# Meilleur Plateformes MLOps - Page 8 *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. ## Category Overview **Total Products under this Category:** 251 ## Trust & Credibility Stats **Pourquoi vous pouvez faire confiance aux classements de logiciels de G2:** - 30 Analystes et experts en données - 6,600+ Avis authentiques - 251+ Produits - Classements impartiaux Les classements de logiciels de G2 sont basés sur des avis d'utilisateurs vérifiés, une modération rigoureuse et une méthodologie de recherche cohérente maintenue par une équipe d'analystes et d'experts en données. Chaque produit est mesuré selon les mêmes critères transparents, sans placement payant ni influence du vendeur. Bien que les avis reflètent des expériences utilisateur réelles, qui peuvent être subjectives, ils offrent un aperçu précieux de la performance des logiciels entre les mains de professionnels. Ensemble, ces contributions alimentent le G2 Score, une manière standardisée de comparer les outils dans chaque catégorie. ## Best Plateformes MLOps At A Glance - **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** ### 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=1910&secure%5Bdisplayable_resource_id%5D=1009692&secure%5Bdisplayable_resource_type%5D=Category&secure%5Bmedium%5D=sponsored&secure%5Bplacement_reason%5D=neighbor_category&secure%5Bplacement_resource_ids%5D%5B%5D=1009692&secure%5Bplacement_resource_ids%5D%5B%5D=1006880&secure%5Bprioritized%5D=false&secure%5Bproduct_id%5D=1616704&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%3D8&secure%5Btoken%5D=ae2afb8bc4a5afbf69e464968064026ca5e726c7f0374740643f4dd47f0f0db7&secure%5Burl%5D=https%3A%2F%2Fwww.progress.com%2Fagentic-rag%2Fuse-cases%2Fgenerative-search&secure%5Burl_type%5D=custom_url) --- ## Top-Rated Products (Ranked by G2 Score) ### 1. [Kognic](https://www.g2.com/fr/products/kognic/reviews) Kognic est le leader de l'annotation de données pour l'autonomie, offrant la plateforme la plus productive au monde pour les données de fusion de capteurs multi-modaux. Conçue spécifiquement pour les caméras, LiDAR, radar et flux temporels, Kognic aide les équipes d'autonomie à accélérer le développement avec une qualité premium et des flux de travail à haut débit. Notre avantage unique combine trois éléments : Personnes — des experts du domaine et une main-d'œuvre mondiale évolutive opérant sous des normes éthiques strictes ; Plateforme — conçue pour minimiser l'effort humain, intégrer l'automatisation et optimiser la productivité ; Processus — des flux de travail éprouvés pour l'assurance qualité, l'échelle et la prévisibilité. Ensemble, cela fait de Kognic le leader en termes de prix dans l'annotation de données pour l'autonomie — personne ne fournit plus de données annotées pour l'autonomie par dollar. Fié par des clients d'entreprise à travers les États-Unis, l'Europe, la Chine et le Japon, Kognic a livré plus de 100 millions d'annotations avec des certifications complètes ISO, SOC2 et TISAX. Nous soutenons des modèles de déploiement flexibles — cloud (SaaS), sur site ou hybride — et nous intégrons parfaitement avec les pipelines ML des clients, le stockage cloud (AWS, Azure, GCP) et des frameworks comme PyTorch et TensorFlow. Des boîtes englobantes à l'évaluation de trajectoire, en passant par le jugement d'intention et la curation de clips, Kognic adapte les flux de travail pour répondre aux besoins émergents de l'autonomie. Nous évoluons avec la frontière de l'IA Physique, garantissant que les clients obtiennent le plus de données annotées pour l'autonomie pour leur budget. **Seller Details:** - **Vendeur:** [Kognic](https://www.g2.com/fr/sellers/kognic) - **Année de fondation:** 2018 - **Emplacement du siège social:** Gothenburg, SE - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/kognic/ (107 employés sur LinkedIn®) ### 2. [KubeHA](https://www.g2.com/fr/products/kubeha/reviews) KubeHA est une plateforme SaaS alimentée par GenAI conçue pour simplifier la surveillance, l'observabilité, la remédiation et l'exploration (MORE) des environnements Kubernetes. Adaptée aux équipes d'ingénierie de fiabilité des sites (SRE) et DevOps, KubeHA regroupe des fonctionnalités essentielles en une seule interface, améliorant l'efficacité opérationnelle et la fiabilité du système. Caractéristiques clés et fonctionnalités : - Surveillance : Fournit des métriques Kubernetes en temps réel et de haute fidélité ainsi que des alertes, avec une auto-analyse et des graphiques Prometheus corrélés pour des informations complètes sur l'infrastructure et les applications. - Observabilité : Offre une visibilité unifiée sur les journaux, les métriques, les traces et les erreurs, intégrant la détection d'anomalies intégrée et la corrélation intelligente pour identifier rapidement les problèmes de performance et les causes profondes. - Remédiation : Utilise une méga-analyse alimentée par l'IA des états et des changements de clusters, fournissant des suggestions de correctifs intelligents et permettant une remédiation en un clic pour résoudre rapidement les problèmes. - Exploration : Dispose de KubeHA GPT, permettant aux utilisateurs de poser des questions en anglais simple et de recevoir des réponses instantanées et exploitables concernant les alertes, les journaux, les métriques, et plus encore. Valeur principale et problème résolu : KubeHA aborde la complexité de la gestion des environnements Kubernetes en intégrant la surveillance, l'observabilité, la remédiation et l'exploration dans une plateforme cohérente. Cette consolidation élimine le besoin de multiples outils, réduisant les frais opérationnels et améliorant la fiabilité du système. En tirant parti de GenAI, KubeHA automatise l'analyse des alertes et la remédiation, diminuant considérablement l'intervention manuelle et améliorant les temps de réponse. Son interface conviviale et ses intégrations transparentes avec des outils populaires permettent aux équipes de maintenir une haute disponibilité et performance avec un minimum d'effort. **Seller Details:** - **Vendeur:** [KubeHA](https://www.g2.com/fr/sellers/kubeha) - **Année de fondation:** 2018 - **Emplacement du siège social:** Morris Plains, US - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/showcase/kubeha-ara/ (1 employés sur LinkedIn®) ### 3. [Lablup](https://www.g2.com/fr/products/lablup/reviews) Lablup Inc., fondée en 2015, est une entreprise technologique dédiée à rendre l'intelligence artificielle (IA) accessible et évolutive. Leur produit phare, Backend.AI, est une plateforme d'exploitation d'infrastructure IA hyperscale conçue pour simplifier, intégrer et accélérer les processus d'entraînement et d'inférence de l'IA. En exploitant la virtualisation GPU au niveau des conteneurs propriétaire, Backend.AI permet