11 meilleures solutions d’analyse prédictive

Analyse prédictive : les logiciels et outils aident les entreprises à prendre des décisions fondées sur les données. Ils offrent des fonctionnalités d’analyse des données qui permettent aux utilisateurs d’exploiter les données de vastes jeux de données et de prévoir les résultats futurs — dans la mesure du possible sur un marché en évolution rapide.

Ces outils d’analyse prédictive aident les organisations à créer des modèles robustes capables de détecter des schémas, de révéler des tendances et, en définitive, de fournir des informations précieuses sur leurs activités. Face à la multitude d’outils d’analyse prédictive disponibles aujourd’hui, choisir le bon peut s’avérer difficile.

Dans cet article, nous examinons 11 des meilleurs outils d’analyse prédictive et mettons en avant leurs principales fonctionnalités, afin de vous aider à déterminer lequel répond le mieux aux besoins de votre entreprise.

Pour plus d’informations, consultez également : Plateformes de gestion des données

Accéder à : 

Que sont les outils d’analyse prédictive ?

11 meilleurs outils d’analyse prédictive :

• Microsoft Azure Machine Learning
  
• IBM SPSS Modeler
  
• H20 Driverless AI
  
• SAP Analytics Cloud
  
• Alteryx
  
• RapidMiner Studio
  
• KNIME
  
• TIBCO Statisica
• SAS Advanced Analytics
  
• Oracle Data Science
  
• Google Cloud AutoML

Tableau comparatif des fournisseurs

Mentions honorables

Avantages des outils d’analyse prédictive

Principales fonctionnalités des outils d’analyse prédictive

Comment choisir le meilleur outil d’analyse prédictive

Que sont les outils d’analyse prédictive ?

L’analyse prédictive est une forme d’analyse des données qui utilise les données historiques, les algorithmes d’apprentissage automatique (ML) et l’intelligence artificielle (IA) pour prévoir les résultats futurs.

Les outils d’analyse prédictive sont des logiciels utilisés pour prévoir les résultats futurs à partir de données passées. Ils utilisent des modèles statistiques, des algorithmes d’apprentissage automatique et des techniques d’exploration de données pour analyser de grandes quantités de données historiques afin d’identifier des schémas et des tendances. Ces schémas et tendances peuvent ensuite servir à prévoir des événements ou des comportements futurs.

Les outils d’analyse prédictive peuvent être utilisés à diverses fins, notamment pour prévoir les ventes, les campagnes marketing, segmenter les clients, gérer les risques, détecter les fraudes et améliorer l’efficacité opérationnelle.

Pour plus d’informations, consultez également : Principaux outils d’entrepôt de données

11 meilleurs outils d’analyse prédictive

​​De nombreux outils d’analyse prédictive peuvent aider les entreprises à prendre des décisions éclairées. Voici les 11 meilleures solutions d’analyse prédictive dont les organisations peuvent tirer parti :

Microsoft Azure Machine Learning : idéal pour créer et déployer des modèles prédictifs

Microsoft Azure Machine Learning (Azure ML) est un service d’apprentissage automatique de niveau entreprise proposé par Microsoft dans le cadre de sa plateforme de cloud computing. Il est conçu pour faciliter la création de modèles d’analyse prédictive par les spécialistes des données, les ingénieurs en apprentissage automatique et les développeurs.

L’outil propose un apprentissage automatique automatisé, des flux de travail de science des données et des services cognitifs intégrés qui permettent aux utilisateurs de créer, d’entraîner et de déployer rapidement et facilement des modèles.

Azure ML prend en charge l’ensemble du cycle de vie de l’apprentissage automatique, notamment la préparation des données, la création et l’entraînement des modèles, la validation et le déploiement. Il offre également des fonctionnalités de gestion et de supervision qui permettent aux utilisateurs de suivre, d’enregistrer et d’analyser les données, les modèles et les ressources.

En outre, Azure ML permet aux développeurs d’intégrer leurs modèles aux systèmes informatiques existants, leur donnant ainsi accès à des informations précieuses susceptibles d’éclairer les décisions.

Fonctionnalités

• Étiquetage des données : permet aux utilisateurs d’étiqueter les données d’entraînement et de gérer les projets d’étiquetage.
• Interopérabilité : s’intègre à d’autres services Azure tels que Microsoft Power BI, Azure Databricks, Azure Data Lake, Azure Cognitive Search, Azure Arc, Azure Security Center, Azure Synapse Analytics et Azure Data Factory.
• Concepteur glisser-déposer : permet aux utilisateurs de concevoir leurs solutions grâce à une interface de développement en glisser-déposer.
• Prise en charge des environnements hybrides et multicloud : permet à l’utilisateur d’entraîner et de déployer des modèles sur site et dans des environnements multicloud.
• Stratégies : propose des stratégies intégrées et personnalisées pour gérer la conformité.

