10 meilleures plateformes de machine learning

Les plateformes de machine learning (ML) sont des solutions logicielles spécialisées qui permettent aux utilisateurs de gérer la préparation des données, le développement des modèles de machine learning, leur déploiement et leur supervision au sein d’un écosystème unifié.

Généralement considérés comme un sous-ensemble de l’intelligence artificielle (IA), les systèmes de machine learning génèrent des algorithmes à partir de jeux de données d’entraînement, puis produisent des résultats pertinents, souvent sans avoir été explicitement programmés pour obtenir exactement les résultats qu’ils génèrent.

Les capacités d’apprentissage autonome des plateformes d’IA et de ML sont au cœur des entreprises actuelles. Cette technologie est de plus en plus utilisée pour prendre des décisions importantes et piloter des automatisations qui améliorent les opérations de l’entreprise dans tous les domaines. Ces dernières années, la technologie ML a également servi de fondation aux modèles d’IA générative, entraînés à produire de nouveaux contenus à partir de jeux de données plus volumineux et d’algorithmes de ML plus complexes.

Compte tenu de la diversité de ses cas d’usage métier dans l’entreprise moderne, la technologie des plateformes de machine learning a rapidement gagné en popularité, et les fournisseurs ont enrichi ces plateformes, leurs capacités et leurs offres pour répondre à une demande croissante.

Dans ce guide, nous passons en revue 10 des meilleures plateformes de machine learning actuellement disponibles, en détaillant leurs fonctionnalités, leurs avantages et leurs inconvénients, ainsi que les domaines dans lesquels elles se distinguent particulièrement de la concurrence.

Meilleurs logiciels de machine learning : tableau comparatif

Top 10 des plateformes logicielles de machine learning

Alteryx Machine Learning : idéal pour les data scientists citoyens et les développeurs

Alteryx s’est imposé comme un leader dans le domaine du machine learning pour mener à bien des projets de machine learning extrêmement complexes grâce à une interface accessible. Cette plateforme par glisser-déposer intègre des fonctionnalités de ML hautement automatisées, destinées aussi bien aux data scientists expérimentés qu’aux utilisateurs métier moins techniques. De nombreux utilisateurs apprécient particulièrement son mode Éducation intégré, qui rend la plateforme no-code encore plus facile à apprendre et à adapter à leurs cas d’usage spécifiques.

La plateforme se connecte à un éventail de bibliothèques open source hébergées sur GitHub — notamment Woodwork, Compose, Featuretools et EvalML — et prend en charge de nombreux formats et sources de données. Alteryx propose également de puissants outils de visualisation et d’ingénierie des fonctionnalités, ainsi qu’une communauté d’utilisateurs importante et active.

Tableau de bord convivial dans Alteryx Machine Learning

Tarification

Les informations tarifaires d’Alteryx Machine Learning sont uniquement disponibles sur demande. Les acheteurs potentiels peuvent contacter directement Alteryx pour obtenir davantage d’informations et/ou commencer à utiliser l’essai gratuit du produit sur ordinateur ou dans le cloud.

Fonctionnalités clés

• Machine learning et ingénierie des fonctionnalités automatisés.
• Génération automatisée d’informations sur les relations entre les données.
• Mode Éducation intégré pour apprendre et optimiser le développement ML.
• Accès aux packages et bibliothèques open source de GitHub.
• Format no-code basé sur le cloud.

Avantages

• Propose de puissants outils de préparation et d’intégration des données, ainsi qu’un solide ensemble d’algorithmes sélectionnés.
• Excellente interface et puissantes fonctionnalités d’automatisation.

Inconvénients

• Les macros et les API permettant de se connecter à différentes sources de données peuvent être difficiles à configurer et à utiliser.
• Certains utilisateurs se plaignent de la lenteur du chargement et du traitement.

Databricks Data Intelligence Platform : idéal pour la gestion des données à l’échelle de l’entreprise et l’ingénierie des fonctionnalités

La Databricks Data Intelligence Platform offre un environnement centralisé doté d’outils et de fonctionnalités puissants qui facilitent le machine learning ainsi que le travail de préparation des données nécessaire au développement réussi de modèles ML.

Managed MLflow est l’une de ses fonctionnalités phares. Elle s’appuie sur une plateforme open source développée par Databricks pour gérer les interactions complexes tout au long du cycle de vie du ML. Cette plateforme est particulièrement utile aux organisations qui recherchent une combinaison de fonctionnalités de gestion des données et d’ingénierie des fonctionnalités en libre-service et guidées, capables de fonctionner avec des données provenant de sources disparates et dans différents formats.

Les utilisateurs intéressés peuvent exploiter la plateforme pour le traitement et la préparation des données — notamment pour l’IA générative et les grands modèles de langage — ainsi que pour préparer des pipelines de production de données. Ils peuvent également enregistrer et gérer des modèles grâce à la fonctionnalité Model Registry. En outre, la plateforme met à la disposition des utilisateurs des notebooks collaboratifs, le Feature Registry et le Feature Provider, qui prennent tous en charge les besoins d’ingénierie des fonctionnalités et de MLOps grâce à une solide architecture fondée sur le big data.

