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Les solutions de flux de travail basées sur l'IA transforment le mode de fonctionnement des équipes d'apprentissage automatique en réduisant le temps consacré à des tâches répétitives telles que la surveillance des modèles, la reconversion et les contrôles de qualité des données. Cet article passe en revue Prompts.ai, Vélin, Zapier, et UiPath pour identifier la meilleure plateforme pour rationaliser les flux de travail, améliorer la gouvernance et gérer les coûts. Voici ce que vous devez savoir :
Comparaison rapide:
Le choix du bon outil dépend de l'expertise, des objectifs et de l'infrastructure de votre équipe. Consultez l'article complet pour obtenir des informations détaillées.
Comparaison des solutions de flux de travail IA : Prompts.ai contre Vellum contre Zapier contre UiPath
Prompts.ai rassemble plus de 35 modèles d'IA de premier plan, dont TPT, Claude, Lama, et Gémeaux - en une seule plateforme sécurisée et unifiée, vous évitant ainsi de jongler entre plusieurs outils et clés d'API. Grâce à cette configuration, les équipes de machine learning peuvent facilement comparer des modèles côte à côte au sein d'un seul espace de travail, simplifiant ainsi le processus de détermination du modèle le mieux adapté à une tâche spécifique.
La plateforme va au-delà des simples modèles linguistiques, offrant une intégration parfaite avec des applications métier clés telles que Slack, Gmail, et Trello. Cela permet aux équipes d'automatiser les flux de travail sur leurs outils existants. Pour la génération de visuels et de vidéos, Prompts.ai prend en charge divers outils de création, tels que À mi-parcours V7, Google DeepMind ImageFX, Flux 1, Reve AI, IA Kling, Luma AI, et Google DeepMind Veo 2. Ces fonctionnalités permettent aux équipes créatives et techniques de gérer des projets multimodaux à partir d'un hub central, rationalisant ainsi leurs efforts.
Un exemple convaincant de cette intégration remonte à avril 2025, lorsque Johannes V. a utilisé Prompts.ai pour créer une vidéo promotionnelle pour Breitling et l'armée de l'air française. En combinant des outils tels que Midjourney V7, Google DeepMind ImageFX et Flux 1 via Interface utilisateur confortable, il a réalisé un flux de travail fluide. Cette approche unifiée a éliminé le besoin de transferts de fichiers manuels et a résolu les problèmes de compatibilité, produisant facilement des animations soignées et immersives.
Prompts.ai simplifie les flux de travail complexes en transformant des tâches éparpillées en processus évolutifs pilotés par l'IA qui peuvent être répétés dans tous les services. De l'acheminement des tâches entre les services d'IA à la rationalisation des communications et de la planification des équipes, tout se passe via une interface centralisée.
En février 2025, Johannes V. a démontré les capacités de la plateforme en créant un BMW vidéo sur le concept car. Il a commencé par un design généré dans Midjourney V7, a entraîné un modèle LoRa pour l'adaptation environnementale et a assemblé la vidéo finale, le tout dans Prompts.ai. Cette orchestration rationalisée de bout en bout lui a permis d'enchaîner des flux de travail complexes sans avoir besoin de code d'intégration personnalisé. À mesure que les flux de travail deviennent de plus en plus complexes, il devient essentiel de disposer d'une plateforme qui garantit une exécution fluide tout en gardant le contrôle.
Prompts.ai est conçu en tenant compte des besoins des entreprises, offrant des flux de travail d'IA sécurisés et conformes à grande échelle. Construite sur des frameworks tels que SOC 2 Type II, HIPAA et GDPR, la plateforme donne la priorité à la sécurité et à la gouvernance des données. En juin 2025, Prompts.ai a réalisé un audit SOC 2 de type II, consolidant ainsi son engagement en faveur de la protection des données.
La plateforme fournit aux équipes une visibilité complète sur toutes les interactions liées à l'IA grâce à des outils de gouvernance centralisés. Des mises à jour en temps réel sur la sécurité sont disponibles via le Trust Center à l'adresse https://trust.prompts.ai/, permettant aux organisations de surveiller et de maintenir la conformité sans effort.