à plusieurs utilisateurs et charges de travail de partager efficacement les ressources GPU, réduisant ainsi les coûts et maximisant l'utilisation. Cette plateforme prend en charge une large gamme d'accélérateurs IA et offre une mise à l'échelle intelligente pour l'inférence IA, facilitant l'orchestration transparente des ressources de calcul à travers des environnements sur site, cloud et hybrides. Backend.AI est largement adopté dans divers secteurs, y compris la finance, la santé, la recherche et l'automobile, fournissant un environnement complet facile à utiliser mais puissant pour l'infrastructure IA. Caractéristiques clés et fonctionnalités : - Plateforme de cluster informatique basée sur des conteneurs : Backend.AI offre un backend de cluster flexible adapté aux cadres IA, prenant en charge des échelles allant des PC individuels aux infrastructures à grande échelle. - Virtualisation GPU et allocation fractionnelle de GPU : La plateforme utilise la virtualisation GPU au niveau des conteneurs propriétaire, permettant à plusieurs utilisateurs et charges de travail de partager efficacement les ressources GPU, réduisant les coûts et maximisant l'utilisation. - Prise en charge de divers cadres de calcul et de ML : Backend.AI prend en charge une gamme d'accélérateurs IA et offre une mise à l'échelle intelligente pour l'inférence IA, facilitant l'orchestration transparente des ressources de calcul à travers des environnements sur site, cloud et hybrides. - Interface utilisateur web : La plateforme fournit une interface utilisateur web intuitive pour gérer les ressources, surveiller les performances et visualiser les données, améliorant l'expérience utilisateur et l'efficacité opérationnelle. - APIs RESTful et bibliothèques clientes : Backend.AI offre des APIs RESTful et des bibliothèques clientes pour une intégration transparente avec les outils et flux de travail existants, assurant flexibilité et adaptabilité. - Architecture évolutive : Conçue pour gérer de grands ensembles de données et des modèles complexes, l'architecture évolutive de la plateforme répond aux exigences des tâches de calcul intensives. - Fonctionnalités de sécurité : Backend.AI inclut un contrôle d'accès basé sur les rôles et des fonctionnalités de sécurité pour protéger les données sensibles, assurant conformité et intégrité des données. Valeur principale et solutions utilisateur : Backend.AI répond aux défis auxquels les développeurs et chercheurs en IA sont confrontés pour gérer et faire évoluer efficacement les ressources de calcul. En fournissant une plateforme de cluster informatique basée sur des conteneurs avec virtualisation GPU et capacités de gestion des ressources, elle permet aux utilisateurs de construire, entraîner et servir des modèles IA de toute taille efficacement. Le support de la plateforme pour divers cadres de calcul et d'apprentissage machine, ainsi que son architecture évolutive, permet aux organisations de réduire le temps de déploiement et de diminuer le coût total de possession. L'orchestration transparente des ressources de calcul de Backend.AI à travers différents environnements permet aux entreprises de se concentrer sur l'innovation et le développement sans les complexités de la gestion de l'infrastructure. **Seller Details:** - **Vendeur:** [Lablup](https://www.g2.com/fr/sellers/lablup) - **Année de fondation:** 2015 - **Emplacement du siège social:** Seoul, KR - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/lablup (40 employés sur LinkedIn®) ### 4. [Latona](https://www.g2.com/fr/products/latona/reviews) Latona renforce IoX à partir d'une pièce d'IA. **Seller Details:** - **Vendeur:** [Latona](https://www.g2.com/fr/sellers/latona) - **Année de fondation:** 2018 - **Emplacement du siège social:** Shibuya, JP - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/latonaio/ (4 employés sur LinkedIn®) ### 5. [LayerNext](https://www.g2.com/fr/products/layernext/reviews) LayerNext est une plateforme de CFO IA qui maintient vos finances précises, à jour et prêtes pour des décisions en temps réel. Nous catégorisons automatiquement les transactions, rapprochons les comptes et maintenons des livres propres en intégrant directement avec QuickBooks. En plus de données financières précises, LayerNext fournit des insights de niveau CFO, y compris le taux de consommation, la piste, les tendances de trésorerie, l'analyse des marges et des signaux financiers prospectifs. Pas de feuilles de calcul. Pas de travail manuel. Pas de délais. Notre plateforme combine une IA avancée avec une précision de niveau humain, offrant aux fondateurs et aux petites entreprises un moyen fiable de comprendre leur santé financière sans embaucher ou gérer du personnel de comptabilité. Ce que fait LayerNext : - Comptabilité automatisée - Rapprochement en temps réel - Insights sur la trésorerie et la piste - Analyse de la consommation et des dépenses - Rapports financiers instantanés LayerNext donne aux propriétaires d'entreprise clarté, contrôle et confiance, afin qu'ils puissent se concentrer sur la gestion de l'entreprise, et non sur la tenue des livres. **Average Rating:** 5.0/5.0 **Total Reviews:** 1 **User Satisfaction Scores:** - **Facilité d’utilisation:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [LayerNext AI](https://www.g2.com/fr/sellers/layernext-ai) - **Année de fondation:** 2022 - **Emplacement du siège social:** San Francisco, US - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/layernext/ (7 employés sur LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 100% Entreprise ### 6. [llmonitor](https://www.g2.com/fr/products/llmonitor/reviews) LLMonitor est un outil open-source d'observabilité et d'évaluation conçu pour les développeurs d'IA afin de surveiller, analyser et optimiser efficacement leurs applications. Il offre des capacités de surveillance complètes, permettant aux développeurs de suivre la performance des modèles d'IA en temps réel, garantissant ainsi une fonctionnalité optimale. L'interface conviviale est conçue pour être facile à utiliser, permettant aux développeurs de se concentrer sur la construction plutôt que sur le dépannage. Les tableaux de bord personnalisables permettent une expérience de surveillance adaptée aux besoins spécifiques. De plus, LLMonitor bénéficie d'une communauté dynamique de développeurs qui contribuent à l'outil, assurant une amélioration continue et une innovation. Caractéristiques principales : - Surveillance complète : Suivez la performance des modèles d'IA en temps réel pour garantir une fonctionnalité optimale. - Interface conviviale : Conçue pour être facile à utiliser, permettant aux développeurs de se concentrer sur la construction plutôt que sur le dépannage. - Tableaux de bord personnalisables : Adaptez