Création de pipelines ML dans Databricks

Tarification

La plateforme Databricks est disponible sans coût de base ; les utilisateurs intéressés s’inscrivent, puis paient les fonctionnalités et les volumes qu’ils utilisent, à la seconde. Les utilisateurs ayant des besoins plus importants peuvent bénéficier de remises liées à un engagement d’utilisation, valables dans les différents environnements cloud. Si vos besoins sont irréguliers ou plus modestes, vous devrez payer pour chaque produit et chaque Databricks Unit (DBU) utilisé :

• Workflows et tâches de streaming : À partir de 0,07 $ US par DBU.
• Workflows et tables Delta Live Tables de streaming : À partir de 0,20 $ US par DBU.
• Entrepôt de données Databricks SQL : À partir de 0,22 $ US par DBU.
• Data Science et machine learning — calcul polyvalent pour les charges de travail interactives : À partir de 0,40 $ US par DBU.
• Data Science et machine learning — inférence en temps réel sans serveur : À partir de 0,07 $ US par DBU.
• Databricks Platform et modules complémentaires : Informations disponibles sur demande.

Un essai gratuit de 14 jours est également proposé, avec des fonctionnalités limitées.

Fonctionnalités clés

• Architecture lakehouse ouverte.
• Déploiement de modèles piloté par une API REST.
• Options d’intégration de LLM préentraînés et affinés.
• Pipelines de données en libre-service.
• MLflow géré avec suivi et gestion des versions des expériences.

Avantages

• Le format lakehouse de données ouvert facilite l’utilisation de données provenant de différentes sources et destinées à différents cas d’usage ; les utilisateurs apprécient que la plateforme puisse évoluer pour l’orchestration des données, l’entreposage de données, l’analytique avancée et la préparation des données pour le ML, y compris avec des jeux de données volumineux.
• Il s’agit d’un environnement hautement évolutif et très performant, au sein d’une infrastructure que les utilisateurs jugent généralement facile à utiliser ; de nombreuses fonctionnalités reposent sur des technologies de données open source.

Inconvénients

• Peut être coûteux, notamment comparé aux solutions entièrement gratuites et open source proposées dans ce domaine.
• Certaines fonctionnalités de visualisation sont limitées et difficiles à configurer.

Dataiku : le meilleur pour l’extensibilité

Dataiku est une plateforme de ML populaire et facile à utiliser qui fournit tous les outils nécessaires à la création de modèles de ML robustes, notamment de solides fonctionnalités de préparation des données. Une fonctionnalité d’AutoML constitue un autre atout majeur de l’outil : elle est conçue pour remplacer les valeurs manquantes et convertir de manière fluide les données non numériques en valeurs numériques. Ses capacités de préparation et de visualisation des données, ainsi que d’ingénierie des caractéristiques, sont des composants de la plateforme qui bénéficient d’excellentes évaluations, mais c’est son extensibilité et son éventail d’intégrations qui distinguent véritablement Dataiku.

Les utilisateurs peuvent facilement intégrer nombre des principaux services et plateformes d’IA générative actuels, notamment ceux d’OpenAI, de Cohere, d’Anthropic et de Hugging Face. Un éventail de plug-ins publics et propriétaires est disponible via des packages de code basés sur une interface graphique, et des intégrations sont également proposées avec les principaux frameworks DevOps et de visualisation des données pour la data science. Dataiku prend aussi en charge la modélisation personnalisée avec Python, R, Scala, Julia, Pyspark et d’autres langages.

Interface utilisateur et bibliothèque de projets de Dataiku

Tarifs

Quatre formules sont proposées aux utilisateurs de Dataiku. Les tarifs des formules payantes ne sont pas communiqués, mais la page des tarifs fournit d’autres informations sur ce que couvre chaque formule. Un essai gratuit de 14 jours est également disponible pour chacune des formules payantes listées ci-dessous :

• Édition gratuite : 0 $US pour un maximum de trois utilisateurs et une installation sur votre infrastructure personnelle. D’autres fonctionnalités limitées sont incluses.
• Discover : Formule payante pour un maximum de cinq utilisateurs, qui comprend plus de 20 connecteurs de bases de données, le traitement des données basé sur Spark et des automatisations limitées. Les tarifs sont disponibles sur demande.
• Business : Formule payante pour un maximum de 20 utilisateurs, qui comprend des calculs Kubernetes illimités, une automatisation complète et des fonctionnalités de sécurité avancées. Les tarifs sont disponibles sur demande.
• Enterprise : Formule payante qui comprend tous les connecteurs de bases de données, des capacités de déploiement complètes, un framework d’isolation, ainsi qu’un nombre illimité d’instances et une gouvernance des ressources.

Fonctionnalités clés

• Feature store et génération automatique de caractéristiques.
• Intégrations avec des plateformes d’IA générative.
• Explicabilité en boîte blanche pour le développement de modèles de ML.
• Prompt Studios pour le développement de modèles de LLM fondé sur des prompts.
• Plug-ins publics et propriétaires pour des recettes visuelles, des connecteurs, des processeurs personnalisés et plus encore.

