** Mountain View, CA
- **Twitter:** @google (31,915,529 abonnés Twitter)
- **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1441/ (336,169 employés sur LinkedIn®)
- **Propriété:** NASDAQ:GOOG

**Who Uses This Product?**
  - **Top Industries:** Technologie de l'information et services, Logiciels informatiques
  - **Company Size:** 49% Petite entreprise, 38% Marché intermédiaire


#### What Are Google Cloud AI Infrastructure's Pros and Cons?

**Pros:**

- Évolutivité (14 reviews)
- Puissance de calcul (10 reviews)
- Facilité d'utilisation (9 reviews)
- Intégrations (9 reviews)
- Services Cloud (8 reviews)

**Cons:**

- Cher (16 reviews)
- Courbe d'apprentissage (10 reviews)
- Problèmes de complexité (9 reviews)
- Documentation médiocre (7 reviews)
- Expertise technique requise (5 reviews)

### 5. [Metaprise Agent Operating System](https://www.g2.com/fr/products/metaprise-agent-operating-system/reviews)
  Metaprise est l'infrastructure native utilisée pour créer, organiser et faire fonctionner des agents à l'échelle de l'entreprise. Un système pour rendre l'exécution de l'IA fiable à grande échelle. Le système d'exploitation Metaprise se compose de 9 modules intégrés : Mission Store, Model Library, Six Engines, Orchestration, AURA, Developer Platform, Metaprise LLM, Observability, Harness. Opérable sur le Cloud, en mode hybride ou totalement isolé.


  **Average Rating:** 5.0/5.0
  **Total Reviews:** 42

**Who Is the Company Behind Metaprise Agent Operating System?**

- **Vendeur:** [Metaprise](https://www.g2.com/fr/sellers/metaprise)
- **Année de fondation:** 2021
- **Emplacement du siège social:** New York, US
- **Twitter:** @MetapriseLLC (495 abonnés Twitter)
- **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/metaprise-commerce-online-bank (41 employés sur LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Top Industries:** Logiciels informatiques, Services financiers
  - **Company Size:** 60% Marché intermédiaire, 29% Petite entreprise


### 6. [Dataiku](https://www.g2.com/fr/products/dataiku/reviews)
  Dataiku est la plateforme pour le succès de l'IA qui unit les personnes, l'orchestration et la gouvernance pour transformer les investissements en IA en résultats commerciaux mesurables. Elle aide les organisations à passer d'une expérimentation fragmentée à une exécution coordonnée et fiable à grande échelle. Conçu pour le succès de l'IA : Dataiku réunit les experts métiers et les spécialistes de l'IA dans le même environnement, intégrant le contexte métier dans les analyses, les modèles et les agents d'IA. Les équipes métiers peuvent s'auto-servir et innover, tandis que les experts en IA construisent, déploient et optimisent rapidement, comblant le fossé entre les pilotes et la production. Orchestration à l'échelle : Dataiku connecte les données, les services d'IA et les applications d'entreprise à travers l'analytique, l'apprentissage automatique et les agents d'IA. Les flux de travail intégrés apportent de la valeur sur n'importe quel cloud ou infrastructure sans verrouillage fournisseur ni fragmentation. Une gouvernance de confiance : Dataiku intègre la gouvernance tout au long du cycle de vie de l'IA, permettant aux équipes de suivre la performance, le coût et le risque pour maintenir les systèmes explicables, conformes et audités.


