# Meilleur Plateformes de science des données et d'apprentissage automatique *By [Bijou Barry](https://research.g2.com/insights/author/bijou-barry)* Les plateformes de science des données et d'apprentissage automatique (DSML) fournissent des outils pour construire, déployer et surveiller des algorithmes d'apprentissage automatique en combinant des données avec des modèles intelligents de prise de décision pour soutenir les solutions commerciales. Ces plateformes peuvent offrir des algorithmes préconstruits et des flux de travail visuels pour les utilisateurs non techniques ou nécessiter des compétences de développement plus avancées pour la création de modèles complexes. ### Capacités principales des logiciels de science des données et d'apprentissage automatique (DSML) Pour être inclus dans la catégorie des plateformes de science des données et d'apprentissage automatique (DSML), un produit doit : - Présenter un moyen pour les développeurs de connecter les données aux algorithmes afin qu'ils puissent apprendre et s'adapter - Permettre aux utilisateurs de créer des algorithmes d'apprentissage automatique et/ou offrir des algorithmes préconstruits pour les utilisateurs novices - Fournir une plateforme pour déployer l'IA à grande échelle ### Comment les logiciels DSML diffèrent des autres outils Les plateformes DSML diffèrent des offres traditionnelles de plateforme en tant que service (PaaS) en fournissant des fonctionnalités spécifiques à l'apprentissage automatique, telles que des algorithmes préconstruits, des flux de travail de formation de modèles et des fonctionnalités automatisées qui réduisent le besoin d'une expertise approfondie en science des données. ### Perspectives de G2 sur les logiciels DSML Basé sur les tendances de catégorie sur G2, la valeur du développement de modèles simplifié, la facilité de déploiement et les options qui soutiennent à la fois les praticiens non techniques et avancés à travers des interfaces visuelles ou des flux de travail basés sur le codage. ## Best Plateformes de science des données et d'apprentissage automatique At A Glance - **Leader :** [Vertex AI](https://www.g2.com/fr/products/google-vertex-ai/reviews) - **Meilleur performeur :** [Hex](https://www.g2.com/fr/products/hex-tech-hex/reviews) - **Le plus facile à utiliser :** [Databricks](https://www.g2.com/fr/products/databricks/reviews) - **Tendance :** [RapidCanvas](https://www.g2.com/fr/products/rapidcanvas/reviews) - **Meilleur logiciel gratuit :** [Databricks](https://www.g2.com/fr/products/databricks/reviews) --- **Sponsored** ### JFrog JFrog Ltd. (Nasdaq : FROG), les créateurs de la plateforme unifiée DevOps, DevSecOps, DevGovOps et MLOps, a pour mission de créer un monde où le logiciel est livré sans friction du développement à la production. Portée par une vision de « Liquid Software », la plateforme JFrog est un système d'enregistrement de la chaîne d'approvisionnement logicielle conçu pour alimenter les organisations dans la construction, la gestion et la distribution de logiciels sécurisés avec rapidité et échelle. Les fonctionnalités de sécurité holistiques aident à identifier, protéger et remédier contre les menaces et vulnérabilités. La plateforme JFrog universelle, hybride et multi-cloud est disponible à la fois en tant que services SaaS auprès des principaux fournisseurs de services cloud et en auto-hébergement. Des millions d'utilisateurs et environ 6 600 organisations dans le monde, y compris une majorité du Fortune 100, dépendent des solutions JFrog pour adopter en toute sécurité la transformation numérique à l'ère de l'IA. Apprenez-en plus sur www.jfrog.com ou suivez-nous sur X @JFrog. 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[Vertex AI](https://www.g2.com/fr/products/google-vertex-ai/reviews) Construisez, déployez et mettez à l'échelle des modèles d'apprentissage automatique (ML) plus rapidement, avec des outils ML entièrement gérés pour tout cas d'utilisation. Grâce à Vertex AI Workbench, Vertex AI est intégré nativement avec BigQuery, Dataproc et Spark. Vous pouvez utiliser BigQuery ML pour créer et exécuter des modèles d'apprentissage automatique dans BigQuery en utilisant des requêtes SQL standard sur des outils de business intelligence et des feuilles de calcul existants, ou vous pouvez exporter des ensembles de données de BigQuery directement dans Vertex AI Workbench et exécuter vos modèles à partir de là. Utilisez Vertex Data Labeling pour générer des étiquettes très précises pour votre collecte de données. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 648 **User Satisfaction Scores:** - **Application:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10) - **Service géré:** 8.3/10 (Category avg: 8.3/10) - **Compréhension du langage naturel:** 8.5/10 (Category avg: 8.2/10) - **Facilité d’administration:** 7.9/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [Google](https://www.g2.com/fr/sellers/google) - **Année de fondation:** 1998 - **Emplacement du siège social:** Mountain View, CA - **Twitter:** @google (31,840,340 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1441/ (336,169 employés sur LinkedIn®) - **Propriété:** NASDAQ:GOOG **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Ingénieur logiciel, Scientifique des données - **Top Industries:** Logiciels informatiques, Technologie de l'information et services - **Company Size:** 41% Petite entreprise, 31% Entreprise #### Pros & Cons **Pros:** - Facilité d'utilisation (162 reviews) - Variété de modèles (114 reviews) - Caractéristiques (109 reviews) - Apprentissage automatique (104 reviews) - Intégrations faciles (84 reviews) **Cons:** - Cher (75 reviews) - Courbe d'apprentissage (63 reviews) - Complexité (62 reviews) - Problèmes de complexité (58 reviews) - Apprentissage difficile (47 reviews) ### 2. [Databricks](https://www.g2.com/fr/products/databricks/reviews) Databricks est l'entreprise de données et d'IA. Plus de 20 000 organisations dans le monde entier — y compris adidas, AT&T, Bayer, Block, Mastercard, Rivian, Unilever, et plus de 60 % du Fortune 500 — comptent sur Databricks pour construire et développer des applications de données et d'IA, des analyses et des agents. Basée à San Francisco avec plus de 30 bureaux à travers le monde, Databricks offre une plateforme d'intelligence des données unifiée qui inclut Agent Bricks, Lakeflow, Lakehouse, Lakebase et Unity Catalog. **Average Rating:** 4.6/5.0 **Total Reviews:** 726 **User Satisfaction Scores:** - **Application:** 8.7/10 (Category avg: 8.5/10) - **Service géré:** 8.5/10 (Category avg: 8.3/10) - **Compréhension du langage naturel:** 8.4/10 (Category avg: 8.2/10) - **Facilité d’administration:** 8.4/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [Databricks Inc.](https://www.g2.com/fr/sellers/databricks-inc) - **Site Web de l'entreprise:** https://databricks.com - **Année de fondation:** 2013 - **Emplacement du siège social:** San Francisco, CA - **Twitter:** @databricks (89,234 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/3477522/ (14,779 employés sur LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Ingénieur de données, Ingénieur de données senior - **Top Industries:** Technologie de l'information et services, Services financiers - **Company Size:** 44% Entreprise, 40% Marché intermédiaire #### Pros & Cons **Pros:** - Caractéristiques (288 reviews) - Facilité d'utilisation (278 reviews) - Intégrations (189 reviews) - Collaboration (150 reviews) - Gestion des données (150 reviews) **Cons:** - Courbe d'apprentissage (112 reviews) - Cher (97 reviews) - Courbe d'apprentissage abrupte (96 reviews) - Fonctionnalités manquantes (69 reviews) - Complexité (64 reviews) ### 3. [SAS Viya](https://www.g2.com/fr/products/sas-sas-viya/reviews) SAS Viya est une plateforme de données et d'IA native du cloud qui permet aux équipes de créer, déployer et faire évoluer une IA explicable qui conduit à des décisions fiables et sûres. Elle unit l'ensemble du cycle de vie des données et de l'IA et permet aux équipes d'innover rapidement tout en équilibrant vitesse, automatisation et gouvernance par conception. Viya unifie la gestion des données, l'analyse avancée et la prise de décision sur une seule plateforme, permettant ainsi aux organisations de passer de l'expérimentation à la production en toute confiance, en offrant un impact commercial mesurable qui est sécurisé, explicable et évolutif dans n'importe quel environnement. Les capacités clés requises pour prendre des décisions fiables incluent : • Clarté de bout en bout sur le cycle de vie des données et de l'IA, avec une traçabilité intégrée, une auditabilité et une surveillance continue pour soutenir des décisions défendables. • Gouvernance par conception, permettant une supervision cohérente des données, des modèles et des décisions pour réduire les risques et accélérer l'adoption. • IA explicable à grande échelle, afin que les insights et les résultats puissent être compris, validés et dignes de confiance par les entreprises et les régulateurs. • Analytique opérationnalisée, garantissant que la valeur se poursuit au-delà du déploiement grâce à la surveillance, au réentraînement et à la gestion du cycle de vie. • Déploiement flexible et natif du cloud, permettant aux organisations de commencer n'importe où et de s'étendre partout tout en maintenant le contrôle. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 696 **User Satisfaction Scores:** - **Application:** 7.8/10 (Category avg: 8.5/10) - **Service géré:** 7.9/10 (Category avg: 8.3/10) - **Compréhension du langage naturel:** 7.6/10 (Category avg: 8.2/10) - **Facilité d’administration:** 7.6/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [SAS Institute Inc.](https://www.g2.com/fr/sellers/sas-institute-inc-df6dde22-a5e5-4913-8b21-4fa0c6c5c7c2) - **Site Web de l'entreprise:** https://www.sas.com/ - **Année de fondation:** 1976 - **Emplacement du siège social:** Cary, NC - **Twitter:** @SASsoftware (60,957 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1491/ (18,238 employés sur LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Étudiant, Programmeur statistique - **Top Industries:** Pharmaceutique, Logiciels informatiques - **Company Size:** 33% Entreprise, 32% Petite entreprise #### Pros & Cons **Pros:** - Facilité d'utilisation (316 reviews) - Caractéristiques (218 reviews) - Analytique (196 reviews) - Analyse des données (166 reviews) - Interface utilisateur (147 reviews) **Cons:** - Difficulté d'apprentissage (151 reviews) - Courbe d'apprentissage (144 reviews) - Complexité (143 reviews) - Apprentissage difficile (117 reviews) - Cher (108 reviews) ### 4. [Deepnote](https://www.g2.com/fr/products/deepnote/reviews) Deepnote est un espace de travail de données où agents et humains collaborent. Il est conçu pour simplifier l'exploration des données, accélérer l'analyse et fournir rapidement des insights exploitables pour vous et votre équipe. Contrairement aux outils obsolètes tels que Jupyter, Deepnote est conçu pour la prochaine décennie. Deepnote donne à toute personne travaillant avec des données des superpouvoirs. Il unifie votre flux de travail de données à travers une couche sémantique intégrée, préparant vos données pour des applications avancées d'IA. Vous pouvez également tirer parti de notre copilote de données IA pour discuter avec vos données, créer des graphiques, écrire du code ou transformer vos carnets de notes IA en tableaux de bord ou applications de données complets. Combinez données, code SQL ou Python, et visualisations côte à côte sur une toile flexible - enrichie avec des modèles de raisonnement IA de pointe. 🤖 Analysez avec l'IA • Générez du code et des visualisations en décrivant votre objectif. • Écrivez, exécutez et déboguez automatiquement du code avec l'IA. • Avancez plus vite avec des suggestions IA contextuelles. 🔗 Unifiez • Connectez-vous à plus de 60 sources de données comme BigQuery, Snowflake et PostgreSQL. • Combinez Python et SQL dans un seul carnet de notes. • Construisez des modules ETL, analytiques et de métriques réutilisables. • Créez une couche sémantique avec des définitions partagées et des métriques fiables. ⚖️ Évoluez • Augmentez instantanément la puissance de calcul, plus incluse que Colab. • Planifiez des tâches et recevez des notifications avec des résultats actualisés. • Organisez le travail dans des projets et dossiers pour une clarté d'équipe. • Gérez les flux de travail via l'API REST. 🚀 Lancez • Transformez des carnets de notes en tableaux de bord ou applications de données, nativement ou avec Streamlit. • Laissez les utilisateurs explorer les données avec des entrées interactives. • Partagez des applications sécurisées et en direct en un clic. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 374 **User Satisfaction Scores:** - **Application:** 8.0/10 (Category avg: 8.5/10) - **Service géré:** 7.9/10 (Category avg: 8.3/10) - **Compréhension du langage naturel:** 7.2/10 (Category avg: 8.2/10) - **Facilité d’administration:** 8.8/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [Deepnote](https://www.g2.com/fr/sellers/deepnote) - **Site Web de l'entreprise:** https://www.deepnote.com - **Année de fondation:** 2019 - **Emplacement du siège social:** San Francisco , US - **Twitter:** @DeepnoteHQ (5,240 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/deepnote (25 employés sur LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Étudiant, Analyste de données - **Top Industries:** Logiciels informatiques, Enseignement supérieur - **Company Size:** 68% Petite entreprise, 24% Marché intermédiaire #### Pros & Cons **Pros:** - Facilité d'utilisation (170 reviews) - Collaboration (120 reviews) - Intégrations faciles (76 reviews) - Collaboration d'équipe (76 reviews) - Gestion des données (67 reviews) **Cons:** - Performance lente (61 reviews) - Fonctionnalités limitées (32 reviews) - Problèmes de gestion des données (29 reviews) - Fonctionnalités manquantes (26 reviews) - Caractéristiques manquantes (25 reviews) ### 5. [Anaconda Platform](https://www.g2.com/fr/products/anaconda-platform/reviews) La plateforme Anaconda est une plateforme unifiée de développement d'IA pour les entreprises qui aide les data scientists, les développeurs d'IA et les ingénieurs de plateforme à construire, sécuriser, déployer et observer les charges de travail d'IA depuis le développement jusqu'à la production. La plateforme répond aux défis critiques auxquels les entreprises sont confrontées lorsqu'elles étendent leurs initiatives d'IA open-source, y compris la complexité des environnements, les vulnérabilités de sécurité, les échecs de déploiement et les exigences de gouvernance à travers les infrastructures cloud et sur site. La plateforme combine une distribution de packages Python de confiance avec des contrôles de gouvernance de niveau entreprise, permettant aux organisations d'accélérer l'innovation en IA tout en maintenant la sécurité et la conformité. Les data scientists ont accès à plus de 12 000 packages open-source pré-validés et compatibles via la distribution sécurisée d'Anaconda, éliminant les conflits de dépendances et la dérive des environnements qui ralentissent généralement les cycles de déploiement. Les administrateurs de la plateforme bénéficient d'une gestion centralisée, de contrôles d'accès basés sur les rôles et de la détection automatisée des vulnérabilités sur toutes les charges de travail d'IA. Les capacités clés incluent : Distribution de Confiance - Des packages Python pré-validés avec vérification de signature, des factures de matériaux logiciels (SBOMs) et des SLA de disponibilité garantis réduisent les risques de sécurité de la chaîne d'approvisionnement Gouvernance Sécurisée - Analyse automatisée des CVE, filtrage des packages, journaux d'audit et suivi de la conformité pour les exigences GDPR, HIPAA et CCPA permettent aux équipes d'avancer rapidement sans compromettre la sécurité Vélocité des Développeurs - Des environnements préconfigurés, une configuration en une commande et une résolution automatique des dépendances éliminent le temps de débogage pour que les développeurs se concentrent sur la création de solutions IA Prête pour la Production - Des environnements d'exécution haute performance et des workflows de déploiement éprouvés garantissent que ce qui fonctionne localement fonctionne de manière fiable à grande échelle, comblant le fossé entre l'expérimentation et la production Informations Exploitables - La télémétrie en temps réel et les métriques d'utilisation à travers les packages, les environnements et les modèles fournissent une visibilité pour des décisions d'optimisation basées sur les données Les organisations utilisant la plateforme Anaconda rapportent une réduction de 60 % du risque de violations de sécurité, une amélioration de 80 % de l'efficacité dans la gestion de la sécurité des packages, et des économies de temps significatives en éliminant les processus manuels de validation des packages. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 237 **User Satisfaction Scores:** - **Application:** 8.9/10 (Category avg: 8.5/10) - **Service géré:** 8.6/10 (Category avg: 8.3/10) - **Compréhension du langage naturel:** 8.5/10 (Category avg: 8.2/10) - **Facilité d’administration:** 8.7/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [Anaconda, Inc.](https://www.g2.com/fr/sellers/anaconda-inc) - **Année de fondation:** 2012 - **Emplacement du siège social:** Austin, Texas - **Twitter:** @anacondainc (83,784 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/25029553/ (575 employés sur LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Étudiant, Ingénieur logiciel - **Top Industries:** Technologie de l'information et services, Logiciels informatiques - **Company Size:** 37% Petite entreprise, 25% Entreprise #### Pros & Cons **Pros:** - Facilité d'utilisation (74 reviews) - Configurer la facilité (39 reviews) - Efficacité (27 reviews) - Intuitif (25 reviews) - Facilité de codage (23 reviews) **Cons:** - Problèmes de gestion des données (11 reviews) - Performance lente (11 reviews) - Caractéristiques manquantes (10 reviews) - Fonctionnalités limitées (9 reviews) - Stockage limité (9 reviews) ### 6. [Dataiku](https://www.g2.com/fr/products/dataiku/reviews) Dataiku est la plateforme pour le succès de l'IA qui unit les personnes, l'orchestration et la gouvernance pour transformer les investissements en IA en résultats commerciaux mesurables. Elle aide les organisations à passer d'une expérimentation fragmentée à une exécution coordonnée et fiable à grande échelle. Conçu pour le succès de l'IA : Dataiku réunit les experts métiers et les spécialistes de l'IA dans le même environnement, intégrant le contexte métier dans les analyses, les modèles et les agents d'IA. Les équipes métiers peuvent s'auto-servir et innover, tandis que les experts en IA construisent, déploient et optimisent rapidement, comblant le fossé entre les pilotes et la production. Orchestration à l'échelle : Dataiku connecte les données, les services d'IA et les applications d'entreprise à travers l'analytique, l'apprentissage automatique et les agents d'IA. Les flux de travail intégrés apportent de la valeur sur n'importe quel cloud ou infrastructure sans verrouillage fournisseur ni fragmentation. Une gouvernance de confiance : Dataiku intègre la gouvernance tout au long du cycle de vie de l'IA, permettant aux équipes de suivre la performance, le coût et le risque pour maintenir les systèmes explicables, conformes et audités. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 185 **User Satisfaction Scores:** - **Application:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10) - **Service géré:** 8.2/10 (Category avg: 8.3/10) - **Compréhension du langage naturel:** 7.7/10 (Category avg: 8.2/10) - **Facilité d’administration:** 8.0/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [Dataiku](https://www.g2.com/fr/sellers/dataiku) - **Site Web de l'entreprise:** https://Dataiku.com - **Année de fondation:** 2013 - **Emplacement du siège social:** New York, NY - **Twitter:** @dataiku (22,923 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/dataiku/ (1,609 employés sur LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Scientifique des données, Analyste de données - **Top Industries:** Services financiers, Pharmaceutique - **Company Size:** 59% Entreprise, 22% Marché intermédiaire #### Pros & Cons **Pros:** - Facilité d'utilisation (82 reviews) - Caractéristiques (82 reviews) - Utilisabilité (46 reviews) - Intégrations faciles (43 reviews) - Amélioration de la productivité (42 reviews) **Cons:** - Courbe d'apprentissage (45 reviews) - Courbe d'apprentissage abrupte (26 reviews) - Performance lente (24 reviews) - Apprentissage difficile (23 reviews) - Cher (22 reviews) ### 7. [Hex](https://www.g2.com/fr/products/hex-tech-hex/reviews) Hex est la meilleure plateforme d'analyse IA au monde. Avec Hex, tout le monde peut explorer des données en utilisant le langage naturel, avec ou sans code, le tout dans un contexte fiable, sur une plateforme alimentée par l'IA. Commencez maintenant \> https://app.hex.tech/signup?source=g2 Obtenez une démo \> https://hex.tech/request-a-demo/source=g2 **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 380 **User Satisfaction Scores:** - **Application:** 6.9/10 (Category avg: 8.5/10) - **Service géré:** 6.8/10 (Category avg: 8.3/10) - **Compréhension du langage naturel:** 5.1/10 (Category avg: 8.2/10) - **Facilité d’administration:** 9.0/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [Hex Tech](https://www.g2.com/fr/sellers/hex-tech) - **Site Web de l'entreprise:** https://hex.tech/ - **Année de fondation:** 2019 - **Emplacement du siège social:** San Francisco, US - **Twitter:** @_hex_tech (6,762 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/hex-technologies/ (222 employés sur LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Analyste de données, Scientifique des données - **Top Industries:** Logiciels informatiques, Technologie de l'information et services - **Company Size:** 54% Marché intermédiaire, 22% Petite entreprise #### Pros & Cons **Pros:** - Facilité d'utilisation (130 reviews) - Requêtes SQL (81 reviews) - Gestion des données (79 reviews) - Requête SQL (74 reviews) - Analyse des données (62 reviews) **Cons:** - Fonctionnalités limitées (45 reviews) - Fonctionnalités manquantes (41 reviews) - Caractéristiques manquantes (38 reviews) - Visualisation limitée (30 reviews) - Problèmes de gestion des données (29 reviews) ### 8. [IBM watsonx.data](https://www.g2.com/fr/products/ibm-watsonx-data/reviews) IBM® watsonx.data® vous aide à accéder, intégrer et comprendre toutes vos données — structurées et non structurées — dans n'importe quel environnement. Il optimise les charges de travail pour le prix et la performance tout en appliquant une gouvernance cohérente à travers les sources, les formats et les équipes. Regardez la démonstration pour apprendre comment watsonx.data vous permet de créer des applications d'IA générative et des agents d'IA puissants. Essai gratuit disponible : https://ibm.biz/Watsonx-data\_Trial **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 149 **User Satisfaction Scores:** - **Application:** 5.8/10 (Category avg: 8.5/10) - **Service géré:** 7.2/10 (Category avg: 8.3/10) - **Compréhension du langage naturel:** 7.5/10 (Category avg: 8.2/10) - **Facilité d’administration:** 7.8/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [IBM](https://www.g2.com/fr/sellers/ibm) - **Site Web de l'entreprise:** https://www.ibm.com/us-en - **Année de fondation:** 1911 - **Emplacement du siège social:** Armonk, NY - **Twitter:** @IBM (708,000 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1009/ (324,553 employés sur LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Ingénieur logiciel, PDG - **Top Industries:** Technologie de l'information et services, Logiciels informatiques - **Company Size:** 33% Entreprise, 33% Petite entreprise #### Pros & Cons **Pros:** - Facilité d'utilisation (67 reviews) - Caractéristiques (47 reviews) - Gestion des données (41 reviews) - Intégrations (33 reviews) - Analytique (31 reviews) **Cons:** - Courbe d'apprentissage (38 reviews) - Complexité (25 reviews) - Cher (20 reviews) - Configuration difficile (17 reviews) - Difficulté (17 reviews) ### 9. [IBM watsonx.ai](https://www.g2.com/fr/products/ibm-watsonx-ai/reviews) Watsonx.ai fait partie de la plateforme IBM watsonx qui réunit de nouvelles capacités d'IA générative, alimentées par des modèles de base et l'apprentissage automatique traditionnel dans un studio puissant couvrant le cycle de vie de l'IA. Avec watsonx.ai, vous pouvez construire, entraîner, valider, ajuster et déployer des capacités d'IA générative, des modèles de base et d'apprentissage automatique avec facilité et créer des applications d'IA en une fraction du temps avec une fraction des données. