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L'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage automatique (ML) transforment le monde des affaires, de la science et de la technologie.
Ils permettent aux organisations d'automatiser les tâches, d'optimiser les processus et d'obtenir des informations à partir des données. Mais comment choisir la meilleure plateforme de ML basée sur l'IA pour vos besoins ? Dans cet article de blog, nous passerons en revue les 10 meilleures plates-formes de ML basées sur l'IA en 2024, en fonction de leurs fonctionnalités, capacités et avis des clients. Nous fournirons également quelques conseils sur la façon d’évaluer et de comparer différentes plateformes, et sur ce qu’il faut rechercher lors du choix d’une.
Meilleures plateformes de ML basées sur l'IA en 2024
1. Apprentissage automatique Microsoft Azure
ML Azure est une plate-forme basée sur le cloud qui offre un ensemble complet d'outils et de services pour créer, déployer et gérer des modèles ML. Il prend en charge divers frameworks, langages et sources de données et s'intègre à d'autres services Azure tels que Azure Data Factory, Azure Synapse Analytics et Azure Cognitive Services.
Azure ML fournit également une interface conviviale pour créer et gérer des pipelines, des expériences et des points de terminaison de ML. Vous pouvez utiliser Azure ML pour entraîner des modèles sur des clusters CPU ou GPU ou exploiter des modèles pré-entraînés à partir d'Azure Marketplace. Azure ML propose également AutoML, une fonctionnalité qui sélectionne automatiquement les meilleurs algorithme, hyperparamètres et étapes de prétraitement des données pour votre problème de ML.
Avantages:
- Ensemble d'outils et de services complets pour la création et le déploiement de modèles ML.
- Intégration avec d'autres services Azure pour une gestion et un traitement transparents des données.
- Interface conviviale pour créer et gérer des pipelines et des expériences ML.
- Fonctionnalité AutoML pour la sélection automatique d'algorithmes et de paramètres.
Inconvénients:
- Certaines fonctionnalités avancées peuvent nécessiter une courbe d’apprentissage pour les débutants.
- Les prix peuvent varier en fonction de l'utilisation et des services utilisés.
2. Plateforme d'IA Google Cloud
Plateforme Google Cloud AI est une plateforme unifiée qui vous permet de créer, d'exécuter et de gérer des projets ML à grande échelle. Il prend en charge divers frameworks tels que TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn et XGBoost, et propose une gamme d'outils et de services pour l'ingestion de données, le prétraitement, l'ingénierie de fonctionnalités, la formation de modèles, le déploiement, la surveillance et l'explicabilité.
Vous pouvez utiliser Google Cloud AI Platform pour entraîner des modèles sur la puissante infrastructure de Google ou utiliser des modèles prédéfinis à partir d'AI Hub. Google Cloud AI Platform propose également Vertex AI, un service géré qui simplifie l'ensemble du cycle de vie du ML grâce aux fonctionnalités AutoML et MLOps.
Avantages:
- Plateforme unifiée pour la gestion de projets ML de bout en bout.
- Prise en charge de divers frameworks ML populaires.
- Vertex AI pour une gestion simplifiée du cycle de vie du ML.
- Modèles prédéfinis à partir d’AI Hub.
Inconvénients:
- La structure tarifaire peut être complexe, en particulier pour les projets de plus grande envergure.
- Utilisation limitée du niveau gratuit.
3. Amazon Sage Maker
Amazon Sage Maker est un service entièrement géré qui vous aide à créer, former et déployer des modèles ML rapidement et facilement. Il prend en charge divers frameworks tels que TensorFlow, PyTorch, MXNet et Hugging Face Transformers, et offre une approche modulaire du développement de ML avec différents composants tels que SageMaker Studio, SageMaker Data Wrangler, SageMaker Feature Store, SageMaker Clarify, SageMaker Debugger, SageMaker Model Monitor. et SageMaker Pipelines.
Vous pouvez utiliser Amazon SageMaker pour entraîner des modèles sur l'infrastructure évolutive d'AWS ou utiliser des modèles pré-entraînés à partir d'AWS Marketplace. Amazon SageMaker offre également des fonctionnalités AutoML avec SageMaker Autopilot.
Avantages:
- Service entièrement géré pour un développement et un déploiement rapides de modèles.
- Approche modulaire avec divers composants pour différentes étapes de développement ML.