Avantages

• Permet aux équipes de collaborer grâce à des notebooks, des ressources de calcul, des données et des environnements partagés.
• Se connecte à d’autres solutions Microsoft, notamment aux fichiers Excel, CSV et Access.
• Prend en charge diverses bibliothèques et frameworks open source tels que Scikit-learn, PyTorch, TensorFlow, Keras et Ray RLLib.
• Assure la gouvernance grâce à des stratégies intégrées et simplifie la mise en conformité avec 60 certifications, dont FedRAMP High et HIPAA.
• Assure la sécurité grâce à un contrôle d’accès personnalisé fondé sur les rôles, aux réseaux virtuels, au chiffrement des données, aux points de terminaison privés et aux adresses IP privées.

Inconvénients

• Des utilisateurs signalent qu’Azure ML propose peu de modèles.
• Des utilisateurs signalent une courbe d’apprentissage abrupte.

Tarifs

La tarification de Microsoft Azure Machine Learning repose sur un modèle de paiement à l’utilisation. Le coût d’utilisation d’Azure ML dépend du type d’instance et du nombre d’heures utilisées.

Par exemple, le coût du service peut aller de 0,096 à environ 28 dollars US par heure, selon le type d’instance. Le coût de chaque type d’instance est indiqué sur la page des tarifs d’Azure ML.

Microsoft propose des remises pour les engagements à long terme et d’autres offres spéciales afin de réduire davantage le coût d’utilisation d’Azure ML.

IBM SPSS Modeler : idéal pour l’exploration de données

IBM SPSS Modeler est l’un des outils d’analyse prédictive les plus populaires. Il s’agit d’un outil d’exploration de données et d’analyse prédictive destiné aux utilisateurs professionnels, doté d’une suite d’algorithmes d’apprentissage automatique pour faire émerger des informations et des schémas dans les données.

SPSS Modeler propose diverses techniques d’exploration de données, telles que les arbres de décision, les réseaux neuronaux, les règles d’association et l’analyse de séquences, afin d’aider les organisations à identifier les schémas, les relations et les tendances présents dans leurs données. Il inclut également différentes techniques d’analyse prédictive pour aider les organisations à prévoir les résultats futurs et à prendre de meilleures décisions. En outre, SPSS Modeler permet aux utilisateurs de développer et de déployer des modèles prédictifs dans des flux de données.

IBM SPSS Modeler est également disponible dans IBM Cloud Pak for Data — une plateforme de données et d’IA prête pour l’entreprise, conçue pour aider les organisations à exploiter la valeur de leurs données, où qu’elles résident — ce qui permet aux utilisateurs de créer et d’exécuter des modèles prédictifs dans n’importe quel environnement cloud ou sur site.

Fonctionnalités

• Prise en charge de plusieurs sources : SPSS Modeler prend en charge de nombreuses sources de données, notamment les fichiers plats, les feuilles de calcul, les bases de données relationnelles, IBM Planning Analytics et Hadoop.
• Analyse visuelle : SPSS Modeler inclut une interface visuelle intuitive pour créer et explorer des flux de données.
• Prise en charge de l’open source : SPSS Modeler prend en charge des technologies open source telles que R, Python, Spark et Hadoop.
• Analyse de texte : SPSS Modeler permet aux utilisateurs de tirer des informations de données non structurées telles que le contenu de blogs, les retours des clients, les e-mails et les commentaires sur les réseaux sociaux.
• Analyse géospatiale : SPSS Modeler permet aux utilisateurs d’explorer des données géographiques telles que la latitude et la longitude, les codes postaux et les adresses.

Avantages

• Dispose d’une application de bureau pour Windows et macOS.
• Propose des fonctionnalités de glisser-déposer.
• Inclut la visualisation des données.
• Fonctionne sur site ainsi que dans le cloud public ou privé.

Inconvénients

• Les fonctionnalités de séries temporelles et de prévision pourraient être simplifiées.
• Des utilisateurs signalent une courbe d’apprentissage pour IBM SPSS Modeler.

Tarifs

IBM SPSS Modeler propose trois formules payantes et un essai gratuit d’un mois. Toutefois, les détails tarifaires des formules Professional et Gold sont disponibles sur demande. Les acheteurs potentiels peuvent contacter l’équipe commerciale d’IBM pour obtenir des devis personnalisés adaptés au cas d’usage de leur organisation.

• Abonnement : à partir de 499 dollars US par utilisateur et par mois.
• Professional : sur devis.
• Gold : sur devis.

Pour plus d’informations, consultez également : Qu’est-ce que l’analyse du Big Data ?

H2O Driverless AI : idéal pour l’automatisation

H2O Driverless AI est une plateforme de science des données entièrement automatisée qui accélère le processus de création et de déploiement d’applications prédictives basées sur l’IA. Il s’agit d’une plateforme de bout en bout qui automatise la création, l’optimisation et le déploiement de modèles de ML.