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 133 **User Satisfaction Scores:** - **Application:** 8.8/10 (Category avg: 8.5/10) - **Service géré:** 8.5/10 (Category avg: 8.3/10) - **Compréhension du langage naturel:** 8.5/10 (Category avg: 8.2/10) - **Facilité d’administration:** 8.7/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [IBM](https://www.g2.com/fr/sellers/ibm) - **Site Web de l'entreprise:** https://www.ibm.com/us-en - **Année de fondation:** 1911 - **Emplacement du siège social:** Armonk, NY - **Twitter:** @IBM (708,000 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1009/ (324,553 employés sur LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Consultant - **Top Industries:** Technologie de l'information et services, Logiciels informatiques - **Company Size:** 41% Petite entreprise, 31% Entreprise #### Pros & Cons **Pros:** - Facilité d'utilisation (76 reviews) - Variété de modèles (31 reviews) - Caractéristiques (29 reviews) - Intégration de l'IA (28 reviews) - Capacités de l'IA (23 reviews) **Cons:** - Apprentissage difficile (21 reviews) - Complexité (20 reviews) - Courbe d'apprentissage (19 reviews) - Cher (17 reviews) - Amélioration nécessaire (16 reviews) ### 10. [Snowflake](https://www.g2.com/fr/products/snowflake/reviews) Snowflake permet à chaque organisation de mobiliser leurs données avec le AI Data Cloud de Snowflake. Les clients utilisent le AI Data Cloud pour unir des données cloisonnées, découvrir et partager des données en toute sécurité, alimenter des applications de données et exécuter divers charges de travail d'IA/ML et d'analytique. Où que se trouvent les données ou les utilisateurs, Snowflake offre une expérience de données unique qui s'étend sur plusieurs clouds et géographies. Des milliers de clients dans de nombreuses industries, y compris 691 des 2000 plus grandes entreprises mondiales de Forbes en 2023 (G2K) au 31 janvier, utilisent le AI Data Cloud de Snowflake pour dynamiser leurs entreprises. **Average Rating:** 4.6/5.0 **Total Reviews:** 665 **User Satisfaction Scores:** - **Application:** 9.2/10 (Category avg: 8.5/10) - **Service géré:** 9.0/10 (Category avg: 8.3/10) - **Compréhension du langage naturel:** 8.6/10 (Category avg: 8.2/10) - **Facilité d’administration:** 8.7/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [Snowflake, Inc.](https://www.g2.com/fr/sellers/snowflake-inc) - **Site Web de l'entreprise:** https://www.snowflake.com - **Année de fondation:** 2012 - **Emplacement du siège social:** San Mateo, CA - **Twitter:** @SnowflakeDB (237 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/snowflake-computing/ (10,857 employés sur LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Ingénieur de données, Analyste de données - **Top Industries:** Technologie de l'information et services, Logiciels informatiques - **Company Size:** 44% Marché intermédiaire, 43% Entreprise #### Pros & Cons **Pros:** - Facilité d'utilisation (89 reviews) - Évolutivité (68 reviews) - Gestion des données (67 reviews) - Caractéristiques (66 reviews) - Intégrations (61 reviews) **Cons:** - Cher (53 reviews) - Coût (36 reviews) - Gestion des coûts (32 reviews) - Courbe d'apprentissage (25 reviews) - Limitations des fonctionnalités (21 reviews) ### 11. [MATLAB](https://www.g2.com/fr/products/matlab/reviews) MATLAB est un environnement de programmation de haut niveau et de calcul numérique largement utilisé par les ingénieurs et les scientifiques pour l'analyse de données, le développement d'algorithmes et la modélisation de systèmes. Il offre un environnement de bureau optimisé pour les processus d'analyse et de conception itératifs, associé à un langage de programmation qui exprime directement les mathématiques des matrices et des tableaux. La fonctionnalité Live Editor permet aux utilisateurs de créer des scripts qui intègrent du code, des résultats et du texte formaté dans un carnet exécutable. Caractéristiques clés et fonctionnalités : - Analyse de données : Outils pour explorer, modéliser et analyser des données. - Graphiques : Fonctions pour visualiser et explorer des données à travers divers graphiques et diagrammes. - Programmation : Capacités pour créer des scripts, des fonctions et des classes pour des flux de travail personnalisés. - Création d'applications : Installations pour développer des applications de bureau et web. - Interfaces de langages externes : Intégration avec des langages tels que Python, C/C++, Fortran et Java. - Connectivité matérielle : Support pour connecter MATLAB à diverses plateformes matérielles. - Calcul parallèle : Capacité à effectuer des calculs à grande échelle et à paralléliser des simulations en utilisant des ordinateurs de bureau multicœurs, des GPU, des clusters et des ressources cloud. - Déploiement : Options pour partager des programmes MATLAB et les déployer sur des applications d'entreprise, des dispositifs embarqués et des environnements cloud. Valeur principale et solutions pour les utilisateurs : MATLAB simplifie les calculs mathématiques complexes et les tâches d'analyse de données, permettant aux utilisateurs de développer des algorithmes et des modèles efficacement. Ses boîtes à outils complètes et ses applications interactives facilitent le prototypage rapide et la conception itérative, réduisant le temps de développement. La scalabilité de la plateforme permet une transition fluide de la recherche à la production, supportant le déploiement sur divers systèmes sans modifications de code importantes. En s'intégrant à plusieurs langages de programmation et plateformes matérielles, MATLAB offre un environnement polyvalent qui répond aux besoins divers des ingénieurs et des scientifiques à travers les industries. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 745 **User Satisfaction Scores:** - **Application:** 8.6/10 (Category avg: 8.5/10) - **Service géré:** 8.3/10 (Category avg: 8.3/10) - **Compréhension du langage naturel:** 8.5/10 (Category avg: 8.2/10) - **Facilité d’administration:** 8.4/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [MathWorks](https://www.g2.com/fr/sellers/mathworks) - **Année de fondation:** 1984 - **Emplacement du siège social:** Natick, MA - **Twitter:** @MATLAB (103,430 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1194036/ (7,860 employés sur LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Étudiant, Assistant de recherche diplômé - **Top Industries:** Enseignement supérieur, Recherche - **Company Size:** 42% Entreprise, 31% Petite entreprise #### Pros & Cons **Pros:** - Facilité d'utilisation (19 reviews) - Caractéristiques (16 reviews) - Visualisation des données (13 reviews) - Variété d'outils (10 reviews) - Simulation (9 reviews) **Cons:** - Cher (12 reviews) - Performance lente (10 reviews) - Exigences Système Élevées (7 reviews) - Licences coûteuses (4 reviews) - Performance en retard (4 reviews) ### 12. [Deep Learning VM Image](https://www.g2.com/fr/products/deep-learning-vm-image/reviews) Les images VM de Deep Learning sont des images de machine virtuelle préconfigurées, optimisées pour les tâches de science des données et d'apprentissage automatique. Ces images sont fournies avec les cadres et outils essentiels d'apprentissage automatique préinstallés, permettant aux utilisateurs de déployer et de faire évoluer efficacement les modèles d'apprentissage automatique sur l'infrastructure de Google Cloud. Caractéristiques clés et fonctionnalités : - Cadres préinstallés : Support pour TensorFlow Enterprise, TensorFlow, PyTorch et le calcul haute performance générique, répondant à divers besoins en apprentissage automatique. - Options de système d'exploitation : Basées sur Debian 11 et Ubuntu 22.04, offrant flexibilité et compatibilité avec différents environnements. - Environnement Python complet : Inclut Python 3.10 avec une suite de bibliothèques telles que NumPy, SciPy, Matplotlib, Pandas, NLTK, Pillow, scikit-image, OpenCV et scikit-learn, facilitant une expérience de développement robuste. - Intégration JupyterLab : Offre des environnements de notebooks JupyterLab pour un prototypage rapide et un développement interactif. - Accélération GPU : Équipé des derniers pilotes et packages NVIDIA, y compris CUDA 11.x et 12.x, CuDNN et NCCL, pour exploiter les capacités GPU pour un calcul accéléré. Valeur principale et solutions pour les utilisateurs : Les images VM de Deep Learning simplifient le processus de configuration des projets d'apprentissage automatique en fournissant des environnements prêts à l'emploi avec des cadres et outils préinstallés. Cela réduit le temps et les efforts nécessaires pour la configuration, permettant aux data scientists et aux praticiens de l'apprentissage automatique de se concentrer sur le développement et l'expérimentation des modèles. L'intégration avec l'infrastructure évolutive de Google Cloud garantit que les utilisateurs peuvent gérer et faire évoluer efficacement leurs charges de travail d'apprentissage automatique, qu'ils nécessitent des ressources CPU ou GPU. Des mises à jour régulières et un support communautaire améliorent encore la fiabilité et la performance de ces images VM, en faisant une ressource précieuse pour accélérer les initiatives d'apprentissage automatique. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 47 **User Satisfaction Scores:** - **Application:** 8.8/10 (Category avg: 8.5/10) - **Service géré:** 8.4/10 (Category avg: 8.3/10) - **Compréhension du langage naturel:** 8.5/10 (Category avg: 8.2/10) - **Facilité d’administration:** 8.9/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [Google](https://www.g2.com/fr/sellers/google) - **Année de fondation:** 1998 - **Emplacement du siège social:** Mountain View, CA - **Twitter:** @google (31,840,340 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1441/ (336,169 employés sur LinkedIn®) - **Propriété:** NASDAQ:GOOG **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Logiciels informatiques, Technologie de l'information et services - **Company Size:** 52% Petite entreprise, 30% Marché intermédiaire #### Pros & Cons **Pros:** - Facilité d'utilisation (28 reviews) - Configurer la facilité (15 reviews) - Caractéristiques (14 reviews) - Intégrations faciles (11 reviews) - Configuration facile (11 reviews) **Cons:** - Cher (15 reviews) - Coût (8 reviews) - Difficulté d'apprentissage (7 reviews) - Apprentissage difficile (6 reviews) - Problèmes de dépendance (5 reviews) ### 13. [TensorFlow](https://www.g2.com/fr/products/tensorflow/reviews) TensorFlow est une bibliothèque de machine learning open-source développée par l'équipe Google Brain, conçue pour faciliter la création, l'entraînement et le déploiement de modèles de machine learning sur diverses plateformes. Elle offre un écosystème complet qui prend en charge des tâches allant des simples graphes de flux de données aux réseaux neuronaux complexes, permettant aux développeurs et chercheurs de construire et déployer des applications de machine learning de manière efficace. Caractéristiques clés et fonctionnalités : - Architecture flexible : L'architecture de TensorFlow permet le déploiement sur plusieurs plateformes, y compris les CPU, GPU et TPU, et prend en charge divers systèmes d'exploitation tels que Linux, macOS, Windows, Android et JavaScript. - Support multilingue : Bien qu'offrant principalement une API Python, TensorFlow fournit également un support pour d'autres langages, y compris C++, Java et JavaScript, répondant à une communauté de développeurs diversifiée. - APIs de haut niveau : TensorFlow inclut des APIs de haut niveau comme Keras, qui simplifient le processus de construction et d'entraînement des modèles, rendant le machine learning plus accessible aux débutants et efficace pour les experts. - Exécution immédiate : Cette fonctionnalité permet une évaluation immédiate des opérations, facilitant le débogage intuitif et la construction dynamique de graphes. - Calcul distribué : TensorFlow prend en charge l'entraînement distribué, permettant l'extension des modèles de machine learning sur plusieurs appareils et serveurs sans modifications significatives du code. Valeur principale et solutions fournies : TensorFlow répond aux défis du développement et du déploiement de modèles de machine learning en offrant une plateforme unifiée, évolutive et flexible. Elle simplifie le flux de travail de la conception à la mise en production des modèles, réduisant la complexité associée aux projets de machine learning. En prenant en charge une large gamme de plateformes et de langages, TensorFlow permet aux utilisateurs de mettre en œuvre des solutions de machine learning dans des environnements divers, des laboratoires de recherche aux systèmes de production. Sa suite complète d'outils et de bibliothèques accélère le processus de développement, favorise l'innovation et permet la création de modèles sophistiqués capables de résoudre efficacement des problèmes du monde réel. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 136 **User Satisfaction Scores:** - **Application:** 8.7/10 (Category avg: 8.5/10) - **Service géré:** 8.4/10 (Category avg: 8.3/10) - **Compréhension du langage naturel:** 8.7/10 (Category avg: 8.2/10) - **Facilité d’administration:** 7.9/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [TensorFlow](https://www.g2.com/fr/sellers/tensorflow) - **Année de fondation:** 2016 - **Emplacement du siège social:** Centre Urbain Nord, TN - **Twitter:** @TensorFlow (378,445 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/tensorflow-tunis/ (1 employés sur LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Ingénieur logiciel, Ingénieur Logiciel Senior - **Top Industries:** Logiciels informatiques, Technologie de l'information et services - **Company Size:** 50% Petite entreprise, 25% Marché intermédiaire #### Pros & Cons **Pros:** - Apprentissage automatique (23 reviews) - Intégration de l'IA (19 reviews) - Facilité d'utilisation (19 reviews) - Variété de modèles (18 reviews) - Évolutivité (14 reviews) **Cons:** - Courbe d'apprentissage abrupte (25 reviews) - Complexité (8 reviews) - Apprentissage difficile (8 reviews) - Gestion des erreurs (6 reviews) - Performance lente (6 reviews) ### 14. [Saturn Cloud](https://www.g2.com/fr/products/saturn-cloud-saturn-cloud/reviews) Saturn Cloud est une plateforme d'IA portable qui s'installe en toute sécurité dans n'importe quel compte cloud. Accédez aux meilleurs GPU sans configuration Kubernetes ni DevOps, permettez aux équipes d'IA/ML de développer, déployer et gérer des modèles ML avec n'importe quelle pile, et donnez à la sécurité informatique les contrôles qui fonctionnent pour votre entreprise. Les clients incluent NVIDIA, CFA Institute, Snowflake, Flatiron School, Nestlé, et plus encore. Commencez gratuitement sur : saturncloud.io **Average Rating:** 4.8/5.0 **Total Reviews:** 320 **User Satisfaction Scores:** - **Application:** 9.1/10 (Category avg: 8.5/10) - **Service géré:** 9.1/10 (Category avg: 8.3/10) - **Compréhension du langage naturel:** 9.1/10 (Category avg: 8.2/10) - **Facilité d’administration:** 9.2/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [Saturn Cloud](https://www.g2.com/fr/sellers/saturn-cloud) - **Année de fondation:** 2018 - **Emplacement du siège social:** New York, US - **Twitter:** @saturn_cloud (3,229 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/saturn-cloud/ (41 employés sur LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Scientifique des données, Étudiant - **Top Industries:** Logiciels informatiques, Enseignement supérieur - **Company Size:** 82% Petite entreprise, 12% Marché intermédiaire #### Pros & Cons **Pros:** - Facilité d'utilisation (18 reviews) - Performance du GPU (13 reviews) - Puissance de calcul (10 reviews) - Configurer la facilité (10 reviews) - Intégrations faciles (8 reviews) **Cons:** - Cher (6 reviews) - Fonctionnalités manquantes (5 reviews) - Problèmes de complexité (4 reviews) - Documentation médiocre (4 reviews) - Configuration difficile (3 reviews) ### 15. [Wipro Holmes](https://www.g2.com/fr/products/wipro-holmes/reviews) Wipro HOLMES est une plateforme d'intelligence artificielle qui offre des services pour le développement d'agents virtuels numériques, de systèmes prédictifs, d'automatisation des processus cognitifs, d'applications de calcul visuel, de virtualisation des connaissances, de robotique et de drones pour offrir une amélioration cognitive de l'expérience et de la productivité, accélérer les processus grâce à l'automatisation et, au plus haut niveau de maturité, atteindre des capacités autonomes. **Average Rating:** 3.8/5.0 **Total Reviews:** 10 **User Satisfaction Scores:** - **Application:** 7.1/10 (Category avg: 8.5/10) - **Service géré:** 7.9/10 (Category avg: 8.3/10) - **Compréhension du langage naturel:** 7.6/10 (Category avg: 8.2/10) - **Facilité d’administration:** 6.1/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [Wipro](https://www.g2.com/fr/sellers/wipro) - **Année de fondation:** 1945 - **Emplacement du siège social:** Bangalore - **Twitter:** @Wipro (513,896 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1318/ (264,517 employés sur LinkedIn®) - **Propriété:** WIT **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 40% Entreprise, 30% Marché intermédiaire #### Pros & Cons **Pros:** - Efficacité (3 reviews) - Intégration de l'IA (2 reviews) - Automatisation (2 reviews) - Accès aux données (2 reviews) - Gain de temps (2 reviews) **Cons:** - Interface complexe (1 reviews) - Personnalisation limitée (1 reviews) - Courbe d'apprentissage abrupte (1 reviews) ### 16. [Amazon SageMaker](https://www.g2.com/fr/products/amazon-sagemaker/reviews) Amazon SageMaker est un service entièrement géré qui permet aux data scientists et aux développeurs de créer, entraîner et déployer des modèles d'apprentissage automatique (ML) à grande échelle. Il fournit une suite complète d'outils et d'infrastructures, rationalisant l'ensemble du flux de travail ML depuis la préparation des données jusqu'au déploiement du modèle. Avec SageMaker, les utilisateurs peuvent rapidement se connecter aux données d'entraînement, sélectionner et optimiser des algorithmes, et déployer des modèles dans un environnement sécurisé et évolutif. Caractéristiques clés et fonctionnalités : - Environnements de développement intégrés (IDE) : SageMaker offre une interface unifiée basée sur le web avec des IDE intégrés, y compris JupyterLab et RStudio, facilitant un développement et une collaboration sans faille. - Algorithmes et frameworks préconstruits : Il inclut une sélection d'algorithmes ML optimisés et prend en charge des frameworks populaires comme TensorFlow, PyTorch et Apache MXNet, permettant une flexibilité dans le développement de modèles. - Réglage automatique des modèles : SageMaker peut automatiquement ajuster les modèles pour atteindre une précision optimale, réduisant le temps et les efforts nécessaires pour des ajustements manuels. - Entraînement et déploiement évolutifs : Le service gère l'infrastructure sous-jacente, permettant un entraînement efficace des modèles sur de grands ensembles de données et leur déploiement sur des clusters à mise à l'échelle automatique pour une haute disponibilité. - MLOps et gouvernance : SageMaker fournit des outils pour la surveillance, le débogage et la gestion des modèles ML, garantissant des opérations robustes et la conformité aux normes de sécurité d'entreprise. Valeur principale et problème résolu : Amazon SageMaker répond à la complexité et à la nature gourmande en ressources du développement et du déploiement des modèles ML. En offrant un environnement entièrement géré avec des outils intégrés et une infrastructure évolutive, il accélère le cycle de vie ML, réduit les frais d'exploitation et permet aux organisations de tirer des insights et de la valeur de leurs données plus efficacement. Cela permet aux entreprises d'innover rapidement et de mettre en œuvre des solutions d'IA sans avoir besoin d'une expertise interne étendue ou de la gestion de l'infrastructure. **Average Rating:** 4.2/5.0 **Total Reviews:** 45 **User Satisfaction Scores:** - **Application:** 8.6/10 (Category avg: 8.5/10) - **Service géré:** 9.1/10 (Category avg: 8.3/10) - **Compréhension du langage naturel:** 9.2/10 (Category avg: 8.2/10) - **Facilité d’administration:** 8.4/10 (Category avg: 8.5/10) **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 (2,220,862 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/amazon-web-services/ (156,424 employés sur LinkedIn®) - **Propriété:** NASDAQ: AMZN **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Technologie de l'information et services, Logiciels informatiques - **Company Size:** 33% Entreprise, 31% Marché intermédiaire #### Pros & Cons **Pros:** - Facilité d'utilisation (3 reviews) - Intégration de l'IA (2 reviews) - Puissance de calcul (2 reviews) - Efficacité (2 reviews) - Traitement rapide (2 reviews) **Cons:** - Cher (3 reviews) - Complexité (2 reviews) - Problèmes de complexité (2 reviews) - Courbe d'apprentissage (2 reviews) - Apprentissage difficile (1 reviews) ### 17. [AWS Trainium](https://www.g2.com/fr/products/aws-trainium/reviews) Obtenez des performances élevées pour l'apprentissage profond et la formation de l'IA générative tout en réduisant les coûts. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 14 **User Satisfaction Scores:** - **Application:** 8.8/10 (Category avg: 8.5/10) - **Service géré:** 8.6/10 (Category avg: 8.3/10) - **Compréhension du langage naturel:** 8.9/10 (Category avg: 8.2/10) - **Facilité d’administration:** 8.9/10 (Category avg: 8.5/10) **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 (2,220,862 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/amazon-web-services/ (156,424 employés sur LinkedIn®) - **Propriété:** NASDAQ: AMZN **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 60% Petite entreprise, 20% Marché intermédiaire ### 18. [Posit](https://www.g2.com/fr/products/posit-posit/reviews) Posit, anciennement RStudio, est dédié à l'avancement des logiciels open-source pour la science des données, la recherche scientifique et la communication technique. Fiable pour des millions d'utilisateurs, y compris 25 % des entreprises du Fortune Global 100, Posit permet aux organisations de stimuler l'innovation et de prendre des décisions éclairées. Nous nous concentrons sur la rendre la science des données plus ouverte, intuitive, accessible et collaborative, en offrant des outils qui permettent des insights puissants et des décisions plus intelligentes basées sur les données. Nous développons des outils open-source populaires comme l'IDE RStudio et Shiny, ainsi que des outils de niveau entreprise pour les équipes professionnelles de science des données, y compris Posit Team, Posit Connect, Posit Workbench et Posit Package Manager. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 563 **User Satisfaction Scores:** - **Application:** 8.4/10 (Category avg: 8.5/10) - **Service géré:** 8.3/10 (Category avg: 8.3/10) - **Compréhension du langage naturel:** 8.6/10 (Category avg: 8.2/10) - **Facilité d’administration:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [Posit](https://www.g2.com/fr/sellers/posit) - **Année de fondation:** 2009 - **Emplacement du siège social:** Boston, MA - **Twitter:** @posit_pbc (121,263 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1978648/ (448 employés sur LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Assistant de recherche, Assistant de recherche diplômé - **Top Industries:** Enseignement supérieur, Technologie de l'information et services - **Company Size:** 49% Entreprise, 27% Marché intermédiaire #### Pros & Cons **Pros:** - Facilité d'utilisation (13 reviews) - Caractéristiques (9 reviews) - Open Source (7 reviews) - Support client (5 reviews) - Intégrations faciles (5 reviews) **Cons:** - Performance lente (7 reviews) - Courbe d'apprentissage (4 reviews) - Problèmes de performance (4 reviews) - Courbe d'apprentissage abrupte (4 reviews) - Performance en retard (3 reviews) ### 19. [IBM Watson Studio](https://www.g2.com/fr/products/ibm-watson-studio/reviews) IBM Watson Studio sur IBM Cloud Pak for Data est une solution de science des données et d'apprentissage automatique de premier plan qui aide les entreprises à accélérer la transformation numérique alimentée par l'IA. Il permet aux entreprises de faire évoluer une IA fiable et d'optimiser les décisions. Exécutez et gérez des modèles d'IA sur n'importe quel cloud grâce à un cycle de vie automatisé de l'IA de bout en bout, simplifiant l'expérimentation et le déploiement, accélérant l'exploration et la préparation des données, et améliorant le développement et l'entraînement des modèles. Gouvernez et surveillez les modèles pour atténuer la dérive et le biais, et gérez le risque des modèles. Développez une pratique ModelOps qui synchronise les pipelines d'applications et de modèles pour opérationnaliser une IA responsable et explicable à travers votre entreprise. En tant qu'offre clé d'IBM Cloud Pak for Data, une plateforme unifiée de données et d'IA, Watson Studio s'intègre parfaitement aux services de gestion des données, aux capacités de confidentialité et de sécurité des données, aux outils d'application d'IA, aux frameworks open source et à un écosystème technologique robuste. Il unit les équipes et permet aux entreprises de construire l'architecture d'information moderne requise par l'IA et de l'infuser à travers l'organisation. IBM Watson Studio est optionnel en code, permettant aux data scientists et aux analystes commerciaux de travailler sur la même plateforme en fournissant le meilleur des outils open source ainsi que des capacités visuelles de glisser-déposer. Il permet aux organisations de puiser dans les actifs de données et d'injecter des prédictions dans les processus commerciaux et les applications modernes, les aidant à maximiser leur valeur commerciale. Il est adapté aux environnements multicloud hybrides qui exigent des performances critiques, de la sécurité et de la gouvernance. Les fonctionnalités incluent : • AutoAI qui élimine les tâches répétitives et chronophages en automatisant la préparation des données, le développement de modèles, l'ingénierie des caractéristiques et l'optimisation des hyperparamètres. • Analyse de texte pour découvrir des insights à partir de données non structurées • Modélisation visuelle par glisser-déposer avec SPSS Modeler • Accès large aux données – fichiers plats, feuilles de calcul, principales bases de données relationnelles • Moteur graphique sophistiqué pour créer des visualisations époustouflantes • Support pour les Notebooks Python 3 Watson Studio est disponible via plusieurs options de