- Prise en charge de plusieurs frameworks et fonctionnalités AutoML.
- Intégration avec l'infrastructure AWS.
Inconvénients:
- Les coûts peuvent augmenter à mesure que les projets évoluent.
- La courbe d'apprentissage pour les débutants qui découvrent l'écosystème AWS.
4. IBM Watson Studio
IBM Watson studio est une plate-forme basée sur le cloud qui vous permet de créer et de déployer facilement des applications d'IA. Il prend en charge divers frameworks tels que TensorFlow, PyTorch, Keras et Spark MLlib et offre un environnement flexible pour l'exploration de données, le développement de modèles, les tests et le déploiement.
Vous pouvez utiliser IBM Watson Studio pour entraîner des modèles sur des clusters IBM Cloud Pak for Data ou IBM Cloud Kubernetes Service ou utiliser des modèles pré-entraînés du catalogue IBM Watson. IBM Watson Studio propose également AutoAI, une fonctionnalité qui automatise le processus ML de bout en bout avec la préparation des données, la sélection du modèle, l'optimisation et le déploiement.
Avantages:
- Plateforme basée sur le cloud avec un environnement flexible pour le développement d'applications d'IA.
- Prise en charge de divers frameworks et capacités AutoAI.
- Intégration avec les services IBM Cloud et Kubernetes.
- Fonctionnalités de collaboration et d’équipe pour un développement rationalisé.
Inconvénients:
- La tarification peut être complexe et varier en fonction de l’utilisation.
- Options de niveau gratuit limitées.
5. Databriks
Databricks est une plate-forme basée sur le cloud qui combine l'ingénierie des données, la science des données et l'analyse dans un environnement unifié. Il prend en charge divers frameworks tels que TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn et Spark MLlib et offre un espace de travail collaboratif pour l'exploration, la visualisation, le développement de modèles et le déploiement de données.
Vous pouvez utiliser Databricks pour entraîner des modèles sur des clusters Databricks Runtime ou des clusters Databricks Machine Learning Runtime ou utiliser des modèles pré-entraînés à partir du registre de modèles Databricks. Databricks offre également des fonctionnalités AutoML avec Databricks AutoML Toolkit.
Avantages:
- Un environnement unifié pour l'ingénierie, la science et l'analyse des données.
- Prise en charge de divers frameworks et espaces de travail collaboratifs.
- Capacités AutoML et intégration avec Databricks Model Registry.
- Infrastructure évolutive pour les modèles de formation.
Inconvénients:
- Le coût peut être un problème pour les petites équipes ou les projets.
- La courbe d'apprentissage plus abrupte pour les fonctionnalités complexes.
6. H2O.ai
H2O.ai est une plateforme open source qui fournit une suite d'outils et de services pour le développement de ML basé sur l'IA. Il prend en charge divers frameworks tels que TensorFlow, PyTorch, Keras et XGBoost et offre une interface conviviale pour l'ingestion de données, le prétraitement, la formation de modèles, le réglage et le déploiement.
Vous pouvez utiliser H2O.ai pour entraîner des modèles sur votre infrastructure ou sur des clusters H2O.ai Cloud, ou utiliser des modèles pré-entraînés de H2O.ai Marketplace. H2O.ai propose également des fonctionnalités AutoML avec H2O AutoML et H2O Driverless AI.
Avantages:
- Plateforme open source avec une interface conviviale.
- Prise en charge de divers frameworks et fonctionnalités AutoML.
- Possibilité d'utiliser sa propre infrastructure ou H2O.ai Cloud.
- Une suite d'outils pour le développement de ML basé sur l'IA.
Inconvénients:
- Fonctionnalités avancées limitées par rapport à certaines plateformes commerciales.
- Le soutien de la communauté n’est peut-être pas aussi solide que les alternatives payantes.
7. Robot de données
DataRobot est une plate-forme d'entreprise qui automatise l'ensemble du cycle de vie du ML avec rapidité et précision. Il prend en charge divers frameworks tels que TensorFlow, PyTorch, Keras et XGBoost et offre un flux de travail rationalisé pour la préparation des données, l'ingénierie des fonctionnalités, la formation des modèles, le réglage et le déploiement.