  **Average Rating:** 4.4/5.0
  **Total Reviews:** 187

**Who Is the Company Behind Dataiku?**

- **Vendeur:** [Dataiku](https://www.g2.com/fr/sellers/dataiku)
- **Site Web de l'entreprise:** https://Dataiku.com
- **Année de fondation:** 2013
- **Emplacement du siège social:** New York, NY
- **Twitter:** @dataiku (22,938 abonnés Twitter)
- **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/dataiku/ (1,609 employés sur LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Who Uses This:** Scientifique des données, Analyste de données
  - **Top Industries:** Services financiers, Pharmaceutique
  - **Company Size:** 59% Entreprise, 23% Marché intermédiaire


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

**Pros:**

- Caractéristiques (80 reviews)
- Facilité d'utilisation (79 reviews)
- Utilisabilité (45 reviews)
- Intégrations faciles (43 reviews)
- Amélioration de la productivité (41 reviews)

**Cons:**

- Courbe d'apprentissage (43 reviews)
- Courbe d'apprentissage abrupte (25 reviews)
- Apprentissage difficile (23 reviews)
- Performance lente (23 reviews)
- Cher (22 reviews)

### 7. [Workato](https://www.g2.com/fr/products/workato/reviews)
  Workato est la plateforme iPaaS la mieux notée et le leader en MCP d'entreprise — la plateforme de confiance des entreprises pour unifier l'intégration, l'automatisation et l'IA dans un environnement d'exécution sécurisé et natif du cloud. Fié par plus de 12 000 clients, dont la moitié du Fortune 500, Workato connecte chaque système, processus et source de données avec plus de 14 000 connecteurs préconstruits. Ce qui distingue Workato : l'Enterprise MCP transforme les processus commerciaux éprouvés en compétences prêtes à l'emploi et régies que tout agent IA — Claude, ChatGPT, Cursor ou construit sur mesure — peut exécuter en toute sécurité et de manière prévisible. Aucun remplacement complet nécessaire. Que ce soit pour moderniser les intégrations héritées ou déployer l'IA agentique à grande échelle, Workato offre l'orchestration, la gouvernance et la confiance nécessaires dans l'entreprise.


  **Average Rating:** 4.7/5.0
  **Total Reviews:** 727

**Who Is the Company Behind Workato?**

- **Vendeur:** [Workato](https://www.g2.com/fr/sellers/workato)
- **Site Web de l'entreprise:** https://www.workato.com
- **Année de fondation:** 2013
- **Emplacement du siège social:** Mountain View, California
- **Twitter:** @Workato (3,630 abonnés Twitter)
- **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/3675685 (1,348 employés sur LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Who Uses This:** Ingénieur logiciel, Ingénieur Logiciel Senior
  - **Top Industries:** Logiciels informatiques, Technologie de l'information et services
  - **Company Size:** 43% Marché intermédiaire, 33% Entreprise


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

**Pros:**

- Facilité d'utilisation (240 reviews)
- Intégrations faciles (173 reviews)
- Intégrations (171 reviews)
- Caractéristiques (156 reviews)
- Automatisation (149 reviews)

**Cons:**

- Complexité (70 reviews)
- Courbe d'apprentissage (58 reviews)
- Limitations des données (55 reviews)
- Fonctionnalités manquantes (55 reviews)
- Courbe d'apprentissage abrupte (48 reviews)