H2O Driverless AI permet aux spécialistes des données et aux ingénieurs ML de créer, déployer et superviser des modèles à grande échelle. Il fournit également un ensemble complet de fonctionnalités, telles que l’ingénierie automatisée des caractéristiques, la sélection automatique des modèles, le réglage automatisé des hyperparamètres et le déploiement automatisé des modèles, ainsi qu’une couche de visualisation qui aide les utilisateurs à tirer des informations de leurs données.

Fonctionnalités

• Système de recommandation d’experts : Utilisez AI Wizard pour analyser les données, recevoir des recommandations fondées sur les besoins métier et obtenir des conseils sur les techniques de ML appropriées à sélectionner en fonction des données propres à chaque cas d’utilisation.
• Ingénierie automatisée des caractéristiques : Identifiez automatiquement les caractéristiques les plus importantes et créez-en de nouvelles à partir d’un ensemble de règles prédéfinies.
• Sélection automatisée des modèles : Sélectionnez le meilleur modèle pour l’ensemble de données fourni.
• Réglage automatisé des hyperparamètres : Ajustez les paramètres du modèle pour améliorer ses performances.
• Déploiement automatisé des modèles : Déployez facilement le modèle dans un environnement prêt pour la production.
• Visualisation : Générez des visualisations interactives pour tirer des informations des données.
• Intégration : Importez des données depuis Hadoop HDFS et Amazon S3.

Avantages

• Outil hautement automatisé.
• Équipe d’assistance efficace.
• Prise en charge des algorithmes accélérés par unité de traitement graphique (GPU), tels que XGBoost, TensorFlow et LightGBM GLM.
• Déployable dans des environnements sur site, de cloud hybride et de cloud géré.

Inconvénients

• Nécessite une solide expérience en statistiques et en apprentissage automatique.

Tarification

H2O Driverless AI n’affiche pas ses tarifs sur son site web. Les acheteurs potentiels peuvent contacter l’équipe commerciale pour obtenir des devis personnalisés. Ils peuvent également demander une démonstration pour mieux comprendre le produit.

SAP Analytics Cloud : le meilleur choix pour l’analytique

SAP Analytics Cloud est un logiciel d’analytique et de veille stratégique basé sur le cloud qui permet aux utilisateurs d’exploiter les fonctionnalités de ML et d’IA pour créer des modèles prédictifs et obtenir des informations en temps réel sur leurs données.

SAP Analytics Cloud permet aux utilisateurs d’analyser des données provenant de diverses sources, de créer des modèles prédictifs et des visualisations interactives, ainsi que de collaborer avec d’autres personnes pour créer et partager des rapports. Le logiciel repose sur la plateforme de veille stratégique SAP HANA et s’intègre aux systèmes SAP ainsi qu’à d’autres applications tierces. Il peut également servir à créer des applications et des tableaux de bord personnalisés.

Fonctionnalités

• Bonnes pratiques prédéfinies : SAP Analytics Cloud comprend plus de 100 packages de contenu métier SAP prédéfini, fondés sur les bonnes pratiques, pour diverses entreprises et divers secteurs, afin d’améliorer les projets d’analytique et de planification.
• Sources de données prises en charge : Les utilisateurs peuvent se connecter à des sources de données sur site et cloud, telles que Google BigQuery, SAP HANA, SAP S/4HANA, SQL, les solutions SAP BusinessObjects, SAP Business Planning and Consolidation et OData.
• Simulation hypothétique : Les utilisateurs peuvent simuler différents scénarios et visualiser l’impact des décisions sur les résultats de l’entreprise.
• Glisser-déposer : SAP Analytics Cloud permet aux utilisateurs métier de concevoir des applications avec des fonctionnalités low-code ou no-code.

Avantages

• ​​​​Modélisation et préparation des données en libre-service.
• Exploration et visualisation des données.
• Fonctionnalités de reporting efficaces.

Inconvénients

• Courbe d’apprentissage pour les nouveaux utilisateurs.

Tarification

SAP Analytics Cloud est disponible sur abonnement. Les acheteurs potentiels peuvent demander des devis personnalisés adaptés à leurs besoins. L’éditeur propose un essai gratuit de 30 jours, avec la possibilité de le prolonger jusqu’à 90 jours.

• Veille stratégique : 36 $ par utilisateur et par mois.
• Planification : Contactez l’équipe commerciale pour obtenir un devis.

Alteryx : le meilleur choix pour créer des workflows automatisés d’analytique des données

Alteryx est une plateforme d’analytique en libre-service de bout en bout qui permet aux analystes de données et aux utilisateurs métier de préparer, combiner et analyser facilement les données afin d’en tirer des informations prédictives.

Alteryx est l’un des outils les plus populaires du secteur grâce à son puissant moteur intégré aux bases de données et à sa capacité à s’intégrer à d’autres systèmes et à traiter divers types de données structurées et non structurées. Avec cet outil, les utilisateurs peuvent partager des workflows entre des environnements cloud, de bureau et sur site, créer des visualisations interactives et automatiser des processus complexes.

