# Meilleur Logiciel de réseau de neurones artificiels *By [Tian Lin](https://research.g2.com/insights/author/tian-lin)* Le logiciel de réseau de neurones artificiels (RNA) fournit des modèles computationnels qui imitent les réseaux neuronaux du cerveau humain, s'adaptant à de nouvelles informations pour automatiser des tâches complexes, soutenir l'analyse prédictive et permettre des fonctionnalités d'apprentissage profond telles que la reconnaissance d'images, le traitement du langage naturel et la reconnaissance vocale dans des secteurs tels que la santé, la finance et l'automobile. ### Capacités principales du logiciel de réseau de neurones artificiels Pour être inclus dans la catégorie des réseaux de neurones artificiels, un produit doit : - Fournir un réseau basé sur des unités neuronales interconnectées pour permettre des capacités d'apprentissage - Offrir une base pour des algorithmes d'apprentissage plus profonds, y compris des réseaux de neurones profonds (DNN) avec plusieurs couches cachées - Se connecter à des sources de données pour alimenter le réseau neuronal en informations - Soutenir les processus de formation, de test et d'évaluation des modèles - S'intégrer avec d'autres outils et cadres de machine learning (ML) et d'IA - Permettre l'évolutivité pour gérer de grands ensembles de données et des calculs complexes - Inclure de la documentation et des ressources de support pour les utilisateurs ### Cas d'utilisation courants pour le logiciel de réseau de neurones artificiels Les data scientists, ingénieurs ML et chercheurs utilisent le logiciel RNA pour construire des applications intelligentes dans un large éventail de domaines. Les cas d'utilisation courants incluent : - Alimenter l'analyse prédictive, la détection d'anomalies et l'analyse du comportement des clients dans les applications commerciales - Permettre la reconnaissance d'images, le traitement du langage naturel et la reconnaissance vocale grâce à des architectures de réseaux de neurones profonds - Soutenir les diagnostics de santé, la détection de fraude financière et le développement de moteurs de recommandation ### Comment le logiciel de réseau de neurones artificiels diffère des autres outils Les RNA forment la couche fondamentale pour une large gamme d'algorithmes d'apprentissage profond, les rendant plus fondamentaux que les outils ML spécialisés axés sur des tâches spécifiques. Alors que [le logiciel de machine learning](https://www.g2.com/categories/machine-learning) fournit des outils pour des capacités comme les moteurs de recommandation et la reconnaissance de motifs, les plateformes RNA se concentrent spécifiquement sur la construction et la formation de réseaux d'unités neuronales interconnectées qui alimentent des architectures d'apprentissage plus profondes, y compris les DNN. ### Perspectives de G2 sur le logiciel de réseau de neurones artificiels Basé sur les tendances de catégorie sur G2, l'évolutivité pour de grands ensembles de données et la flexibilité dans l'architecture des modèles se démarquent comme des capacités remarquables. Ces plateformes offrent des améliorations en termes de précision des prédictions et la capacité à alimenter des applications complexes d'apprentissage profond comme principaux avantages de l'adoption. ## Category Overview **Total Products under this Category:** 91 ## Trust & Credibility Stats **Pourquoi vous pouvez faire confiance aux classements de logiciels de G2:** - 30 Analystes et experts en données - 500+ Avis authentiques - 91+ Produits - Classements impartiaux Les classements de logiciels de G2 sont basés sur des avis d'utilisateurs vérifiés, une modération rigoureuse et une méthodologie de recherche cohérente maintenue par une équipe d'analystes et d'experts en données. Chaque produit est mesuré selon les mêmes critères transparents, sans placement payant ni influence du vendeur. Bien que les avis reflètent des expériences utilisateur réelles, qui peuvent être subjectives, ils offrent un aperçu précieux de la performance des logiciels entre les mains de professionnels. Ensemble, ces contributions alimentent le G2 Score, une manière standardisée de comparer les outils dans chaque catégorie. ## Best Logiciel de réseau de neurones artificiels At A Glance - **Leader :** [AIToolbox](https://www.g2.com/fr/products/aitoolbox/reviews) - **Meilleur performeur :** [Torch](https://www.g2.com/fr/products/torch/reviews) - **Le plus facile à utiliser :** [Keras](https://www.g2.com/fr/products/keras/reviews) - **Tendance :** [Keras](https://www.g2.com/fr/products/keras/reviews) - **Meilleur logiciel gratuit :** [H2O](https://www.g2.com/fr/products/h2o/reviews) ## Top-Rated Products (Ranked by G2 Score) ### 1. [AIToolbox](https://www.g2.com/fr/products/aitoolbox/reviews) AIToolbox est un cadre complet en Swift conçu pour faciliter le développement et la mise en œuvre d'algorithmes d'intelligence artificielle. Il offre une suite de modules d'IA qui répondent à diverses tâches d'apprentissage automatique, ce qui en fait une ressource précieuse pour les développeurs et les chercheurs travaillant dans l'écosystème Swift. Caractéristiques clés et fonctionnalités : - Graphes et Arbres : Fournit des structures de données et des algorithmes pour construire et manipuler des graphes et des arbres, essentiels pour des tâches comme les processus de prise de décision et la représentation de données hiérarchiques. - Machines à Vecteurs de Support (SVM) : Inclut des outils pour implémenter des SVM, permettant l'analyse de classification et de régression en trouvant des hyperplans optimaux dans des espaces de haute dimension. - Réseaux Neuronaux : Offre des composants pour construire et entraîner des réseaux neuronaux, facilitant les applications d'apprentissage profond telles que la reconnaissance d'images et de la parole. - Analyse en Composantes Principales (ACP) : Contient des modules pour la réduction de dimensionnalité via l'ACP, aidant à la visualisation des données et à la réduction du bruit. - Clustering K-Means : Fournit des algorithmes pour partitionner des ensembles de données en clusters, utile dans la reconnaissance de motifs et l'exploration de données. - Algorithmes Génétiques : Inclut des outils pour les problèmes d'optimisation utilisant des algorithmes génétiques, simulant des processus de sélection naturelle pour trouver des solutions optimales. Valeur principale et solutions pour les utilisateurs : AIToolbox répond au besoin d'une bibliothèque native en Swift qui englobe un large éventail de fonctionnalités d'IA. En intégrant plusieurs modules d'apprentissage automatique dans un seul cadre, il simplifie le processus de développement pour les développeurs Swift, éliminant le besoin de s'appuyer sur des bibliothèques ou des langages externes. Cette consolidation améliore l'efficacité, favorise la cohérence du code et accélère le déploiement d'applications pilotées par l'IA sur les plateformes Apple. