Les plateformes de machine learning (ML) à faible code permettent aux entreprises de créer, former et déployer des modèles de machine learning (ML) principalement via une interface utilisateur visuelle ou guidée, plutôt que par une programmation intensive. Ces plateformes accélèrent le processus de modélisation prédictive et de développement de l'IA et le rendent plus accessible aux analystes commerciaux, aux experts en la matière et aux data scientists qui ne sont pas nécessairement des programmeurs expérimentés.
En utilisant des interfaces de glisser-déposer, des workflows AutoML ou des guides de type assistant, ces plateformes gèrent les étapes clés du cycle de vie du ML tout en réduisant la complexité technique pour l'utilisateur. De nombreuses solutions incluent également des composants préconstruits, des fonctionnalités d'explicabilité, des outils de collaboration et de gouvernance, ainsi que des intégrations avec des sources de données d'entreprise. Les entreprises adoptent les plateformes de ML à faible code pour accélérer l'adoption de l'IA, donner du pouvoir aux équipes non techniques et standardiser le déploiement des modèles dans les environnements de production.
Contrairement aux plateformes traditionnelles de science des données et de machine learning, les plateformes de ML à faible code offrent une fonctionnalité de bout en bout via une interface conviviale. Certains fournisseurs de cloud d'entreprise proposent des capacités de ML à faible code au sein d'écosystèmes d'IA plus larges, tandis que des fournisseurs dédiés se concentrent uniquement sur le développement et le déploiement visuels de modèles de ML.
Pour être inclus dans la catégorie des plateformes de machine learning (ML) à faible code, un produit doit :
Fournir une interface graphique, à faible code ou sans code pour créer et former des modèles de ML personnalisés sur des données fournies par l'utilisateur
Inclure des fonctionnalités intégrées pour évaluer les modèles formés
Offrir des options de déploiement direct depuis l'interface, telles que le scoring par lots, les points de terminaison API ou les environnements de services gérés
Soutenir l'ingestion de données via des téléchargements ou des connecteurs vers des bases de données, des stockages cloud ou d'autres sources
Permettre la collaboration et la gouvernance grâce à des fonctionnalités telles que l'accès basé sur les rôles, la gestion de projet ou d'espace de travail, ou l'auditabilité