Avantages

• Dataiku figure parmi les plateformes de machine learning les plus flexibles et offre de solides fonctionnalités d’entraînement.
• Dataiku intègre et étend facilement ses fonctionnalités avec des outils, des frameworks et des services tiers de DevOps, de visualisation des données pour la data science et d’IA générative.

Inconvénients

• Dataiku présente un processus de développement quelque peu inhabituel, qui peut ralentir le développement des modèles.
• Certains utilisateurs ont notamment rencontré des difficultés liées aux interruptions de service lors des mises à jour de l’outil.

À lire également : Les meilleurs outils d’analytique des données

Vertex AI : le meilleur pour l’organisation et la gestion des modèles

La plateforme Vertex AI est une solution d’IA et de ML de premier plan basée dans le cloud. Elle exploite la puissance de Google Cloud pour fournir un ensemble complet d’outils et de technologies destinés à créer, déployer et faire évoluer des modèles de ML. Elle prend en charge les outils personnalisés préentraînés, les API AutoML qui accélèrent le développement des modèles et un framework low-code qui permet généralement de réduire de 80 % le nombre de lignes de code.

Il s’agit également d’une plateforme très structurée qui fournit aux utilisateurs des outils accessibles pour gérer leurs modèles à toutes les étapes de leur développement. Par exemple, le registre de modèles Vertex AI est disponible pour les utilisateurs qui souhaitent disposer d’un référentiel central où importer leurs propres modèles, créer de nouveaux modèles, classer des modèles comme prêts pour la production, déployer des modèles sur un point de terminaison, évaluer des modèles et examiner les modèles de ML à un niveau détaillé comme sous forme de vue d’ensemble. De plus, Vertex AI prend en charge presque tous les frameworks open source, notamment TensorFlow, PyTorch et scikit-learn.

Pipelines Vertex AI pour le ML de bout en bout

Tarifs

Les tarifs de Vertex AI sont très modulaires et dépendent des outils et services utilisés, des ressources de calcul et du stockage, ainsi que des autres ressources Google Cloud utilisées pour les projets de ML. Nous présentons ci-dessous les estimations de certaines des fonctionnalités les plus couramment utilisées, mais il est recommandé d’utiliser le calculateur de tarifs ou de contacter directement Google pour obtenir un devis personnalisé adapté à vos besoins particuliers :

• IA générative (modèle Imagen pour la génération d’images) : À partir de 0,0001 $US.
• IA générative (génération de texte, de conversations et de code) : À partir de 0,0001 $US pour 1 000 caractères.
• Modèles AutoML (entraînement, déploiement et prédiction sur des données d’image) : À partir de 1,375 $US par heure de nœud.
• Modèles AutoML (entraînement et prédiction sur des données vidéo) : À partir de 0,462 $US par heure de nœud.
• Modèles AutoML (importation, entraînement, déploiement et prédiction sur des données textuelles) : À partir de 0,05 $US par heure.
• Pipelines Vertex AI : À partir de 0,03 $US par exécution de pipeline.

Un essai gratuit est également disponible pour Vertex AI, mais uniquement dans le cadre d’un essai gratuit plus large de l’ensemble de Google Cloud. L’essai gratuit de Google Cloud offre à tous les utilisateurs 300 $US de crédits gratuits pour tester la plateforme.

Fonctionnalités clés

• Bibliothèque Model Garden avec des modèles personnalisables et affinables.
• Outils MLOps natifs, notamment Vertex AI Evaluation, Vertex AI Pipelines et Feature Store.
• Workflows personnalisés d’entraînement des modèles de ML.
• Service de prédiction Vertex AI avec des routines de prédiction personnalisées et des conteneurs prédéfinis.
• Registre de modèles Vertex AI pour le déploiement de modèles prêts pour la production.

Avantages

• Malgré ses puissantes capacités de ML, la plateforme est assez conviviale, relativement facile à utiliser et hautement évolutive.
• Elle offre de solides intégrations avec d’autres solutions Google, notamment BigQuery et Dataflow.

Inconvénients

• Vertex AI est moins flexible et personnalisable que d’autres plateformes de ML. Il ne prend pas non plus en charge les algorithmes personnalisés.
• Certains utilisateurs se plaignent de son prix élevé et de la prise en charge limitée des langages autres que Python.

H2O-3 : le meilleur pour les programmeurs R et Python

H2O-3 est la dernière version de la plateforme de data science open source, qui prend en charge de nombreux domaines de l’IA, dont le machine learning. La plateforme est conçue avec de nombreuses fonctionnalités d’automatisation, notamment la sélection des caractéristiques, l’ingénierie des caractéristiques, l’optimisation automatique des hyperparamètres, l’assemblage de modèles, l’attribution d’étiquettes, la documentation des modèles et l’interprétabilité du machine learning (MLI).