déploiement : • IBM Cloud Pak for Data – Une plateforme de données et d'IA ouverte et extensible qui fonctionne sur n'importe quel cloud • IBM Cloud Pak for Data System – Une plateforme hybride cloud, sur site, tout-en-un • IBM Cloud Pak for Data as a Service – Un ensemble de services de plateforme IBM Cloud Pak for Data entièrement gérés sur le cloud IBM **Average Rating:** 4.2/5.0 **Total Reviews:** 160 **User Satisfaction Scores:** - **Application:** 9.2/10 (Category avg: 8.5/10) - **Service géré:** 9.3/10 (Category avg: 8.3/10) - **Compréhension du langage naturel:** 8.9/10 (Category avg: 8.2/10) - **Facilité d’administration:** 7.8/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [IBM](https://www.g2.com/fr/sellers/ibm) - **Année de fondation:** 1911 - **Emplacement du siège social:** Armonk, NY - **Twitter:** @IBM (708,000 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1009/ (324,553 employés sur LinkedIn®) - **Propriété:** SWX:IBM **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Ingénieur logiciel, PDG - **Top Industries:** Technologie de l'information et services, Logiciels informatiques - **Company Size:** 50% Entreprise, 30% Petite entreprise #### Pros & Cons **Pros:** - Capacités de l'IA (4 reviews) - Technologie de l'IA (4 reviews) - Facilité d'utilisation (4 reviews) - Apprentissage automatique (4 reviews) - Intégration de l'IA (3 reviews) **Cons:** - Cher (3 reviews) - Courbe d'apprentissage (3 reviews) - Courbe d'apprentissage abrupte (3 reviews) - Interface complexe (1 reviews) - Complexité (1 reviews) ### 20. [Alteryx](https://www.g2.com/fr/products/alteryx/reviews) 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. **Average Rating:** 4.6/5.0 **Total Reviews:** 646 **User Satisfaction Scores:** - **Application:** 8.7/10 (Category avg: 8.5/10) - **Service géré:** 8.0/10 (Category avg: 8.3/10) - **Compréhension du langage naturel:** 7.9/10 (Category avg: 8.2/10) - **Facilité d’administration:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [Alteryx](https://www.g2.com/fr/sellers/alteryx) - **Site Web de l'entreprise:** https://www.alteryx.com - **Année de fondation:** 1997 - **Emplacement du siège social:** Irvine, CA - **Twitter:** @alteryx (26,204 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/903031/ (2,268 employés sur LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Analyste de données, Analyste - **Top Industries:** Services financiers, Comptabilité - **Company Size:** 62% Entreprise, 22% Marché intermédiaire #### Pros & Cons **Pros:** - Facilité d'utilisation (333 reviews) - Automatisation (148 reviews) - Intuitif (132 reviews) - Apprentissage facile (102 reviews) - Efficacité (102 reviews) **Cons:** - Cher (88 reviews) - Courbe d'apprentissage (80 reviews) - Fonctionnalités manquantes (62 reviews) - Difficulté d'apprentissage (55 reviews) - Performance lente (41 reviews) ### 21. [Altair AI Studio](https://www.g2.com/fr/products/rapidminer-studio/reviews) Altair AI Studio (anciennement RapidMiner Studio) est un outil de science des données que tout le monde peut utiliser pour concevoir et prototyper des modèles d'IA et d'apprentissage automatique hautement explicables qui aident à instaurer la confiance au sein d'une organisation. Altair AI Studio comprend : - Fonctionnalité complète d'IA générative avec accès à des centaines de grands modèles de langage (LLMs). - Canvases intuitifs et puissants de type glisser-déposer qui offrent aux utilisateurs un contrôle semblable à celui du code sans complexité. - Auto ML primé avec clustering automatisé, modélisation prédictive, ingénierie des caractéristiques et prévision de séries chronologiques. - Connectivité, exploration et préparation des données. - Collaborer avec les membres de l'équipe dans le même environnement sans avoir à se soucier de l'écrasement du travail des uns et des autres. - Unifier l'ensemble du cycle de vie de la science des données, de l'exploration des données et de l'apprentissage automatique aux opérations et à la visualisation des modèles et déployer dans le cloud. Altair AI Studio aide les utilisateurs à rendre des insights puissants accessibles à l'ensemble de l'organisation et peut évoluer de manière transparente pour les utilisateurs et les entreprises. Altair AI Studio permet aux organisations de tirer une valeur significative de l'IA avec un coût et un impact opérationnel minimaux. **Average Rating:** 4.6/5.0 **Total Reviews:** 490 **User Satisfaction Scores:** - **Application:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10) - **Service géré:** 8.2/10 (Category avg: 8.3/10) - **Compréhension du langage naturel:** 7.6/10 (Category avg: 8.2/10) - **Facilité d’administration:** 8.4/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [Altair](https://www.g2.com/fr/sellers/altair-186799f5-3238-493f-b3ad-b8cac484afd7) - **Site Web de l'entreprise:** https://www.altair.com/ - **Année de fondation:** 1985 - **Emplacement du siège social:** Troy, MI - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/8323/ (3,169 employés sur LinkedIn®) - **Propriété:** NASDAQ:ALTR **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Étudiant, Scientifique des données - **Top Industries:** Enseignement supérieur, Gestion de l'éducation - **Company Size:** 43% Petite entreprise, 30% Marché intermédiaire #### Pros & Cons **Pros:** - Facilité d'utilisation (9 reviews) - Apprentissage automatique (8 reviews) - Intégration de l'IA (6 reviews) - Technologie de l'IA (5 reviews) - Automatisation (5 reviews) **Cons:** - Complexité (4 reviews) - Gestion de grands ensembles de données (3 reviews) - Performance lente (3 reviews) - Problèmes de complexité (2 reviews) - Usage complexe (2 reviews) ### 22. [Azure Machine Learning](https://www.g2.com/fr/products/microsoft-azure-machine-learning/reviews) Azure Machine Learning est un service de niveau entreprise qui facilite le cycle de vie complet de l'apprentissage automatique, permettant aux data scientists et aux développeurs de construire, entraîner et déployer des modèles efficacement. Caractéristiques clés et fonctionnalités : - Préparation des données : Itérez rapidement la préparation des données sur des clusters Apache Spark au sein d'Azure Machine Learning, interopérable avec Microsoft Fabric. - Magasin de fonctionnalités : Augmentez l'agilité dans la livraison de vos modèles en rendant les fonctionnalités découvrables et réutilisables à travers les espaces de travail. - Infrastructure IA : Profitez d'une infrastructure IA spécialement conçue pour combiner les derniers GPU et le réseau InfiniBand. - Apprentissage automatique automatisé : Créez rapidement des modèles d'apprentissage automatique précis pour des tâches incluant la classification, la régression, la vision et le traitement du langage naturel. - IA responsable : Construisez des solutions d'IA responsables avec des capacités d'interprétabilité. Évaluez l'équité des modèles à travers des métriques de disparité et atténuez l'injustice. - Catalogue de modèles : Découvrez, affinez et déployez des modèles de base de Microsoft, OpenAI, Hugging Face, Meta, Cohere, et plus encore en utilisant le catalogue de modèles. - Flux de prompts : Concevez, construisez, évaluez et déployez des flux de travail de modèles de langage avec le flux de prompts. - Points de terminaison gérés : Opérationnalisez le déploiement et le scoring des modèles, enregistrez les métriques et effectuez des déploiements de modèles sécurisés. Valeur principale et solutions fournies : Azure Machine Learning accélère le temps de mise en valeur en rationalisant l'ingénierie des prompts et les flux de travail des modèles d'apprentissage automatique, facilitant un développement de modèles plus rapide avec une infrastructure IA puissante. Il rationalise les opérations en permettant des pipelines de bout en bout reproductibles et en automatisant les flux de travail avec l'intégration et la livraison continues (CI/CD). La plateforme assure la confiance dans le développement grâce à une gouvernance unifiée des données et de l'IA avec une sécurité et une conformité intégrées, permettant à l'informatique de fonctionner n'importe où pour l'apprentissage automatique hybride. De plus, elle promeut l'IA responsable en fournissant une visibilité sur les modèles, en évaluant les flux de travail des modèles de langage, et en atténuant l'équité, les biais et les dommages avec des systèmes de sécurité intégrés. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 85 **User Satisfaction Scores:** - **Application:** 8.8/10 (Category avg: 8.5/10) - **Service géré:** 8.9/10 (Category avg: 8.3/10) - **Compréhension du langage naturel:** 8.7/10 (Category avg: 8.2/10) - **Facilité d’administration:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [Microsoft](https://www.g2.com/fr/sellers/microsoft) - **Année de fondation:** 1975 - **Emplacement du siège social:** Redmond, Washington - **Twitter:** @microsoft (13,090,464 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/microsoft/ (227,697 employés sur LinkedIn®) - **Propriété:** MSFT **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Ingénieur logiciel - **Top Industries:** Technologie de l'information et services, Logiciels informatiques - **Company Size:** 39% Entreprise, 34% Petite entreprise #### Pros & Cons **Pros:** - Facilité d'utilisation (3 reviews) - Caractéristiques (3 reviews) - Support client (2 reviews) - Gestion des données (2 reviews) - Efficacité (2 reviews) **Cons:** - Courbe d'apprentissage (3 reviews) - Navigation difficile (2 reviews) - Amélioration de l'UX (2 reviews) - Interface complexe (1 reviews) - Apprentissage difficile (1 reviews) ### 23. [Cloudera Data Engineering](https://www.g2.com/fr/products/cloudera-data-engineering/reviews) Cloudera Data Engineering est un service complet et natif du cloud conçu pour permettre aux équipes de données d'entreprise de construire, automatiser et faire évoluer en toute sécurité des pipelines de données à travers des environnements divers, y compris les clouds publics, les centres de données sur site et les configurations hybrides. En tirant parti des technologies open-source telles qu'Apache Spark, Apache Iceberg et Apache Airflow, il offre une plateforme flexible et efficace pour gérer des flux de travail de données complexes. Caractéristiques clés et fonctionnalités : - Apache Spark conteneurisé sur Iceberg : Facilite des pipelines de données évolutifs et gouvernés en exécutant des charges de travail Spark sur Iceberg dans des environnements conteneurisés, assurant flexibilité et portabilité. - Orchestration en libre-service avec Apache Airflow : Permet aux utilisateurs de concevoir et d'automatiser des flux de travail complexes via une interface conviviale, simplifiant la gestion des tâches et le contrôle des dépendances. - Sessions interactives et connectivité IDE externe : Prend en charge des sessions interactives à la demande pour des tests et développements rapides, avec une intégration transparente aux environnements de développement intégrés (IDE) externes comme VSCode et Jupyter Notebook. - Capture de données modifiées intégrée (CDC) : Assure la fraîcheur des données en capturant et traitant les modifications au niveau des lignes à partir des systèmes sources, facilitant les mises à jour continues vers les applications en aval. - Gestion des métadonnées et traçabilité : Offre une visibilité complète sur les pipelines de données avec une gestion intégrée des métadonnées et un suivi de la traçabilité, améliorant la gouvernance et la conformité. - APIs riches et dépannage visuel : Propose des APIs robustes pour l'automatisation et l'intégration, ainsi que des outils visuels pour la surveillance en temps réel et l'optimisation des performances, aidant à un dépannage efficace. Valeur principale et résolution de problèmes : Cloudera Data Engineering répond aux défis de la gestion de pipelines de données complexes en offrant une plateforme unifiée qui améliore la productivité, assure l'intégrité des données et optimise l'utilisation des ressources. Il permet aux équipes de données de : - Accélérer le développement de pipelines de données : En automatisant les flux de travail et en fournissant des outils intuitifs, il réduit le temps et les efforts nécessaires pour construire et déployer des pipelines de données. - Assurer la qualité et la gouvernance des données : La gestion intégrée des métadonnées et le suivi de la traçabilité offrent transparence et contrôle, garantissant l'exactitude et la conformité des données. - Optimiser les coûts et les ressources : Des fonctionnalités comme l'observabilité au niveau des charges de travail, l'autoscaling et le partage de données sans ETL aident à surveiller et optimiser les coûts des pipelines, conduisant à un coût total de possession réduit. En unifiant le traitement des données structurées et non structurées avec des standards ouverts, Cloudera Data Engineering permet aux organisations de tirer pleinement parti de leurs actifs de données, stimulant la prise de décision éclairée et l'innovation. **Average Rating:** 4.7/5.0 **Total Reviews:** 23 **User Satisfaction Scores:** - **Application:** 9.3/10 (Category avg: 8.5/10) - **Service géré:** 9.0/10 (Category avg: 8.3/10) - **Compréhension du langage naturel:** 9.6/10 (Category avg: 8.2/10) - **Facilité d’administration:** 9.5/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [Cloudera](https://www.g2.com/fr/sellers/cloudera) - **Année de fondation:** 2008 - **Emplacement du siège social:** Palo Alto, CA - **Twitter:** @cloudera (106,568 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/229433/ (3,387 employés sur LinkedIn®) - **Téléphone:** 888-789-1488 **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Logiciels informatiques, Technologie de l'information et services - **Company Size:** 39% Marché intermédiaire, 35% Entreprise ### 24. [Domo](https://www.g2.com/fr/products/domo/reviews) La plateforme de produits d'IA et de données de Domo permet aux organisations de transformer les données en informations et solutions exploitables. Elle permet aux utilisateurs de connecter sans effort des sources de données diverses, de préparer les données pour leur utilisation et de générer des rapports et des visualisations dynamiques, le tout au sein d'une interface unique. Avec des capacités d'IA et d'automatisation intégrées, les équipes peuvent facilement créer et utiliser des agents d'IA, rationaliser les flux de travail et créer des solutions sur mesure. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 983 **User Satisfaction Scores:** - **Application:** 5.9/10 (Category avg: 8.5/10) - **Service géré:** 6.4/10 (Category avg: 8.3/10) - **Compréhension du langage naturel:** 5.8/10 (Category avg: 8.2/10) - **Facilité d’administration:** 8.1/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [Domo](https://www.g2.com/fr/sellers/domo) - **Site Web de l'entreprise:** https://www.domo.com - **Année de fondation:** 2010 - **Emplacement du siège social:** American Fork, UT - **Twitter:** @Domotalk (63,693 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/25237/ (1,334 employés sur LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Analyste de données, Analyste d'affaires - **Top Industries:** Logiciels informatiques, Marketing et publicité - **Company Size:** 49% Marché intermédiaire, 29% Entreprise #### Pros & Cons **Pros:** - Facilité d'utilisation (248 reviews) - Visualisation des données (116 reviews) - Intuitif (95 reviews) - Intégrations faciles (93 reviews) - Intégrations (88 reviews) **Cons:** - Courbe d'apprentissage (66 reviews) - Fonctionnalités manquantes (59 reviews) - Problèmes de gestion des données (55 reviews) - Cher (45 reviews) - Complexité (43 reviews) ### 25. [IBM SPSS Modeler](https://www.g2.com/fr/products/ibm-spss-modeler/reviews) Le IBM SPSS Modeler est une solution de science des données et d'apprentissage automatique visuelle de premier plan. Il aide les entreprises à accélérer le temps de valorisation et le résultat souhaité en accélérant les tâches opérationnelles pour les data scientists. Les organisations leaders dans le monde entier comptent sur IBM pour la découverte de données, l'analyse prédictive, la gestion et le déploiement de modèles, et l'apprentissage automatique pour monétiser les actifs de données. Le IBM SPSS Modeler permet aux organisations d'exploiter les actifs de données et les applications modernes avec des algorithmes et des modèles complets, prêts à l'emploi, adaptés aux environnements hybrides et multi-cloud avec une gouvernance robuste et une posture de sécurité. • Profitez de l'innovation basée sur des sources ouvertes, y compris R ou Python • Autonomisez les data scientists de toutes compétences – programmatiques et visuelles • Exploitez l'approche multi-cloud - sur site, nuages publics ou privés • Commencez petit et évoluez vers une approche gouvernée à l'échelle de l'entreprise **Average Rating:** 4.0/5.0 **Total Reviews:** 128 **User Satisfaction Scores:** - **Application:** 7.5/10 (Category avg: 8.5/10) - **Service géré:** 7.6/10 (Category avg: 8.3/10) - **Compréhension du langage naturel:** 6.4/10 (Category avg: 8.2/10) - **Facilité d’administration:** 8.1/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [IBM](https://www.g2.com/fr/sellers/ibm) - **Année de fondation:** 1911 - **Emplacement du siège social:** Armonk, NY - **Twitter:** @IBM (708,000 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1009/ (324,553 employés sur LinkedIn®) - **Propriété:** SWX:IBM **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Enseignement supérieur, Gestion de l'éducation - **Company Size:** 53% Entreprise, 24% Marché intermédiaire #### Pros & Cons **Pros:** - Capacités d'analyse (1 reviews) - Analytique (1 reviews) - Accès aux données (1 reviews) - Gestion des données (1 reviews) - Visualisation des données (1 reviews) **Cons:** - Cher (1 reviews) - Licences coûteuses (1 reviews) ## Parent Category [Logiciel d'intelligence artificielle](https://www.g2.com/fr/categories/artificial-intelligence) ## Related Categories - [Logiciel d'analyse prédictive](https://www.g2.com/fr/categories/predictive-analytics) - [Plateformes d'analyse](https://www.g2.com/fr/categories/analytics-platforms) - [Plateformes MLOps](https://www.g2.com/fr/categories/mlops-platforms) --- ## Buyer Guide ### Ce que vous devez savoir sur les plateformes de science des données et d'apprentissage automatique ### Qu'est-ce que les plateformes de science des données et d'apprentissage automatique (DSML) ? La quantité de données produites au sein des entreprises augmente rapidement. Les entreprises réalisent son importance et exploitent ces données accumulées pour obtenir un avantage concurrentiel. Les entreprises transforment leurs données en informations pour orienter les décisions commerciales et améliorer les offres de produits. Avec la science des données, dont [l'intelligence artificielle (IA)](https://www.g2.com/articles/what-is-artificial-intelligence) fait partie, les utilisateurs peuvent exploiter de vastes quantités de données. Qu'elles soient structurées ou non, elles révèlent des modèles et font des prédictions basées sur les données. Un aspect crucial de la science des données est le développement de modèles d'apprentissage automatique. Les utilisateurs exploitent des plateformes d'ingénierie de science des données et d'apprentissage automatique qui facilitent l'ensemble du processus, de l'intégration des données à la gestion des modèles. Avec cette plateforme unique, les data scientists, ingénieurs, développeurs et autres parties prenantes de l'entreprise collaborent pour s'assurer que les données sont correctement gérées et exploitées pour en tirer du sens. ### Types de plateformes DSML Toutes les plateformes logicielles de science des données et d'apprentissage automatique ne sont pas conçues de la même manière. Ces outils permettent aux développeurs et aux data scientists de construire, former et déployer des [modèles d'apprentissage automatique](https://www.g2.com/articles/what-is-machine-learning). Cependant, ils diffèrent en termes de types de données pris en charge et de méthode et manière de déploiement.  **Plateformes de science des données et d'apprentissage automatique en cloud** Avec la capacité de stocker des données sur des serveurs distants et d'y accéder facilement, les entreprises peuvent se concentrer moins sur la construction d'infrastructures et plus sur leurs données, tant en termes de comment en tirer des informations que d'assurer leur qualité. Les plateformes DSML basées sur le cloud leur permettent à la fois de former et de déployer les modèles dans le cloud. Cela aide également lorsque ces modèles sont intégrés dans diverses applications, car cela offre un accès plus facile pour modifier et ajuster les modèles qui ont été déployés. **Plateformes de science des données et d'apprentissage automatique sur site** Le cloud n'est pas toujours la réponse, car ce n'est pas toujours une solution viable. Tous les experts en données n'ont pas le luxe de travailler dans le cloud pour plusieurs raisons, notamment la sécurité des données et les problèmes liés à la latence. Dans des cas comme les soins de santé, des réglementations strictes, telles que [HIPAA](https://www.g2.com/glossary/hipaa-definition), exigent que les données soient sécurisées. Par conséquent, les solutions DSML sur site peuvent être vitales pour certains professionnels, tels que ceux du secteur de la santé et du secteur public, où la conformité à la confidentialité est stricte et parfois nécessaire. **Plateformes Edge** Certains outils et logiciels DSML permettent de faire tourner des algorithmes en périphérie, constitués d'un réseau maillé de [centres de données](https://www.g2.com/glossary/data-center-definition) qui traitent et stockent les données localement avant d'être envoyées à un centre de stockage centralisé ou au cloud. [L'informatique en périphérie](https://learn.g2.com/trends/edge-computing) optimise les systèmes de cloud computing pour éviter les interruptions ou les ralentissements dans l'envoi et la réception de données. ** ** ### Quelles sont les caractéristiques communes des solutions de science des données et d'apprentissage automatique ? Les éléments suivants sont quelques caractéristiques de base des plateformes de science des données et d'apprentissage automatique qui peuvent aider les utilisateurs à préparer les données et à former, gérer et déployer des modèles. **Préparation des données :** Les fonctionnalités d'ingestion de données permettent aux utilisateurs d'intégrer et d'ingérer des données provenant de diverses sources internes ou externes, telles que des applications d'entreprise, des bases de données ou des appareils Internet des objets (IoT). Les données incorrectes (c'est-à-dire incomplètes, inexactes ou incohérentes) sont un non-départ pour la construction de modèles d'apprentissage automatique. Une mauvaise formation de l'IA engendre de mauvais modèles, qui à leur tour engendrent de mauvaises prédictions qui peuvent être utiles au mieux et préjudiciables au pire. Par conséquent, les capacités de préparation des données permettent de [nettoyer les données](https://www.g2.com/articles/data-cleaning) et d'augmenter les données (dans lesquelles des ensembles de données connexes sont appliqués aux données de l'entreprise) pour s'assurer que le parcours des données démarre bien. **Formation des modèles :** L'ingénierie des caractéristiques transforme les données brutes en caractéristiques qui représentent mieux le problème sous-jacent pour les modèles prédictifs. C'est une étape clé dans la construction d'un modèle et améliore la précision du modèle sur des données non vues. Construire un modèle nécessite de le former en lui fournissant des données. Former un modèle est le processus de détermination des valeurs appropriées pour tous les poids et le biais à partir des données saisies. Deux méthodes clés utilisées à cette fin sont [l'apprentissage supervisé et l'apprentissage non supervisé](https://www.g2.com/articles/supervised-vs-unsupervised-learning). Le premier est une méthode dans laquelle l'entrée est étiquetée, tandis que le second traite des données non étiquetées. **Gestion des modèles :** Le processus ne se termine pas une fois le modèle publié. Les entreprises doivent surveiller et gérer leurs modèles pour s'assurer qu'ils restent précis et à jour. La comparaison de modèles permet aux utilisateurs de comparer rapidement les modèles à une référence ou à un résultat précédent pour déterminer la qualité du modèle construit. Beaucoup de ces plateformes disposent également d'outils pour suivre des métriques, telles que la précision et la perte. **Déploiement des modèles :** Le déploiement de modèles d'apprentissage automatique est le processus de les rendre disponibles dans des environnements de production, où ils fournissent des prédictions à d'autres systèmes logiciels. Les méthodes de déploiement incluent les API REST, les interfaces graphiques pour l'analyse à la demande, et plus encore. ### Quels sont les avantages d'utiliser des plateformes d'ingénierie DSML ? Grâce à l'utilisation de plateformes de science des données et d'apprentissage automatique, les data scientists peuvent obtenir une visibilité sur l'ensemble du parcours des données, de l'ingestion à l'inférence. Cela les aide à mieux comprendre ce qui fonctionne et ce qui ne fonctionne pas et leur fournit les outils nécessaires pour résoudre les problèmes si et quand ils surviennent. Avec ces outils, les experts préparent et enrichissent leurs données, exploitent les bibliothèques d'apprentissage automatique et déploient leurs algorithmes en production. **Partager les informations sur les données :** Les utilisateurs peuvent partager des données, des modèles, des tableaux