### 8. [Botpress](https://www.g2.com/fr/products/botpress/reviews)
  Botpress est une plateforme d'IA de premier plan conçue pour créer et déployer des agents d'IA autonomes à grande échelle. Basée à Montréal et approuvée par des équipes dans plus de 190 pays, Botpress offre aux organisations l'infrastructure nécessaire pour aller au-delà des chatbots traditionnels et construire des agents qui raisonnent, agissent et s'intègrent directement dans les systèmes d'entreprise. La plateforme est utilisée par des startups, des entreprises en croissance et des multinationales pour automatiser de véritables flux de travail, améliorer l'efficacité et offrir des expériences intelligentes aux clients et aux employés. À sa base, Botpress fournit les éléments essentiels pour des agents prêts pour la production : raisonnement multi-tours, orchestration d'outils, mémoire persistante, exécution de code sécurisé dans un environnement isolé et isolation d'exécution pour garantir un comportement prévisible dans le temps. Les agents peuvent interagir avec des API, gérer des données structurées, écrire et exécuter du code, et renvoyer des réponses d'interface utilisateur riches, tout en maintenant stabilité et échelle. Chaque agent fonctionne dans un environnement entièrement isolé pour réduire les risques et prévenir les régressions. Botpress prend en charge à la fois le développement sans code et avec code. Les équipes commerciales lancent rapidement des agents en utilisant le Studio visuel, tandis que les développeurs exploitent les SDK et les API pour une personnalisation et une intégration complètes. Cette approche duale rend Botpress accessible aux utilisateurs non techniques tout en étant suffisamment puissant pour les ingénieurs construisant une logique complexe et spécifique au domaine. Le résultat est un temps de mise en valeur plus rapide sans sacrifier le contrôle ou la flexibilité. Les organisations utilisent Botpress pour automatiser le support client, rationaliser les flux de travail backend, gérer les outils internes et s'attaquer à des tâches spécifiques au domaine qui nécessitaient auparavant une ingénierie full-stack. La plateforme aide les équipes à déployer des agents qui fonctionnent en toute sécurité, répondent avec précision et s'étendent à travers les départements et les régions. En combinant le développement visuel avec une extensibilité de niveau entreprise, Botpress réduit l'écart entre l'expérimentation et la production, garantissant que les entreprises peuvent avancer rapidement sans compromettre la fiabilité. En 2025, Botpress a levé 25 millions de dollars lors d'une série B dirigée par FRAMEWORK Ventures avec la participation de HubSpot, Deloitte et Inovia, pour accélérer la croissance de la plateforme et son adoption mondiale. L'entreprise continue d'élargir son écosystème d'outils, d'intégrations et de flux de travail préconstruits, facilitant ainsi l'adoption des agents d'IA par les entreprises dans des cas d'utilisation réels. Botpress se trouve au centre de la transition des chatbots statiques vers des systèmes d'IA autonomes. En fournissant l'infrastructure pour des agents sûrs, évolutifs et prêts pour la production, Botpress permet aux entreprises de transformer la manière dont le travail est effectué à travers les processus orientés client et internes.


  **Average Rating:** 4.5/5.0
  **Total Reviews:** 409

**Who Is the Company Behind Botpress?**

- **Vendeur:** [Botpress](https://www.g2.com/fr/sellers/botpress)
- **Site Web de l'entreprise:** https://botpress.com
- **Année de fondation:** 2017
- **Emplacement du siège social:** Quebec, QC
- **Twitter:** @getbotpress (2,659 abonnés Twitter)
- **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/27121841 (125 employés sur LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Who Uses This:** PDG, Fondateur
  - **Top Industries:** Technologie de l'information et services, Logiciels informatiques
  - **Company Size:** 74% Petite entreprise, 15% Marché intermédiaire


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

**Pros:**

- Facilité d'utilisation (130 reviews)
- Caractéristiques (89 reviews)
- Intégrations (74 reviews)
- Intégrations faciles (72 reviews)
- Intuitif (66 reviews)

**Cons:**

- Courbe d'apprentissage (59 reviews)
- Fonctionnalités limitées (32 reviews)
- Fonctionnalités manquantes (32 reviews)
- Courbe d'apprentissage abrupte (30 reviews)
- Documentation médiocre (28 reviews)

### 9. [Altair AI Studio](https://www.g2.com/fr/products/rapidminer-studio/reviews)
  Altair AI Studio (anciennement RapidMiner Studio) est un outil de science des données que tout le monde peut utiliser pour concevoir et prototyper des modèles d'IA et d'apprentissage automatique hautement explicables qui aident à instaurer la confiance au sein d'une organisation. Altair AI Studio comprend : - Fonctionnalité complète d'IA générative avec accès à des centaines de grands modèles de langage (LLMs). - Canvases intuitifs et puissants de type glisser-déposer qui offrent aux utilisateurs un contrôle semblable à celui du code sans complexité. - Auto ML primé avec clustering automatisé, modélisation prédictive, ingénierie des caractéristiques et prévision de séries chronologiques. - Connectivité, exploration et préparation des données. - Collaborer avec les membres de l'équipe dans le même environnement sans avoir à se soucier de l'écrasement du travail des uns et des autres. - Unifier l'ensemble du cycle de vie de la science des données, de l'exploration des données et de l'apprentissage automatique aux opérations et à la visualisation des modèles et déployer dans le cloud. Altair AI Studio aide les utilisateurs à rendre des insights puissants accessibles à l'ensemble de l'organisation et peut évoluer de manière transparente pour les utilisateurs et les entreprises. Altair AI Studio permet aux organisations de tirer une valeur significative de l'IA avec un coût et un impact opérationnel minimaux.