H2O-3 offre de puissantes fonctionnalités spécialement conçues pour le traitement automatique du langage naturel (NLP) et la vision par ordinateur. Les programmeurs R et Python apprécient particulièrement cette plateforme pour l’étendue de l’assistance de sa communauté et ses options de téléchargement faciles, compatibles avec ces deux langages.

Interface H2O-3 avec informations sur les tests et les métriques système

Tarifs

H2O-3 est une solution gratuite et open source que les utilisateurs peuvent télécharger directement depuis le site de l’éditeur ou sur AWS, Microsoft Azure ou Google Cloud.

Fonctionnalités clés

• Format open source, distribué et en mémoire.
• Prise en charge des machines à gradient boosté, des modèles linéaires généralisés et des modèles de deep learning.
• Classement piloté par AutoML pour les algorithmes et les hyperparamètres des modèles.
• Les algorithmes comprennent Random Forest, GLM, GBM, XGBoost, GLRM et Word2Vec.
• H2O Flow pour une interface sans code ; les options basées sur le code incluent R et Python.

Avantages

• Excellente prise en charge des outils, composants et technologies open source.
• Offre de puissantes fonctionnalités de détection des biais et d’évaluation des modèles.

Inconvénients

• Certains utilisateurs se plaignent de l’absence d’outils d’analyse et de la prise en charge limitée des algorithmes.
• Les performances globales et l’assistance client sont en retrait par rapport à celles des concurrents.

KNIME Analytics Platform : le meilleur pour le développement de ML piloté par la communauté

KNIME Analytics Platform promeut un framework de data science de bout en bout conçu pour les utilisateurs techniques comme pour les utilisateurs métier. Il comprend un ensemble complet d’outils d’automatisation destinés au machine learning et au deep learning. La plateforme KNIME fournit un framework de programmation visuelle low-code/no-code pour créer et gérer des modèles.

La plateforme comprend un ensemble robuste d’outils d’intégration des données, de filtres et de composants réutilisables pouvant être partagés dans un framework hautement collaboratif. En matière de collaboration, la communauté KNIME est l’une des communautés open source les plus actives et les plus collaboratives dans ce domaine. Les utilisateurs peuvent également tirer parti de KNIME Community Hub, une solution logicielle distincte qui leur permet de collaborer avec des utilisateurs de la data science et des métiers d’autres organisations et d’examiner les exemples d’autres utilisateurs avec peu de limitations en matière de frais généraux.

Utilisation de KNIME pour la classification en machine learning

Tarifs

KNIME est une solution gratuite et open source, mais les utilisateurs intéressés peuvent contacter directement l’éditeur pour déterminer si leur cas d’usage particulier entraînera des coûts supplémentaires. KNIME Analytics Platform peut être téléchargée gratuitement sur Windows, Mac et Linux.

Fonctionnalités clés

• Outils open source low-code/no-code.
• Workflows analytiques par glisser-déposer.
• Accès à des bibliothèques de ML comme TensorFlow, Keras et H2O.
• Référentiel de nœuds pour créer des workflows et éditeur de workflows.
• AutoML pour la classification binaire et multiclasse automatisée et l’entraînement supervisé en ML.

Avantages

• Fournit une interface intuitive low-code/no-code qui permet aux non-spécialistes de la data science et aux nouveaux utilisateurs de créer facilement des modèles de ML.
• Offre de solides capacités d’automatisation couvrant l’ensemble des tâches de ML.

Inconvénients

• Les exigences de script basé sur le code via Python et R peuvent poser des difficultés pour certains types de personnalisations.
• Certains utilisateurs se plaignent que la plateforme a tendance à consommer trop de ressources de calcul.

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MATLAB : le meilleur pour les applications et formations de ML d’accompagnement

MathWorks MATLAB est populaire auprès des ingénieurs, des data scientists et d’autres personnes souhaitant concevoir des modèles de machine learning sophistiqués. Il inclut des applications accessibles d’un clic pour entraîner et comparer des modèles, des techniques avancées de traitement du signal et d’extraction de caractéristiques, ainsi que l’AutoML, qui prend en charge la sélection des caractéristiques, la sélection des modèles et le réglage des hyperparamètres.

MATLAB fonctionne avec les algorithmes populaires de classification, de régression et de clustering pour l’apprentissage supervisé et non supervisé. Et, malgré ses nombreuses fonctionnalités et capacités complexes, il s’agit d’un outil relativement accessible qui propose aux utilisateurs un large éventail de formations et de documentations détaillées, ainsi que des applications accessibles et faciles à intégrer.

Boîte à outils Statistics and Machine Learning de MATLAB

Tarifs

MATLAB peut être utilisé par des organisations et des particuliers de tous horizons et est parfois employé avec Simulink, un environnement basé sur MATLAB destiné à la programmation de modèles multidomaines. Plusieurs options d’abonnement sont disponibles :

• Standard : 940 dollars US par an, ou 2 350 dollars US pour une licence perpétuelle.
• MATLAB and Simulink Startup Suite : 3 800 dollars US par an.
• Universitaire : 275 dollars US par an, ou 550 dollars US pour une licence perpétuelle.
• MATLAB and Simulink Student Suite : 99 dollars US pour une licence perpétuelle.
• Usage domestique/personnel : 149 dollars US pour une licence perpétuelle.