votre expérience de surveillance avec des tableaux de bord qui répondent à vos besoins spécifiques. - Support communautaire : Bénéficiez d'une communauté dynamique de développeurs qui contribuent à l'outil, assurant une amélioration continue et une innovation. Valeur principale : LLMonitor permet aux développeurs d'IA de disposer d'une solution robuste et open-source pour surveiller et évaluer les applications d'IA. En intégrant LLMonitor dans leur flux de travail, les développeurs peuvent obtenir des informations sur la performance des modèles, identifier les goulots d'étranglement et prendre des décisions basées sur les données pour améliorer leurs applications. La flexibilité et la transparence de la nature open-source permettent des modifications et des améliorations selon les exigences du projet, en faisant un atout inestimable dans le paysage rapide de l'IA. **Seller Details:** - **Vendeur:** [llmonitor](https://www.g2.com/fr/sellers/llmonitor) - **Emplacement du siège social:** N/A - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 employés sur LinkedIn®) ### 7. [llm.report](https://www.g2.com/fr/products/llm-report/reviews) Llm.report est un tableau de bord d'analyse API OpenAI gratuit, offrant des informations claires sur votre utilisation de l'IA. **Seller Details:** - **Vendeur:** [llm.report](https://www.g2.com/fr/sellers/llm-report) - **Emplacement du siège social:** N/A - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 employés sur LinkedIn®) ### 8. [LocalOps](https://www.g2.com/fr/products/localops/reviews) LocalOps is a modern cloud neutral Internal Developer Platform for lean engineering teams using AWS/GCP/Azure and with DevOps bottlenecks. Teams can migrate to cloud (AWS) 6x-10x faster and get self-serve access to cloud infrastructure for day to day deployments, automated CI/CD pipeline from Github, pre-configured open source monitoring stack and more. No terraform / DevOps skillset required. **Seller Details:** - **Vendeur:** [LocalOps](https://www.g2.com/fr/sellers/localops) - **Année de fondation:** 2023 - **Emplacement du siège social:** Chennai, IN - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/localops-inc (5 employés sur LinkedIn®) ### 9. [Lucidic AI](https://www.g2.com/fr/products/lucidic-ai/reviews) Lucidic AI is a comprehensive training platform designed to enhance the reliability and performance of AI agents. By enabling developers to parameterize agentic systems and conduct extensive simulations, Lucidic AI facilitates iterative improvements without the need to adjust model weights. This approach ensures that AI agents operate effectively across diverse scenarios, leading to more dependable and efficient deployments. Key Features and Functionality: - Custom Reward Definition: Allows users to define objective functions aligned with domain-specific metrics such as inference latency and computational cost, ensuring that AI agents are optimized for specific operational goals. - Intelligent Candidate Exploration: Automatically searches through numerous agent configurations—including prompt variations, tool orderings, and context strategies—to identify the most effective setups, streamlining the development process. - Continuous Improvement in Production: Facilitates ongoing enhancement of AI agents by enabling continuous training and adaptation based on real-world performance data, ensuring sustained reliability and effectiveness. - Evaluation Rubrics: Provides structured evaluation criteria to score or validate agent behavior across sessions, capturing nuanced behaviors and enforcing domain-specific quality standards. - Mass Simulations: Offers the capability to run multiple simulations concurrently, providing analytics that reveal patterns, inconsistencies, and performance metrics at scale, which is essential for robust agent development. Primary Value and Problem Solved: Lucidic AI addresses the critical challenge of deploying reliable AI agents by offering tools that enable developers to systematically test, evaluate, and refine agent behaviors. By providing mechanisms for custom reward definitions, intelligent exploration of configurations, and continuous improvement, Lucidic AI ensures that AI agents meet specific performance metrics and operate consistently across various scenarios. This leads to increased trust in AI deployments, reduced risk of unexpected behaviors, and more efficient development cycles, ultimately enhancing the overall effectiveness of AI-driven solutions. **Seller Details:** - **Vendeur:** [Lucidic AI](https://www.g2.com/fr/sellers/lucidic-ai) - **Année de fondation:** 2025 - **Emplacement du siège social:** N/A - **Page LinkedIn®:** https://linkedin.com/company/lucidic-ai (780 employés sur LinkedIn®) ### 10. [MakinaRocks](https://www.g2.com/fr/products/makinarocks/reviews) Runway™ est une solution MLOps d'entreprise hyperconnectée conçue pour simplifier et étendre les opérations d'IA à travers diverses industries. Elle permet aux organisations de Connecter, Automatiser et Gouverner les flux de travail d'IA, depuis l'ingestion des données jusqu'au déploiement et à la surveillance des modèles. **Seller Details:** - **Vendeur:** [MakinaRocks](https://www.g2.com/fr/sellers/makinarocks) - **Année de fondation:** 2017 - **Emplacement du siège social:** Seoul, KR - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/makinarocks (80 employés sur LinkedIn®) ### 11. [Minitab Model Ops](https://www.g2.com/fr/products/minitab-model-ops/reviews) Minitab Model Ops is a centralized platform for deploying, monitoring, and managing analytical and machine learning models at scale. It enables organizations to operationalize models built in Minitab and other environments, ensuring they deliver consistent, reliable insights in real-world applications. With Minitab Model Ops, teams can automate model deployment, track model performance over time, and monitor for drift or degradation. Built-in governance and version control help ensure transparency, compliance, and reproducibility across the model lifecycle. By bridging the gap between model development and production, Minitab Model Ops helps organizations accelerate time to value, maintain trust in their analytics, and make faster, data-driven decisions. **Seller Details:** - **Vendeur:** [Minitab](https://www.g2.com/fr/sellers/minitab-14ca02fe-fdeb-44c4-b0db-904058d0221b) - **Année de fondation:** 1972 - **Emplacement du siège social:** State College, Pennsylvania, United States - **Twitter:** @Minitab (5,022 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/39142/ (703 employés sur LinkedIn®) ### 12. [MLflow](https://www.g2.com/fr/products/mlflow-mlflow/reviews) MLflow est une plateforme open-source conçue pour rationaliser le cycle de vie complet de