  **Average Rating:** 4.6/5.0
  **Total Reviews:** 490

**Who Is the Company Behind Altair AI Studio?**

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

**Who Uses This Product?**
  - **Who Uses This:** Étudiant, Scientifique des données
  - **Top Industries:** Enseignement supérieur, Gestion de l'éducation
  - **Company Size:** 43% Petite entreprise, 30% Marché intermédiaire


#### What Are Altair AI Studio's Pros and Cons?

**Pros:**

- Facilité d'utilisation (9 reviews)
- Apprentissage automatique (8 reviews)
- Intégration de l'IA (6 reviews)
- Technologie de l'IA (5 reviews)
- Automatisation (5 reviews)

**Cons:**

- Complexité (4 reviews)
- Gestion de grands ensembles de données (3 reviews)
- Performance lente (3 reviews)
- Problèmes de complexité (2 reviews)
- Usage complexe (2 reviews)


    ## What Is Logiciel d'infrastructure d'IA générative?
  [Logiciel d'IA générative](https://www.g2.com/fr/categories/generative-ai)
  ## What Software Categories Are Similar to Logiciel d'infrastructure d'IA générative?
    - [Plateformes de science des données et d'apprentissage automatique](https://www.g2.com/fr/categories/data-science-and-machine-learning-platforms)
    - [Logiciel d'opérationnalisation des grands modèles de langage (LLMOps)](https://www.g2.com/fr/categories/large-language-model-operationalization-llmops)
    - [Logiciels de création d'agents d'IA](https://www.g2.com/fr/categories/ai-agent-builders)

  
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## How Do You Choose the Right Logiciel d'infrastructure d'IA générative?

### Ce que vous devez savoir sur les logiciels d'infrastructure d'IA générative

### Aperçu des achats de logiciels d'infrastructure d'IA générative en un coup d'œil

[Infrastructure d'IA générative](https://www.g2.com/categories/generative-ai-infrastructure) fournit la base technique dont les équipes ont besoin pour construire, déployer et faire évoluer des modèles d'IA générative, en particulier [les grands modèles de langage (LLM)](https://www.g2.com/categories/large-language-models-llms). Dans des environnements de production réels. Au lieu de rassembler des outils séparés pour le calcul, l'orchestration, le service de modèles, la surveillance et la gouvernance, ces plateformes centralisent la couche d'infrastructure principale qui rend l'IA générative fiable à grande échelle

À mesure que de plus en plus d'entreprises passent de l'expérimentation à des fonctionnalités d'IA orientées client, et que les pressions sur la performance et les coûts augmentent, l'infrastructure d'IA générative est devenue essentielle pour les équipes d'ingénierie, de ML et de plateforme qui ont besoin d'une inférence prévisible, d'une maîtrise des dépenses et de garde-fous opérationnels sans ralentir l'innovation.

Selon les avis de G2, les acheteurs adoptent le plus souvent l'infrastructure d'IA générative pour raccourcir le temps de mise en production et relever les défis de mise à l'échelle, y compris la gestion des ressources GPU, la fiabilité du déploiement, le contrôle de la latence et la surveillance des performances. Les modèles d'avis les plus forts pointent systématiquement vers quelques victoires récurrentes : des cycles de déploiement et d'itération plus rapides, une mise à l'échelle plus fluide sous un trafic réel et une meilleure visibilité sur la santé et l'utilisation des modèles. De nombreuses équipes soulignent également que les outils d'infrastructure qu'elles conservent à long terme sont ceux qui facilitent l'application des contrôles (coût, gouvernance, fiabilité) sans introduire de friction pour les développeurs et les équipes ML.