Une période d’essai gratuite de 30 jours est disponible pour MATLAB, Simulink et plusieurs autres produits.

Fonctionnalités clés

• Applications et boîtes à outils MATLAB prédéfinies.
• Live Editor pour les scripts.
• Simulink pour la conception basée sur des modèles.
• Application Classification Learner pour la classification et l’entraînement des données.
• Onramp, exemples interactifs, tutoriels et livres numériques pour débuter avec le machine learning.

Avantages

• La plateforme offre un éventail d’outils et de capacités puissants dans une interface utilisateur simple, particulièrement adaptée aux cas d’usage avancés en mathématiques, en recherche et en science des données.
• Une très grande flexibilité, d’excellentes fonctionnalités de collaboration, des possibilités d’intégration d’applications et une grande évolutivité.

Inconvénients

• La plateforme repose sur une approche quelque peu propriétaire du machine learning. Elle ne prend pas en charge certains composants et langages open source, ce qui peut également rendre l’outil plus coûteux que d’autres solutions du secteur.
• La prise en main peut être difficile pour les équipes métier et les autres personnes qui ne sont pas data scientists, même si la plateforme propose de nombreuses options de formation pour combler cet écart.

Azure Machine Learning : idéal pour le développement des LLM

L’automatisation est au cœur d’Azure Machine Learning. Cette plateforme low-code revendique 70 % d’étapes en moins pour l’entraînement des modèles et 90 % de lignes de code en moins pour les pipelines. Elle inclut également de puissants outils de préparation et d’étiquetage des données, ainsi que des notebooks collaboratifs, ce qui en fait une solution tout-en-un idéale pour les besoins de MLOps.

À mesure que les cas d’usage modernes du machine learning se sont de plus en plus orientés vers l’IA générative, Azure Machine Learning s’est imposé comme un leader du développement de ce type de modèles de ML. Les utilisateurs peuvent suivre et optimiser les prompts d’entraînement avec prompt flow, améliorer les résultats grâce au tableau de bord Responsible AI, profiter d’une infrastructure GPU évolutive et travailler avec un large éventail d’outils et de frameworks.

Exemple d’application des fonctionnalités d’IA responsable dans Azure Machine Learning

Tarifs

Comme pour de nombreuses autres plateformes du secteur, Azure Machine Learning lui-même est gratuit, mais les utilisateurs accumulent rapidement des coûts en fonction de la puissance de calcul et des autres services Azure qu’ils utilisent. Les tarifs sont très variables pour cet outil ; nous avons donc inclus uniquement des estimations et des tarifs de départ pour quelques options de calcul clés. Les acheteurs potentiels doivent contacter directement Microsoft pour obtenir des informations tarifaires supplémentaires au-delà de celles présentées ici :

• D2-64 v3 : Les composants individuels coûtent entre 0 dollar US et 2,67 dollars US par heure, selon les vCPU, la RAM, la VM Linux, les suppléments de service et les plans d’économies annuels sélectionnés. Pour cette option et les suivantes, bon nombre de ces coûts s’additionneront, selon l’instance choisie.
• D2s-64s v3 : Les composants individuels coûtent entre 0 dollar US et 3,072 dollars US par heure, selon les vCPU, la RAM, la VM Linux, les suppléments de service et les plans d’économies annuels sélectionnés.
• E2-64 v3 : Les composants individuels coûtent entre 0 dollar US et 1,008 dollar US par heure, selon les vCPU, la RAM, la VM Linux, les suppléments de service et les plans d’économies annuels sélectionnés.
• Série M : Les composants individuels coûtent entre 0 dollar US et 26,688 dollars US par heure, selon les vCPU, la RAM, la VM Linux, les suppléments de service et les plans d’économies annuels sélectionnés.
• Série H : Les composants individuels coûtent entre 0 dollar US et 2,664 dollars US par heure, selon les vCPU, la RAM, la VM Linux, les suppléments de service et les plans d’économies annuels sélectionnés.

Des tarifs réduits peuvent être proposés pour les charges de travail stables et prévisibles via les instances de machines virtuelles réservées Azure. Une version d’essai gratuite d’Azure est également disponible.

Fonctionnalités clés

• Interopérabilité avec les bibliothèques et frameworks open source.
• Framework et tableau de bord Responsible AI.
• Prompt flow pour l’orchestration des workflows d’IA, notamment pour les LLM.
• Préparation et étiquetage des données.
• Concepteur glisser-déposer avec notebooks, machine learning automatisé et expériences.
• Points de terminaison gérés pour le déploiement et l’évaluation des modèles.

Avantages

• L’interface glisser-déposer et le framework low-code simplifient la création de modèles de ML.
• De nombreuses fonctionnalités de développement et d’optimisation des LLM sont disponibles ; la plateforme bénéficie également des investissements considérables de Microsoft dans l’IA générative et, en particulier, dans OpenAI.

