# Meilleur Plateformes MLOps - Page 6 *By [Bijou Barry](https://research.g2.com/insights/author/bijou-barry)* Les plateformes d'opérationnalisation de l'apprentissage automatique (MLOps) permettent aux utilisateurs de gérer, surveiller et déployer des modèles d'apprentissage automatique lorsqu'ils sont intégrés dans des applications commerciales, automatisant le déploiement, le suivi de la santé et de la précision des modèles, et permettant aux équipes de faire évoluer l'apprentissage automatique à travers l'organisation pour un impact commercial tangible. ### Capacités principales des plateformes MLOps Pour être inclus dans la catégorie des plateformes MLOps, un produit doit : - Offrir une plateforme pour surveiller et gérer les modèles d'apprentissage automatique - Permettre aux utilisateurs d'intégrer des modèles dans des applications commerciales à travers une entreprise - Suivre la santé et la performance des modèles d'apprentissage automatique déployés - Fournir un outil de gestion holistique pour mieux comprendre tous les modèles déployés dans une entreprise ### Cas d'utilisation courants pour les plateformes MLOps Les équipes de science des données et d'ingénierie ML utilisent les plateformes MLOps pour opérationnaliser les modèles et maintenir leur performance dans le temps. Les cas d'utilisation courants incluent : - Automatiser le pipeline de déploiement pour les modèles ML construits par les data scientists dans des applications de production - Surveiller la dérive des modèles, la dégradation de la précision et les anomalies de performance dans les modèles déployés - Gérer le suivi des expériences, la version des modèles et la gouvernance de la sécurité à travers le cycle de vie ML ### Comment les plateformes MLOps diffèrent des autres outils Les plateformes MLOps se concentrent sur la maintenance et la surveillance des modèles déployés plutôt que sur le développement initial des modèles, ce qui les distingue des [plateformes de science des données et d'apprentissage automatique](https://www.g2.com/categories/data-science-and-machine-learning-platforms), qui se concentrent sur la construction et l'entraînement des modèles. Certaines solutions MLOps offrent une gestion centralisée de tous les modèles à travers l'entreprise en un seul endroit, et peuvent être indépendantes du langage ou optimisées pour des langages spécifiques comme Python ou R. ### Perspectives de G2 sur les plateformes MLOps Selon les tendances de catégorie sur G2, la surveillance des modèles et le suivi des expériences se démarquent comme les capacités les plus valorisées. Une fiabilité améliorée des modèles et des cycles d'itération plus rapides se démarquent comme les principaux avantages de l'adoption. ## How Many Plateformes MLOps Products Does G2 Track? **Total Products under this Category:** 250 ### Category Stats (May 2026) - **Average Rating**: 4.5/5 (↑0.01 vs Apr 2026) - **New Reviews This Quarter**: 55 - **Buyer Segments**: Petite entreprise 54% │ Marché intermédiaire 31% │ Entreprise 14% - **Top Trending Product**: Cloudera Data Platform (+0.155) *Last updated: May 18, 2026* ## How Does G2 Rank Plateformes MLOps Products? **Pourquoi vous pouvez faire confiance aux classements de logiciels de G2:** - 30 Analystes et experts en données - 6,700+ Avis authentiques - 250+ Produits - Classements impartiaux Les classements de logiciels de G2 sont basés sur des avis d'utilisateurs vérifiés, une modération rigoureuse et une méthodologie de recherche cohérente maintenue par une équipe d'analystes et d'experts en données. Chaque produit est mesuré selon les mêmes critères transparents, sans placement payant ni influence du vendeur. Bien que les avis reflètent des expériences utilisateur réelles, qui peuvent être subjectives, ils offrent un aperçu précieux de la performance des logiciels entre les mains de professionnels. Ensemble, ces contributions alimentent le G2 Score, une manière standardisée de comparer les outils dans chaque catégorie. ## Which Plateformes MLOps Is Best for Your Use Case? - **Leader :** [Gemini Enterprise Agent Platform](https://www.g2.com/fr/products/gemini-enterprise-agent-platform/reviews) - **Meilleur performeur :** [ILUM](https://www.g2.com/fr/products/ilum-ilum/reviews) - **Le plus facile à utiliser :** [Roboflow](https://www.g2.com/fr/products/roboflow/reviews) - **Tendance :** [Arize AI](https://www.g2.com/fr/products/arize-ai/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. Alteryx est approuvé par plus de la moitié des Global 2000 et 19 des 20 plus grandes banques mondiales. Avec une automatisation, une gouvernance et une sécurité intégrées, vos flux de travail peuvent évoluer et maintenir la conformité tout en fournissant des résultats cohérents. Et peu importe si vos systèmes sont sur site, hybrides ou dans le cloud ; Alteryx s'intègre sans effort dans votre infrastructure. Facile à utiliser. Profondément connecté. Ce qui distingue vraiment Alteryx, c'est notre concentration sur l'efficacité et la facilité d'utilisation pour les analystes et notre communauté active de 700 000 utilisateurs d'Alteryx pour vous soutenir à chaque étape de votre parcours. Avec une intégration transparente aux données partout, y compris des plateformes comme Databricks, Snowflake, AWS, Google, SAP et Salesforce, notre plateforme aide à unifier les données cloisonnées et à accélérer l'accès aux insights. Visitez Alteryx.com pour plus d'informations et pour commencer votre essai gratuit. [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=1910&secure%5Bdisplayable_resource_id%5D=620&secure%5Bdisplayable_resource_type%5D=Category&secure%5Bmedium%5D=sponsored&secure%5Bplacement_reason%5D=neighbor_category&secure%5Bplacement_resource_ids%5D%5B%5D=692&secure%5Bplacement_resource_ids%5D%5B%5D=684&secure%5Bprioritized%5D=false&secure%5Bproduct_id%5D=989&secure%5Bresource_id%5D=1910&secure%5Bresource_type%5D=Category&secure%5Bsource_type%5D=category_page&secure%5Bsource_url%5D=https%3A%2F%2Fwww.g2.com%2Ffr%2Fcategories%2Fmlops-platforms%3Fpage%3D14&secure%5Btoken%5D=55865d80420a287cfbb489017d4c25d4f2616acc278cc36fd0bb95ab9360a25e&secure%5Burl%5D=https%3A%2F%2Fwww.alteryx.com%2Ftrial%3Futm_source%3Dg2%26utm_medium%3Dreviewsite%26utm_campaign%3DFY25_Global_AllRegions_AlwaysOn_AllPersonas_IndustryAgnostic%26utm_content%3Dg2_freetrial&secure%5Burl_type%5D=free_trial) --- ## What Are the Top-Rated Plateformes MLOps Products in 2026? ### 1. [Archsense](https://www.g2.com/fr/products/archsense/reviews) Archsense est un outil de pointe conçu pour fournir aux développeurs de logiciels, chefs d'équipe et architectes des informations en temps réel sur les changements structurels au sein de leur base de code. En générant des diagrammes d'architecture précis directement à partir du code source, Archsense garantit que les représentations architecturales restent à jour et reflètent le système réel, éliminant ainsi la dépendance à une documentation potentiellement obsolète. Caractéristiques clés et fonctionnalités : - Visualisation architecturale précise : Génère automatiquement des diagrammes d'architecture à partir de la base de code, offrant une représentation précise et actuelle de la structure du système. - Analyse d'impact : Identifie les dépendances et interactions entre les modules, y compris les communications basées sur des événements, pour déterminer comment les modifications du code affectent différentes parties du système. - Planification collaborative : Facilite la proposition de changements architecturaux dans le contexte du système existant, permettant aux parties prenantes de fournir des retours et de s'aligner sur les modifications à venir. - Surveillance continue : S'intègre aux pipelines d'intégration continue (CI) pour analyser le code dans diverses langues, construisant des visualisations en couches de l'architecture du produit. - Alertes de déviation : Génère de nouveaux instantanés d'architecture à chaque commit, les comparant à l'état souhaité et notifiant les utilisateurs des déviations significatives pour éviter des corrections coûteuses. Valeur principale et problème résolu : Archsense répond au défi commun de la dérive architecturale dans le développement logiciel, où le système mis en œuvre diverge progressivement de sa conception prévue en raison de changements non suivis. En fournissant une visibilité instantanée sur les changements structurels et en assurant l'alignement entre les membres de l'équipe, Archsense aide à maintenir l'intégrité architecturale, réduit le risque de comportements système inattendus et rationalise le processus de développement. **Who Is the Company Behind Archsense?