Fonctionnalités

• Migration des données : Alteryx offre des fonctionnalités ELT et ETL pour fluidifier les processus de migration des données.
• Automatisations : Les utilisateurs peuvent automatiser l’analytique, le reporting et l’analyse géospatiale, ainsi que l’extraction de données depuis des PDF et d’autres documents.
• Fonctionnalités de glisser-déposer : Les fonctionnalités de glisser-déposer d’Alteryx permettent aux utilisateurs d’accélérer le processus d’analytique pour obtenir rapidement des informations précises à partir des données.
• Cartographie automatique : L’IA de mappage des données d’Alteryx permet aux utilisateurs de mapper les données vers une cible prédéfinie.
• Formatage automatisé : Détectez et appliquez automatiquement le format aux jeux de données non structurés et semi-structurés.

Avantages

• Se connecte à plus de 180 sources de données.
• Propose une préparation des données en libre-service.
• Permet aux utilisateurs de partager des workflows entre des environnements cloud, de bureau et sur site.
• Alteryx dispose d’un forum communautaire actif comptant plus de 300 000 membres.

Inconvénient

• Les utilisateurs indiquent que l’outil est onéreux.

Tarification

Alteryx propose une tarification adaptée aux utilisateurs individuels, aux équipes et aux organisations. Ses tarifs commencent à 5 195 $ par an, et les acheteurs intéressés peuvent contacter l’entreprise pour obtenir un devis personnalisé. Alteryx propose également un essai gratuit de 30 jours, afin que les utilisateurs puissent tester la plateforme et vérifier qu’elle répond à leurs besoins.

Alteryx propose également plusieurs services supplémentaires et options d’assistance, notamment des formations et un accompagnement personnalisés, ainsi que des services de conseil.

RapidMiner Studio : le meilleur choix pour la science des données

RapidMiner Studio est une plateforme de science des données qui aide les utilisateurs à analyser et à visualiser leurs données, ainsi qu’à créer des modèles prédictifs à partir de celles-ci. Elle comprend divers algorithmes et outils pour l’exploration de données, la modélisation prédictive et l’exploration de textes. RapidMiner Studio propose également des visualisations interactives pour explorer et comprendre les données.

La plateforme peut être utilisée pour des projets d’exploration de données, d’analytique prédictive et d’apprentissage automatique. RapidMiner Studio dispose d’une interface glisser-déposer, ce qui la rend facile à utiliser et permet aux utilisateurs de créer des modèles complexes. Elle comprend également une bibliothèque open source qui permet aux utilisateurs d’étendre l’outil et de créer des algorithmes personnalisés.

Fonctionnalités

• Déploiement hybride : RapidMiner Studio peut être déployé dans des environnements sur site et cloud.
• Fonctionnalité glisser-déposer : RapidMiner Studio permet d’analyser les données et de créer des rapports rapidement et facilement.
• Automatisations prédéfinies : RapidMiner fournit un réglage automatisé des hyperparamètres et une ingénierie automatisée des caractéristiques.
• Prise en charge du cycle de vie de l’analytique : RapidMiner Studio prend en charge l’ingénierie des données, la création de modèles, les opérations liées aux modèles, la création et la collaboration autour d’applications d’IA, ainsi que la gouvernance.

Avantages

• Propose plus de 1 500 algorithmes et fonctions pour créer des modèles.
• Propose une interface glisser-déposer.
• L’édition gratuite comprend 10 000 lignes de données et un processeur logique.
• Permet aux utilisateurs d’exécuter des simulations et des scénarios hypothétiques.
• Permet aux équipes de collaborer et de créer ensemble des workflows en temps réel.

Inconvénients

• Certains utilisateurs indiquent que la solution est trop coûteuse.

Tarification

RapidMiner Studio n’indique pas ses tarifs sur son site web. Les personnes intéressées peuvent demander des devis personnalisés en remplissant le formulaire disponible sur le site afin d’obtenir les détails tarifaires.

Pour plus d’informations, consultez également : Principaux outils d’analytique des données 

KNIME : le meilleur choix pour l’intégration 

KNIME (Konstanz Information Miner) est une plateforme open source d’analytique des données destinée à l’exploration de données, à l’apprentissage automatique, à l’analytique prédictive et à l’analytique métier.

KNIME dispose d’une interface graphique et fournit divers outils et options d’analyse des données, ainsi qu’une vaste bibliothèque d’algorithmes pour l’apprentissage automatique et l’analytique prédictive. Il est utilisé pour la prise de décision fondée sur les données et peut servir au prétraitement, à l’analyse et à la visualisation des données.