Prompts.ai inclut une couche FinOps intégrée qui suit l'utilisation des jetons en temps réel, aidant ainsi les organisations à respecter leur budget. Les équipes peuvent définir des limites d'utilisation spécifiques pour les projets ou les services, évitant ainsi les dépassements de coûts imprévus. En proposant un suivi détaillé des coûts, la plateforme permet aux entreprises d'aligner les dépenses liées à l'IA sur des résultats tangibles et d'identifier les domaines dans lesquels les coûts peuvent être réduits, garantissant ainsi des dépenses plus intelligentes à tous les niveaux.
Vellum AI réunit l'expérimentation, l'analyse, le déploiement et la surveillance au sein d'une plateforme unique et cohérente. Conçu spécifiquement pour créer des agents et des flux de travail alimentés par LLM, il s'intègre parfaitement aux systèmes métier existants. Cela permet aux équipes d'améliorer facilement leurs outils et infrastructures d'apprentissage automatique actuels grâce à des fonctionnalités d'IA.
L'une des caractéristiques les plus remarquables est le Prompt Builder, qui permet aux utilisateurs de créer, de modifier et d'affiner des instructions en temps réel, sans aucune compétence en matière de codage. Il permet d'enchaîner plusieurs invites, d'ajouter des variables, de prévisualiser les réponses de différents modèles et d'affiner les résultats avant le déploiement. Ce processus rationalisé facilite la création de flux de travail complexes en plusieurs étapes, le tout dans un environnement unifié.
Vellum fait passer l'orchestration des flux de travail à un niveau supérieur en combinant une ingénierie rapide, des outils de collaboration et des fonctionnalités d'orchestration dans un seul espace de travail. Cette configuration permet aux équipes de concevoir, de tester et de lancer des agents d'IA en plusieurs étapes à partir d'un hub central. À l'aide de descriptions en langage naturel, les équipes peuvent rapidement transformer leurs idées en flux de travail d'IA entièrement fonctionnels.
Pour les équipes d'entreprise et les groupes d'ingénierie qui souhaitent automatiser des tâches répétitives ou déployer des agents d'IA sophistiqués, Vellum propose l'infrastructure nécessaire pour créer des applications d'IA fiables. Il a également reçu de nombreux éloges de la part des utilisateurs sur diverses plateformes d'évaluation.
Vellum est conçu dans un souci de gouvernance, offrant des fonctionnalités telles que la gestion rapide des versions et l'orchestration des flux de travail pour répondre aux besoins réglementaires et de responsabilité. Le Prompt Builder crée une piste d'audit, garantissant la reproductibilité et la transparence tout au long du processus de développement. Cet espace de travail collaboratif prend en charge le développement contrôlé, permettant aux organisations d'affiner les agents d'IA tout en maintenant la conformité.
Ces fonctionnalités de gouvernance s'alignent sur les principes MLOps en permettant la documentation, l'explicabilité et le suivi des modifications des modèles, des exigences essentielles pour le respect des normes réglementaires. En intégrant ces fonctionnalités, Vellum permet aux organisations de gérer leurs flux de travail d'IA de manière responsable et efficace.
Zapier étend les possibilités des flux de travail d'IA en connectant de manière fluide plus de 8 000 applications, notamment des CRM, des bases de données, des outils marketing et des plateformes de communication, le tout sans avoir besoin de code personnalisé. Sa fonction AI Actions intègre des étapes basées sur le GPT telles que la synthèse, la traduction et l'enrichissement des données directement dans les flux de travail automatisés. De plus, AI by Zapier fournit un accès intégré à Chat GPT, éliminant ainsi le besoin d'une clé API. Par exemple, une idée de vidéo partagée dans Slack peut être transformée en une invite affinée, traitée par Défilé pour la création de vidéos, puis renvoyée à Slack sous forme de notification. Bien qu'efficaces, les fonctionnalités d'IA de Zapier ne sont pas aussi profondément intégrées dans les flux de travail d'apprentissage automatique que certaines plateformes spécialisées.
Zapier permet aux équipes de rationaliser les automatisations en plusieurs étapes grâce à des outils tels que son créateur Copilot et les agents Zapier. Les équipes marketing peuvent utiliser ces fonctionnalités pour rédiger des briefs de campagne, créer du contenu spécifique à la chaîne qui respecte les directives de la marque, acheminer les documents pour approbation et publier automatiquement les ressources finalisées. Pour les équipes commerciales, RevOps et support, Zapier permet d'enrichir les prospects, d'acheminer les prospects les plus intentionnés en fonction du score de l'IA, d'automatiser le triage des tickets, de résumer les commentaires des clients et de mettre à jour les CRM. Sa fonction Tableaux offre un moyen flexible d'organiser les données d'automatisation. Bien que Zapier excelle dans la gestion de l'automatisation générale des flux de travail liés à l'IA, il n'offre pas le même niveau de personnalisation ou de complexité pour la création d'agents d'IA avancés que certaines nouvelles plateformes natives d'IA. Il complète plutôt les flux de travail existants en améliorant l'efficacité sans remplacer des solutions de conception d'IA plus spécialisées.