Les prix suivent généralement un modèle basé sur l'utilisation lié à l'intensité de l'infrastructure, souvent basé sur la consommation de calcul (heures GPU), le volume d'inférence, l'hébergement de modèles, le stockage, les fonctionnalités d'observabilité et les contrôles de gouvernance d'entreprise. Certains fournisseurs intègrent l'accès à la plateforme dans des abonnements par niveaux et superposent les coûts d'utilisation par-dessus, tandis que d'autres passent à une tarification d'entreprise contractuelle une fois que la charge de travail augmente et que des exigences telles que les SLA, la conformité, le réseau privé ou le support dédié deviennent obligatoires.

**Top 5 des questions fréquentes des acheteurs de logiciels :**

- Comment les plateformes d'infrastructure d'IA générative gèrent-elles la vitesse d'inférence et la latence ?
- Quelle est la meilleure pile d'infrastructure pour déployer des LLM en production ?
- Comment ces outils contrôlent-ils et prévoient-ils les coûts GPU à grande échelle ?
- Quelles fonctionnalités de surveillance et de gouvernance existent pour les opérations de modèles en production ?
- Comment les équipes choisissent-elles entre une infrastructure gérée et des frameworks auto-hébergés ?

**Les logiciels d'infrastructure d'IA générative les mieux notés par G2, basés sur des avis vérifiés, incluent** [**Vertex AI**](https://www.g2.com/products/google-vertex-ai/reviews) **,** [**Google Cloud AI Infrastructure**](https://www.g2.com/products/google-cloud-ai-infrastructure/reviews) **,** [**AWS Bedrock**](https://www.g2.com/products/aws-bedrock/reviews) **,** [**IBM watsonx.ai**](https://www.g2.com/products/ibm-watsonx-ai/reviews) **, et** [**Langchain**](https://www.g2.com/products/langchain/reviews) **.** [**(Source 2)**](https://company.g2.com/news/g2-winter-2026-reports)

### Quels sont les logiciels d'infrastructure d'IA générative les mieux notés sur G2 ?

[**Vertex AI**](https://www.g2.com/products/google-vertex-ai/reviews)

- Avis : 184
- Satisfaction : 100
- Présence sur le marché : 99
- Score G2 : 99

[Google Cloud AI Infrastructure](https://www.g2.com/products/google-cloud-ai-infrastructure/reviews)

- Avis : 36
- Satisfaction : 71
- Présence sur le marché : 75
- Score G2 : 73

[AWS Bedrock](https://www.g2.com/products/aws-bedrock/reviews)

- Avis : 37
- Satisfaction : 63
- Présence sur le marché : 82
- Score G2 : 72

[IBM watsonx.ai](https://www.g2.com/products/ibm-watsonx-ai/reviews)

- Avis : 19
- Satisfaction : 57
- Présence sur le marché : 73
- Score G2 : 65

[Langchain](https://www.g2.com/products/langchain/reviews)

- Avis : 31
- Satisfaction : 75
- Présence sur le marché : 49
- Score G2 : 62

**Satisfaction** reflète les évaluations rapportées par les utilisateurs, y compris la facilité d'utilisation, le support et l'adéquation des fonctionnalités. ([Source 2](https://www.g2.com/reports))

**Présence sur le marché** combine les avis et les signaux externes qui indiquent l'élan et l'empreinte sur le marché. ([Source 2](https://www.g2.com/reports))

**Score G2** est une composition pondérée de la Satisfaction et de la Présence sur le marché. ([Source 2](https://www.g2.com/reports))

Découvrez comment G2 évalue les produits. ([Source 1](https://documentation.g2.com/docs/research-scoring-methodologies?_gl=1*5vlk6s*_gcl_au*MTAwMzU5MzUxLjE3NjM0MTg0NzYuNjY0NTIxMTY0LjE3NjQ2MTc0NzcuMTc2NDYxNzQ3Nw..*_ga*NzY1MDU0NjE3LjE3NjM0NzQ3ODM.*_ga_MFZ5NDXZ5F*czE3NjYwODk1MTMkbzY3JGcxJHQxNzY2MDkyMjQyJGo1NyRsMCRoMA..))