Fonctionnalités

• Combinaison et transformation : KNIME permet aux utilisateurs de se connecter à des bases de données et à des entrepôts de données, d’accéder à divers formats de fichiers et de récupérer des données depuis des ressources cloud ou des services externes.
• Prise en charge de l’analytique des données : KNIME prend en charge diverses fonctions d’analytique des données, telles que la classification, la régression, la réduction dimensionnelle et le clustering, ainsi que des algorithmes avancés comme l’apprentissage profond, les méthodes fondées sur des arbres et la régression logistique.
• Automatisations prédéfinies : KNIME propose des composants automatisés prédéfinis pour l’ingénierie et la sélection des caractéristiques, l’optimisation des hyperparamètres et l’interprétabilité des modèles, afin de permettre un prototypage et des tests rapides.
• Prise en charge de l’open source : KNIME s’intègre à des projets open source tels que Keras ou TensorFlow pour l’apprentissage profond, H2O pour l’apprentissage automatique haute performance, ainsi que R et Python pour le codage.
• Gouvernance : KNIME fournit des fonctionnalités de gouvernance telles que la gestion des versions, la documentation, l’administration et la supervision.

Avantages

• Propose plus de 300 connecteurs vers des sources de données.
• Peut être déployé sur site et dans le cloud.
• Se connecte à différents outils de bases de données et d’entrepôts de données, tels que SQL Server, Postgres, MySQL, Snowflake, Redshift et BigQuery.
• Permet aux utilisateurs de visualiser les données à l’aide de diagrammes à barres et de nuages de points personnalisables, ainsi que de graphiques avancés, de coordonnées parallèles, de diagrammes en soleil, de graphes de réseaux et de cartes thermiques.

Inconvénients

• La courbe d’apprentissage est abrupte.

Tarifs

KNIME propose différents plans tarifaires pour différentes catégories d’utilisateurs.

KNIME Community Hub (hébergé par KNIME)

• Personnel et individuel : gratuit.
• Équipe : à partir de 285 dollars US par mois.

Business Hub (géré par le client)

• Plan Standard (jusqu’à trois équipes) : contactez l’équipe commerciale pour obtenir un devis.
• Plan Enterprise (équipes illimitées) : contactez l’équipe commerciale pour obtenir un devis.

TIBCO Statistica : idéal pour les machines Windows

Statistica est un logiciel d’analyse avancée conçu par StatSoft et maintenu par TIBCO. Il fournit des fonctionnalités de modélisation prédictive, d’exploration de données, d’apprentissage automatique, de prévision, d’optimisation et d’analyse de texte pour aider les organisations à prendre des décisions fondées sur les données.

Statistica est utilisé dans de nombreux secteurs, notamment la banque, les communications, l’énergie, la santé, l’assurance, les sciences de la vie, l’industrie manufacturière, les médias, la distribution et les transports. Ces secteurs s’en servent pour prendre de meilleures décisions fondées sur les données, en s’appuyant sur des informations concernant le comportement des clients, les performances des produits, les tendances du marché et bien plus encore.

Statistica offre de nombreuses fonctionnalités, notamment la préparation et la visualisation des données, l’analyse prédictive, l’optimisation, la prévision et la création de modèles. Il est conçu pour être utilisé aussi bien par les data scientists que par les utilisateurs métier, en fournissant des outils et des assistants simplifiés pour créer et déployer des modèles.

Fonctionnalités

• Prise en charge de Python et R : permet aux utilisateurs d’employer des nœuds de code intégrés pour intégrer des langages et des bibliothèques open source.
• Visualisation des données : fournit des visualisations dynamiques pour aider à dégager des informations à partir des données.
• Générateur de règles : permet aux utilisateurs d’intégrer des règles métier à l’analyse des données.
• Nettoyage des données : fournit des outils pour filtrer les données pertinentes pour l’analyse et l’extraction d’informations.
• Préparation et mise en forme des données : permet aux utilisateurs d’organiser et de structurer facilement les données pour l’analyse.
• Ingénierie des variables : permet aux utilisateurs de transformer les données en variables exploitables.
• Prise en charge des modèles de ML et d’exploration de données : inclut la prise en charge des réseaux neuronaux, des arbres de décision et des machines à vecteurs de support.
• Intégrations : se connecte à des marketplaces telles qu’Azure ML, Algorithmia et Apervita.

Avantages

• Dispose d’un générateur de règles pour intégrer les règles métier à l’analyse.
• Permet aux utilisateurs de créer des analyses, des tableaux de bord et des rapports.
• Peut être déployé sur site ou dans le cloud.

Inconvénients

• Courbe d’apprentissage abrupte.

Tarifs

Statistica n’affiche pas ses tarifs sur son site web. Les personnes intéressées doivent contacter l’équipe commerciale pour obtenir un devis personnalisé ou profiter de son essai gratuit de 30 jours.

SAS Advanced Analytics : idéal pour analyser les données non structurées

SAS Advanced Analytics est une suite d’outils logiciels et d’applications utilisée pour créer et déployer des modèles prédictifs et des solutions fondées sur les données. Cet ensemble complet de produits logiciels fournit un large éventail d’outils permettant de développer, déployer et analyser des modèles prédictifs, ainsi que des outils spécialisés pour optimiser les processus et les stratégies métier.