Inconvénients

• La structure tarifaire est difficile à comprendre et peut rapidement devenir coûteuse
• Certains utilisateurs se plaignent d’une documentation de qualité insuffisante et de difficultés avec le support.

RapidMiner : idéal pour les équipes pluridisciplinaires

RapidMiner est un fournisseur de plateformes de ML qui promeut l’idée d’un « machine learning intuitif pour tous », grâce à la fois au ML basé sur le code et à des outils visuels low-code que les membres non techniques des équipes peuvent apprendre à utiliser. La plateforme inclut des modèles prédéfinis pour les cas d’usage courants, ainsi que des fonctionnalités de modélisation guidée. Elle fournit également de solides outils de validation et de retest des modèles.

RapidMiner se concentre sur les MLOps et la data science automatisée grâce à plusieurs fonctions clés, notamment une fonctionnalité d’ingénierie automatique et des explications automatiques des processus. Il s’agit d’une plateforme hautement collaborative, dotée d’un framework basé sur les projets, de fonctionnalités de coédition ainsi que de fonctions intégrées d’authentification des utilisateurs et de contrôle des accès.

L’approche de RapidMiner en matière de machine learning automatisé

Tarifs

Une version gratuite de RapidMiner, appelée RapidMiner Studio Free, est disponible pour les utilisateurs d’ordinateurs de bureau qui n’ont besoin que de 10 000 lignes de données maximum et d’un processeur logique. La version entreprise de la plateforme est proposée sous forme d’abonnement payant ; les acheteurs potentiels devront contacter directement RapidMiner pour obtenir des informations tarifaires précises. Tous les utilisateurs peuvent bénéficier d’une période d’essai gratuite de 30 jours de la plateforme complète, et des réductions sont disponibles pour certains groupes, notamment les universitaires.

Fonctionnalités clés

• Opérations sur les modèles sans code.
• Évaluation précise des modèles, fondée sur les principes de la finance.
• Prévention intégrée de la dérive.
• Tableaux de bord et rapports natifs, ainsi qu’intégrations avec les plateformes de BI.
• Choix, au niveau de l’utilisateur, entre la création de modèles basée sur le code, visuelle ou automatisée, avec journalisation de toutes les options.

Avantages

• Un accent marqué sur les contrôles administratifs pour la gouvernance, les rapports et les accès utilisateurs.
• La plateforme propose des outils intuitifs low-code/no-code pour les personnes qui ne sont pas data scientists, ainsi que des outils sophistiqués basés sur le code pour les data scientists.

Inconvénients

• Certains utilisateurs se plaignent des importantes ressources de calcul nécessaires à l’utilisation de RapidMiner.
• L’outil peut être sujet aux plantages dans certaines situations et certains scénarios.

TensorFlow : idéal pour les MLOps

TensorFlow est une bibliothèque logicielle open source de machine learning qui dépasse ce rôle principal pour répondre aux besoins de plateformes de machine learning de bout en bout. Elle convient parfaitement au développement de modèles de ML de base, mais dispose également des ressources et de la capacité nécessaires pour prendre en charge des développements de modèles plus complexes, notamment les réseaux neuronaux et les modèles de deep learning.

Bien que TensorFlow se présente rarement comme une plateforme de MLOps, il offre toute la flexibilité, l’extensibilité et les capacités open source couvrant l’ensemble du cycle de vie dont les équipes MLOps ont besoin pour préparer leurs données, créer des modèles et déployer et surveiller ces modèles de façon continue. TensorFlow Extended (TFX) est une version particulièrement efficace de l’outil pour créer des pipelines de ML évolutifs, entraîner et analyser des modèles et déployer des modèles dans un environnement prêt pour la production.

Analyse de modèles avec TensorFlow Extended

Tarifs

TensorFlow est un outil gratuit et open source, même si des coûts supplémentaires peuvent être engagés selon les autres outils que vous choisissez d’intégrer à la plateforme. L’outil peut être déployé directement sur le Web, sur des serveurs ou sur des appareils mobiles ou edge.

Fonctionnalités clés

• Modèles préentraînés dans le model garden et TensorFlow Hub.
• Options de déploiement sur site, sur appareil mobile, dans un navigateur et dans le cloud.
• Module complémentaire ML simple pour l’entraînement et l’évaluation de modèles dans Google Sheets.
• Pipelines de ML prêts pour la production.
• Outils de préparation des données et d’IA responsable pour éliminer les biais des données.

Avantages

• De nombreuses autres plateformes, y compris celles de cette liste, sont compatibles avec TensorFlow et sa bibliothèque logicielle.
• TensorFlow est réputé pour sa communauté d’utilisateurs active et utile.

Inconvénients

• Les modèles que vous pouvez créer dans TensorFlow sont pour la plupart statiques, ce qui n’est peut-être pas l’option la plus agile.
• De nombreux utilisateurs ont fait remarquer qu’il est plus difficile à utiliser et à comprendre que la plupart des autres bibliothèques logicielles basées sur Python.