** - **Vendeur:** [Archsense](https://www.g2.com/fr/sellers/archsense) - **Année de fondation:** 2022 - **Emplacement du siège social:** N/A - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/archsense (1 employés sur LinkedIn®) ### 2. [Arrikto](https://www.g2.com/fr/products/arrikto/reviews) Un déploiement Kubeflow complet à nœud unique qui s'installe en quelques minutes. MiniKF est le moyen le plus rapide et le plus simple de commencer avec Kubeflow. En quelques clics, vous êtes prêt pour l'expérimentation et pour exécuter des pipelines Kubeflow complets. **Who Is the Company Behind Arrikto?** - **Vendeur:** [Arrikto](https://www.g2.com/fr/sellers/arrikto) - **Année de fondation:** 2015 - **Emplacement du siège social:** San Mateo, US - **Twitter:** @Arrikto (589 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://linkedin.com/company/arrikto (6 employés sur LinkedIn®) ### 3. [Artium](https://www.g2.com/fr/products/artium/reviews) Artium est une société de conseil en logiciels de nouvelle génération spécialisée dans le développement et la conception de produits alimentés par l'IA. En s'intégrant profondément aux équipes clientes, Artium fournit des solutions logicielles innovantes et de haute qualité qui offrent un avantage concurrentiel. Caractéristiques et fonctionnalités clés : - Développement de produits alimentés par l'IA : Artium crée des applications IA sur mesure, depuis la preuve de concept jusqu'aux versions de production complètes, y compris l'automatisation de l'infrastructure et les MLOps. - Services de transformation IA : L'entreprise collabore avec des organisations pour développer des capacités IA, déployer et former des modèles IA, et mettre en œuvre de nouvelles méthodologies de développement logiciel. - Processus Agile Amélioré (LEAP) : Artium a développé LEAP (Processus Agile Amélioré par LLM), une méthodologie logicielle améliorée par l'IA qui exploite les grands modèles de langage pour maximiser la productivité et la satisfaction des développeurs. - Expertise d'équipe complète : L'équipe d'Artium comprend des ingénieurs logiciels, des concepteurs de produits, des data scientists, des chefs de produit, des architectes IA et des leaders techniques, tous basés aux États-Unis et profondément connectés aux communautés d'innovation en IA. Valeur et solutions principales : Artium répond au besoin d'un développement logiciel rapide et de haute qualité à l'ère de l'IA. En intégrant l'IA à la fois dans les produits et les processus de développement, Artium aide les organisations à rester compétitives, à améliorer la productivité et à favoriser l'innovation. Leur approche collaborative garantit que les clients reçoivent non seulement des solutions logicielles de pointe, mais aussi développent des capacités internes pour soutenir et faire évoluer ces avancées. **Who Is the Company Behind Artium?** - **Vendeur:** [APEX](https://www.g2.com/fr/sellers/apex-e4a59abc-f349-4afd-8c1b-4c8f38c07a62) - **Année de fondation:** 2019 - **Emplacement du siège social:** Santa Monica, US - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/artiumai/ (67 employés sur LinkedIn®) ### 4. [Attri](https://www.g2.com/fr/products/attri/reviews) Attri provides AI employees that help modern teams automate complex workflows, while keeping a human expert in the loop wherever judgment matters most. **Who Is the Company Behind Attri?** - **Vendeur:** [Attri AI](https://www.g2.com/fr/sellers/attri-ai) - **Emplacement du siège social:** Austin, US - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/attriai (43 employés sur LinkedIn®) ### 5. [Aware Group](https://www.g2.com/fr/products/aware-group-aware-group/reviews) Nous sommes Aware. Offrant une action intelligente; voir le potentiel des technologies émergentes et le rendre réel. Élevant les entreprises en trouvant de meilleurs résultats, en tant que partenaire de confiance pour guider et diriger l'utilisation de l'intelligence artificielle, des plateformes de données modernes et de la technologie de données en nuage. **Who Is the Company Behind Aware Group?** - **Vendeur:** [Aware Group](https://www.g2.com/fr/sellers/aware-group) - **Année de fondation:** 2016 - **Emplacement du siège social:** Hamilton , NZ - **Twitter:** @AwareCorp (373 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/aware-group-limited/ (31 employés sur LinkedIn®) ### 6. [Barbara](https://www.g2.com/fr/products/barbara/reviews) Barbara est la plateforme Edge AI pour les organisations cherchant à accélérer leurs déploiements d'IA en production, à la périphérie. Barbara a été conçue pour aider les équipes de machine learning à gérer le cycle de vie des modèles à grande échelle. Maintenant, avec Barbara, vous pouvez déployer, entraîner et maintenir vos modèles sur des milliers d'appareils de manière simple, avec l'autonomie, la confidentialité et le temps réel que le cloud ne peut égaler. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 3 **How Do G2 Users Rate Barbara?** - **Facilité d’utilisation:** 8.9/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind Barbara?** - **Vendeur:** [Barbara](https://www.g2.com/fr/sellers/barbara) - **Année de fondation:** 2016 - **Emplacement du siège social:** Madrid, ES - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/16188473 (76 employés sur LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 67% Petite entreprise, 33% Marché intermédiaire #### What Are Barbara's Pros and Cons? **Pros:** - Analytique (1 reviews) - Amélioration de l'efficacité (1 reviews) - Qualité de l'information (1 reviews) **Cons:** - Formation insuffisante (1 reviews) - Manque de conseils (1 reviews) ### 7. [Bud Runtime](https://www.g2.com/fr/products/bud-runtime/reviews) Bud AI Foundry est un panneau de contrôle tout-en-un pour les déploiements d'IA générative, offrant aux entreprises un contrôle total sur la performance, l'administration, la conformité et la sécurité. Alimenté par des propriétés intellectuelles uniques telles que le parallélisme matériel hétérogène et une pile indépendante de l'environnement, il permet des déploiements économiques sur du matériel standard. **Who Is the Company Behind Bud Runtime?** - **Vendeur:** [Bud Ecosystem](https://www.g2.com/fr/sellers/bud-ecosystem) - **Année de fondation:** 2023 - **Emplacement du siège social:** New York, US - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/bud-ecosystem/ (15 employés sur LinkedIn®) ### 8. [ByteChef](https://www.g2.com/fr/products/bytechef/reviews) ByteChef est une plateforme complète conçue pour rationaliser et améliorer le cycle de vie du développement logiciel en automatisant et en optimisant divers processus. Elle offre une suite d'outils qui facilitent la gestion efficace du code, l'intégration et le déploiement continus, ainsi que des capacités de surveillance robustes. L'interface intuitive et les fonctionnalités puissantes de ByteChef permettent aux équipes de développement de collaborer efficacement, de réduire les erreurs manuelles et d'accélérer la livraison des produits. En s'intégrant parfaitement aux flux de travail existants, ByteChef répond aux défis courants du développement logiciel, tels que les incohérences de code, les goulets d'étranglement du déploiement et le manque de visibilité sur les performances du système. Cela se traduit par une productivité améliorée, une qualité de code supérieure et un temps de mise sur le marché plus rapide pour les produits logiciels. Caractéristiques clés et fonctionnalités : - Gestion automatisée du code : ByteChef fournit des outils pour le contrôle de version, les revues de code et la gestion des branches, garantissant que les bases de code restent organisées et maintenables. - Intégration et déploiement continus (CI/CD) : La plateforme prend en charge les tests automatisés et les pipelines de déploiement, permettant des sorties logicielles rapides et fiables. - Surveillance et analyses : ByteChef offre une surveillance en temps réel des applications et de l'infrastructure, fournissant des informations sur les métriques de performance et les problèmes potentiels. - Outils de collaboration : Les fonctionnalités intégrées de communication et de gestion de projet permettent une collaboration sans faille entre les membres de l'équipe, favorisant un environnement de développement plus cohérent. - Conformité de sécurité : ByteChef inclut des analyses de sécurité et des vérifications de conformité pour identifier les vulnérabilités et garantir le respect des normes de l'industrie. Valeur principale et solutions fournies : ByteChef aborde les complexités du développement logiciel moderne en automatisant les tâches répétitives, en améliorant la collaboration et en fournissant des informations exploitables sur les performances du système. Cela conduit à des cycles de développement réduits, à des erreurs minimisées et à une qualité logicielle globale améliorée. En offrant une plateforme unifiée qui s'intègre aux outils et flux de travail existants, ByteChef permet aux équipes de développement de se concentrer sur l'innovation et de livrer des produits de haute qualité de manière efficace. **Who Is the Company Behind ByteChef?