SAS Advanced Analytics offre un large éventail de fonctionnalités, notamment l’exploration de données, l’apprentissage automatique, l’analyse de texte, la prévision, l’optimisation et la simulation. Il fournit également des outils permettant de créer des visualisations de données et des tableaux de bord. SAS Advanced Analytics est conçu pour permettre aux organisations d’exploiter leurs données afin d’obtenir des informations, de prendre de meilleures décisions et d’optimiser leurs opérations.

Fonctionnalités

• Optimisation et simulation : les logiciels d’optimisation et de simulation proposés aident à identifier des actions et à construire des modèles pour favoriser la prise de décision à partir des informations obtenues.
• Exploration de données : SAS Advanced Analytics permet de simplifier la préparation des données, de créer rapidement et facilement de meilleurs modèles et de mettre en production les modèles les plus performants.
• Préparation des données : les utilisateurs peuvent identifier les relations clés dans les données en utilisant la préparation des données pour filtrer les données pertinentes.
• Visualisation des données : les graphiques et diagrammes dynamiques de SAS Advanced Analytics permettent aux utilisateurs d’identifier les informations clés contenues dans leurs données.
• Développement et modélisation en science des données : les fonctionnalités de glisser-déposer et les processus automatisés et interactifs éliminent les tâtonnements lors de la création de modèles de données.
• Analyse de texte : SAS Advanced Analytics automatise le processus de lecture, d’organisation et d’extraction des informations utiles à partir des jeux de données.
• Analyse statistique : SAS Advanced Analytics propose de puissants algorithmes couvrant plusieurs formes d’analyse pour aider les utilisateurs à créer et personnaliser des rapports fondés sur les données.
• Prévision et économétrie : les utilisateurs peuvent générer rapidement et automatiquement de grandes quantités de prévisions de haute qualité.

Avantages

• Tableau de bord interactif.
• Interface par glisser-déposer.
• Possibilité d’accéder aux données et de les analyser en mémoire et en flux.

Inconvénients

• Processus de configuration initiale complexe.

Tarifs

Les tarifs de SAS Advanced Analytics ne sont pas accessibles au public. Cependant, un essai gratuit de 14 jours est disponible, avec la possibilité de le prolonger. Pour obtenir davantage d’informations tarifaires, les organisations peuvent demander une démonstration ou contacter l’équipe commerciale de SAS pour obtenir un devis personnalisé.

Oracle Data Science : idéal pour les équipes de science des données

Oracle Data Science (également appelé Oracle Cloud Infrastructure Data Science) est une plateforme entièrement gérée qui permet aux équipes de science des données de créer, entraîner, déployer et gérer des modèles d’apprentissage automatique à l’aide de Python et d’outils open source.

Oracle Data Science fournit un environnement intuitif et collaboratif propulsé par JupyterLab, afin que les data scientists puissent expérimenter et développer des modèles. Ils peuvent accélérer l’entraînement des modèles grâce à la prise en charge de bibliothèques populaires d’apprentissage automatique, telles que TensorFlow et PyTorch, ainsi que de puissants GPU NVIDIA pour l’entraînement distribué.

En outre, les fonctionnalités de MLOps, telles que les pipelines automatisés, le déploiement des modèles et leur supervision, contribuent à maintenir les modèles en bon état en production.

Fonctionnalités

• Préparation des données : offre un accès aux données dans le cloud ou sur site et permet d’appliquer des étiquettes aux enregistrements de données.
• Création de modèles : fournit des environnements de notebooks JupyterLab intégrés et hébergés dans le cloud, et prend en charge des frameworks d’apprentissage automatique open source tels que TensorFlow et PyTorch.
• Entraînement des modèles : permet aux data scientists de créer et d’entraîner des modèles d’apprentissage profond à l’aide de GPU NVIDIA.
• Gouvernance et gestion des modèles : inclut un catalogue de modèles, des fonctions d’évaluation et de comparaison, d’explication, des environnements reproductibles et un contrôle des versions.
• Automatisation et MLOps : inclut le déploiement géré des modèles, des pipelines automatisés, ainsi que la supervision et les applications de ML.

Avantages

• L’outil est hautement personnalisable et évolutif.
• Interface utilisateur intuitive et tableau de bord interactif.

Inconvénients

• Les utilisateurs indiquent que cet outil est coûteux.

Tarifs

Oracle Data Science est un service facturé à l’usage : les tarifs dépendent donc du produit de moteur de calcul et de la consommation. Les prix sont fondés sur le nombre d’OCPU par heure, les unités de performance par gigaoctet et par mois, la capacité de stockage en gigaoctets par mois, l’heure d’utilisation de l’équilibreur de charge, les Mbps par heure et le GPU par heure.

Par exemple, le tarif de Compute — Virtual Machine Standard — X7 est de 0,0319 dollar US par heure d’OCPU, soit un prix unitaire de 0,0638 dollar US. Pour la base de l’équilibreur de charge, le tarif unitaire est de 0,0113 dollar US par heure d’équilibreur de charge. Consultez la page des tarifs d’Oracle Data Science pour plus de détails.