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 34 **User Satisfaction Scores:** - **Facilité d’utilisation:** 8.8/10 (Category avg: 8.1/10) - **Qualité du service client:** 8.9/10 (Category avg: 8.0/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [AIToolbox](https://www.g2.com/fr/sellers/aitoolbox) - **Emplacement du siège social:** N/A - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 employés sur LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Technologie de l'information et services, Logiciels informatiques - **Company Size:** 53% Petite entreprise, 41% Marché intermédiaire #### Pros & Cons **Pros:** - Facilité d'utilisation (10 reviews) - Variété de modèles (5 reviews) - Technologie de l'IA (4 reviews) - Intégrations (3 reviews) - Caractéristiques (2 reviews) **Cons:** - Inexactitude (3 reviews) - Fonctionnalités limitées (2 reviews) - Limitations de l'IA (1 reviews) - Problèmes de compatibilité (1 reviews) - Configuration complexe (1 reviews) ### 2. [Keras](https://www.g2.com/fr/products/keras/reviews) Keras est une bibliothèque de réseaux de neurones, écrite en Python et capable de fonctionner sur TensorFlow ou Theano. **Average Rating:** 4.6/5.0 **Total Reviews:** 64 **User Satisfaction Scores:** - **Facilité d’utilisation:** 8.9/10 (Category avg: 8.1/10) - **Qualité du service client:** 7.8/10 (Category avg: 8.0/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [Keras](https://www.g2.com/fr/sellers/keras) - **Année de fondation:** 2016 - **Emplacement du siège social:** N/A - **Twitter:** @keras (26 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/keras/ (22 employés sur LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Scientifique des données - **Top Industries:** Logiciels informatiques, Technologie de l'information et services - **Company Size:** 38% Petite entreprise, 32% Marché intermédiaire ### 3. [Microsoft Cognitive Toolkit (Formerly CNTK)](https://www.g2.com/fr/products/microsoft-cognitive-toolkit-formerly-cntk/reviews) Microsoft Cognitive Toolkit est un ensemble d'outils open-source de qualité commerciale qui permet à l'utilisateur d'exploiter l'intelligence au sein de vastes ensembles de données grâce à l'apprentissage profond en offrant une évolutivité, une vitesse et une précision sans compromis avec une qualité de niveau commercial et une compatibilité avec les langages de programmation et les algorithmes déjà utilisés. **Average Rating:** 4.2/5.0 **Total Reviews:** 22 **User Satisfaction Scores:** - **Facilité d’utilisation:** 8.0/10 (Category avg: 8.1/10) - **Qualité du service client:** 8.1/10 (Category avg: 8.0/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [Microsoft](https://www.g2.com/fr/sellers/microsoft) - **Année de fondation:** 1975 - **Emplacement du siège social:** Redmond, Washington - **Twitter:** @microsoft (13,105,638 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/microsoft/ (227,697 employés sur LinkedIn®) - **Propriété:** MSFT **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Logiciels informatiques, Technologie de l'information et services - **Company Size:** 68% Entreprise, 27% Petite entreprise #### Pros & Cons **Pros:** - Efficacité du flux de travail (1 reviews) **Cons:** - Problèmes de complexité (1 reviews) - Courbe d'apprentissage (1 reviews) ### 4. [AWS Deep Learning AMIs](https://www.g2.com/fr/products/aws-deep-learning-amis/reviews) Les AMI de Deep Learning d'AWS sont conçus pour équiper les data scientists, les praticiens de l'apprentissage automatique et les chercheurs avec l'infrastructure et les outils nécessaires pour accélérer le travail en apprentissage profond, dans le cloud, à n'importe quelle échelle. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 19 **User Satisfaction Scores:** - **Facilité d’utilisation:** 9.2/10 (Category avg: 8.1/10) - **Qualité du service client:** 8.5/10 (Category avg: 8.0/10) **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 (2,226,638 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/amazon-web-services/ (156,424 employés sur LinkedIn®) - **Propriété:** NASDAQ: AMZN **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Logiciels informatiques - **Company Size:** 42% Entreprise, 32% Petite entreprise ### 5. [PyTorch](https://www.g2.com/fr/products/pytorch/reviews) PyTorch est un framework de machine learning open-source qui accélère la transition du prototypage de recherche au déploiement en production. Développé par Meta AI et maintenant géré par la Fondation PyTorch sous la Fondation Linux, PyTorch est largement utilisé pour des applications en vision par ordinateur, traitement du langage naturel, et plus encore. Son graphe de calcul dynamique et son interface Python intuitive en font un choix privilégié pour les chercheurs et développeurs visant à construire et déployer des modèles d'apprentissage profond de manière efficace. Caractéristiques clés et fonctionnalités : - Graphe de calcul dynamique : Permet une construction de modèle flexible et efficace, permettant des modifications de l'architecture du réseau pendant l'exécution. - Tenseurs et Autograd : Utilise des tenseurs comme structures de données fondamentales, similaires aux tableaux NumPy, avec prise en charge de la différenciation automatique pour simplifier le calcul des gradients. - API de réseau de neurones : Fournit un cadre modulaire pour construire des réseaux de neurones avec des couches prédéfinies, des fonctions d'activation et des fonctions de perte, facilitant la création de modèles complexes. - Entraînement distribué : Offre un support natif pour l'entraînement distribué, optimisant les performances sur plusieurs GPU et nœuds, ce qui est essentiel pour l'évolutivité des grands modèles. - TorchScript : Permet la transition de l'exécution immédiate à l'exécution par graphe, permettant aux modèles d'être sérialisés et optimisés pour le déploiement dans des environnements de production. - TorchServe : Un outil pour déployer des modèles PyTorch à grande échelle, prenant en charge des fonctionnalités comme le service multi-modèles, la journalisation, les métriques et les points de terminaison RESTful pour l'intégration d'applications. - Support mobile (expérimental) : Étend les capacités de PyTorch aux plateformes mobiles, permettant aux modèles d'être déployés sur des appareils iOS et Android. - Écosystème robuste : Soutenu par une communauté active, PyTorch offre un riche écosystème d'outils et de bibliothèques pour divers domaines, y compris la vision par ordinateur et l'apprentissage par renforcement. - Support ONNX : Facilite l'exportation de modèles au format Open Neural Network Exchange (ONNX) pour la compatibilité avec d'autres plateformes et environnements d'exécution. Valeur principale et solutions pour les utilisateurs : La valeur principale de PyTorch réside dans sa capacité à fournir un chemin sans couture de la recherche à la production. Son graphe de calcul dynamique et son interface conviviale permettent un prototypage rapide et une expérimentation, permettant aux chercheurs d'itérer rapidement sur les conceptions de modèles. Pour les développeurs, le support de PyTorch pour l'entraînement distribué et des outils comme TorchServe simplifient le déploiement de modèles à grande échelle, réduisant le temps et la complexité associés à la mise en production des modèles de machine learning. De plus, l'écosystème étendu et le soutien communautaire garantissent que les utilisateurs ont accès à une large gamme de ressources et d'outils pour relever divers défis de machine learning. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 21 **User Satisfaction Scores:** - **Facilité d’utilisation:** 8.6/10 (Category avg: 8.1/10) - **Qualité du service client:** 7.9/10 (Category avg: 8.0/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [Jetware](https://www.g2.com/fr/sellers/jetware-c6839872-6292-4a7b-973d-ac6da2ceaa45) - **Année de fondation:** 2017 - **Emplacement du siège social:** Roma, IT - **Twitter:** @jetware_io (25 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/jetware.org/about/ (2 employés sur LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Logiciels informatiques - **Company Size:** 41% Petite entreprise, 41% Marché intermédiaire #### Pros & Cons **Pros:** - Stockage en nuage (1 reviews) - Documentation (1 reviews) - Facilité d'utilisation (1 reviews) - Intuitif (1 reviews) - Résolution de problèmes (1 reviews) **Cons:** - Complexité (1 reviews) - Apprentissage difficile (1 reviews) - Navigation difficile (1 reviews) ### 6. [Knet](https://www.g2.com/fr/products/knet/reviews) Knet (prononcé "kay-net") est un cadre d'apprentissage profond implémenté en Julia qui permet la définition et l'entraînement de modèles d'apprentissage automatique en utilisant toute la puissance et l'expressivité de Julia. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 12 **User Satisfaction Scores:** - **Facilité d’utilisation:** 8.9/10 (Category avg: 8.1/10) - **Qualité du service client:** 9.0/10 (Category avg: 8.0/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [Knet](https://www.g2.com/fr/sellers/knet) - **Année de fondation:** 1990 - **Emplacement du siège social:** Kuwait, Kuwait - **Twitter:** @knet (68 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/the-shared-electronic-banking-services-co.-knet/about (232 employés sur LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 42% Entreprise, 33% Marché intermédiaire ### 7. [ConvNetJS](https://www.g2.com/fr/products/convnetjs/reviews) ConvNetJS est une bibliothèque Javascript pour l'entraînement de modèles d'apprentissage profond (réseaux neuronaux) entièrement dans un navigateur. **Average Rating:** 3.8/5.0 **Total Reviews:** 13 **User Satisfaction Scores:** - **Facilité d’utilisation:** 9.3/10 (Category avg: 8.1/10) - **Qualité du service client:** 8.0/10 (Category avg: 8.0/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [Stanford NLP Group](https://www.g2.com/fr/sellers/stanford-nlp-group) - **Emplacement du siège social:** Stanford, CA - **Twitter:** @stanfordnlp (184,453 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 employés sur LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 38% Entreprise, 38% Petite entreprise ### 8. [NVIDIA Deep Learning GPU Training System (DIGITS)](https://www.g2.com/fr/products/nvidia-deep-learning-gpu-training-system-digits/reviews) NVIDIA Deep Learning GPU Training System (DIGITS) apprentissage profond pour la science des données et la recherche pour concevoir rapidement un réseau de neurones profond (DNN) pour les tâches de classification d'images et de détection d'objets en utilisant la visualisation du comportement du réseau en temps réel. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 22 **User Satisfaction Scores:** - **Facilité d’utilisation:** 8.3/10 (Category avg: 8.1/10) - **Qualité du service client:** 7.8/10 (Category avg: 8.0/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [NVIDIA](https://www.g2.com/fr/sellers/nvidia) - **Année de fondation:** 1993 - **Emplacement du siège social:** Santa Clara, CA - **Twitter:** @nvidia (2,494,304 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/3608/ (46,612 employés sur LinkedIn®) - **Propriété:** NVDA **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Logiciels informatiques - **Company Size:** 52% Petite entreprise, 35% Marché intermédiaire ### 9. [Merlin](https://www.g2.com/fr/products/merlin/reviews) Merlin est un cadre d'apprentissage profond écrit en Julia, il vise à fournir une bibliothèque d'apprentissage profond rapide, flexible et compacte pour l'apprentissage automatique. **Average Rating:** 3.6/5.0 **Total Reviews:** 10 **User Satisfaction Scores:** - **Facilité d’utilisation:** 8.9/10 (Category avg: 8.1/10) - **Qualité du service client:** 6.4/10 (Category avg: 8.0/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [Merlin](https://www.g2.com/fr/sellers/merlin) - **Année de fondation:** 1993 - **Emplacement du siège social:** London, GB - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/merlin_2 (427 employés sur LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 50% Petite entreprise, 30% Marché intermédiaire ### 10. [gobrain](https://www.g2.com/fr/products/gobrain/reviews) gobrain est un réseau de neurones écrit en go qui inclut uniquement des fonctions de réseau neuronal de base telles que Feed Forward et Elman Recurrent Neural Network. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 11 **User Satisfaction Scores:** - **Facilité d’utilisation:** 8.6/10 (Category avg: 8.1/10) - **Qualité du service client:** 8.9/10 (Category avg: 8.0/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [gobrain](https://www.g2.com/fr/sellers/gobrain) - **Emplacement du siège social:** N/A - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 employés sur LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 64% Petite entreprise, 36% Marché intermédiaire ### 11. [node-fann](https://www.g2.com/fr/products/node-fann/reviews) FANN (Fast Artificial Neural Network Library) est une bibliothèque de réseaux neuronaux artificiels open source gratuite, qui implémente des réseaux neuronaux artificiels multicouches avec prise en charge des réseaux entièrement connectés et des réseaux faiblement connectés. **Average Rating:** 4.2/5.0 **Total Reviews:** 12 **User Satisfaction Scores:** - **Facilité d’utilisation:** 8.5/10 (Category avg: 8.1/10) - **Qualité du service client:** 9.0/10 (Category avg: 8.0/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [node-fann](https://www.g2.com/fr/sellers/node-fann) - **Emplacement du siège social:** N/A - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 employés sur LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 50% Marché intermédiaire, 42% Petite entreprise ### 12. [SuperLearner](https://www.g2.com/fr/products/superlearner/reviews) SuperLearner est un package qui implémente la méthode de prédiction super learner et contient une bibliothèque d'algorithmes de prédiction à utiliser dans le super learner. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 13 **User Satisfaction Scores:** - **Facilité d’utilisation:** 9.3/10 (Category avg: 8.1/10) - **Qualité du service client:** 8.5/10 (Category avg: 8.0/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [Super Learner](https://www.g2.com/fr/sellers/super-learner) - **Année de fondation:** 2018 - **Emplacement du siège social:** Miami, US - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/meet-super (1,281 employés sur LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 38% Petite entreprise, 31% Entreprise ### 13. [Google Cloud Deep Learning VM Image](https://www.g2.com/fr/products/google-cloud-deep-learning-vm-image/reviews) Image VM d'apprentissage profond VM préconfigurées pour les applications d'apprentissage profond. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 13 **User Satisfaction Scores:** - **Facilité d’utilisation:** 8.3/10 (Category avg: 8.1/10) - **Qualité du service client:** 7.6/10 (Category avg: 8.0/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [Google](https://www.g2.com/fr/sellers/google) - **Année de fondation:** 1998 - **Emplacement du siège social:** Mountain View, CA - **Twitter:** @google (31,890,350 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1441/ (336,169 employés sur LinkedIn®) - **Propriété:** NASDAQ:GOOG **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 54% Petite entreprise, 38% Marché intermédiaire ### 14. [Google Cloud Deep Learning Containers](https://www.g2.com/fr/products/google-cloud-deep-learning-containers/reviews) Conteneurs préconfigurés et optimisés pour les environnements d'apprentissage profond. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 19 **User Satisfaction Scores:** - **Facilité d’utilisation:** 8.1/10 (Category avg: 8.1/10) - **Qualité du service client:** 8.0/10 (Category avg: 8.0/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [Google](https://www.g2.com/fr/sellers/google) - **Année de fondation:** 1998 - **Emplacement du siège social:** Mountain View, CA - **Twitter:** @google (31,890,350 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1441/ (336,169 employés sur LinkedIn®) - **Propriété:** NASDAQ:GOOG **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 45% Petite entreprise, 35% Entreprise ### 15. [Neuton AutoML](https://www.g2.com/fr/products/neuton-automl/reviews) Neuton (https://neuton.ai), une nouvelle solution AutoML, permet aux utilisateurs de créer des modèles d'IA compacts en quelques clics et sans aucun codage. Neuton se trouve également être le cadre de réseau neuronal et la solution AutoML la plus EXPLICABLE actuellement disponible sur le marché. Il permet aux utilisateurs d'évaluer la qualité du modèle sous divers angles et d'interpréter les résultats des prédictions. Bureau d'Explicabilité de Neuton : - Analyse exploratoire des données - Matrice d'importance des caractéristiques avec granularité de classe - Interprète de modèle - Matrice d'influence des caractéristiques - Valider le modèle sur de nouvelles données - Indicateurs de pertinence modèle-données historiques et pour chaque prédiction - Indice de qualité du modèle - Intervalle de confiance - Liste exhaustive des métriques prises en charge avec diagramme radar **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 17 **User Satisfaction Scores:** - **Facilité d’utilisation:** 9.1/10 (Category avg: 8.1/10) - **Qualité du service client:** 8.5/10 (Category avg: 8.0/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [Bell Integrator](https://www.g2.com/fr/sellers/bell-integrator) - **Année de fondation:** 2003 - **Emplacement du siège social:** San Jose, CA - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/bellintegrator/ (709 employés sur LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 35% Entreprise, 35% Petite entreprise ### 16. [Torch](https://www.g2.com/fr/products/torch/reviews) Torch est un cadre de calcul scientifique avec un large support pour les algorithmes d'apprentissage automatique qui privilégie les GPU. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 14 **User Satisfaction Scores:** - **Facilité d’utilisation:** 8.9/10 (Category avg: 8.1/10) - **Qualité du service client:** 8.1/10 (Category avg: 8.0/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [Torch Leadership Labs](https://www.g2.com/fr/sellers/torch-leadership-labs) - **Année de fondation:** 2017 - **Emplacement du siège social:** San Francisco, US - **Twitter:** @torchlabs (3,065 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/torch-labs (379 employés sur LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Logiciels informatiques - **Company Size:** 40% Petite entreprise, 40% Entreprise ### 17. [Swift AI](https://www.g2.com/fr/products/swift-ai/reviews) Swift AI est une bibliothèque d'IA et d'apprentissage automatique haute performance écrite entièrement en Swift qui comprend un ensemble d'outils courants utilisés pour la recherche en apprentissage automatique et en intelligence artificielle. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 12 **User Satisfaction Scores:** - **Facilité d’utilisation:** 7.7/10 (Category avg: 8.1/10) - **Qualité du service client:** 8.3/10 (Category avg: 8.0/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [Swift AI](https://www.g2.com/fr/sellers/swift-ai) - **Emplacement du siège social:** Provo, UT - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 employés sur LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Technologie de l'information et services - **Company Size:** 42% Entreprise, 33% Petite entreprise ### 18. [TFLearn](https://www.g2.com/fr/products/tflearn/reviews) TFlearn est une bibliothèque de deep learning modulaire et transparente construite sur Tensorflow qui fournit une API de plus haut niveau à TensorFlow afin de faciliter et d'accélérer les expérimentations, tout en restant entièrement transparente et compatible avec celui-ci. **Average Rating:** 4.0/5.0 **Total Reviews:** 20 **User Satisfaction Scores:** - **Facilité d’utilisation:** 8.9/10 (Category avg: 8.1/10) - **Qualité du service client:** 6.9/10 (Category avg: 8.0/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [TFLearn](https://www.g2.com/fr/sellers/tflearn) - **Emplacement du siège social:** N/A - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 employés sur LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Technologie de l'information et services, Logiciels informatiques - **Company Size:** 55% Petite entreprise, 30% Entreprise ### 19. [H2O](https://www.g2.com/fr/products/h2o/reviews) H2O.ai est la principale entreprise de Cloud IA, en mission pour démocratiser l'IA et promouvoir un mouvement d'IA ouvert à travers le monde. Ils se concentrent sur l'extraction d'informations à partir de données structurées et non structurées comme les vidéos et les documents avec leurs produits primés tels que Hydrogen Torch et Document AI. Les clients utilisent le H2O AI Cloud pour résoudre rapidement des problèmes commerciaux complexes et accélérer la découverte de nouvelles idées. H2O.ai est le fournisseur d'IA de confiance pour plus de 20 000 organisations mondiales, des millions de data scientists et plus de la moitié du Fortune 500, y compris AT&T, Commonwealth Bank of Australia, Citi, GlaxoSmithKline, Hitachi, Kaiser