### Ce que je vois souvent dans les logiciels d'infrastructure d'IA générative

#### Avantages des retours : ce que les utilisateurs apprécient constamment

- **Flux de travail ML unifié avec intégration transparente de BigQuery et GCS**
- “Ce que j'aime le plus chez Vertex AI, c'est la façon dont il unifie l'ensemble du flux de travail de l'apprentissage automatique, de la préparation des données et de l'entraînement au déploiement et à la surveillance. Nous l'avons utilisé pour rationaliser notre pipeline ML, et l'intégration avec BigQuery et Google Cloud Storage rend la gestion des données incroyablement efficace. L'interface utilisateur est intuitive, et il est facile de passer de l'expérimentation sans code au développement de modèles personnalisés à grande échelle.”- [Andre P.](https://www.g2.com/products/google-vertex-ai/reviews/vertex-ai-review-11796689) Avis sur Vertex AI
- **Formation, déploiement et surveillance de modèles tout-en-un avec automatisation**
- “Ce que j'aime le plus, c'est la facilité avec laquelle on peut gérer l'ensemble du flux de travail de l'apprentissage automatique en un seul endroit. De l'entraînement au déploiement, tout est bien intégré avec les autres outils de Google Cloud. L'interface est simple, et les fonctionnalités d'automatisation font gagner beaucoup de temps lors de la gestion de plusieurs modèles.”- [Joao S](https://www.g2.com/products/google-vertex-ai/reviews/vertex-ai-review-11799016). Avis sur Vertex AI
- **S'adapte facilement aux charges de travail GPU/TPU avec fiabilité d'entreprise**
- “Google Cloud offre des outils et des machines puissants (comme les TPU) pour construire et exécuter l'IA plus rapidement. Il est facile de monter ou descendre en échelle et fonctionne bien avec les autres produits de Google. Il garde les données en sécurité et offre de bonnes performances dans le monde entier. Bon pour les charges de travail critiques et d'entreprise. Les utilisateurs trouvent généralement que les documents, guides, forums, etc. de Google sont complets, ce qui aide surtout pour les problèmes plus petits ou moins urgents.”- [Neha J.](https://www.g2.com/products/google-cloud-ai-infrastructure/reviews/google-cloud-ai-infrastructure-review-11803619) Avis sur Google Cloud AI Infrastructure

#### Inconvénients : où de nombreuses plateformes échouent

- **La configuration avancée et les concepts de MLOps peuvent sembler accablants au début**
- “La courbe d'apprentissage peut être raide au début, surtout pour ceux qui découvrent la façon dont Google Cloud organise les ressources. La transparence des prix pourrait également être améliorée ; les coûts peuvent augmenter rapidement si vous ne configurez pas de quotas ou de surveillance. Certaines fonctionnalités, comme l'orchestration avancée des pipelines ou les travaux d'entraînement personnalisés, peuvent sembler un peu accablantes sans documentation solide ou expérience préalable en ML Ops.”- [Rodrigo M.](https://www.g2.com/products/google-vertex-ai/reviews/vertex-ai-review-11702614) Avis sur Vertex AI
- **Les coûts augmentent rapidement sans quotas, surveillance et clarté des prix**
- “Le modèle de tarification de Bedrock doit être amélioré. Peu de modèles sont projetés sous la tarification du marché AWS. Bedrock n'est pas disponible dans toutes les régions et doit s'appuyer sur la région des États-Unis pour cela.”- [Saransundar N.](https://www.g2.com/products/aws-bedrock/reviews/aws-bedrock-review-10720033) Avis sur AWS Bedrock
- **Nécessite des connaissances en GenAI ; pas idéal pour les débutants absolus**
- “Je ne suis pas sûr à ce sujet. Je pense que cela 'pourrait' ne pas être pour les débutants absolus. Vous devez savoir ce que sont les modèles d'IA générative et comment ils fonctionnent pour pouvoir en tirer un quelconque bénéfice.”- [Divya K.](https://www.g2.com/products/ibm-watsonx-ai/reviews/ibm-watsonx-ai-review-10303761) Avis sur IBM watsonx.ai