Google Cloud AutoML : idéal pour créer des modèles d’apprentissage automatique personnalisés

Google Cloud AutoML est une suite de produits d’apprentissage automatique qui permet aux développeurs disposant de connaissances limitées en la matière d’entraîner des modèles de haute qualité adaptés aux besoins de leur entreprise. Elle est conçue pour rendre l’apprentissage automatique plus accessible et plus facile à utiliser.

Google Cloud AutoML propose des outils qui automatisent différents aspects du processus d’apprentissage automatique, de l’entraînement au déploiement. Il fournit également des outils d’étiquetage des données, de création et d’évaluation des modèles. Ces outils permettent aux utilisateurs de développer et de déployer des modèles de ML personnalisés avec un minimum d’effort.

Fonctionnalités

• Entraînement ML : entraîne des jeux de données de plus d’un téraoctet.
• Intégration d’une interface de programmation d’application (API) : utilise des API REST et RPC et intègre des API REST et gRPC.
• Prise en charge des langues : prend en charge 50 paires de langues.
• Préparation et stockage des données : prépare et stocke les jeux de données pour l’analyse.

Avantages

• Permet aux développeurs disposant de connaissances limitées en apprentissage automatique de créer des modèles d’apprentissage automatique personnalisés.
• Fournit une analyse vidéo en continu.
• Entraîne des jeux de données de plusieurs téraoctets.

Inconvénients

• Ne peut pas être déployé sur site.

Tarifs 

Google n’indique pas le tarif de ce produit sur son site web. Pour obtenir un devis personnalisé, contactez l’équipe commerciale.

Toutefois, Google Cloud AutoML propose aux utilisateurs un essai gratuit, qui leur permet d’explorer les différents produits et fonctionnalités de la suite. L’essai gratuit comprend 300 dollars US de crédits gratuits, utilisables pour découvrir les différents produits et services Google Cloud disponibles.

En outre, les personnes travaillant avec des organisations peuvent bénéficier de 100 dollars US de crédits supplémentaires, soit jusqu’à 400 dollars US au total, afin d’explorer les produits Google Cloud pendant 90 jours. Grâce à l’essai gratuit, les utilisateurs peuvent acquérir une expérience pratique de la plateforme et découvrir les différentes fonctionnalités de la suite.

Pour en savoir plus, consultez également : Le marché de l’emploi dans l’analyse de données 

Comparatif des meilleurs outils d’analyse prédictive — discussion

Mentions honorables

Voici quelques autres produits qui méritent d’être mentionnés lors de l’évaluation des meilleurs outils d’analyse prédictive :

• Q Research
• Minitab
• Anaconda Enterprise
• DataRobot
• Dataiku DSS
• GoodData
• MicroStrategy Analytics
• Logi Info (Logi Analytics Platform)
• MathWorks
• RStudio
• Domino Data Lab
• Sumo Logic
• FICO Xpress Insight
• Amazon Machine Learning

Avantages des outils d’analyse prédictive

Les outils d’analyse prédictive offrent plusieurs avantages aux organisations. Voici certains des avantages qu’ils procurent.

Amélioration de la prise de décision

Les outils d’analyse prédictive permettent aux entreprises de prendre des décisions fondées sur les données plutôt que sur un instinct ou une intuition. Cela contribue à garantir que les décisions sont éclairées et étayées par des faits, ce qui améliore les résultats et le retour sur investissement (ROI).

Efficacité accrue

En rationalisant les processus, les outils d’analyse prédictive peuvent aider les entreprises à accroître leur efficacité et à réduire leurs coûts. L’automatisation de la collecte, de l’organisation et de l’analyse des données élimine le travail manuel et réduit le nombre d’erreurs.

Amélioration de l’expérience client

Grâce à l’analyse prédictive, les entreprises peuvent mieux comprendre leur clientèle et la manière dont elle interagit avec leurs produits ou services. Cela les aide à adapter leur offre aux besoins des clients, ce qui accroît leur satisfaction et leur fidélité.

Détection des fraudes

Les outils d’analyse prédictive peuvent détecter les activités frauduleuses dans divers domaines, comme les paiements par carte bancaire ou les transactions financières. En identifiant les schémas et les comportements inhabituels, les entreprises peuvent garder une longueur d’avance sur les criminels.

Atténuation des risques

Les outils d’analyse prédictive peuvent aider les entreprises à identifier les risques potentiels avant qu’ils ne se concrétisent, afin de se préparer à toute éventualité et de gérer leurs ressources en conséquence. Cela est particulièrement utile dans les secteurs exposés aux risques, comme la banque ou l’assurance.

Les entreprises peuvent connaître un succès remarquable et acquérir un avantage concurrentiel sur le marché en constante évolution d’aujourd’hui en tirant parti des avantages offerts par les outils d’analyse prédictive.