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Fonctionnalités clés des logiciels de machine learning

Bien que l’objectif soit généralement le même — résoudre des problèmes informatiques complexes —, les logiciels de machine learning sont très différents les uns des autres. Il est important d’examiner attentivement les fournisseurs et les plateformes et de comprendre le fonctionnement des différentes fonctionnalités et des différents outils. Les fonctionnalités clés suivantes comptent parmi les plus importantes à prendre en compte lors du choix d’un logiciel de machine learning :

Traitement et ingestion des données

Il est important de comprendre comment le logiciel ingère les données, quels formats de données il prend en charge et s’il peut gérer automatiquement des tâches telles que le partitionnement des données. Certains packages proposent une multitude de modèles et de connecteurs, tandis que d’autres n’en proposent pas.

Prise en charge de l’ingénierie des caractéristiques

L’ingénierie des caractéristiques est essentielle pour manipuler les données et créer des algorithmes viables. L’intelligence intégrée convertit et transforme les chaînes de texte, les dates et les autres variables en schémas et informations significatifs que le système de ML utilise pour fournir des résultats.

Prise en charge des algorithmes et des frameworks

Les plateformes de ML modernes prennent généralement en charge plusieurs algorithmes et frameworks ; cette flexibilité est essentielle. Dans certains cas, des dizaines ou des centaines d’algorithmes peuvent être nécessaires pour un processus métier. Il est toutefois également important de disposer de fonctionnalités de sélection automatisée des algorithmes qui suggèrent des algorithmes et les associent aux tâches. Cette fonctionnalité réduit généralement la complexité et améliore les performances du ML. En outre, l’accès à un large éventail de frameworks offre aux utilisateurs davantage d’agilité lors de l’automatisation des tâches de développement ML.

Outils d’entraînement et de réglage

Il est essentiel de déterminer le fonctionnement des algorithmes et la valeur métier apportée par le framework de ML. La plupart des utilisateurs tirent parti du réglage intelligent des hyperparamètres, qui simplifie l’optimisation de chaque algorithme. Les différents packages incluent des outils et des fonctionnalités variés et, sans surprise, certains sont plus adaptés à certains types de tâches et d’algorithmes. En particulier avec les grands modèles de langage et les autres modèles de ML de grande taille, il est utile d’identifier des outils qui facilitent l’entraînement et le réglage fin, quels que soient vos cas d’usage.

Outils d’ensemblage

Dans le domaine du ML, il est courant de s’appuyer sur plusieurs algorithmes pour accomplir une seule tâche. Cela permet d’équilibrer les forces et les faiblesses et de réduire les effets des biais des données. L’ensemblage désigne le processus d’intégration et d’utilisation efficace de différents algorithmes ; il s’agit d’une fonctionnalité importante à rechercher dans les plateformes de ML.

Modélisation par compétition

Comme il est impossible de savoir comment fonctionne un algorithme ou un modèle de ML avant son déploiement, il est souvent nécessaire de réaliser une modélisation par compétition. Comme son nom l’indique, cette approche oppose plusieurs algorithmes pour déterminer la précision et la valeur prédictive de chacun. Elle conduit à sélectionner les meilleurs algorithmes.

Outils de déploiement

La mise en production d’un modèle de ML peut impliquer de nombreuses étapes — et toute erreur peut entraîner des résultats médiocres, voire un échec. Pour éviter ce type de problème, il est important de vérifier qu’une plateforme de ML propose des outils d’automatisation et, dans certaines situations, un déploiement en un clic. De nombreux outils haut de gamme proposent également des workflows et un support de déploiement à la fois expérimentaux et orientés production.

Tableaux de bord et supervision

Il est essentiel d’avoir une visibilité sur les performances du modèle de machine learning et sur son fonctionnement, notamment sur les algorithmes exécutés et leur évolution au fil du temps pour répondre à de nouveaux besoins. Les tableaux de bord et les outils de supervision sont particulièrement efficaces dans ce domaine, surtout lorsqu’ils sont dotés de filtres et d’éléments visuels qui aident toutes les parties prenantes à examiner les données importantes. Cette visibilité permet à une organisation d’ajouter, de supprimer et de modifier les modèles de ML selon ses besoins.

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Avantages des plateformes de machine learning

Les organisations qui utilisent des plateformes de machine learning pour développer leurs modèles de ML peuvent créer des modèles à plus grande échelle, plus rapidement, avec davantage de précision et d’utilité. Parmi les principaux avantages de l’utilisation de plateformes de machine learning figurent les suivants :