Permanente, Procter & Gamble, PayPal, PwC, Reckitt, Unilever, Goldman Sachs, NVIDIA, et Wells Fargo ne sont pas seulement des clients et partenaires, mais aussi des investisseurs stratégiques dans l'entreprise. Plus de 30 Kaggle Grandmasters (la communauté des meilleurs praticiens et data scientists en apprentissage automatique au monde) sont créateurs chez H2O.ai. Un fort ethos d'IA pour le bien pour rendre le monde meilleur et l'IA responsable guident le but de l'entreprise. H2O.ai offre aux clients d'entreprise plusieurs plateformes pour l'IA et l'apprentissage automatique, y compris la plateforme d'apprentissage automatique distribuée open source H2O-3, la plateforme d'apprentissage automatique automatique H2O Driverless AI, et le récemment annoncé H2O Q, une plateforme d'IA pour les utilisateurs professionnels : H2O-3 est une plateforme d'IA et d'apprentissage automatique open source, évolutive et distribuée en mémoire. H2O-3 possède également une forte fonctionnalité AutoML et prend en charge les algorithmes statistiques et d'apprentissage automatique les plus largement utilisés, y compris les machines à gradient boosté, les modèles linéaires généralisés, l'apprentissage profond, XGBoost et plus encore. H2O Driverless AI permet aux data scientists de travailler sur des projets plus rapidement et plus efficacement en utilisant l'automatisation pour accomplir des tâches rapidement avec l'ingénierie de caractéristiques automatique, le réglage de modèle, la sélection de modèle, la validation de modèle et l'interprétabilité de l'apprentissage automatique, des recettes personnalisées, des séries temporelles et la génération automatique de pipelines de déploiement pour le scoring de modèle. H2O Q est une nouvelle plateforme d'IA qui fournit les blocs de construction essentiels pour créer des applications d'IA et apportera la puissance de l'IA à des millions d'utilisateurs professionnels. Elle offre des informations et des prédictions automatiques pour des questions commerciales "sur le moment" et est idéale pour les analystes de données, les data scientists citoyens et tous les utilisateurs professionnels. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 22 **User Satisfaction Scores:** - **Facilité d’utilisation:** 9.0/10 (Category avg: 8.1/10) - **Qualité du service client:** 8.8/10 (Category avg: 8.0/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [H2O.ai](https://www.g2.com/fr/sellers/h2o-ai) - **Année de fondation:** 2012 - **Emplacement du siège social:** Mountain View, CA - **Twitter:** @h2oai (25,267 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/2820918/ (335 employés sur LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 54% Petite entreprise, 29% Entreprise ### 20. [NVIDIA Deep Learning AMI](https://www.g2.com/fr/products/nvidia-deep-learning-ami/reviews) NVIDIA Deep Learning AMI avec support par Terracloudx est un environnement simplifié qui permet d'exécuter des conteneurs de science des données, HPC et d'apprentissage profond spécialement optimisés pour les GPU. La prise de décision de Terracloudx est guidée par l'engagement et l'effort de nos collaborateurs qui travaillent continuellement pour être à la pointe de la technologie. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 10 **User Satisfaction Scores:** - **Facilité d’utilisation:** 8.9/10 (Category avg: 8.1/10) - **Qualité du service client:** 9.3/10 (Category avg: 8.0/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [terracloudx](https://www.g2.com/fr/sellers/terracloudx) - **Emplacement du siège social:** N/A - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 employés sur LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 70% Petite entreprise, 30% Entreprise ### 21. [Caffe](https://www.g2.com/fr/products/caffe/reviews) Caffe est un cadre d'apprentissage profond conçu avec l'expression, la vitesse et la modularité à l'esprit. **Average Rating:** 4.0/5.0 **Total Reviews:** 16 **User Satisfaction Scores:** - **Facilité d’utilisation:** 7.9/10 (Category avg: 8.1/10) - **Qualité du service client:** 7.9/10 (Category avg: 8.0/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [Caffe](https://www.g2.com/fr/sellers/caffe) - **Année de fondation:** 2015 - **Emplacement du siège social:** N/A - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/caffe (691 employés sur LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Logiciels informatiques - **Company Size:** 63% Petite entreprise, 19% Entreprise ### 22. [DeepPy](https://www.g2.com/fr/products/deeppy/reviews) DeepPy est un framework d'apprentissage profond sous licence MIT qui tente d'ajouter une touche de zen à l'apprentissage profond car il permet une programmation Pythonique basée sur l'ndarray de NumPy, possède une base de code petite et facilement extensible, fonctionne sur CPU ou GPU Nvidia et implémente les architectures de réseau suivantes : réseaux feedforward, convnets, réseaux siamois et autoencodeurs. **Average Rating:** 4.1/5.0 **Total Reviews:** 12 **User Satisfaction Scores:** - **Facilité d’utilisation:** 8.3/10 (Category avg: 8.1/10) - **Qualité du service client:** 7.0/10 (Category avg: 8.0/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [DeepPy](https://www.g2.com/fr/sellers/deeppy) - **Emplacement du siège social:** N/A - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 employés sur LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Logiciels informatiques - **Company Size:** 67% Petite entreprise, 17% Entreprise ### 23. [Chainer](https://www.g2.com/fr/products/chainer/reviews) Chainer est un cadre puissant, flexible et intuitif de réseaux neuronaux qui comble le fossé entre les algorithmes et les implémentations. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 11 **User Satisfaction Scores:** - **Facilité d’utilisation:** 7.9/10 (Category avg: 8.1/10) - **Qualité du service client:** 7.7/10 (Category avg: 8.0/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [Chainer](https://www.g2.com/fr/sellers/chainer) - **Emplacement du siège social:** Tokyo, Japan - **Twitter:** @ChainerOfficial - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 employés sur LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 73% Petite entreprise, 18% Marché intermédiaire ### 24. [Neuroph](https://www.g2.com/fr/products/neuroph/reviews) Neuroph est un cadre de réseau neuronal Java léger qui développe des architectures de réseaux neuronaux courantes, il contient une bibliothèque Java open source bien conçue avec un petit nombre de classes de base qui correspondent aux concepts de base des réseaux neuronaux et dispose d'un éditeur de réseau neuronal GUI pour créer rapidement des composants de réseau neuronal Java. **Average Rating:** 4.6/5.0 **Total Reviews:** 6 **User Satisfaction Scores:** - **Facilité d’utilisation:** 9.2/10 (Category avg: 8.1/10) - **Qualité du service client:** 6.7/10 (Category avg: 8.0/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [Neuroph](https://www.g2.com/fr/sellers/neuroph) - **Emplacement du siège social:** Belgrade - **Twitter:** @neuroph (369 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 employés sur LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 67% Marché intermédiaire, 17% Entreprise ### 25. [Fabric for Deep Learning (FfDL)](https://www.g2.com/fr/products/fabric-for-deep-learning-ffdl/reviews) Les frameworks d'apprentissage profond tels que TensorFlow, PyTorch, Caffe, Torch, Theano et MXNet ont contribué à la popularité de l'apprentissage profond en réduisant l'effort et les compétences nécessaires pour concevoir, entraîner et utiliser des modèles d'apprentissage profond. Fabric for Deep Learning (FfDL, prononcé « fiddle ») offre un moyen cohérent d'exécuter ces frameworks d'apprentissage profond en tant que service sur Kubernetes. **Average Rating:** 3.9/5.0 **Total Reviews:** 5 **User Satisfaction Scores:** - **Facilité d’utilisation:** 5.6/10 (Category avg: 8.1/10) - **Qualité du service client:** 6.7/10 (Category avg: 8.0/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [IBM](https://www.g2.com/fr/sellers/ibm) - **Année de fondation:** 1911 - **Emplacement du siège social:** Armonk, NY - **Twitter:** @IBM (709,298 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1009/ (324,553 employés sur LinkedIn®) - **Propriété:** SWX:IBM **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 80% Petite entreprise, 20% Marché intermédiaire ## Parent Category [Logiciel d'apprentissage profond](https://www.g2.com/fr/categories/deep-learning) --- ## Buyer Guide ### Ce que vous devez savoir sur les logiciels de réseaux de neurones artificiels ### Qu'est-ce que le logiciel de réseau de neurones artificiels ? Le logiciel de réseau de neurones artificiels (RNA), souvent utilisé de manière synonyme avec le logiciel d'apprentissage profond, automatise les tâches pour les utilisateurs en utilisant des réseaux de neurones artificiels pour produire un résultat, souvent sous la forme d'une prédiction. Bien que certains fassent la distinction entre les RNA et l'apprentissage profond (en affirmant que ce dernier se réfère à l'entraînement des RNA), ce guide utilisera les termes de manière interchangeable. Ces solutions sont généralement intégrées dans diverses plateformes et ont des cas d'utilisation dans divers secteurs. Les solutions basées sur les réseaux de neurones artificiels améliorent la vitesse et la précision des résultats souhaités en les affinant constamment à mesure que l'application digère plus de données d'entraînement. Le logiciel d'apprentissage profond améliore les processus et introduit de l'efficacité dans de nombreuses industries, des [services financiers](https://www.g2.com/categories/financial-services) à [l'agriculture](https://www.g2.com/categories/agriculture). Les applications de cette technologie incluent l'automatisation des processus, le service client, l'identification des risques de sécurité et la collaboration contextuelle. Notamment, les utilisateurs finaux des applications alimentées par l'apprentissage profond n'interagissent pas directement avec l'algorithme. Au contraire, l'apprentissage profond alimente l'arrière-plan de l'intelligence artificielle (IA) avec laquelle les utilisateurs interagissent. Quelques exemples notables incluent [les logiciels de chatbots](https://www.g2.com/categories/chatbots) et les logiciels de gestion automatisée des réclamations d'assurance. #### Quels types de logiciels de réseau de neurones artificiels existent ? Il existe deux principaux types de logiciels de réseau de neurones artificiels : les réseaux de neurones récurrents (RNN) et les réseaux de neurones convolutifs (CNN). Le type de réseau de neurones n'affecte généralement pas le produit final que les clients utiliseront, mais peut affecter la précision du résultat. Par exemple, qu'un outil de reconnaissance d'image soit construit en utilisant des CNN ou des RNN importe peu aux entreprises qui l'utilisent pour traiter avec les clients. Les entreprises se soucient davantage de l'impact potentiel du déploiement d'un assistant virtuel bien conçu sur leur modèle commercial. **Réseaux de neurones convolutifs (CNN)** Les réseaux de neurones convolutifs (CNN) extraient des caractéristiques directement à partir des données, telles que les images, éliminant ainsi le besoin d'extraction manuelle des caractéristiques. L'extraction manuelle des caractéristiques nécessiterait que le data scientist intervienne et détermine les différents composants et aspects des données. Avec cette technologie, le réseau de neurones détermine cela par lui-même. Aucune des caractéristiques n'est pré-entraînée ; elles sont plutôt apprises par le réseau lorsqu'il s'entraîne sur l'ensemble d'images donné. Cette caractéristique d'extraction automatique des caractéristiques rend les modèles d'apprentissage profond très efficaces pour la classification d'objets et d'autres applications de vision par ordinateur. **Réseaux de neurones récurrents (RNN)** Les réseaux de neurones récurrents (RNN) utilisent des données séquentielles ou des données de séries temporelles. Ces algorithmes d'apprentissage profond sont couramment utilisés pour des problèmes ordinaux ou temporels. Ils sont principalement utilisés avec des données de séries temporelles pour faire des prédictions sur des événements futurs, tels que la prévision des ventes. ### Quelles sont les caractéristiques communes des logiciels de réseau de neurones artificiels ? Les caractéristiques principales des logiciels de réseau de neurones artificiels aident les utilisateurs à améliorer leurs applications, leur permettant de transformer leurs données et d'en tirer des informations de la manière suivante : **Données :** La connexion à des sources de données tierces est la clé du succès d'une application d'apprentissage automatique. Pour fonctionner et apprendre correctement, l'algorithme doit être alimenté par de grandes quantités de données. Une fois que l'algorithme a digéré ces données et appris les réponses correctes aux questions généralement posées, il peut fournir aux utilisateurs un ensemble de réponses de plus en plus précises. Souvent, les applications d'apprentissage profond offrent aux développeurs des ensembles de données d'exemple pour construire leurs applications et entraîner leurs algorithmes. Ces ensembles de données préconstruits sont cruciaux pour développer des applications bien entraînées car l'algorithme doit voir une tonne de données avant d'être prêt à prendre des décisions correctes et à donner des réponses correctes. De plus, certaines solutions incluront des capacités d'enrichissement des données, comme l'annotation, la catégorisation et l'enrichissement des ensembles de données. **Algorithmes :** La caractéristique la plus cruciale de toute offre d'apprentissage automatique, d'apprentissage profond ou autre, est l'algorithme. C'est la base sur laquelle tout le reste est basé. Les solutions fournissent soit des algorithmes préconstruits, soit permettent aux développeurs de construire les leurs dans l'application. ### Quels sont les avantages des logiciels de réseau de neurones artificiels ? Les