** - **Vendeur:** [ByteChef](https://www.g2.com/fr/sellers/bytechef) - **Emplacement du siège social:** Zagreb, HR - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/bytechefhq (8 employés sur LinkedIn®) ### 9. [Cambioml](https://www.g2.com/fr/products/cambioml/reviews) CambioML est une entreprise d'infrastructure de machine learning open-source spécialisée dans les outils qui extraient, transforment et analysent les données provenant de sources non structurées telles que les PDF, HTML et formulaires. Fondée en 2023 par Rachel Hu et basée à San Jose, CA, CambioML vise à combler le fossé entre le développement et la production de machine learning en fournissant une interface unifiée pour que les data scientists et les praticiens puissent gérer efficacement des projets de machine learning à grande échelle. Caractéristiques clés et fonctionnalités : - Extraction de documents précise : Les outils de CambioML, y compris Uniflow et Pykoi, permettent une extraction précise des données à partir de divers formats non structurés, capturant des éléments tels que le texte, les tableaux, les graphiques et les notes de bas de page. - Récupération respectueuse de la vie privée : La plateforme offre des fonctionnalités telles que la rédaction automatique des informations personnellement identifiables (PII), garantissant la confidentialité des données lors du processus d'extraction. - Intégration LLM : Les données extraites sont fournies dans des formats prêts pour le fine-tuning de modèles de langage de grande taille (LLM) ou l'intégration de bases de données, avec une interface agnostique LLM pour la comparaison de modèles. - Interface unifiée de développement ML : Des outils comme Pykoi rationalisent les flux de travail de machine learning, y compris la collecte de données, l'entraînement par apprentissage par renforcement à partir de feedback humain (RLHF) et la comparaison de modèles. - Options de déploiement flexibles : CambioML prend en charge le déploiement sur divers environnements, y compris les centres de données locaux, offrant un contrôle et une sécurité accrus. Valeur principale et problème résolu : CambioML répond au défi de l'extraction et du traitement des données à partir de documents non structurés, une tâche qui nécessite traditionnellement un effort manuel considérable et est sujette aux erreurs. En automatisant ce processus avec une grande précision et rapidité, CambioML permet aux entreprises de débloquer des informations précieuses à partir de leurs données, d'améliorer la prise de décision et d'accroître l'efficacité opérationnelle. L'accent mis par la plateforme sur la confidentialité garantit que les informations sensibles sont protégées, ce qui la rend adaptée aux industries ayant des exigences strictes en matière de sécurité des données. **Who Is the Company Behind Cambioml?** - **Vendeur:** [Anyparser](https://www.g2.com/fr/sellers/anyparser) - **Emplacement du siège social:** N/A - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 employés sur LinkedIn®) ### 10. [Castari](https://www.g2.com/fr/products/castari/reviews) Castari est une plateforme de déploiement conçue pour simplifier le processus de passage des agents IA du développement à la production. En offrant des environnements de bac à sable sécurisés et à mise à l'échelle automatique, Castari permet aux développeurs de déployer rapidement et efficacement des agents construits avec le SDK Claude Agent. Cette plateforme abstrait les complexités de la gestion de l'infrastructure, permettant aux équipes de se concentrer sur le développement des agents sans les soucis de provisionnement et de mise à l'échelle. Caractéristiques clés et fonctionnalités : - Déploiement en un clic : Avec une seule commande (`cast deploy`), les développeurs peuvent déployer leurs agents IA dans des environnements prêts pour la production, réduisant considérablement le temps de déploiement. - Bacs à sable à mise à l'échelle automatique : Castari fournit des environnements d'exécution isolés qui se mettent automatiquement à l'échelle en fonction de la demande, garantissant des performances optimales sans intervention manuelle. - Intégration de la passerelle MCP : La plateforme inclut une passerelle MCP (Machine Communication Protocol), facilitant une intégration transparente avec divers outils et API tout en maintenant un accès et des permissions contrôlés. - Observabilité complète : Les développeurs bénéficient d'une visibilité totale sur les opérations des agents, y compris les traces d'outils et les journaux de sortie, permettant un débogage en temps réel et une surveillance des performances. - Flexibilité des modèles : Castari prend en charge plusieurs modèles d'IA compatibles avec le SDK Claude Agent, tels que OpenAI et xAI, permettant aux développeurs de changer de modèle sans modifier leur code d'agent. Valeur principale et solutions pour les utilisateurs : Castari répond aux défis associés au déploiement des agents IA en fournissant une infrastructure robuste qui gère les complexités de la mise à l'échelle, de la sécurité et de l'intégration. Cela permet aux équipes de développement de passer du prototype à la production en quelques heures plutôt qu'en semaines, améliorant la productivité et accélérant le temps de mise sur le marché des applications pilotées par l'IA. En gérant l'infrastructure sous-jacente, Castari permet aux développeurs de se concentrer sur la construction et l'affinement de leurs agents, en étant confiants que les préoccupations de déploiement et d'exploitation sont efficacement gérées. **Who Is the Company Behind Castari?** - **Vendeur:** [Castari](https://www.g2.com/fr/sellers/castari) - **Emplacement du siège social:** N/A - **Page LinkedIn®:** https://linkedin.com/company/castari (546 employés sur LinkedIn®) ### 11. [Censius](https://www.g2.com/fr/products/censius/reviews) Censius est une plateforme d'observabilité de l'IA qui permet aux entreprises de toutes tailles de déployer en toute confiance leurs modèles d'apprentissage automatique en production. La plateforme phare d'observabilité de l'IA de l'entreprise aide les initiatives de science des données à devenir plus responsables et explicables. Ce système de surveillance ML tout-en-un vous permet de surveiller de manière proactive les pipelines ML de bout en bout pour les préoccupations de dérive, de biais, d'intégrité des données et de qualité des données. **Who Is the Company Behind Censius?** - **Vendeur:** [Censius](https://www.g2.com/fr/sellers/censius) - **Emplacement du siège social:** Austin, US - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/censius/ (13 employés sur LinkedIn®) ### 12. [CentML](https://www.g2.com/fr/products/centml/reviews) CentML offre une plateforme d'optimisation pour le déploiement de l'IA. En utilisant la plateforme de CentML, vous économisez considérablement sur vos coûts pour les petits et les grands modèles. **Who Is the Company Behind CentML?