l'apprentissage automatique (ML), en répondant aux défis du développement, du déploiement et de la gestion des modèles. Elle offre une suite d'outils qui améliorent la collaboration entre les praticiens du ML, garantissant que les projets sont robustes, transparents et prêts pour des applications dans le monde réel. Caractéristiques clés et fonctionnalités : - Suivi des expériences : Fournit des API et une interface utilisateur pour enregistrer les paramètres, les versions de code, les métriques et les artefacts pendant le processus de ML, facilitant la comparaison facile de plusieurs exécutions entre différents utilisateurs. - Registre de modèles : Offre un magasin de modèles centralisé avec des API et une interface utilisateur pour gérer le cycle de vie complet des modèles MLflow, y compris la gestion des versions, l'aliasing, le marquage et les annotations. - Déploiements MLflow pour les LLM : Équipé d'API standardisées, ce serveur simplifie l'accès aux modèles de langage de grande taille (LLM) SaaS et open-source, améliorant la sécurité grâce à un accès authentifié. - Évaluation : Fournit des outils pour une analyse approfondie des modèles, permettant une comparaison objective des modèles, qu'il s'agisse d'algorithmes ML traditionnels ou de LLM de pointe. - Interface d'ingénierie de prompts : Un environnement dédié à l'ingénierie de prompts, permettant l'expérimentation, le raffinement, l'évaluation, le test et le déploiement de prompts. - Recettes : Guides pour structurer les projets ML, en se concentrant sur la livraison de résultats finaux fonctionnels optimisés pour des scénarios de déploiement dans le monde réel. - Projets : Standardise l'emballage du code ML, des flux de travail et des artefacts, en utilisant des descripteurs ou des conventions pour définir les dépendances et les méthodes d'exécution. Valeur principale et problème résolu : MLflow répond aux complexités inhérentes au cycle de vie du ML en fournissant une plateforme unifiée qui assure l'efficacité, la cohérence et la traçabilité. En intégrant des composants clés tels que le suivi des expériences, le registre de modèles et les outils de déploiement, MLflow permet aux équipes de naviguer sans heurts dans les processus complexes de développement et de gestion des modèles. Cette approche globale favorise l'innovation, améliore la collaboration et accélère le déploiement de solutions ML de haute qualité. **Seller Details:** - **Vendeur:** [Mlflow](https://www.g2.com/fr/sellers/mlflow) - **Année de fondation:** 2018 - **Emplacement du siège social:** N/A - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/mlflow-org (30 employés sur LinkedIn®) ### 13. [mlop](https://www.g2.com/fr/products/mlop/reviews) mlop is an open-source platform designed to streamline the tracking, optimization, and collaboration of machine learning experiments. Tailored for modern teams, it offers a comprehensive suite of tools that enhance the efficiency and effectiveness of ML operations. By providing real-time insights and actionable recommendations, mlop empowers users to improve model performance and reduce computational costs. Key Features and Functionality: - Experiment Tracking: Monitor and compare experiments with detailed metrics, parameters, and artifacts, ensuring a complete history of model development. - Advanced Visualization: Utilize interactive dashboards for real-time monitoring of training progress and model performance analysis. - Real-Time Alerts: Receive immediate notifications about model performance issues, enabling prompt interventions to prevent resource wastage. - Seamless Integration: Easily connect with existing codebases and development workflows, including compatibility with tools like PyTorch Lightning and Hugging Face Transformers. - Open Source and High Performance: Built for speed and scalability, mlop handles large datasets and complex models efficiently, with a community-driven development approach. Primary Value and Solutions: mlop addresses the challenges of managing machine learning experiments by offering a centralized platform that not only logs metrics but also provides actionable insights to enhance model performance. Its real-time alerting system helps users identify and resolve issues promptly, saving valuable computational resources. The platform's seamless integration capabilities ensure that teams can incorporate mlop into their existing workflows without disruption. By focusing on performance and user-friendly design, mlop enables machine learning teams to build, track, and deploy models with confidence and efficiency. **Seller Details:** - **Vendeur:** [mlop](https://www.g2.com/fr/sellers/mlop) - **Emplacement du siège social:** N/A - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/mlop (28 employés sur LinkedIn®) ### 14. [MLTest](https://www.g2.com/fr/products/mltest/reviews) La plateforme de sécurité IA la plus avancée au monde Protégez votre organisation contre toute menace IA avec la plateforme de sécurité choisie par les entreprises du monde entier. **Seller Details:** - **Vendeur:** [Lakera](https://www.g2.com/fr/sellers/lakera) - **Année de fondation:** 2021 - **Emplacement du siège social:** San Francisco, US - **Twitter:** @LakeraAI (1,677 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/lakeraai/ (75 employés sur LinkedIn®) ### 15. [Modzy](https://www.g2.com/fr/products/modzy/reviews) Modzy accélère le déploiement, l'intégration et la gouvernance de l'IA prête pour la production. Avec des intégrations pour les principaux outils de science des données et de DevOps, les équipes comptent sur Modzy pour construire rapidement et facilement des applications activées par l'IA de manière standard, répétable et sécurisée. En utilisant Modzy comme un emplacement central pour surveiller toute l'IA à travers l'entreprise ou à la périphérie, les dirigeants peuvent établir la gouvernance et la sécurité tout en générant des rendements plus élevés de l'IA : Modzy a été fondée en 2019 avec un objectif clair : Construire un monde où les personnes et les machines travaillant ensemble surpassent celles travaillant seules. Notre entreprise, basée à Vienna, VA, sert des clients du Fortune 500 dans l'énergie et les services publics, les télécommunications, la fabrication, les sciences de la vie et le secteur public. **Seller Details:** - **Vendeur:** [Modzy](https://www.g2.com/fr/sellers/modzy) - **Emplacement du siège social:** N/A - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 employés sur LinkedIn®) ### 16. [Monitaur](https://www.g2.com/fr/products/monitaur/reviews) Logiciel de gouvernance des modèles pour l'IA, les modèles statistiques et tout ce qui se trouve entre les deux. Votre entreprise a besoin d'une approche cohérente de la gouvernance des modèles