logiciels de réseau de neurones artificiels sont utiles dans de nombreux contextes et industries différents. Par exemple, les applications alimentées par l'IA utilisent généralement des algorithmes d'apprentissage profond en arrière-plan pour fournir aux utilisateurs finaux des réponses à leurs questions. **Développement d'applications :** Les logiciels de réseau de neurones artificiels stimulent le développement d'applications d'IA qui rationalisent les processus, identifient les risques et améliorent l'efficacité. **Efficacité :** Les applications alimentées par l'apprentissage profond s'améliorent constamment en raison de la reconnaissance de leur valeur et de la nécessité de rester compétitif dans les industries où elles sont utilisées. Elles augmentent également l'efficacité des tâches répétitives. Un exemple notable de cela peut être vu dans l'eDiscovery, où l'apprentissage profond a créé des avancées massives dans l'efficacité avec laquelle les documents juridiques sont examinés et les documents pertinents sont identifiés. **Réduction des risques :** La réduction des risques est l'un des cas d'utilisation les plus significatifs dans les services financiers pour les applications d'apprentissage automatique. Les applications d'IA alimentées par l'apprentissage profond identifient les risques potentiels et les signalent automatiquement en fonction des données historiques de comportements risqués passés. Cela élimine le besoin d'identification manuelle des risques, qui est sujette à des erreurs humaines. La réduction des risques pilotée par l'apprentissage profond est utile dans les industries de l'assurance, de la finance et de la réglementation, entre autres. ### Qui utilise les logiciels de réseau de neurones artificiels ? Les logiciels d'IA ont des applications dans presque toutes les industries. Certaines industries qui bénéficient des applications d'apprentissage profond incluent les services financiers, la cybersécurité, le recrutement, le service client, l'énergie et la réglementation. **Marketing :** Les applications de marketing alimentées par l'apprentissage profond aident les marketeurs à identifier les tendances de contenu, à façonner la stratégie de contenu et à personnaliser le contenu marketing. Les algorithmes spécifiques au marketing segmentent les bases de clients, prédisent le comportement des clients en fonction du comportement passé et des données démographiques des clients, identifient les prospects à fort potentiel, et plus encore. **Finance :** Les institutions de services financiers augmentent leur utilisation des applications alimentées par l'apprentissage automatique pour rester compétitives avec d'autres dans l'industrie qui font de même. Grâce aux applications d'automatisation des processus robotiques (RPA), qui sont généralement alimentées par des algorithmes d'apprentissage automatique, les entreprises de services financiers améliorent l'efficacité et l'efficacité des départements, y compris la détection de la fraude, la lutte contre le blanchiment d'argent, et plus encore. Cependant, les départements dans lesquels ces applications sont les plus efficaces sont ceux où il y a une grande quantité de données à gérer et de nombreuses tâches répétitives qui nécessitent peu de réflexion créative. Quelques exemples peuvent inclure le passage au crible de milliers de réclamations d'assurance et l'identification de celles ayant un fort potentiel de fraude. Le processus est similaire, et l'algorithme d'apprentissage automatique peut digérer les données pour atteindre le résultat souhaité beaucoup plus rapidement. **Cybersécurité :** Les algorithmes d'apprentissage profond sont déployés dans les applications de sécurité pour mieux identifier les menaces et les traiter automatiquement. La nature adaptative de certains algorithmes spécifiques à la sécurité permet aux applications de s'attaquer plus facilement aux menaces évolutives. ### Quelles sont les alternatives aux logiciels de réseau de neurones artificiels ? Les alternatives aux logiciels de réseau de neurones artificiels qui peuvent les remplacer partiellement ou complètement incluent : [Les logiciels de traitement du langage naturel (NLP)](https://www.g2.com/categories/natural-language-processing-nlp) : Les entreprises axées sur les cas d'utilisation basés sur le langage (par exemple, examiner de grandes quantités de données d'avis pour mieux comprendre le sentiment des évaluateurs) peuvent également se tourner vers des solutions NLP, telles que les logiciels de compréhension du langage naturel, pour des solutions spécifiquement orientées vers ce type de données. Les cas d'utilisation incluent la recherche d'informations et de relations dans le texte, l'identification de la langue du texte et l'extraction de phrases clés d'un texte. [Les logiciels de reconnaissance d'image](https://www.g2.com/categories/image-recognition) : Pour la vision par ordinateur ou la reconnaissance d'image, les entreprises peuvent adopter des logiciels de reconnaissance d'image. Ces outils peuvent améliorer leurs applications avec des fonctionnalités telles que la détection d'image, la reconnaissance faciale, la recherche d'image, et plus encore. #### Logiciels liés aux logiciels de réseau de neurones artificiels Les solutions connexes qui peuvent être utilisées avec les logiciels de réseau de neurones artificiels incluent : [Les logiciels de chatbots](https://www.g2.com/categories/chatbots) **:** Les entreprises à la recherche d'une solution d'IA conversationnelle prête à l'emploi peuvent tirer parti des chatbots. Les outils spécifiquement orientés vers la création de chatbots aident les entreprises à utiliser des chatbots prêts à l'emploi, avec peu ou pas d'expérience en développement ou en codage nécessaire. [Les logiciels de plateformes de bots](https://www.g2.com/categories/bot-platforms) **:** Les entreprises cherchant à construire leur propre chatbot peuvent bénéficier des plateformes de bots, qui sont des outils utilisés pour construire et déployer des chatbots interactifs. Ces plateformes fournissent des outils de développement tels que des frameworks et des ensembles d'outils API pour la création de bots personnalisables. ### Défis avec les logiciels de réseau de neurones artificiels Les solutions logicielles peuvent présenter leur propre ensemble de défis. **Résistance à l'automatisation :** L'un des plus grands problèmes potentiels avec les applications alimentées par les RNA réside dans le retrait des humains des processus. Cela est particulièrement problématique lorsqu'on examine des technologies émergentes comme les voitures autonomes. En retirant complètement les humains du cycle de développement des produits, les machines sont dotées du pouvoir de décider dans des situations de vie ou de mort. **Qualité des données :** Avec tout déploiement d'IA, la qualité des données est essentielle. En tant que tel, les entreprises doivent développer une stratégie autour de la préparation des données, en s'assurant qu'il n'y a pas de doublons, de champs manquants ou de données mal