** - **Vendeur:** [CentML](https://www.g2.com/fr/sellers/centml) - **Année de fondation:** 2022 - **Emplacement du siège social:** Toronto, CA - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/centml (16 employés sur LinkedIn®) ### 13. [Chkk (Business Edition)](https://www.g2.com/fr/products/chkk-business-edition/reviews) Chkk (Business Edition) est un copilote de mise à niveau alimenté par l'IA conçu pour rationaliser la gestion du cycle de vie des clusters Kubernetes, des add-ons comme Istio et Cilium, des services d'application tels que Redis et Keycloak, et de nombreux autres projets open-source. En automatisant des tâches telles que l'analyse des journaux de modifications, la cartographie des dépendances et la vérification de la compatibilité, Chkk réduit le processus de mise à niveau traditionnellement laborieux à quelques étapes guidées, garantissant que les mises à niveau sont efficaces, sûres et conformes. Caractéristiques clés et fonctionnalités : - Copilote de mise à niveau : Aide à planifier et exécuter des mises à niveau sûres en fournissant des plans de mise à niveau détaillés. Il pré-vérifie ces étapes sur un jumeau numérique de votre infrastructure pour s'assurer que la mise à niveau se déroule comme prévu. - Registre des artefacts : Maintient un inventaire complet de tous les composants, images de conteneurs, dépôts et outils à travers plusieurs clusters et clouds, offrant une visibilité claire sur votre infrastructure. - Registre des risques : Fonctionne de manière similaire à un registre des risques de sécurité mais se concentre sur les risques opérationnels, permettant l'identification proactive et la mitigation des échecs potentiels avant qu'ils ne se produisent. Valeur principale et problème résolu : Chkk aborde les complexités et les risques associés à la mise à niveau des environnements Kubernetes et de leurs composants associés. En automatisant et en standardisant le processus de mise à niveau, il réduit considérablement le temps et l'effort requis, réduisant le temps de préparation des mises à niveau jusqu'à 80 %. Cette efficacité aide les entreprises à éviter des frais de support prolongés substantiels et empêche les mises à niveau forcées qui peuvent perturber les opérations. L'approche proactive de Chkk garantit que les mises à niveau se déroulent sans heurts, minimisant les perturbations et les problèmes de dernière minute, améliorant ainsi la stabilité opérationnelle globale et la conformité. **Who Is the Company Behind Chkk (Business Edition)?** - **Vendeur:** [Chkk](https://www.g2.com/fr/sellers/chkk) - **Année de fondation:** 2022 - **Emplacement du siège social:** N/A - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/chkk-io (1 employés sur LinkedIn®) ### 14. [Contextual](https://www.g2.com/fr/products/contextual-contextual/reviews) Contextual permet aux développeurs, intégrateurs de systèmes et entreprises d'intégrer de manière transparente l'IA dans leurs produits et opérations. Notre plateforme simplifie la conception, le développement et le déploiement de solutions améliorées par l'IA, permettant une mise en œuvre rapide, évolutive et rentable. Les caractéristiques clés incluent une pile technologique en un clic pour une configuration immédiate, un développement piloté par l'IA pour accélérer la génération de code, et un enrichissement de données intégré par l'IA pour gérer des données complexes sans effort. Notre plateforme SaaS native du cloud assure une évolutivité sans investissements initiaux importants, soutenue par des capacités d'intégration complètes et une infrastructure entièrement gérée. Contextual se distingue en fournissant un support proactif et un apprentissage continu, garantissant aux clients un accès constant aux dernières avancées et expertises en matière d'IA. **Who Is the Company Behind Contextual?** - **Vendeur:** [Contextual](https://www.g2.com/fr/sellers/contextual-aa0a848c-2217-4f1d-bd31-2c35019b374b) - **Année de fondation:** 2023 - **Emplacement du siège social:** N/A - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/contextual-io (12 employés sur LinkedIn®) ### 15. [Daft](https://www.g2.com/fr/products/daft/reviews) Daft est un moteur de données haute performance conçu pour simplifier et accélérer le traitement des données multimodales—telles que le texte, les images, l'audio et la vidéo—à n'importe quelle échelle. Construit avec un cœur alimenté par Rust et offrant à la fois des interfaces SQL et Python DataFrame, Daft permet des flux de travail fluides en ingénierie des données, en analytique et en apprentissage automatique, depuis le développement local jusqu'aux environnements distribués à grande échelle. Son cadre unifié élimine le besoin de multiples outils spécialisés, offrant une expérience cohérente et efficace pour gérer divers types de données. Caractéristiques clés et fonctionnalités : - Traitement multimodal unifié : Prend en charge nativement les données structurées et non structurées, permettant aux utilisateurs de traiter des tableaux, du texte, des images et des embeddings au sein d'un cadre unique. - Performance alimentée par Rust : Offre une vitesse et une efficacité exceptionnelles grâce à l'exécution vectorisée et à l'I/O non bloquant, surpassant les cadres de traitement de données traditionnels. - Évolutivité sans couture : Facilite l'évolutivité sans effort des machines locales aux clusters distribués sans modifications de code, assurant des performances cohérentes à travers différents environnements. - Interface native Python : Conçu avec Python en son cœur, Daft s'intègre parfaitement avec des bibliothèques Python populaires comme PyTorch et NumPy, simplifiant les flux de travail en apprentissage automatique et en IA. - Opérations minimales : Réduit la surcharge opérationnelle avec une mise à l'échelle intégrée, l'orchestration, la journalisation et le contrôle de l'exécution des modèles, éliminant le besoin de gestion de l'infrastructure. Valeur principale et solutions pour les utilisateurs : Daft répond aux complexités du traitement de jeux de données divers et à grande échelle en fournissant une solution unifiée, efficace et évolutive. Il permet aux ingénieurs de données, analystes et praticiens de l'apprentissage automatique de construire et de déployer des pipelines d'IA sans le fardeau de gérer l'infrastructure ou d'intégrer plusieurs outils. En offrant une API cohérente pour diverses modalités de données et en automatisant les tâches opérationnelles, Daft améliore la productivité, accélère les cycles de développement et permet aux utilisateurs de se concentrer sur la dérivation d'insights et la construction de modèles plutôt que sur la gestion des complexités du traitement des données. **Who Is the Company Behind Daft?** - **Vendeur:** [Eventual](https://www.g2.com/fr/sellers/eventual) - **Emplacement du siège social:** N/A - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/showcase/daftengine/ (1 employés sur LinkedIn®) ### 16. [Dark Pools](https://www.g2.com/fr/products/dark-pools/reviews) Le leadership et l'expertise de Dark Pool en apprentissage automatique automatisé aident les industries et les marchés du monde entier à répondre efficacement aux exigences de l'industrie tout en fournissant simultanément des solutions intelligentes de grande valeur qui augmentent les revenus, optimisent les opérations, atténuent les risques et personnalisent les expériences client ainsi qu'une variété de détections d'anomalies personnalisables. L'orchestration de Dark Pool permet une automatisation, une accélération et une transparence pilotées par l'intelligence à chaque étape du cycle de vie de la science des données. Elle offre également aux entreprises une architecture entièrement flexible spécifiquement conçue autour de votre Ontologie d'Affaires Industrielles (IBO) grâce à une plateforme extensible qui s'adapte à la complexité des cas d'utilisation de services. **Who Is the Company Behind Dark Pools?** - **Vendeur:** [Dark Pools](https://www.g2.com/fr/sellers/dark-pools) - **Année de fondation:** 2020 - **Emplacement du siège social:** Johannesburg, ZA - **Page LinkedIn®:** http://www.linkedin.com/company/dark-pools (11 employés sur LinkedIn®) ### 17. [Darwin AI](https://www.g2.com/fr/products/darwin-ai/reviews) DarwinAI, une entreprise d'IA explicable, permet aux entreprises de construire une IA en laquelle elles peuvent avoir confiance. Fondée par des universitaires renommés de l'Université de Waterloo, la technologie de synthèse générative de DarwinAI rend l'explicabilité réelle, permettant aux développeurs de comprendre, interpréter et quantifier le fonctionnement interne d'un réseau neuronal profond. Basée sur des années de recherche distinguée, la technologie brevetée d'explicabilité de l'entreprise accélère la conception avancée de l'apprentissage profond et ouvre de nouvelles possibilités pour les utilisations commerciales de l'apprentissage profond. **Who Is the Company Behind Darwin AI?