Vous pouvez utiliser DataRobot pour entraîner des modèles sur votre infrastructure ou vos clusters DataRobot Cloud, ou utiliser des modèles pré-entraînés à partir du registre de modèles DataRobot. DataRobot propose également des fonctionnalités MLOps avec DataRobot MLOps.
Avantages:
- Plateforme de niveau entreprise automatisant l'ensemble Cycle de vie du ML.
- Prise en charge de divers frameworks et flux de travail rationalisé.
- Fonctionnalités MLOps pour une gestion efficace des modèles.
- Possibilité d'utiliser sa propre infrastructure ou DataRobot Cloud.
Inconvénients:
- Les prix peuvent être plus élevés pour les petites organisations.
- Les projets complexes peuvent toujours nécessiter des configurations personnalisées.
8. RapidMiner
RapidMiner est une plateforme qui permet aux data scientists et aux analystes commerciaux de créer et de déployer facilement des modèles ML. Il prend en charge divers frameworks tels que TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn et Weka et offre une interface visuelle pour l'exploration des données, le développement de modèles, les tests et le déploiement.
Vous pouvez utiliser RapidMiner pour entraîner des modèles sur votre infrastructure ou des clusters RapidMiner Cloud ou utiliser des modèles pré-entraînés à partir de RapidMiner Marketplace. RapidMiner propose également des fonctionnalités AutoML avec RapidMiner Auto Model.
Avantages:
- Plateforme permettant à la fois aux data scientists et aux analystes commerciaux.
- Interface visuelle pour une utilisation et une collaboration faciles.
- Fonctionnalités AutoML pour une création de modèles efficace.
- Options de déploiement flexibles.
Inconvénients:
- Il pourrait manquer certaines fonctionnalités avancées par rapport aux plates-formes plus spécialisées.
- L'interface utilisateur peut être écrasante pour les débutants.
9. SAS Viya
SAS Viya est une plate-forme basée sur le cloud qui vous permet de créer et de déployer des applications basées sur l'IA en toute confiance. Il prend en charge divers frameworks tels que TensorFlow, PyTorch, Keras et SAS et propose un ensemble complet d'outils et de services pour la gestion des données, le développement de modèles, les tests et le déploiement.
Vous pouvez utiliser SAS Viya pour entraîner des modèles sur des clusters SAS Cloud ou votre infrastructure ou utiliser des modèles pré-entraînés à partir de SAS Model Manager. SAS Viya propose également des fonctionnalités AutoML avec SAS Visual Data Mining et Machine Learning.
Avantages:
- Plateforme basée sur le cloud pour un développement d'applications basé sur l'IA en toute confiance.
- Outils et services complets pour la gestion des données et le développement de modèles.
- Fonctionnalités AutoML et intégration avec l'écosystème SAS.
- Prise en charge de divers frameworks et options de déploiement.
Inconvénients:
- Les prix peuvent être plus élevés que ceux de certaines autres plateformes.
- La courbe d'apprentissage pour les utilisateurs novices dans l'environnement SAS.
10. Laboratoire de données Domino
Domino Data Lab est une plateforme qui vous aide à accélérer la livraison de modèles ML à grande échelle. Il prend en charge divers frameworks tels que TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn et R, et offre un environnement collaboratif pour l'exploration de données, le développement de modèles, les tests et le déploiement. Vous pouvez utiliser Domino Data Lab pour entraîner des modèles sur des clusters Domino Cloud ou sur votre infrastructure, ou utiliser des modèles pré-entraînés à partir du catalogue de modèles Domino. Domino Data Lab propose également des fonctionnalités MLOps avec Domino Model Monitor et Domino Launchpad.
Avantages:
- Une plateforme pour accélérer la livraison de modèles ML à grande échelle.
- Un environnement collaboratif pour les équipes.
- Fonctionnalités MLOps pour une surveillance et une gestion efficaces des modèles.
- Intégration avec divers frameworks et options de déploiement.
Inconvénients:
- Les coûts peuvent augmenter avec l'utilisation et les fonctionnalités supplémentaires.
- Courbe d'apprentissage pour les nouveaux arrivants sur la plateforme.
En conclusion, le choix de la meilleure plateforme de ML basée sur l'IA dépend de vos besoins spécifiques, de l'expertise de votre équipe et de considérations budgétaires. Évaluez ces plateformes en fonction des besoins de votre projet et de vos objectifs à long terme pour prendre une décision éclairée.