pour des décisions éclairées, la gestion des risques et la visibilité des performances. Avec Monitaur, vous pouvez mettre en œuvre une gouvernance responsable et éthique, de la politique à la preuve, pour les parties prenantes internes et externes, y compris les équipes techniques, les propriétaires d'entreprise, les régulateurs et les auditeurs. **Seller Details:** - **Vendeur:** [Monitaur](https://www.g2.com/fr/sellers/monitaur) - **Année de fondation:** 2019 - **Emplacement du siège social:** Boston, Massachusetts, United States - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/monitaur (29 employés sur LinkedIn®) ### 17. [Mutatio](https://www.g2.com/fr/products/mutatio/reviews) Mutatio est une plateforme de pointe conçue pour rationaliser le processus de gestion et de déploiement des modèles d'apprentissage automatique. Elle offre une suite complète d'outils qui facilitent l'ensemble du cycle de vie de l'apprentissage automatique, du développement de modèles au déploiement et à la surveillance. En fournissant une interface intuitive et une infrastructure robuste, Mutatio permet aux data scientists et aux ingénieurs de se concentrer sur la création de modèles de haute qualité sans les complexités de la logistique de déploiement. Caractéristiques clés et fonctionnalités : - Déploiement de modèles : Simplifie le déploiement des modèles d'apprentissage automatique dans des environnements de production, garantissant évolutivité et fiabilité. - Contrôle de version : Maintient un historique des versions de modèles, permettant un retour en arrière facile et une comparaison entre différentes itérations. - Surveillance et journalisation : Offre des capacités de surveillance et de journalisation en temps réel pour suivre les performances des modèles et détecter les anomalies. - Support d'intégration : Offre une intégration transparente avec les cadres et outils d'apprentissage automatique populaires, améliorant l'efficacité du flux de travail. - Interface conviviale : Dispose d'un tableau de bord intuitif qui simplifie la gestion des modèles et des ressources. Valeur principale et problème résolu : Mutatio répond aux défis associés au déploiement et à la gestion des modèles d'apprentissage automatique en production. En automatisant les processus complexes et en fournissant une plateforme centralisée, elle réduit le temps et les efforts nécessaires pour faire passer les modèles du développement au déploiement. Cela permet aux organisations d'accélérer leurs initiatives d'apprentissage automatique, d'améliorer la surveillance des performances des modèles et d'assurer une livraison cohérente de solutions pilotées par l'IA. **Seller Details:** - **Vendeur:** [Mutatio](https://www.g2.com/fr/sellers/mutatio) - **Emplacement du siège social:** N/A - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 employés sur LinkedIn®) ### 18. [NannyML](https://www.g2.com/fr/products/nannyml/reviews) NannyML est une bibliothèque Python open-source conçue pour surveiller et maintenir la performance des modèles d'apprentissage automatique dans les environnements de production, même lorsque les étiquettes de vérité terrain sont retardées ou indisponibles. En estimant la performance des modèles sans accès aux données cibles, NannyML permet aux data scientists et aux ingénieurs ML de détecter et de résoudre des problèmes tels que la dérive des données et la dérive de concept, garantissant que les modèles continuent à fournir des prédictions précises et fiables au fil du temps. Caractéristiques clés et fonctionnalités : - Estimation de la performance sans étiquettes : Utilise des techniques statistiques avancées comme l'Estimation de la Performance Basée sur la Confiance (CBPE) et l'Estimation de la Perte Directe (DLE) pour estimer les métriques de classification et de régression en temps réel, sans nécessiter de résultats réels. - Détection de la dérive des données : Surveille les changements dans les distributions des données d'entrée à la fois au niveau des caractéristiques et des ensembles de données, en utilisant des métriques telles que la divergence de Jensen-Shannon et la distance de Wasserstein pour identifier les changements qui peuvent affecter la performance du modèle. - Détection de la dérive de concept : Mesure l'impact de la dérive de concept sur la performance du modèle, fournissant des informations sur le moment où un réentraînement peut être nécessaire. - Analyse des causes profondes : Lie les alertes de dérive des données à des caractéristiques spécifiques, permettant une identification rapide des facteurs contribuant à la dégradation de la performance. - Évaluation de l'impact commercial : Permet aux utilisateurs de définir des matrices coût-bénéfice pour quantifier les résultats monétaires ou orientés vers les affaires de la performance du modèle, assurant l'alignement avec les objectifs organisationnels. - Surveillance et alertes automatisées : Fournit des systèmes d'alerte intelligents qui se concentrent sur les problèmes impactant la performance, réduisant les fausses alertes et la fatigue d'alerte. - Intégration et déploiement : Offre une intégration transparente avec les pipelines MLOps existants et peut être déployée au sein de l'infrastructure cloud d'une organisation pour une sécurité et un contrôle accrus. Valeur principale et problème résolu : NannyML répond au défi critique de maintenir la performance des modèles d'apprentissage automatique dans des environnements de production où les étiquettes de vérité terrain sont souvent retardées ou absentes. En permettant une estimation de la performance en temps réel et une détection de la dérive sans besoin de résultats réels, NannyML permet aux équipes de data science d'identifier et de résoudre de manière proactive les problèmes qui pourraient conduire à une dégradation du modèle. Cette surveillance proactive garantit que les modèles continuent à fournir des prédictions précises, préservant ainsi leur valeur commerciale et soutenant les processus de prise de décision éclairés. De plus, en réduisant les fausses alertes et en se concentrant sur les changements impactant la performance, NannyML aide les équipes à éviter la fatigue d'alerte et à allouer les ressources plus efficacement. **Seller Details:** - **Vendeur:** [NannyML](https://www.g2.com/fr/sellers/nannyml) - **Emplacement du siège social:** Leuven, BE - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/nannyml (32 employés sur LinkedIn®) ### 19. [Netra](https://www.g2.com/fr/products/keyvalue-software-systems-netra/reviews) Netra is an end-to-end AI observability, evaluation, and simulation platform that gives engineering teams complete visibility into every decision their AI agents make, from development through production. It is purpose-built