### Mon avis d'expert sur les outils d'infrastructure d'IA générative

Les modèles d'avis de G2 indiquent une catégorie qui offre déjà une valeur claire au quotidien, mais la maturité dans la mise en œuvre sépare encore les gagnants. Selon les avis de G2, la note moyenne est de 4,54/5, avec un fort sentiment opérationnel en termes de facilité d'utilisation (6,35/7) et de facilité de configuration (6,24/7), ainsi qu'une forte probabilité de recommandation (9,08/10) et une qualité de support solide (6,18/7). Pris ensemble, ces indicateurs suggèrent que la plupart des équipes peuvent devenir productives rapidement, et beaucoup recommanderaient leur infrastructure une fois intégrée dans des flux de travail réels, des signaux forts pour la préparation à l'adoption et la confiance.

Les équipes performantes traitent l'infrastructure d'IA générative comme une couche de plateforme, pas comme une collection d'outils. Elles définissent quelles parties du cycle de vie de l'IA doivent être standardisées (service de modèles, surveillance, gouvernance, contrôle des coûts) et où la flexibilité doit rester (expérimentation, pipelines de réglage fin, itération de prompts). Les mises en œuvre solides opérationnalisent la fiabilité : elles surveillent en continu la latence, le débit, les taux d'erreur et la dérive, et elles mettent en place des garde-fous pour les coûts et l'accès dès le début, avant que l'utilisation n'explose. C'est là que la meilleure infrastructure d'IA générative se distingue vraiment : elle permet aux équipes de faire évoluer les expériences en production sans compromettre le contrôle des dépenses, des performances ou de la gouvernance.

Là où les équipes rencontrent le plus de difficultés, c'est dans la discipline des coûts et la gouvernance opérationnelle. Les points d'échec courants incluent une propriété peu claire entre les équipes ML et plateforme, des modèles de déploiement incohérents, une surveillance de l'utilisation faible et une dépendance excessive à l'ajustement manuel. Les équipes qui réussissent se concentrent sur des signaux opérationnels mesurables, y compris la latence d'inférence, l'efficacité d'utilisation des GPU, le coût par demande, le temps de retour en arrière du déploiement, la couverture de la surveillance et la vitesse de réponse aux incidents lorsque les modèles se comportent de manière inattendue.

### FAQ sur les logiciels d'infrastructure d'IA générative

#### Qu'est-ce que le logiciel d'infrastructure d'IA générative ?

Le logiciel d'infrastructure d'IA générative fournit les systèmes nécessaires pour construire et exécuter des modèles génératifs en production, couvrant la gestion des calculs (souvent des GPU), le déploiement et le service de modèles, l'orchestration, la surveillance et la gouvernance. L'objectif est de rendre l'IA générative fiable, évolutive et contrôlée en termes de coûts, afin que les équipes puissent livrer des fonctionnalités d'IA sans instabilité opérationnelle.