** - **Vendeur:** [Darwin AI](https://www.g2.com/fr/sellers/darwin-ai) - **Emplacement du siège social:** Ontario, Canada - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 employés sur LinkedIn®) ### 18. [Datable.io](https://www.g2.com/fr/products/datable-io/reviews) Datable.io est une plateforme de gestion de télémétrie alimentée par l'IA, conçue pour aider les équipes de sécurité et DevOps à traiter et acheminer efficacement leurs données. En filtrant le bruit, en enrichissant les journaux avec un contexte critique et en dirigeant les informations pertinentes vers les outils appropriés, Datable.io améliore la qualité des données et réduit les coûts opérationnels. Cette solution répond aux défis posés par la croissance rapide des données de télémétrie, permettant aux équipes de se concentrer sur des insights significatifs sans être submergées par des informations non pertinentes. Caractéristiques clés et fonctionnalités : - Filtrage des données : Éliminez les journaux de faible valeur et le bruit avant qu'ils n'atteignent les systèmes en aval, garantissant que seules les données pertinentes sont traitées. - Enrichissement des données : Augmentez les journaux avec des informations contextuelles telles que l'intelligence sur les menaces et les données GeoIP, fournissant des insights plus profonds pour l'analyse. - Routage intelligent : Dirigez dynamiquement les données de télémétrie vers diverses destinations en fonction du contenu ou de la source, optimisant la performance des outils et l'efficacité des coûts. - Génération de code AI : Générez automatiquement des scripts de transformation à l'aide de l'IA, rationalisant le pipeline de traitement des données. - Détection de motifs par apprentissage automatique : Identifiez des motifs inhabituels dans les données de journaux à l'aide de l'apprentissage automatique, améliorant les capacités de détection des menaces. - Masquage des PII : Détectez et censurez les informations personnellement identifiables des flux de données pour maintenir la conformité et protéger la vie privée. - Constructeur de pipeline sans code : Concevez et configurez des pipelines de traitement de données via une interface graphique intuitive, réduisant le besoin de codage intensif. - Déduplication des journaux : Identifiez et supprimez les entrées de journaux en double pour réduire le volume de données et améliorer l'efficacité du traitement. - Intégration multi-source/destination : Connectez-vous à plus de 100 sources et destinations de données, assurant une intégration transparente avec l'infrastructure existante. - Échantillonnage de données en direct : Prévisualisez des échantillons de données entrantes en temps réel avant de finaliser les configurations de pipeline, permettant une prise de décision éclairée. Valeur principale et problème résolu : Datable.io permet aux organisations de prendre le contrôle de leurs données de télémétrie en fournissant des outils pour filtrer, enrichir et acheminer les informations efficacement. Cette approche répond aux défis courants tels que la lenteur des performances des requêtes, les détections de menaces manquées et la fatigue des alertes résultant de la croissance exponentielle des données de télémétrie. En optimisant le traitement des données, Datable.io aide à réduire les coûts opérationnels, à améliorer la visibilité du système et à améliorer la précision des alertes de sécurité, permettant aux équipes de se concentrer sur les menaces réelles et de maintenir des postures de sécurité robustes. **Who Is the Company Behind Datable.io?** - **Vendeur:** [Datable.io](https://www.g2.com/fr/sellers/datable-io) - **Emplacement du siège social:** San Francisco, US - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/datableio (3 employés sur LinkedIn®) ### 19. [DataMacaw Scarlet Platform](https://www.g2.com/fr/products/datamacaw-scarlet-platform/reviews) Nous combinons une intégration puissante et une gestion intelligente des ressources pour vous offrir un développement de modèles d'IA haute performance, une formation en apprentissage automatique et un ajustement fin de LLM à faible coût de fonctionnement sans avoir besoin de construire ou de maintenir votre propre infrastructure GPU. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 1 **How Do G2 Users Rate DataMacaw Scarlet Platform?** - **Facilité d’utilisation:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind DataMacaw Scarlet Platform?** - **Vendeur:** [DataMacaw](https://www.g2.com/fr/sellers/datamacaw) - **Année de fondation:** 2020 - **Emplacement du siège social:** Mountain View, US - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/datamacaw (1 employés sur LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Marché intermédiaire, 100% Petite entreprise #### What Are DataMacaw Scarlet Platform's Pros and Cons? **Pros:** - Facilité d'utilisation (2 reviews) - Capacités de l'IA (1 reviews) - Services Cloud (1 reviews) - Vitesse de développement (1 reviews) - Apprentissage automatique (1 reviews) **Cons:** - Manque d'automatisation (2 reviews) - Fonctionnalités manquantes (2 reviews) - Problèmes de gestion des données (1 reviews) - Manque de fonctionnalités (1 reviews) - Gestion des grandes données (1 reviews) ### 20. [Delta Bravo](https://www.g2.com/fr/products/delta-bravo/reviews) Delta Bravo aide les fabricants à transformer les données en modèles prédictifs qui réduisent les temps d'arrêt et le gaspillage tout en augmentant la qualité et le rendement. **Who Is the Company Behind Delta Bravo?** - **Vendeur:** [Delta Bravo](https://www.g2.com/fr/sellers/delta-bravo) - **Année de fondation:** 2016 - **Emplacement du siège social:** Fort Mill, US - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/delta-bravo-ai (20 employés sur LinkedIn®) ### 21. [Deployo.ai](https://www.g2.com/fr/products/deployo-ai/reviews) Deployo.ai est une plateforme innovante d'Infrastructure en tant que Service (IaaS) sans code conçue pour simplifier et accélérer le déploiement de modèles d'apprentissage automatique. En éliminant les complexités de la configuration de l'infrastructure et en supprimant le besoin d'expertise DevOps, Deployo permet aux entreprises de déployer des modèles d'IA en quelques minutes, et non en quelques mois. Cela permet aux startups, aux petites et moyennes entreprises (PME) et aux équipes académiques d'accéder efficacement et à moindre coût à des capacités d'IA de niveau entreprise. Caractéristiques clés et fonctionnalités : - Déploiement en un clic : Transformez automatiquement les modèles entraînés en API évolutives et en direct, sans besoin de scripts de déploiement ou d'une implication DevOps étendue. - Polyvalence : Compatible avec divers fournisseurs de cloud et cadres d'apprentissage automatique, assurant une intégration transparente dans les flux de travail existants. - Évolutivité : Allocation automatique des ressources et prise en charge de l'autoscaling horizontal et vertical pour répondre aux demandes variées des utilisateurs. - Sécurité : Fonctionnalités de sécurité intégrées, y compris la conformité avec des normes telles que AICPA SOC 2 et HIPAA, pour garantir la protection des données et le respect des réglementations. - Intégration : Prend en charge le déploiement directement à partir d'outils comme Weights & Biases et s'intègre avec des plateformes telles que Hugging Face, facilitant une transition en douceur du développement de modèles au déploiement. Valeur principale et solutions pour les utilisateurs : Deployo.ai répond aux défis courants associés au déploiement de modèles d'IA en fournissant une plateforme intuitive, indépendante du cloud et sécurisée. Elle réduit le temps et l'expertise technique nécessaires pour mettre en production des modèles d'apprentissage automatique, permettant aux organisations de se concentrer sur l'innovation et le développement de produits. En rationalisant le processus de déploiement, Deployo.ai permet aux entreprises d'améliorer l'efficacité opérationnelle, de réduire les coûts et d'accélérer le temps de mise sur le marché pour les solutions basées sur l'IA. **Who Is the Company Behind Deployo.ai?