• ML de bout en bout : De nombreuses plateformes adoptent une approche de bout en bout et fournissent tous les outils nécessaires pour gérer l’ensemble du cycle de développement et de déploiement du ML.
• Organisation des modèles de ML : La plateforme unifiée facilite l’organisation, la recherche et la récupération des modèles de ML nouveaux et existants.
• Flexibilité et extensibilité : Les utilisateurs peuvent travailler avec différents frameworks, bibliothèques logicielles et langages de programmation afin de produire un modèle adapté à leurs besoins.
• Fonctionnalités facilitant l’utilisation : Des outils low-code/no-code sont souvent disponibles pour simplifier le développement, le déploiement et la surveillance des modèles.
• Fonctionnalités d’automatisation : Des workflows d’automatisation peuvent être configurés pour différents aspects du cycle de vie du ML, afin de simplifier, standardiser et accélérer l’ensemble du processus.
• Capacités de plateforme évolutives : Plusieurs plateformes fonctionnent avec des jeux de données et des objectifs d’entraînement en ML à grande échelle, notamment pour les grands modèles de langage.
• Gouvernance et considérations éthiques : Un nombre croissant de fournisseurs de ML intègrent la gouvernance des modèles, la cybersécurité et d’autres cadres de responsabilité dans leurs plateformes afin de rendre la modélisation en ML plus éthique et plus facile à gérer.

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Comment choisir le meilleur logiciel de machine learning

Bien qu’il soit possible de créer un système de ML personnalisé, la plupart des organisations s’appuient sur une plateforme de machine learning dédiée proposée par un fournisseur de solutions de ML, de data science ou d’analyse de données. Il est préférable d’évaluer les besoins de votre organisation, notamment le type de technologie de machine learning requis, avant de faire votre choix. Déterminez si votre organisation tirerait profit d’une méthode classique ou d’une approche d’apprentissage profond approche, quels langages de programmation sont nécessaires et quels composants matériels, logiciels et services cloud sont indispensables pour déployer et faire évoluer efficacement un modèle.

Une autre des décisions les plus importantes concerne les frameworks et bibliothèques de machine learning sous-jacents que vous choisissez. Quatre grandes options sont à prendre en compte dans ce domaine :

• TensorFlow: Un framework open source hautement modulaire créé par Google.
• PyTorch: Un framework open source plus intuitif qui intègre Torch et Caffe2 et s’intègre à Python.
• scikit-learn: Un framework open source convivial et très flexible qui offre des fonctionnalités sophistiquées.
• H2O: Un framework de ML open source fortement axé sur l’aide à la décision et l’analyse des risques.

Parmi les autres facteurs clés à prendre en compte lors du choix d’une plateforme de ML figurent les méthodes d’ingestion des données disponibles, les outils de conception intégrés, les fonctionnalités de contrôle des versions, les fonctions d’automatisation, les possibilités de collaboration et de partage, les modèles et outils permettant de créer et de tester des algorithmes, ainsi que la quantité et la variété des ressources de calcul.

Tout au long du processus de sélection, gardez à l’esprit que la plupart des plateformes actuelles proposent leurs solutions dans le cadre d’un modèle de plateforme en tant que service (PaaS), qui inclut des logiciels et des capacités de traitement de machine learning dans le cloud, ainsi que le stockage des données et d’autres outils et composants. Portez une attention particulière au niveau d’assistance proposé dans le cadre de ce modèle et vérifiez si un accompagnement assuré par la communauté ou des possibilités de formation sont inclus pour vous aider à démarrer.

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Méthodologie d’évaluation

Les plateformes présentées dans cette évaluation des plateformes de machine learning ont été étudiées au moyen de plusieurs techniques de recherche : analyse des avis et notes des utilisateurs, lecture de livres blancs et de fiches produit, examen de l’éventail des fonctionnalités courantes et différenciantes présentées sur les pages produit, et étude comparative de chaque outil selon quelques indicateurs clés. Plus de 25 plateformes ont été évaluées avant que nous ne réduisions notre sélection à ces acteurs majeurs.

eWeek a choisi les 10 meilleures solutions de cette liste en fonction de leur capacité à répondre aux principales exigences fonctionnelles dans des domaines tels que le traitement et la gestion avancés des données, l’ingénierie des variables, l’entraînement et l’ajustement fin des modèles, la surveillance des performances, ainsi que la création de rapports et l’analytique.

Au-delà des fonctionnalités clés, nous avons également évalué dans quelle mesure chaque outil répondrait aux besoins d’un large éventail d’utilisateurs en entreprise, qu’il s’agisse d’un développeur ML ou d’un data scientist expérimenté, ou encore d’un membre d’une équipe non technique ayant besoin de solutions de création de modèles low-code. Enfin, nous avons examiné l’accessibilité tarifaire et l’évolutivité de chaque outil.

En résumé : choisir la meilleure solution de machine learning pour votre entreprise

La solution de ML adaptée à votre entreprise pourrait finalement être une combinaison de plusieurs solutions, car les différentes plateformes présentent des points forts différents. Certains de ces outils excellent particulièrement dans la préparation des données en vue du développement de modèles de haute qualité. D’autres fournissent les frameworks et les intégrations nécessaires à la création du modèle. D’autres encore proposent des recommandations et un accompagnement géré pour vous aider à optimiser les modèles existants en fonction de futurs objectifs de performance.

Étant donné que nombre de ces outils s’intègrent non seulement bien les uns aux autres, mais sont également disponibles gratuitement et/ou en open source, il pourrait être judicieux de prendre le temps d’intégrer plusieurs de ces outils de référence à vos stratégies existantes de développement en machine learning.

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