de bord ou d'autres informations connexes avec des outils basés sur la collaboration pour favoriser et faciliter le travail d'équipe. **Simplifier et étendre la science des données :** De nombreuses plateformes ouvrent ces outils à un public plus large avec des fonctionnalités faciles à utiliser et des capacités de glisser-déposer. De plus, des modèles pré-entraînés et des pipelines prêts à l'emploi adaptés à des tâches spécifiques aident à rationaliser le processus. Ces plateformes aident facilement à étendre les expériences sur de nombreux nœuds pour effectuer une formation distribuée sur de grands ensembles de données. **Expérimentation :** Avant qu'un modèle ne soit poussé en production, les data scientists passent un temps considérable à travailler avec les données et à expérimenter pour trouver une solution optimale. Les fournisseurs de science des données et d'apprentissage automatique facilitent cette expérimentation grâce à des outils de visualisation des données, d'augmentation des données et de préparation des données. Différents types de couches et d'optimiseurs pour [l'apprentissage profond](https://www.g2.com/articles/deep-learning), qui sont des algorithmes ou des méthodes utilisés pour modifier les attributs des réseaux neuronaux, tels que les poids et le taux d'apprentissage, pour réduire les pertes, sont également utilisés dans l'expérimentation. ### Qui utilise les produits de science des données et d'apprentissage automatique ? Les data scientists sont très demandés, mais les professionnels qualifiés sont en pénurie. Le jeu de compétences est varié et vaste (par exemple, il est nécessaire de comprendre divers algorithmes, les mathématiques avancées, les compétences en programmation, et plus encore). Par conséquent, de tels professionnels sont difficiles à trouver et commandent une rémunération élevée. Pour résoudre ce problème, les plateformes incluent de plus en plus de fonctionnalités qui facilitent le développement de solutions d'IA, telles que les capacités de glisser-déposer et les algorithmes préconstruits. De plus, pour que les projets de science des données soient lancés, il est essentiel que l'entreprise dans son ensemble y adhère. Les plateformes les plus robustes fournissent des ressources qui aident les utilisateurs non techniques à comprendre les modèles, les données impliquées et les aspects de l'entreprise qui ont été impactés. **Ingénieurs de données :** Avec des capacités d'intégration de données robustes, les ingénieurs de données chargés de la conception, de l'intégration et de la gestion des données utilisent ces plateformes pour collaborer avec les data scientists et d'autres parties prenantes au sein de l'organisation. **Data scientists citoyens :** Avec l'essor de fonctionnalités plus conviviales, les data scientists citoyens, qui ne sont pas formés professionnellement mais ont développé des compétences en données, se tournent de plus en plus vers les plateformes de science des données et d'apprentissage automatique pour intégrer l'IA dans leurs organisations. **Data scientists professionnels :** Les data scientists experts utilisent ces solutions pour étendre les opérations de science des données tout au long du cycle de vie, simplifiant le processus d'expérimentation au déploiement et accélérant l'exploration et la préparation des données, ainsi que le développement et la formation des modèles. **Parties prenantes de l'entreprise :** Les parties prenantes de l'entreprise utilisent ces outils pour obtenir une clarté sur les modèles d'apprentissage automatique et mieux comprendre comment ils s'intègrent dans l'entreprise et ses opérations dans son ensemble. ### Quelles sont les alternatives aux plateformes de science des données et d'apprentissage automatique ? Les alternatives aux solutions de science des données et d'apprentissage automatique peuvent remplacer ce type de logiciel, soit partiellement, soit complètement : [Logiciel d'opérationnalisation de l'IA et de l'apprentissage automatique](https://www.g2.com/categories/ai-machine-learning-operationalization) **:** Selon le cas d'utilisation, les entreprises pourraient envisager un logiciel d'opérationnalisation de l'IA et de l'apprentissage automatique. Ce logiciel ne fournit pas une plateforme pour le développement complet de bout en bout de modèles d'apprentissage automatique, mais peut offrir des fonctionnalités plus robustes autour de l'opérationnalisation de ces algorithmes. Cela inclut la surveillance de la santé, des performances et de la précision des modèles. [Logiciel d'apprentissage automatique](https://www.g2.com/categories/machine-learning) **:** Les plateformes de science des données et d'apprentissage automatique sont excellentes pour le développement à grande échelle de modèles, que ce soit pour [la vision par ordinateur](https://learn.g2.com/computer-vision), le traitement du langage naturel (NLP), et plus encore. Cependant, dans certains cas, les entreprises peuvent vouloir une solution plus facilement disponible sur étagère, qu'elles peuvent utiliser de manière plug-and-play. Dans ce cas, elles peuvent envisager un logiciel d'apprentissage automatique, qui nécessitera moins de temps de configuration et de coûts de développement. Il existe de nombreux types d'algorithmes d'apprentissage automatique qui effectuent une variété de tâches et de fonctions. Ces algorithmes peuvent comprendre des algorithmes plus spécifiques, tels que l'apprentissage des règles d'association, les [réseaux bayésiens](https://www.g2.com/articles/artificial-intelligence-terms#:~:text=Bayesian%20network%3A%20also%20known%20as%20the%20Bayes%20network%2C%20Bayes%20model%2C%20belief%20network%2C%20and%20decision%20network%2C%20is%20a%20graph%2Dbased%20model%20representing%20a%20set%20of%20variables%20and%20their%20dependencies.%C2%A0), le clustering, l'apprentissage des arbres de décision, les algorithmes génétiques, les systèmes de classification par apprentissage et les machines à vecteurs de support, entre autres. Cela aide les organisations à rechercher des solutions ponctuelles. ### **Logiciels et services liés aux plateformes d'ingénierie de science des données et d'apprentissage automatique** Les solutions connexes qui peuvent être utilisées avec les plateformes DSML incluent : [Logiciel de préparation des données](https://www.g2.com/categories/data-preparation) **:** Le logiciel de préparation des données aide les entreprises dans leur gestion des données. Ces solutions permettent aux utilisateurs de découvrir, combiner, nettoyer et enrichir les données pour une analyse simple. Bien que les plateformes de science des données et d'apprentissage automatique offrent des fonctionnalités de préparation des données, les entreprises peuvent opter pour un outil de préparation dédié. [Logiciel d'entrepôt de données](https://www.g2.com/categories/data-warehouse) **:** La plupart des entreprises ont de nombreuses sources de données disparates, et pour mieux intégrer toutes leurs données, elles mettent en place un entrepôt de données. Les entrepôts de données hébergent des données provenant de plusieurs bases de données et applications commerciales, ce qui permet aux outils de business intelligence et d'analyse de tirer toutes les données de l'entreprise à partir d'un seul référentiel. Cette organisation est cruciale pour la qualité des données ingérées par les plateformes de science des données et d'apprentissage automatique. [Logiciel d'étiquetage des données](https://www.g2.com/categories/data-labeling) **:** Pour que l'apprentissage supervisé démarre, il est essentiel d'avoir des données étiquetées. Mettre en place un effort d'étiquetage systématique et soutenu peut être aidé par un logiciel d'étiquetage des données, qui fournit un ensemble d'outils pour que les entreprises transforment les données non étiquetées en données étiquetées et construisent des algorithmes d'IA correspondants. [Logiciel de traitement du langage naturel (NLP)](https://www.g2.com/categories/natural-language-processing-nlp) **:** [NLP](https://www.g2.com/articles/natural-language-processing) permet aux applications d'interagir avec le langage humain en utilisant un algorithme d'apprentissage profond. Les algorithmes NLP saisissent le langage et donnent une variété de sorties basées sur la tâche apprise. Les algorithmes NLP fournissent [la reconnaissance vocale](https://www.g2.com/articles/voice-recognition) et [la génération de langage naturel (NLG)](https://www.g2.com/categories/natural-language-generation-nlg), qui convertit les données en langage humain compréhensible. Quelques exemples d'utilisations du NLP incluent les [chatbots](https://www.g2.com/categories/chatbots), les applications de traduction et les [outils de surveillance des réseaux sociaux](https://www.g2.com/categories/social-media-listening-tools) qui scannent les réseaux sociaux pour les mentions. ### Défis avec les plateformes DSML Les solutions logicielles peuvent présenter leur propre lot de défis.  **Exigences en matière de données :** Une grande quantité de données est nécessaire pour que la plupart des algorithmes d'IA apprennent ce qui est nécessaire. Les utilisateurs doivent former des algorithmes d'apprentissage automatique en utilisant des techniques telles que l'apprentissage par renforcement, l'apprentissage supervisé et l'apprentissage non supervisé pour construire une application véritablement intelligente. **Pénurie de compétences :** Il y a aussi une pénurie de personnes qui comprennent comment construire ces algorithmes et les former pour qu'ils effectuent les actions nécessaires. L'utilisateur moyen ne peut pas simplement lancer un logiciel d'IA et le faire résoudre tous ses problèmes. **Biais algorithmique :** Bien que la technologie soit efficace, elle n'est pas toujours efficace et est entachée de divers types de biais dans les données d'entraînement, tels que les biais raciaux ou de genre. Par exemple, comme de nombreux algorithmes de reconnaissance faciale sont entraînés sur des ensembles de données contenant principalement des visages d'hommes blancs, d'autres sont plus susceptibles d'être faussement identifiés par les systèmes. ### Quelles entreprises devraient acheter des plateformes d'ingénierie DSML ? La mise en œuvre de l'IA peut avoir un impact positif sur les entreprises dans une multitude de secteurs différents. Voici quelques exemples : **Services financiers :** L'IA est largement utilisée dans les services financiers, les banques l'utilisant pour tout, du développement d'algorithmes de score de crédit à l'analyse de documents de résultats pour repérer les tendances. Avec les solutions logicielles de science des données et d'apprentissage automatique, les équipes de science des données peuvent construire des modèles avec les données de l'entreprise et les déployer dans des applications internes et externes. **Soins de santé :** Dans le domaine de la santé, les entreprises peuvent utiliser ces plateformes pour mieux comprendre les populations de patients, comme prédire les visites en hospitalisation et développer des systèmes qui peuvent associer les personnes à des essais cliniques pertinents. De plus, comme le processus de découverte de médicaments est particulièrement coûteux et prend beaucoup de temps, les organisations de santé utilisent la science des données pour accélérer le processus, en utilisant des données provenant d'essais passés, d'articles de recherche, et plus encore. **Commerce de détail :** Dans le commerce de détail, en particulier le commerce électronique, la personnalisation règne en maître. Les principaux détaillants exploitent ces plateformes pour offrir aux clients des expériences hautement personnalisées basées sur des facteurs tels que le comportement précédent et la localisation. Avec l'apprentissage automatique en place, ces entreprises peuvent afficher du matériel hautement pertinent et attirer l'attention des clients potentiels.  ### Comment choisir la meilleure plateforme de science des données et d'apprentissage automatique (DSML) #### Collecte des exigences (RFI/RFP) pour les plateformes DSML Si une entreprise commence tout juste et cherche à acheter sa première plateforme de science des données et d'apprentissage automatique, ou quel que soit l'endroit où elle se trouve dans son processus d'achat, g2.com peut aider à sélectionner la meilleure option. La première étape du processus d'achat doit impliquer un examen attentif des données de l'entreprise. Comme une partie fondamentale du parcours de la science des données implique l'ingénierie des données (c'est-à-dire la collecte et l'analyse des données), les entreprises doivent s'assurer que la qualité de leurs données est élevée et que la plateforme en question peut gérer adéquatement leurs données, tant en termes de format que de volume. Si l'entreprise a accumulé beaucoup de données, elle doit rechercher une solution qui peut évoluer avec l'organisation. Les utilisateurs doivent réfléchir aux points de douleur et les noter ; ceux-ci doivent être utilisés pour aider à créer une liste de critères. De plus, l'acheteur doit déterminer le nombre d'employés qui auront besoin d'utiliser ce logiciel, car cela détermine le nombre de licences qu'ils sont susceptibles d'acheter. Prendre une vue d'ensemble de l'entreprise et identifier les points de douleur peut aider l'équipe à se lancer dans la création d'une liste de critères. La liste sert de guide détaillé qui inclut à la fois les fonctionnalités nécessaires et souhaitables, y compris le budget, les fonctionnalités, le nombre d'utilisateurs, les intégrations, les exigences de sécurité, les solutions cloud ou sur site, et plus encore. Selon l'étendue du déploiement, produire une RFI, une liste d'une page avec quelques points décrivant ce qui est nécessaire d'une plateforme de science des données pourrait être utile. #### Comparer les produits DSML **Créer une liste longue** De la satisfaction des besoins fonctionnels de l'entreprise à la mise en œuvre, les évaluations des fournisseurs sont une partie essentielle du processus d'achat de logiciels. Pour faciliter la comparaison, après que toutes les démonstrations soient terminées, il est utile de préparer une liste cohérente de questions concernant les besoins et préoccupations spécifiques à poser à chaque fournisseur. **Créer une liste courte** À partir de la liste longue des fournisseurs, il est utile de réduire la liste des fournisseurs et de proposer une liste plus courte de prétendants, de préférence pas plus de trois à cinq. Avec cette liste en main, les entreprises peuvent produire une matrice pour comparer les fonctionnalités et les prix des différentes solutions. **Conduire des démonstrations** Pour assurer une comparaison approfondie, l'utilisateur doit démontrer chaque solution de la liste courte en utilisant le même cas d'utilisation et les mêmes ensembles de données. Cela permettra à l'entreprise d'évaluer de manière équivalente et de voir comment chaque fournisseur se compare à la concurrence. #### Sélection des plateformes DSML **Choisir une équipe de sélection** Avant de commencer, il est crucial de créer une équipe gagnante qui travaillera ensemble tout au long du processus, de l'identification des points de douleur à la mise en œuvre. L'équipe de sélection de logiciels doit être composée de membres de l'organisation qui ont les bons intérêts, compétences et temps pour participer à ce processus. Un bon point de départ est de viser trois à cinq personnes qui occupent des rôles tels que le principal décideur, le chef de projet, le propriétaire du processus, le propriétaire du système, ou l'expert en la matière du personnel, ainsi qu'un responsable technique, un administrateur informatique, ou un administrateur de la sécurité. Dans les petites entreprises, l'équipe de sélection des fournisseurs peut être plus petite, avec moins de participants, multitâches, et assumant plus de responsabilités. **Négociation** Ce n'est pas parce que quelque chose est écrit sur la page de tarification d'une entreprise que c'est fixe (bien que certaines entreprises ne bougeront pas). Il est impératif d'ouvrir une conversation concernant les prix et les licences. Par exemple, le fournisseur peut être disposé à accorder une réduction pour les contrats pluriannuels ou à recommander le produit à d'autres. **Décision finale** Après cette étape, et avant de s'engager pleinement, il est recommandé de lancer un test ou un programme pilote pour tester l'adoption avec un petit échantillon d'utilisateurs. Si l'outil est bien utilisé et bien reçu, l'acheteur peut être confiant que la sélection était correcte. Sinon, il pourrait être temps de revenir à la planche à dessin. ### Coût des plateformes de science des données et d'apprentissage automatique Comme mentionné ci-dessus, les plateformes de science des données et d'apprentissage automatique sont disponibles à la fois en tant que solutions sur site et en cloud. Les prix entre les deux peuvent différer, le premier nécessitant souvent plus de coûts d'infrastructure initiaux.  Comme pour tout logiciel, ces plateformes sont souvent disponibles en différents niveaux, les solutions plus basiques coûtant moins cher que celles à l'échelle de l'entreprise. Les premières n'auront souvent pas autant de fonctionnalités et peuvent avoir des limites d'utilisation. Les fournisseurs DSML peuvent avoir une tarification par niveaux, dans laquelle le prix est adapté à la taille de l'entreprise des utilisateurs, au nombre d'utilisateurs, ou aux deux. Cette stratégie de tarification peut inclure un certain degré de support, qui peut être illimité ou limité à un certain nombre d'heures par cycle de facturation. Une fois mises en place, elles ne nécessitent souvent pas de coûts de maintenance significatifs, surtout si elles sont déployées dans le cloud. Comme ces plateformes viennent souvent avec de nombreuses fonctionnalités supplémentaires, les entreprises cherchant à maximiser la valeur de leur logiciel peuvent engager des consultants tiers pour les aider à tirer des informations de leurs données et à tirer le meilleur parti du logiciel. #### Retour sur investissement (ROI) Les entreprises décident de déployer des plateformes de science des données et d'apprentissage automatique dans le but d'obtenir un certain degré de ROI. Comme elles cherchent à récupérer les pertes qu'elles ont dépensées pour le logiciel, il est crucial de comprendre les coûts associés. Comme mentionné ci-dessus, ces plateformes sont généralement facturées par utilisateur, ce qui est parfois échelonné en fonction de la taille de l'entreprise. Plus d'utilisateurs se traduiront généralement par plus de licences, ce qui signifie plus d'argent. Les utilisateurs doivent considérer combien est dépensé et comparer cela à ce qui est gagné, tant en termes d'efficacité que de revenus. Par conséquent, les entreprises peuvent comparer les processus entre avant et après le déploiement du logiciel pour mieux comprendre comment les processus ont été améliorés et combien de temps a été économisé. Elles peuvent même produire une étude de cas (soit à des fins internes ou externes) pour démontrer les gains qu'elles ont observés grâce à l'utilisation de la plateforme. ### Mise en œuvre des plateformes de science des données et d'apprentissage automatique **Comment les outils logiciels DSML sont-ils mis en œuvre ?** La mise en œuvre diffère considérablement en fonction de la complexité et de l'échelle des données. Dans les organisations avec de vastes quantités de données provenant de sources disparates (par exemple, applications, bases de données, etc.), il est souvent sage d'utiliser une partie externe, que ce soit un spécialiste de la mise en œuvre du fournisseur ou un cabinet de conseil tiers. Avec une vaste expérience à leur actif, ils peuvent aider les entreprises à comprendre comment connecter et consolider leurs sources de données et comment utiliser le logiciel de manière efficace et efficiente. **Qui est responsable de la mise en œuvre de la plateforme DSML ?** Il peut nécessiter de nombreuses personnes ou équipes pour déployer correctement une plateforme de science des données, y compris des ingénieurs de données, des data scientists et des ingénieurs logiciels. Cela est dû au fait que, comme mentionné, les données peuvent traverser des équipes et des fonctions. En conséquence, une personne ou même une équipe n'a rarement une compréhension complète de tous les actifs de données d'une entreprise. Avec une équipe interfonctionnelle en place, une entreprise peut commencer à assembler ses données et commencer le parcours de la science des données, en commençant par une préparation et une gestion appropriées des données. **Quel est le processus de mise en œuvre des produits de science des données et d'apprentissage automatique ?** En termes de mise en œuvre, il est typique que la plateforme soit déployée de manière limitée et ensuite déployée de manière plus large. Par exemple, une marque de détail pourrait décider de tester A/B l'utilisation d'un algorithme de personnalisation pour un nombre limité de visiteurs sur son site pour mieux comprendre comment il fonctionne. Si le déploiement est réussi, l'équipe de science des données peut présenter ses résultats à son équipe de direction (qui pourrait être le CTO, selon la structure de l'entreprise). Si le déploiement échoue, l'équipe peut revenir à la planche à dessin pour déterminer ce qui a mal tourné. Cela impliquera d'examiner les données d'entraînement et les algorithmes utilisés. Si elles essaient à nouveau, mais que rien ne semble réussir (c'est-à-dire que le résultat est erroné ou qu'il n'y a pas d'amélioration des prédictions), l'entreprise pourrait avoir besoin de revenir aux bases et de revoir ses données. **Quand devriez-vous mettre en œuvre des outils DSML ?** Comme mentionné précédemment, l'ingénierie des données, qui implique la préparation et la collecte des données, est une caractéristique fondamentale des projets de science des données. Par conséquent, les entreprises doivent faire de la mise en ordre de leurs données leur priorité absolue, en s'assurant qu'il n'y a pas d'enregistrements en double ou de champs mal alignés. Bien que cela semble basique, ce n'est rien de tel. Des données défectueuses en entrée entraîneront des données défectueuses en sortie.  ### Tendances des plateformes de science des données et d'apprentissage automatique **AutoML** AutoML aide à automatiser de nombreuses tâches nécessaires pour développer des applications d'IA et d'apprentissage automatique. Les utilisations incluent la préparation automatique des données, l'ingénierie des caractéristiques automatisée, la fourniture d'explicabilité pour les modèles, et plus encore. **IA intégrée** Les fonctionnalités d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond sont de plus en plus intégrées dans presque tous les types de logiciels, que l'utilisateur en soit conscient ou non. Utiliser l'IA intégrée dans des logiciels comme [CRM](https://www.g2.com/categories/crm), [l'automatisation du marketing](https://www.g2.com/categories/marketing-automation), et [les solutions d'analyse](https://www.g2.com/categories/analytics-tools-software) nous permet de rationaliser les processus, d'automatiser certaines tâches et d'obtenir un avantage concurrentiel avec des capacités prédictives. L'IA intégrée pourrait progressivement se développer dans les années à venir et pourrait le faire de la même manière que le déploiement en cloud et les capacités mobiles l'ont fait au cours de la dernière décennie. Finalement, les fournisseurs pourraient ne pas avoir besoin de mettre en avant les avantages de leur produit grâce à l'apprentissage automatique, car cela pourrait simplement être supposé et attendu. **Apprentissage automatique en tant que service (MLaaS)** L'environnement logiciel est passé à une structure de microservices plus granulaire, en particulier pour les besoins des opérations de développement. De plus, le boom des services d'infrastructure cloud publics a permis aux grandes entreprises d'offrir des services de développement et d'infrastructure à d'autres entreprises avec un modèle de paiement à l'utilisation. Le logiciel d'IA n'est pas différent, car les mêmes entreprises fournissent [MLaaS](https://www.g2.com/articles/machine-learning-as-a-service) pour d'autres entreprises. Les développeurs profitent rapidement de ces algorithmes et solutions préconstruits en leur fournissant leurs données pour obtenir des informations. Utiliser des systèmes construits par des entreprises d'envergure aide les petites entreprises à économiser du temps, des ressources et de l'argent en éliminant le besoin d'embaucher des développeurs d'apprentissage automatique qualifiés. Le MLaaS se développera davantage à mesure que les entreprises continueront de s'appuyer sur ces microservices et que le besoin d'IA augmentera. **Explicabilité** En ce qui concerne les algorithmes d'apprentissage automatique, en particulier l'apprentissage profond, il peut être difficile d'expliquer comment ils sont arrivés à certaines conclusions. L'IA explicable, également connue sous le nom de XAI, est le processus par lequel le processus de prise de décision des algorithmes est rendu transparent et compréhensible pour les humains. La transparence est le principe le plus répandu dans la littérature actuelle sur l'éthique de l'IA, et donc l'explicabilité, un sous-ensemble de la transparence, devient cruciale. Les plateformes de science des données et d'apprentissage automatique incluent de plus en plus d'outils pour l'explicabilité, ce qui aide les utilisateurs à intégrer l'explicabilité dans leurs modèles et à les aider à répondre aux exigences d'explicabilité des données dans des législations telles que la loi sur la confidentialité de l'Union européenne et le RGPD.