Fonctionnalités clés des outils d’analyse prédictive

Les meilleurs outils d’analyse prédictive possèdent les fonctionnalités clés suivantes :

• Automatisation : Les outils d’analyse prédictive automatisent la collecte de données , l’analyse et la création de rapports, ce qui facilite l’identification des tendances et des informations clés.
• Algorithmes d’apprentissage automatique : Les outils d’analyse prédictive utilisent des algorithmes avancés d’apprentissage automatique pour analyser et identifier les schémas, les tendances et les relations afin de prédire avec précision les événements ou résultats futurs.
• Fonctionnalités d’exploration de données : Ces outils d’exploration de données permettent aux utilisateurs de découvrir des schémas et des corrélations cachés dans de grands jeux de données, qui peuvent servir à effectuer des prédictions plus précises.
• Visualisation : Les éléments visuels tels que les tableaux de bord et les graphiques permettent aux utilisateurs d’identifier les tendances et les schémas dans leurs données, afin d’en tirer des informations utiles pour prendre de meilleures décisions.
• Modèles personnalisés : Cette fonctionnalité permet aux utilisateurs disposant de jeux de données et de besoins spécifiques de créer des modèles adaptés à leur application, afin d’en garantir la précision et la pertinence.
• Prévisions : Les outils d’analyse prédictive peuvent générer des prévisions et des prédictions. Cela aide les organisations à planifier les événements futurs et à anticiper les risques potentiels.
• Gestion, suivi et reporting :  Les outils d’analyse prédictive permettent aux utilisateurs de gérer et de surveiller leurs modèles et leurs sources de données au fil du temps, afin de suivre les performances et de garantir que les prédictions produites restent à jour et pertinentes.

Comment choisir le meilleur outil d’analyse prédictive

Plusieurs facteurs sont à prendre en compte lors du choix du meilleur outil d’analyse prédictive pour votre organisation.

Objectif de l’outil

La première étape pour choisir le meilleur outil d’analyse prédictive consiste à en déterminer l’objectif. Quel type d’analyse prédictive cherchez-vous à réaliser ? L’outil doit-il prédire le comportement des clients, comme le taux d’attrition, ou avez-vous besoin d’une solution plus complexe, par exemple pour identifier des tendances dans les données clients ? Connaître l’objectif de l’outil vous aidera à réduire le nombre d’options et à vous concentrer sur les outils qui répondront le mieux à vos besoins.

Type de données

Demandez-vous quelles données doivent être analysées. Selon le type de données, vous aurez peut-être besoin d’un outil spécialisé dans le big data ou proposant une vue plus complète. Réfléchissez également à la structure des données. Sont-elles structurées, semi-structurées ou non structurées ? Cela peut être un facteur déterminant pour choisir l’outil à utiliser.

Fonctionnalités

Évaluez les fonctionnalités des outils disponibles. Parmi les fonctionnalités essentielles à prendre en compte figurent la capacité à traiter de grands ensembles de données, à personnaliser les algorithmes et les paramètres, les capacités de visualisation des données, l’analyse des données, la visualisation, le reporting, l’intégration avec d’autres applications et la facilité d’utilisation.

Selon la complexité du projet, vous pourriez avoir besoin de fonctionnalités spécifiques telles que l’analyse de texte, le traitement du langage naturel et l’apprentissage profond. De nombreux outils d’analyse prédictive proposent diverses fonctionnalités ; il est donc essentiel d’évaluer chacune d’entre elles afin de déterminer celle qui répond le mieux à vos besoins.

Tenez compte de vos ressources

Il est essentiel de tenir compte des ressources disponibles lors du choix du meilleur outil d’analyse prédictive. Cela inclut le temps et le budget disponibles, ainsi que les compétences et l’expérience de votre équipe. Les outils présentant des niveaux de complexité différents, il est essentiel de choisir celui qui correspond le mieux à vos ressources. En outre, de nombreux outils proposent des services d’assistance qui peuvent s’avérer utiles.

Tester et évaluer

Après avoir réduit le nombre de vos choix, la dernière étape consiste à tester et à évaluer les différents outils. Nombre d’entre eux proposent des essais gratuits ou des démonstrations : profitez-en pour mieux comprendre leur fonctionnement et leur adéquation avec votre projet.

Par ailleurs, la lecture des avis clients peut aider à comprendre les avantages et les inconvénients de chaque outil. En définitive, le meilleur moyen de déterminer quel outil convient le mieux est de tester et d’évaluer chacun d’entre eux afin de vous assurer qu’il répond à vos besoins.

Bénéficier d’une assistance

Enfin, assurez-vous de pouvoir accéder à une assistance lorsque vous choisissez un outil d’analyse prédictive. De nombreux outils proposent des services d’assistance client et des formations pour vous aider à démarrer et à tirer pleinement parti de l’outil. En outre, l’accès à une assistance peut s’avérer précieux si vous avez des questions ou besoin d’aide.