for multi-step, multi-agent, and multi-tool workflows where traditional APM and LLM monitoring tools fall short. The platform is organized around four core capabilities. Observability delivers full-fidelity tracing across every LLM call, tool invocation, reasoning step, and retrieval, with real-time cost, latency, and error tracking. Evaluation enables teams to score agent quality automatically on every decision using built-in rubrics, custom LLM-as-judge evaluators, and code evaluators, with online evals running continuously on live traffic. Simulation lets teams stress-test agents against thousands of real and synthetic scenarios before production, using diverse personas and A/B comparisons against a baseline. Prompt Management provides a centralized workspace where every prompt is versioned, lineage-tracked, and rollback-safe, with every production response traceable back to its exact prompt version. Netra is built on OpenTelemetry, making it compatible with any OTLP-compliant backend and ensuring teams can get started with just 2 to 3 lines of code. It integrates with 14+ LLM providers including OpenAI, Anthropic, Google Gemini, and AWS Bedrock, and 12+ AI frameworks including LangChain, LangGraph, CrewAI, and LlamaIndex. The platform is SOC2 Type II certified and compliant with GDPR and HIPAA, with strict US and EU data residency and zero cross-region data sharing. Enterprise teams get on-premise deployment, isolated databases, and SSO. Available on a Free plan with no credit card required, a Pro plan at $39 per month, and custom Enterprise pricing. **Seller Details:** - **Vendeur:** [KeyValue Software Systems](https://www.g2.com/fr/sellers/keyvalue-software-systems-36b38222-8354-45bc-9485-8258e99a8ea2) - **Année de fondation:** 2015 - **Emplacement du siège social:** Kochi, IN - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/keyvaluesystems (522 employés sur LinkedIn®) ### 20. [Neuralvault](https://www.g2.com/fr/products/neuralvault/reviews) NeuralVault est une suite complète d'outils d'IA générative conçue pour fournir des solutions spécialisées dans divers secteurs. En intégrant des technologies d'IA avancées, NeuralVault permet aux professionnels de prendre des décisions éclairées avec une précision et une efficacité accrues. Caractéristiques clés et fonctionnalités : - Analyse de documents juridiques GPT : Utilise le traitement avancé du langage naturel pour interpréter le langage juridique, identifier les clauses clés et offrir des insights, simplifiant ainsi le processus de révision pour les professionnels du droit. - Authenticité de la mode GPT : Analyse les détails de conception, les matériaux et les éléments de marque pour distinguer les articles de mode de luxe authentiques des contrefaçons, aidant les collectionneurs et les passionnés à vérifier l'authenticité des produits. - Évaluation et authentification d'art GPT : Évalue les détails artistiques, les données historiques et les tendances du marché pour fournir des évaluations d'art précises et une authentification, soutenant les collectionneurs et les marchands dans la prise de décisions éclairées. - Investissement de valeur GPT : Applique les principes de l'investissement de valeur pour analyser les actions, identifier les actifs sous-évalués avec de solides fondamentaux, servant d'outil stratégique pour la création de richesse à long terme. - Analyse d'investissement en financement participatif en actions GPT : Évalue les projets de financement participatif en analysant le potentiel du marché et la viabilité commerciale, aidant les investisseurs à naviguer dans le paysage dynamique du financement participatif. - Optimisation de campagne de financement participatif GPT : Offre des conseils stratégiques sur la structure de la campagne, les récompenses et l'engagement pour maximiser le succès des campagnes de financement participatif, au bénéfice des entrepreneurs cherchant des stratégies de collecte de fonds efficaces. Valeur principale et solutions pour les utilisateurs : NeuralVault répond au besoin d'outils spécialisés, pilotés par l'IA, qui répondent aux exigences des marchés de niche. En offrant une gamme diversifiée de GPT, il permet aux professionnels d'améliorer la précision, l'efficacité et les insights dans leurs domaines respectifs. Que ce soit pour simplifier l'analyse de documents juridiques, authentifier des articles de mode de luxe, évaluer des œuvres d'art, identifier des opportunités d'investissement ou optimiser des campagnes de financement participatif, NeuralVault fournit des solutions sur mesure qui révolutionnent les processus de prise de décision. Avec un modèle d'abonnement au prix de 5 $ par mois, il garantit que la technologie d'IA de pointe est à la fois accessible et abordable, permettant aux utilisateurs de rester à la pointe des avancées pilotées par l'IA dans leurs industries. **Seller Details:** - **Vendeur:** [NeuralVault](https://www.g2.com/fr/sellers/neuralvault) - **Emplacement du siège social:** N/A - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 employés sur LinkedIn®) ### 21. [Neysa Velocis](https://www.g2.com/fr/products/neysa-velocis/reviews) Neysa redéfinit la manière dont les entreprises construisent, déploient et évoluent l'intelligence artificielle en fournissant un système cloud d'accélération de l'IA complet. Conçu de A à Z pour les charges de travail modernes d'IA/ML—modèles de fondation, LLMs, pipelines d'inférence, MLOps—notre plateforme phare, Neysa Velocis, unifie GPU-as-a-Service (GPUaaS), AI Platform-as-a-Service (AI PaaS), points de terminaison d'inférence, orchestration, télémétrie et gouvernance de niveau entreprise en une solution intégrée. Fondée en 2023 par des vétérans chevronnés de l'infrastructure et du cloud—parmi eux les cofondateurs Sharad Sanghi et Anindya Das, et guidée par le président B V Jagadeesh—Neysa répond à un besoin critique dans l'infrastructure native de l'IA : les plateformes cloud héritées ont été construites pour des charges de travail génériques, pas pour l'échelle, la sensibilité aux coûts et les exigences de gouvernance de l'IA. La mission de Neysa est claire : accélérer l'adoption de l'IA sans friction. Velocis permet aux organisations de passer du prototype à la production plus rapidement avec des prix transparents, des performances prévisibles et un contrôle opérationnel—pas de jetons cachés, pas de prolifération d'outils, pas de verrouillage. La solution prend en charge les modèles open-source et open-weights (tels que LLaMA, Mistral, Qwen et GPT-OSS), offrant aux clients le choix entre les cadres, les environnements de formation et d'inférence. Ce qui distingue Neysa, c'est cette combinaison de profondeur d'infrastructure, d'expérience développeur et de préparation d'entreprise. Avec