#### Quel est le meilleur logiciel d'infrastructure d'IA générative ?

- [Vertex AI](https://www.g2.com/products/google-vertex-ai/reviews)– Plateforme IA leader de l'industrie pour construire, déployer et faire évoluer des modèles génératifs, avec une satisfaction utilisateur élevée et une intégration avancée à travers Google Cloud. 
- [Google Cloud AI Infrastructure](https://www.g2.com/products/google-cloud-ai-infrastructure/reviews) – Infrastructure IA basée sur le cloud robuste offrant des ressources évolutives et des outils flexibles pour des charges de travail d'apprentissage automatique et d'IA générative diversifiées. 
- [AWS Bedrock](https://www.g2.com/products/aws-bedrock/reviews) – Service d'IA générative d'Amazon avec un déploiement modulaire à travers AWS, supportant plusieurs modèles de base et une intégration transparente avec les outils AWS.
- [IBM watsonx.ai](https://www.g2.com/products/ibm-watsonx-ai/reviews) – Plateforme IA d'entreprise offrant des capacités d'apprentissage automatique et d'IA générative, avec une gouvernance solide et un support pour les environnements réglementés. 
- [Langchain](https://www.g2.com/products/langchain/reviews) – Cadre de développement pour construire des applications alimentées par l'IA avec des modèles de langage, permettant un prototypage rapide, une orchestration et une personnalisation des flux de travail génératifs.

#### Comment les équipes contrôlent-elles les coûts GPU avec l'infrastructure d'IA générative ?

Les équipes contrôlent les coûts GPU en suivant l'utilisation, en limitant les charges de travail inefficaces, en planifiant intelligemment les tâches par lots et en appliquant la gouvernance de l'utilisation à travers les projets. Les plateformes d'infrastructure solides offrent une visibilité sur les moteurs de consommation (heures GPU, volume d'inférence, utilisation maximale) et incluent des outils pour les quotas, les limites de taux et la prévision des coûts pour éviter les dépenses incontrôlées.

#### Quelles fonctionnalités de surveillance sont les plus importantes pour l'infrastructure d'IA générative ?

Les fonctionnalités de surveillance les plus précieuses incluent le suivi de la latence, le débit, les taux d'erreur, le coût par demande et l'utilisation du GPU au niveau du système. De nombreuses équipes recherchent également une surveillance spécifique à l'IA telle que la détection de dérive, l'évaluation des prompts/réponses, le suivi des versions et la capacité de corréler les changements de modèle avec les changements de performance en production.

#### Comment les acheteurs devraient-ils choisir les outils d'infrastructure d'IA générative ?

Les acheteurs devraient commencer par les exigences de production : quels modèles seront servis, le volume de trafic attendu, les objectifs de latence et les besoins de gouvernance. À partir de là, évaluez la simplicité de déploiement, la profondeur de l'observabilité, la fiabilité de la mise à l'échelle, les contrôles de sécurité et la transparence des coûts. Le meilleur choix est généralement la plateforme qui prend en charge à la fois l'expérimentation et les opérations de production sans forcer les équipes à reconstruire les flux de travail plus tard.

### Sources

1. [Méthodologies de notation G2](https://documentation.g2.com/docs/research-scoring-methodologies?_gl=1*5ky9es*_gcl_au*MTY2NDg2MDY3Ny4xNzU1MDQxMDU4*_ga*MTMwMTMzNzE1MS4xNzQ5MjMyMzg1*_ga_MFZ5NDXZ5F*czE3NTUwOTkzMjgkbzQkZzEkdDE3NTUwOTk3NzYkajU3JGwwJGgw)
2. [Rapports G2 Hiver 2026](https://company.g2.com/news/g2-winter-2026-reports)

Recherche par : [Blue Bowen](https://research.g2.com/insights/author/blue-bowen?_gl=1*18mgp2a*_gcl_au*MTIzNzc1MTQ1My4xNzYxODI2NjQzLjU0Mjk4NTYxMC4xNzY3NzY1MDQ5LjE3Njc3NjUwNDk.*_ga*MTQyMjE4MDg5Ni4xNzYxODI2NjQz*_ga_MFZ5NDXZ5F*czE3Njc5MDA1OTgkbzE5MCRnMSR0MTc2NzkwMjIxOSRqNjAkbDAkaDA.)

Dernière mise à jour le 12 janvier 2026