** - **Vendeur:** [Deployo.ai](https://www.g2.com/fr/sellers/deployo-ai) - **Année de fondation:** 2024 - **Emplacement du siège social:** N/A - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/deployo-ai (1 employés sur LinkedIn®) ### 22. [DeterminedAI](https://www.g2.com/fr/products/determinedai/reviews) DeterminedAI est une plateforme de taxes indirectes conçue principalement pour les entreprises de services SaaS et numériques. Des outils gratuits pour identifier votre exposition et suivre les dates limites de dépôt. Des modules payants pour les enregistrements, les déclarations de conformité et la détermination de la TVA/TVA/taxe de vente alimentée par l'IA. En libre-service ou géré à chaque étape. **Who Is the Company Behind DeterminedAI?** - **Vendeur:** [DeterminedAI](https://www.g2.com/fr/sellers/determinedai) - **Emplacement du siège social:** Newport Beach, US - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/determinedai/ (1 employés sur LinkedIn®) ### 23. [Devclad](https://www.g2.com/fr/products/devclad/reviews) DevClad est une plateforme complète conçue pour rationaliser le processus de développement logiciel en intégrant des outils de gestion de projet, de collaboration et de déploiement dans une interface unique et conviviale. Elle s'adresse aux équipes de développement cherchant à améliorer la productivité et à maintenir une communication fluide tout au long du cycle de vie du projet. Caractéristiques clés et fonctionnalités : - Gestion de projet intégrée : DevClad offre des outils robustes pour planifier, suivre et gérer les projets de développement logiciel, garantissant que les équipes restent organisées et respectent les délais efficacement. - Collaboration en temps réel : La plateforme facilite une communication fluide entre les membres de l'équipe grâce à un chat intégré, des visioconférences et l'édition collaborative de documents, favorisant un environnement de travail cohésif. - Pipelines de déploiement automatisés : DevClad simplifie le processus de déploiement avec des pipelines automatisés, permettant une intégration et une livraison continues, réduisant les erreurs manuelles et accélérant les cycles de publication. - Intégration de dépôts de code : Elle prend en charge l'intégration avec des systèmes de contrôle de version populaires, permettant aux équipes de gérer les dépôts de code directement au sein de la plateforme. - Flux de travail personnalisables : Les équipes peuvent adapter les flux de travail à leurs processus spécifiques, améliorant la flexibilité et l'adaptabilité aux différentes exigences des projets. Valeur principale et solutions pour les utilisateurs : DevClad répond aux défis courants du développement logiciel en fournissant une solution tout-en-un qui élimine le besoin de multiples outils disparates. En centralisant la gestion de projet, la collaboration et le déploiement, elle réduit le changement de contexte, améliore la coordination de l'équipe et accélère les cycles de développement. Cette approche holistique permet aux équipes de développement de livrer des logiciels de haute qualité de manière plus efficace et efficiente. **Who Is the Company Behind Devclad?** - **Vendeur:** [DevClad](https://www.g2.com/fr/sellers/devclad) - **Emplacement du siège social:** N/A - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 employés sur LinkedIn®) ### 24. [DevClarity](https://www.g2.com/fr/products/devclarity/reviews) DevClarity est une plateforme de gestion alimentée par l'IA conçue pour améliorer l'efficacité et l'efficience des équipes de développement logiciel, en particulier celles soutenues par des fonds de capital-investissement. En transformant des expériences d'IA disparates en une approche cohérente et standardisée, DevClarity permet aux équipes d'ingénierie d'accélérer les processus de développement en 30 jours. La plateforme se concentre sur l'adoption de l'IA et la livraison d'un impact mesurable, garantissant que les équipes de développement peuvent répondre aux demandes croissantes et aux délais serrés sans compromettre la qualité. Caractéristiques clés et fonctionnalités : - Configuration de l'environnement : Intègre automatiquement le contexte clé du code de l'entreprise, facilitant l'adoption fluide de l'IA. - Formation pratique : Offre des ateliers interactifs en direct utilisant le code de l'équipe pour favoriser une utilisation efficace des outils d'IA. - Effort dirigé : Accélère les projets clés en mettant en œuvre des stratégies de développement activées par l'IA, offrant des résultats tangibles. - Déploiement unifié de l'IA : Établit un cadre cohérent pour l'utilisation de l'IA au sein de l'équipe, améliorant l'efficacité et fournissant un retour sur investissement clair. - Conformité et sécurité : Aide à la mise en place d'outils d'IA conformes à la norme SOC 2 pour maintenir la sécurité du code tout en réalisant des versions plus rapides. Valeur principale et solutions : DevClarity répond aux défis des expériences d'IA non coordonnées, aux exigences de la direction pour des gains visibles, et au besoin de croissance malgré des délais serrés. En standardisant l'adoption de l'IA, la plateforme permet aux équipes de développement de réduire de 50 % les temps d'achèvement des tâches, d'augmenter la capacité de 34 % sans embauches supplémentaires, et d'atteindre la même production tout en économisant 90 % des coûts par rapport à l'expansion de l'équipe. Cette approche garantit que les équipes d'ingénierie peuvent livrer plus efficacement, répondre aux attentes croissantes et favoriser l'amélioration continue de leurs processus de développement. **Who Is the Company Behind DevClarity?** - **Vendeur:** [DevClarity](https://www.g2.com/fr/sellers/devclarity) - **Emplacement du siège social:** Birmingham, US - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/devclarity (7 employés sur LinkedIn®) ### 25. [DiffusionHub](https://www.g2.com/fr/products/diffusionhub/reviews) DiffusionHub est une plateforme avancée conçue pour rationaliser le déploiement et la gestion des modèles d'apprentissage automatique, en particulier ceux basés sur les processus de diffusion. Elle offre une suite complète d'outils qui facilitent l'ensemble du cycle de vie du développement de modèles, de la formation au déploiement et à la surveillance. Caractéristiques clés et fonctionnalités : - Formation et optimisation des modèles : Fournit des environnements robustes pour former des modèles basés sur la diffusion avec des paramètres personnalisables pour atteindre des performances optimales. - Gestion du déploiement : Simplifie le processus de déploiement des modèles en production avec des flux de travail automatisés et des capacités d'intégration. - Surveillance et analyses : Offre des outils de surveillance en temps réel pour suivre les performances des modèles et générer des analyses perspicaces pour une amélioration continue. - Évolutivité : Conçu pour gérer des modèles de complexités variées, assurant une évolutivité pour répondre aux exigences de projets divers. - Interface conviviale : Dispose d'une interface intuitive qui s'adresse à la fois aux utilisateurs novices et expérimentés, améliorant la productivité et la facilité d'utilisation. Valeur principale et problème résolu : DiffusionHub répond aux défis associés au déploiement et à la gestion de modèles d'apprentissage automatique complexes en fournissant une plateforme intégrée qui simplifie ces processus. Elle réduit les barrières techniques pour les data scientists et les ingénieurs, permettant un temps de mise sur le marché plus rapide pour les solutions d'IA. En offrant des outils pour l'optimisation, le déploiement et la surveillance, DiffusionHub garantit que les modèles fonctionnent de manière efficace et efficiente dans des applications réelles, améliorant ainsi la valeur globale dérivée des initiatives d'apprentissage automatique. **Who Is the Company Behind DiffusionHub?