des instances optimisées pour GPU, des pipelines MLOps pré-intégrés, des tableaux de bord de surveillance et de gestion unifiés, une architecture modulaire supportant les déploiements publics/privés/hybrides, et une sécurité et une gouvernance intégrées, Velocis aide les équipes AI/ML, les leaders de l'infrastructure et les CXOs à générer un impact commercial réel. Dans divers secteurs—y compris la banque et les services financiers, l'assurance, le commerce de détail et le e-commerce, la fabrication, et les startups natives de l'IA—Neysa permet l'hyper-personnalisation, la prévision de la demande, la modélisation des risques, la détection de la fraude et les charges de travail de niveau recherche avec agilité et échelle. En bref : si vous êtes une organisation sérieuse à propos de l'IA—que vous formiez des modèles de fondation, déployiez l'inférence à grande échelle, ou gériez un pipeline ML/IA de niveau production—Neysa vous offre le cloud conçu pour l'IA. Un système unifié, optimisé pour la performance, l'efficacité des coûts et le contrôle. Jetez un coup d'œil rapide à Neysa Velocis ici - https://neysa.ai/product-demo-neysa\_velocis-walkthrough/ **Seller Details:** - **Vendeur:** [Neysa](https://www.g2.com/fr/sellers/neysa) - **Site Web de l'entreprise:** https://neysa.ai/ - **Année de fondation:** 2023 - **Emplacement du siège social:** Mumbai, IN - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/neysaai (90 employés sur LinkedIn®) ### 22. [Nodes AI](https://www.g2.com/fr/products/nodes-ai/reviews) Nodes AI est une plateforme d'intelligence artificielle avancée conçue pour rationaliser et améliorer le développement et le déploiement de modèles d'IA. Elle offre une suite complète d'outils qui s'adressent aussi bien aux développeurs novices qu'expérimentés, permettant une formation, une évaluation et une intégration efficaces des modèles dans diverses applications. En fournissant une interface intuitive et un support backend robuste, Nodes AI simplifie les complexités associées au développement de l'IA, permettant aux utilisateurs de se concentrer sur l'innovation et la résolution de problèmes. Caractéristiques clés et fonctionnalités : - Interface conviviale : Un tableau de bord intuitif qui facilite la navigation et la gestion des projets d'IA. - Formation et évaluation des modèles : Outils complets pour former des modèles d'IA avec divers ensembles de données et évaluer leurs performances pour garantir des résultats optimaux. - Évolutivité : Prend en charge des solutions évolutives, permettant aux utilisateurs de gérer des projets de tailles et de complexités variées sans compromettre les performances. - Capacités d'intégration : Intégration transparente avec les systèmes et applications existants, permettant un déploiement fluide des modèles d'IA dans les environnements de production. - Outils de collaboration : Facilite la collaboration en équipe avec des espaces de travail partagés et un contrôle de version, assurant une gestion efficace des projets. Valeur principale et solutions pour les utilisateurs : Nodes AI répond aux défis du développement de l'IA en fournissant une plateforme qui simplifie le processus de la création à la mise en œuvre des modèles. Elle réduit les barrières techniques souvent associées aux projets d'IA, la rendant accessible à un public plus large. En offrant des solutions évolutives et intégratives, Nodes AI permet aux entreprises et aux développeurs de tirer parti de la puissance de l'intelligence artificielle, conduisant à une prise de décision améliorée, une efficacité accrue et la capacité de résoudre des problèmes complexes avec des solutions innovantes. **Seller Details:** - **Vendeur:** [Nodes AI](https://www.g2.com/fr/sellers/nodes-ai) - **Emplacement du siège social:** N/A - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 employés sur LinkedIn®) ### 23. [Nota AI](https://www.g2.com/fr/products/nota-ai/reviews) Nota AI est une entreprise technologique spécialisée dans les solutions d'optimisation de l'IA, permettant aux entreprises de déployer des modèles d'IA efficaces et performants sur diverses plateformes. Leur produit phare, NetsPresso, est une plateforme de bout en bout qui simplifie le développement et le déploiement de modèles d'IA, rendant l'IA plus accessible et rentable pour les organisations. Caractéristiques clés et fonctionnalités : - Compression de modèle : Réduit la taille des modèles d'IA sans compromettre les performances, facilitant le déploiement sur des appareils aux ressources limitées. - Optimisation automatisée : Utilise des techniques d'apprentissage automatique pour améliorer automatiquement l'efficacité et la rapidité des modèles. - Compatibilité matérielle : Assure que les modèles optimisés sont compatibles avec une large gamme de matériels, des serveurs cloud aux appareils en périphérie. - Interface conviviale : Offre une plateforme intuitive pour que les utilisateurs puissent développer, optimiser et déployer des modèles d'IA avec un minimum d'expertise technique. Valeur principale et problème résolu : Nota AI répond au défi de déployer des modèles d'IA complexes dans des environnements aux ressources computationnelles limitées. En offrant des outils qui compressent et optimisent les modèles, ils permettent aux entreprises de mettre en œuvre des solutions d'IA à la fois efficaces et efficientes, réduisant les coûts et élargissant l'applicabilité des technologies d'IA dans divers secteurs. **Seller Details:** - **Vendeur:** [Nota AI](https://www.g2.com/fr/sellers/nota-ai) - **Année de fondation:** 2015 - **Emplacement du siège social:** Seoul, KR - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/nota-incorporated (160 employés sur LinkedIn®) ### 24. [NVIDIA Run:ai](https://www.g2.com/fr/products/nvidia-run-ai/reviews) NVIDIA Run:ai est une plateforme native Kubernetes conçue pour orchestrer les charges de travail d'IA et optimiser les ressources GPU. Adaptée aux équipes de machine learning et d'IA, elle simplifie la gestion des ressources, améliore l'utilisation des GPU et accélère les cycles de développement. En allouant dynamiquement les ressources GPU et en s'intégrant parfaitement avec les principaux outils MLOps et environnements cloud, Run:ai assure des opérations d'IA efficaces et évolutives. Caractéristiques clés et fonctionnalités : - Planification dynamique des GPU : Alloue automatiquement les ressources GPU en fonction des demandes de charge de travail, assurant une utilisation optimale et minimisant le temps d'inactivité. - Allocation fractionnée des GPU : Permet à plusieurs charges de travail de partager un seul GPU, permettant une distribution efficace des ressources et des économies de coûts. - Orchestration automatisée des charges de travail : Gère le