assorties. Un déploiement sans cette étape cruciale peut entraîner des résultats erronés et des prédictions douteuses. **Sécurité des données :** Les entreprises doivent envisager des options de sécurité pour s'assurer que les utilisateurs corrects voient les données correctes. Elles doivent également disposer d'options de sécurité permettant aux administrateurs d'attribuer aux utilisateurs vérifiés différents niveaux d'accès à la plateforme. ### Quelles entreprises devraient acheter des logiciels d'apprentissage automatique ? La reconnaissance de motifs peut aider les entreprises de tous les secteurs. Des prédictions efficaces et efficientes peuvent aider ces entreprises à prendre des décisions basées sur les données, telles que la tarification dynamique basée sur une gamme de points de données. **Commerce de détail :** Un site de commerce électronique peut tirer parti d'une API d'apprentissage profond pour créer des expériences riches et personnalisées pour chaque utilisateur. **Finance :** Une banque peut utiliser ce logiciel pour améliorer ses capacités de sécurité en identifiant les problèmes potentiels, tels que la fraude, dès le début. **Divertissement :** Les organisations médiatiques peuvent tirer parti des algorithmes de recommandation pour servir leurs clients avec du contenu pertinent et connexe. Avec cette amélioration, les entreprises peuvent continuer à capter l'attention de leurs téléspectateurs. ### Comment acheter un logiciel de réseau de neurones artificiels #### Collecte des exigences (RFI/RFP) pour les logiciels de réseau de neurones artificiels Si une entreprise débute et cherche à acheter son premier logiciel de réseau de neurones artificiels, où qu'elle en soit dans le processus d'achat, g2.com peut aider à sélectionner le meilleur logiciel d'apprentissage automatique pour elle. Prendre une vue d'ensemble de l'entreprise et identifier les points de douleur peut aider l'équipe à créer 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. En fonction de l'ampleur du déploiement, il peut être utile de produire une RFI, une liste d'une page avec quelques points décrivant ce qui est nécessaire d'une plateforme d'apprentissage automatique. #### Comparer les produits de logiciels de réseau de neurones artificiels **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 les démonstrations, 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 de fournisseurs, il est conseillé 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 s'assurer que la comparaison est approfondie, l'utilisateur doit démontrer chaque solution de la liste courte avec le même cas d'utilisation et les mêmes ensembles de données. Cela permettra à l'entreprise d'évaluer de manière équitable et de voir comment chaque fournisseur se compare à la concurrence. #### Sélection du logiciel d'apprentissage automatique **Choisir une équipe de sélection** Avant de commencer, créer une équipe gagnante qui travaillera ensemble tout au long du processus, de l'identification des points de douleur à la mise en œuvre, est crucial. L'équipe de sélection de logiciels doit être composée de membres de l'organisation ayant le bon intérêt, les compétences et le temps pour participer à ce processus. Un bon point de départ est de viser trois à cinq personnes qui occupent des rôles tels que le principal décideur, le chef de projet, le propriétaire du processus, le propriétaire du système ou l'expert en la matière du personnel, ainsi qu'un responsable technique, un administrateur informatique ou un administrateur de 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** Les prix sur la page de tarification d'une entreprise ne sont pas toujours fixes (bien que certaines entreprises ne bougeront pas). Il est impératif d'ouvrir une conversation concernant les prix et les licences. Par exemple, le fournisseur peut être disposé à accorder une réduction pour les contrats pluriannuels ou pour recommander le produit à d'autres. **Décision finale** Après cette étape, et avant de s'engager pleinement, il est recommandé de lancer un test ou un programme pilote pour tester l'adoption avec un petit échantillon d'utilisateurs. Si l'outil est bien utilisé et bien reçu, l'acheteur peut être confiant que la sélection était correcte. Sinon, il pourrait être temps de revenir à la planche à dessin. ### Quel est le coût des logiciels de réseau de neurones artificiels ? Les logiciels de réseau de neurones artificiels sont généralement disponibles en différents niveaux, les solutions d'entrée de gamme coûtant moins cher que celles à l'échelle de l'entreprise. Les premières manqueront généralement de fonctionnalités et peuvent avoir des limites d'utilisation. Les fournisseurs peuvent avoir une tarification par niveaux, dans laquelle le prix est adapté à la taille de l'entreprise des utilisateurs, au nombre d'utilisateurs, ou aux deux. Cette stratégie de tarification peut inclure un certain degré de support, soit illimité, soit limité à un certain nombre d'heures par cycle de facturation. Une fois configurés, ils ne nécessitent souvent pas de coûts de maintenance importants, surtout s'ils sont déployés 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 logiciels d'apprentissage profond pour obtenir un certain degré de retour sur investissement. Comme elles cherchent à récupérer les pertes de l'achat de logiciels, il est crucial de comprendre les coûts associés. Comme mentionné ci-dessus, ces plateformes sont généralement facturées par utilisateur, parfois par niveaux en fonction de la taille de l'entreprise. Plus d'utilisateurs se traduiront généralement par plus de licences, ce qui signifie plus d'argent. Les utilisateurs doivent considérer combien est dépensé et comparer cela à ce qui est gagné, à la fois en termes d'efficacité et de revenus. Par conséquent, les entreprises peuvent comparer les processus avant et après le déploiement du logiciel pour mieux comprendre comment les processus ont été améliorés et combien de temps a été économisé. Elles peuvent même produire une étude de cas (à des fins internes ou externes) pour démontrer les gains qu'elles ont constatés grâce à l'utilisation de la plateforme. ### Tendances des logiciels de réseau de neurones artificiels **Automatisation** L'adoption de l'apprentissage profond est liée à une tendance plus large autour de l'automatisation. La RPA suscite un intérêt accru dans le domaine de l'apprentissage profond car l'apprentissage automatique permet la RPA. La RPA gagne en popularité dans de nombreux secteurs, étant particulièrement utile dans les industries axées sur la saisie de données, comme les services financiers, en raison de sa capacité à traiter les données et à augmenter l'efficacité. **Humain vs. machine** Avec l'adoption de l'apprentissage profond et l'automatisation des tâches répétitives, les entreprises peuvent déployer leur main-d'œuvre humaine sur des projets plus créatifs. Par exemple, si un algorithme affiche automatiquement des publicités personnalisées, l'équipe marketing humaine peut travailler sur la production de matériel créatif.