** - **Vendeur:** [DiffusionHub](https://www.g2.com/fr/sellers/diffusionhub) - **Emplacement du siège social:** N/A - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 employés sur LinkedIn®) ## What Is Plateformes MLOps? [Logiciel d'intelligence artificielle](https://www.g2.com/fr/categories/artificial-intelligence) ## What Software Categories Are Similar to Plateformes MLOps? - [Logiciel d'apprentissage automatique](https://www.g2.com/fr/categories/machine-learning) - [Plateformes de science des données et d'apprentissage automatique](https://www.g2.com/fr/categories/data-science-and-machine-learning-platforms) - [Logiciel d'étiquetage de données](https://www.g2.com/fr/categories/data-labeling) --- ## How Do You Choose the Right Plateformes MLOps? ### Ce que vous devez savoir sur les plateformes MLOps ### Qu'est-ce que les plateformes MLOps ? Les solutions MLOps appliquent des outils et des ressources pour garantir que les projets d'apprentissage automatique sont exécutés correctement et efficacement, y compris la gouvernance des données, la gestion des modèles et le déploiement des modèles. 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 l'apprentissage automatique, les utilisateurs peuvent exploiter de vastes quantités de données. Qu'elles soient structurées ou non, elles révèlent des modèles et aident à faire des prédictions basées sur les données. Un aspect crucial du processus d'apprentissage automatique est le développement, la gestion et la surveillance des modèles d'apprentissage automatique. Les utilisateurs utilisent les plateformes MLOps pour gérer et surveiller les modèles d'apprentissage automatique lorsqu'ils sont intégrés dans des applications commerciales.  Bien que les capacités MLOps puissent se regrouper dans des produits ou des plateformes logicielles, il s'agit fondamentalement d'une méthodologie. Lorsque les data scientists, les ingénieurs de données, les développeurs et d'autres parties prenantes commerciales collaborent et s'assurent que les données sont correctement gérées et exploitées pour en tirer du sens, ils ont besoin de MLOps pour garantir que les équipes sont alignées et que les projets d'apprentissage automatique sont suivis et peuvent être reproduits. #### Quels types de plateformes MLOps existent ? Toutes les plateformes MLOps ne sont pas créées égales. Ces outils permettent aux développeurs et aux data scientists de gérer et de surveiller les modèles d'apprentissage automatique. Cependant, ils diffèrent en termes de types de données pris en charge, ainsi que de méthode et de manière de déploiement.  **Cloud** Avec la possibilité 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 manière d'en tirer des informations que pour en assurer la qualité. Ces plateformes leur permettent d'entraîner 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. **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 des problèmes de sécurité des données et de latence. Dans des cas comme les soins de santé, des réglementations strictes telles que la HIPAA exigent que les données soient sécurisées. Par conséquent, les solutions 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 vitale. **Edge** Certaines plateformes permettent de lancer des algorithmes en périphérie, qui consiste en un réseau maillé de centres de données qui traitent et stockent les données localement avant de les envoyer à un centre de stockage centralisé ou au cloud. L'informatique en périphérie optimise les systèmes de cloud computing pour éviter les interruptions ou les ralentissements dans l'envoi et la réception de données. ** ** ### Quelles sont les fonctionnalités communes des plateformes MLOps ? Voici quelques fonctionnalités de base des plateformes MLOps qui peuvent être utiles aux utilisateurs : **Entraînement de modèles :** L'ingénierie des caractéristiques est le processus de transformation des 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 elle améliore la précision du modèle sur des données non vues. Construire un modèle nécessite de l'entraîner en lui fournissant des données. L'entraînement d'un modèle est le processus par lequel les valeurs appropriées sont déterminées 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. La première est une méthode dans laquelle l'entrée est étiquetée, tandis que la seconde 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 les métriques, telles que la précision et la perte. Cela peut aider à enregistrer, cataloguer et organiser tous les modèles d'apprentissage automatique déployés dans l'entreprise. Tous les modèles ne sont pas destinés à tous les utilisateurs. Par conséquent, certains outils permettent de provisionner les utilisateurs en fonction de l'autorisation de déployer et d'itérer sur les modèles d'apprentissage automatique. **Déploiement de modèles :** Le déploiement de modèles d'apprentissage automatique est le processus de mise à disposition des modèles dans des environnements de production, où ils fournissent des prédictions à d'autres systèmes logiciels. Certains outils permettent aux utilisateurs de gérer les artefacts de modèles et de suivre quels modèles sont déployés en production. Les méthodes de déploiement prennent la forme d'API REST, d'interface graphique pour l'analyse à la demande, et plus encore. **Métriques :** Les utilisateurs peuvent contrôler l'utilisation et la performance des modèles en production. Cela aide à suivre comment les modèles fonctionnent. ### Quels sont les avantages des plateformes MLOps ? Grâce à l'utilisation des plateformes MLOps, les data scientists peuvent obtenir une visibilité sur leurs efforts d'apprentissage automatique. Cela les aide à mieux comprendre ce qui fonctionne et ce qui ne fonctionne pas, et ils disposent des 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 :** Les modèles pré-entraînés et les pipelines prêts à l'emploi adaptés à des tâches spécifiques aident à rationaliser le processus. Ces plateformes aident efficacement à étendre les expériences sur de nombreux nœuds pour effectuer un entraînement distribué sur de grands ensembles de données. **Mieux expérimenter :** Avant qu'un modèle ne soit mis en production, les data scientists passent beaucoup de temps à travailler avec les données et à expérimenter pour trouver une solution optimale. Les plateformes MLOps 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 sont également utilisés dans l'expérimentation, 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. ### Qui utilise les plateformes MLOps ? Les data scientists sont très demandés, mais il y a une pénurie de professionnels qualifiés disponibles. Le jeu de compétences est varié et vaste (par exemple, il est nécessaire de comprendre un large éventail d'algorithmes, de mathématiques avancées, de compétences en programmation, et plus encore) ; par conséquent, ces 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 adhère à ces projets. Les plateformes les plus robustes fournissent des ressources qui permettent aux utilisateurs non techniques de 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 :** Surtout 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 MLOps pour intégrer l'IA dans leur organisation. **Data scientists professionnels :** Les data scientists experts tirent parti de ces plateformes pour étendre les opérations de science des données tout au long du cycle de vie, simplifiant le processus d'expérimentation au déploiement, accélérant l'exploration et la préparation des données, ainsi que le développement et l'entraînement des modèles. **Parties prenantes commerciales :** Les parties prenantes commerciales 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 MLOps ? Les alternatives aux plateformes MLOps peuvent remplacer ce type de logiciel, soit partiellement, soit complètement : [Plateformes de science des données et d'apprentissage automatique](https://www.g2.com/categories/data-science-and-machine-learning-platforms) **:** Selon le cas d'utilisation, les entreprises peuvent envisager des plateformes de science des données et d'apprentissage automatique. Ce logiciel fournit une plateforme pour le développement complet de bout en bout de modèles d'apprentissage automatique et peut offrir des fonctionnalités plus robustes pour opérationnaliser ces algorithmes. [Logiciel d'apprentissage automatique](https://www.g2.com/categories/machine-learning) **:** Les plateformes MLOps sont excellentes pour la surveillance et la gestion à grande échelle des modèles, que ce soit pour la vision par ordinateur, 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. De