déploiement et la mise à l'échelle des charges de travail d'IA, simplifiant les processus complexes et réduisant l'intervention manuelle. - Gouvernance des ressources basée sur les équipes : Met en œuvre un contrôle d'accès basé sur les rôles et des quotas au niveau des équipes pour assurer l'isolation des ressources, la conformité et la visibilité à travers les équipes d'IA. - Intégration transparente avec les services AWS : Se déploie aux côtés d'Amazon EKS et s'intègre avec des services comme Amazon S3, CloudWatch et IAM pour une expérience opérationnelle unifiée. - Compatibilité avec les flux de travail MLOps : Prend en charge des outils tels que JupyterHub, Kubeflow et MLflow, facilitant les pipelines de machine learning de bout en bout. Valeur principale et problème résolu : NVIDIA Run:ai répond au défi de gérer et de faire évoluer efficacement les charges de travail d'IA en optimisant l'utilisation des ressources GPU. Il élimine les inefficacités de l'allocation statique des GPU grâce à une planification dynamique et un partage fractionné, conduisant à un débit plus élevé et un développement de modèles plus rapide. En fournissant une plateforme centralisée pour la gestion des ressources, Run:ai permet aux organisations d'accélérer les initiatives d'IA, de réduire les coûts opérationnels et de maintenir un contrôle strict sur l'infrastructure, favorisant ainsi l'innovation sans les complexités de la gestion manuelle des ressources. **Seller Details:** - **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 (2,226,638 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/amazon-web-services/ (156,424 employés sur LinkedIn®) - **Propriété:** NASDAQ: AMZN ### 25. [Ocular AI](https://www.g2.com/fr/products/ocular-ai/reviews) Ocular AI est le Lakehouse de données multimodales pour l'IA. Avec Ocular, les équipes d'IA peuvent ingérer, cataloguer/curer, rechercher, annoter et s'entraîner sur des données vidéo, image et audio de manière transparente — le tout sur une seule plateforme native à l'IA. Conçu pour la vitesse, l'échelle et la précision, Ocular transforme des pétaoctets de données brutes et non structurées en ensembles de données de haute qualité et en modèles personnalisés de qualité production, permettant la prochaine génération d'IA multimodale. Que vous construisiez des systèmes de vision par ordinateur, des modèles de perception robotique ou des IA génératives spécifiques à un domaine, Ocular fournit tout ce dont vous avez besoin pour passer des données au modèle — rapidement. Ocular Foundry — Le Lakehouse multimodal pour l'IA Foundry est un lakehouse de données multimodales conçu spécifiquement pour les flux de travail de données non structurées. Il combine une infrastructure puissante, des outils intuitifs et des flux de travail natifs à l'IA en une plateforme cohérente. Ingest, Catalog, & Curate — Rassemblez toutes vos données non structurées sur une plateforme unique et unifiée. Foundry prend en charge les intégrations directes avec le stockage cloud, les SDK, les API, et plus encore pour centraliser les ensembles de données vidéo, image et audio à l'échelle de l'entreprise. Visualisez et curez vos données à l'aide d'interfaces alimentées par des embeddings pour des flux de travail plus intelligents et priorisés par étiquettes. Search & Understand — Utilisez le langage naturel pour rechercher dans des pétaoctets de données vidéo et image. Posez des requêtes complexes comme « Montrez des chariots élévateurs près d'un quai » ou « Trouvez des voitures rouges la nuit », et Foundry identifiera les images et les horodatages exacts. La plateforme comprend les scènes, détecte les actions, lit le texte intégré et localise les événements clés à travers les modalités. Annotate & Label with Agents & Humans— Boostez les flux de travail d'annotation avec des agents de données IA, des modèles ajustés et une collaboration humaine. Utilisez des outils avancés pour les boîtes de délimitation, la segmentation, l'étiquetage audio et le marquage au niveau des images — le tout avec des ontologies spécifiques au projet et des vérifications QA automatisées. Train & Evaluate — Ajustez et évaluez des modèles personnalisés directement dans Foundry avec une formation intégrée alimentée par GPU. Suivez la lignée des données, surveillez la couverture des étiquettes et évaluez la préparation des modèles en temps réel avec des analyses riches et des tableaux de bord visuels — sans changement de contexte ni fragmentation de pipeline. Foundry est la couche d'infrastructure conçue pour les équipes résolvant des problèmes d'IA difficiles avec des données réelles et désordonnées. Bolt — Annotation Expert-in-the-Loop à grande échelle Bolt est le service d'annotation de haute précision d'Ocular conçu pour les entreprises qui ont besoin d'un étiquetage rapide, précis et spécifique au domaine. Contrairement aux plateformes de travail collaboratif, Bolt est alimenté par des professionnels formés — ingénieurs, experts médicaux et spécialistes QA — pour garantir que chaque étiquette répond aux exigences uniques de votre modèle. Avec Bolt, vous obtenez : - Des annotations évolutives sur les données vidéo, image et audio - Des flux de travail expert-in-the-loop pour les cas critiques - Une intégration étroite avec Foundry pour une exécution de projet sans faille - Vitesse et précision sans sacrifier le contexte ou la qualité Fiable par les équipes d'IA avant-gardistes s'attaquant aux problèmes d'IA multimodale les plus difficiles. Ocular AI est conforme à la norme SOC 2 et conçu pour répondre aux exigences de sécurité et de performance de l'IA d'entreprise. Construisez en toute confiance des modèles multimodaux prêts pour la production — le tout sur un seul Lakehouse multimodal. **Seller Details:** - **Vendeur:** [Ocular AI](https://www.g2.com/fr/sellers/ocular-ai) - **Année de fondation:** 2024 - **Emplacement du siège social:** San Francisco, US - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/use-ocular (6 employés sur LinkedIn®) ## Parent Category [Logiciel d'intelligence artificielle](https://www.g2.com/fr/categories/artificial-intelligence) ## Related Categories - [Logiciel d'analyse prédictive](https://www.g2.com/fr/categories/predictive-analytics) - [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) - [Logiciel d'infrastructure d'IA générative](https://www.g2.com/fr/categories/generative-ai-infrastructure) - [Logiciel d'opérationnalisation des grands modèles de langage (LLMOps)](https://www.g2.com/fr/categories/large-language-model-operationalization-llmops) - [Logiciels de plateformes de machine learning à faible code](https://www.g2.com/fr/categories/low-code-machine-learning-platforms) --- ## Buyer Guide ### 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.