nombreux types d'algorithmes d'apprentissage automatique effectuent diverses tâches et fonctions. Ces algorithmes peuvent consister en des algorithmes d'apprentissage automatique plus spécifiques, tels que l'apprentissage des règles d'association, les réseaux bayésiens, le clustering, l'apprentissage des arbres de décision, les algorithmes génétiques, les systèmes de classification d'apprentissage et les machines à vecteurs de support, entre autres. Cela aide les organisations à la recherche de solutions ponctuelles. #### Logiciels liés aux plateformes MLOps Les solutions connexes qui peuvent être utilisées avec les plateformes MLOps incluent : [Logiciel de préparation des données](https://www.g2.com/categories/data-preparation) **:** Le logiciel de préparation des données aide les entreprises dans la gestion de leurs données. Ces solutions permettent aux utilisateurs de découvrir, combiner, nettoyer et enrichir les données pour une analyse simple. Bien que les plateformes MLOps 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 un grand nombre de 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, permettant aux outils de business intelligence et d'analyse de tirer toutes les données de l'entreprise à partir d'un seul référentiel.  [Logiciel d'étiquetage des données](https://www.g2.com/categories/data-labeling) **:** Pour lancer l'apprentissage supervisé, 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) **:** Le NLP permet aux applications d'interagir avec le langage humain en utilisant un algorithme d'apprentissage profond. Les algorithmes NLP saisissent le langage et fournissent une variété de sorties basées sur la tâche apprise. Les algorithmes NLP fournissent la reconnaissance vocale et la génération de langage naturel (NLG), qui convertit les données en langage humain compréhensible. Quelques exemples d'utilisations du NLP incluent les chatbots, les applications de traduction et les outils de surveillance des réseaux sociaux qui scannent les réseaux sociaux pour les mentions. ### Défis avec les plateformes MLOps Les solutions logicielles peuvent présenter leur propre lot de défis.  **Exigences en matière de données :** Pour la plupart des algorithmes d'IA, une grande quantité de données est nécessaire pour lui faire apprendre ce qui est nécessaire. Les utilisateurs doivent entraîner les 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 entraîner à effectuer 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 MLOps ? 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'utilisation de l'IA dans les services financiers est prolifique, les banques l'utilisant pour tout, du développement d'algorithmes de score de crédit à l'analyse des documents de résultats pour repérer les tendances. Avec MLOps Plat, les équipes de science des données peuvent construire des modèles avec les données de l'entreprise et les déployer à la fois 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 acheter des plateformes MLOps #### Collecte des exigences (RFI/RFP) pour les plateformes MLOps Si une entreprise débute 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. 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, il peut être utile de produire une RFI, une liste d'une page avec quelques points décrivant ce qui est nécessaire d'une plateforme de science des données. #### Comparer les plateformes MLOps **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. **Réaliser des démonstrations** Pour s'assurer que la comparaison est approfondie, l'utilisateur doit démontrer chaque solution de la liste courte avec le même cas d'utilisation et les mêmes ensembles de données. Cela permettra à l'entreprise d'évaluer de manière équitable et de voir comment chaque fournisseur se compare à la concurrence. #### Sélection des plateformes MLOps **Choisir une équipe de sélection** Avant de commencer, créer une équipe gagnante qui travaillera ensemble tout au long du processus, de l'identification des points de douleur à la mise en œuvre, est crucial. L'équipe de sélection de logiciels doit être composée de membres de l'organisation ayant le bon intérêt, les compétences et le 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 pour 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. ### Combien coûtent les plateformes MLOps ? Comme mentionné ci-dessus, les plateformes MLOps sont disponibles sous forme de solutions sur site et cloud. Les prix entre les deux peuvent différer, le premier impliquant souvent plus de coûts initiaux liés à la mise en place de l'infrastructure.  Comme pour tout logiciel, ces plateformes sont souvent disponibles en différents niveaux, les solutions d'entrée de gamme 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 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 importants, surtout si elles sont déployées dans le cloud. Comme ces plateformes sont souvent accompagnées de nombreuses fonctionnalités supplémentaires, les entreprises cherchant à maximiser la valeur de leur logiciel peuvent faire appel à 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 MLOps pour obtenir un certain degré de ROI. Comme elles cherchent à récupérer les pertes liées au logiciel, il est crucial de comprendre ses coûts. Comme mentionné ci-dessus, ces plateformes sont généralement facturées par utilisateur, parfois par niveaux 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 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 MLOps **Comment les plateformes MLOps sont-elles mises 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 judicieux d'utiliser une partie externe, qu'il s'agisse d'un spécialiste de la mise en œuvre du fournisseur ou d'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 des plateformes MLOps ?** Il peut être nécessaire d'avoir beaucoup de personnes, ou de nombreuses 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, il est rare qu'une seule personne ou même une seule équipe ait 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. **À quoi ressemble le processus de mise en œuvre des plateformes MLOps ?** En termes de mise en œuvre, il est typique que le déploiement de la plateforme commence de manière limitée et soit ensuite déployé 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 de son site afin de 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 n'a pas réussi, l'équipe pourrait revenir à la planche à dessin, en essayant de comprendre ce qui a mal tourné. Cela impliquera d'examiner les données d'entraînement, ainsi que 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 dans leur ensemble. **Quand devriez-vous mettre en œuvre des plateformes MLOps ?** 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 donner la priorité à la mise en ordre de leurs données, 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 erronées en entrée entraîneront des données erronées en sortie.  ### Tendances des plateformes MLOps **AutoML** AutoML aide à automatiser de nombreuses tâches nécessaires au développement d'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 machine et profond sont de plus en plus intégrées dans presque tous les types de logiciels, que l'utilisateur en soit conscient ou non. L'utilisation de l'IA intégrée dans des logiciels tels que le CRM, l'automatisation du marketing et les solutions d'analyse permet aux utilisateurs 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 cloud et les capacités mobiles l'ont fait au cours de la dernière décennie environ. 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 plus granulaire, de microservices, 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 offrent MLaaS à d'autres entreprises. Les développeurs profitent facilement de ces algorithmes et solutions préconstruits en leur fournissant leurs propres données pour obtenir des informations. L'utilisation de systèmes construits par des entreprises d'entreprise 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. 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 particulièrement 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 MLOps incluent de plus en plus d'outils pour l'explicabilité, aidant les utilisateurs à intégrer l'explicabilité dans leurs modèles et à répondre aux exigences d'explicabilité des données dans des législations telles que la loi sur la confidentialité de l'Union européenne, le RGPD.