La tarification de Zapier est simple et propose des options adaptées aux différents besoins. Le plan gratuit comprend 100 tâches par mois, tandis que le plan Pro, à 29,99$ par mois, débloque des Zaps en plusieurs étapes et des intégrations d'applications premium illimitées. Le plan Team coûte 103,50$ par mois pour un maximum de 25 utilisateurs, et une tarification personnalisée pour les entreprises est également disponible. Les avis des utilisateurs témoignent d'une forte satisfaction, avec des notes de 4,5 sur 5 sur G2 et 4,7 sur 5 sur Capterra. Cependant, les utilisateurs ont souligné que les coûts peuvent augmenter de manière significative à mesure que la complexité et le volume des flux de travail augmentent, ce qu'il faut garder à l'esprit pour les projets d'apprentissage automatique dont les exigences sont plus strictes.
UiPath réunit les robots RPA, les modèles d'IA et la collaboration humaine de manière fluide via sa plateforme Orchestrator, permettant des flux de travail d'apprentissage automatique de bout en bout. Grâce à des outils tels que AI Fabric et Agentic Automation, il permet aux robots de prendre des décisions conformément aux règles métier, tandis que son Healing Agent identifie et corrige automatiquement les interruptions de flux de travail.
UiPath améliore également les capacités de gestion des données. Tirant parti des technologies d'IA telles que le traitement du langage naturel, la reconnaissance de l'écriture manuscrite et l'analyse de longs documents, il gère efficacement les données non structurées. Par exemple, Omega Healthcarele déploiement des outils UiPath a permis d'économiser des milliers d'heures de travail chaque mois.
Voici un aperçu des fonctionnalités et des limites remarquables de chaque plateforme :
Prompts.ai brille en intégrant plus de 35 grands modèles linguistiques de premier plan dans une interface rationalisée. Il fournit une gouvernance de niveau entreprise et un suivi des coûts FinOps en temps réel, ce qui en fait un excellent choix pour réduire la prolifération des outils et les coûts, jusqu'à 98 % dans certains cas.
Vélin est conçu pour gérer des flux de travail d'agents complexes et alimentés par LLM, offrant une solution tout-en-un pour l'expérimentation, le déploiement et la surveillance. Les équipes d'ingénieurs font souvent l'éloge de ses fonctionnalités, mais ses fonctionnalités avancées exigent une solide formation technique. De plus, les prix de ses forfaits Startup et Enterprise ne sont pas facilement disponibles et nécessitent des demandes directes.
Zapier fournit une automatisation sans code fiable avec des connexions à des milliers d'applications, ce qui la rend conviviale pour un public non spécialisé. Cependant, ses fonctionnalités d'IA ressemblent souvent à des modules complémentaires plutôt qu'à des fonctionnalités de base, et la mise à l'échelle des flux de travail peut entraîner une hausse des coûts.
Ces comparaisons peuvent aider les équipes à choisir la plateforme qui correspond à leurs objectifs et à leur expertise technique.
Lorsque vous choisissez une solution de flux de travail basée sur l'IA, il est essentiel d'aligner votre décision sur l'expertise technique de votre équipe, l'infrastructure existante et les priorités stratégiques. Prompts.ai se distingue par sa capacité à rationaliser l'accès à plus de 35 modèles d'IA de pointe tout en garantissant une gouvernance au niveau de l'entreprise et des économies de coûts importantes, ce qui pourrait permettre de réduire les dépenses jusqu'à 98 %. Pour les entreprises confrontées à la prolifération des outils, sa plateforme centralisée offre un suivi FinOps en temps réel, des comparaisons de modèles et les pistes d'audit demandées par les équipes de conformité. C'est un choix idéal pour les équipes de science des données, les centres d'excellence en IA et les développeurs de produits qui construisent Applications alimentées par l'IA, car cela élimine les tracas liés à la gestion de plusieurs abonnements.
Les différentes plateformes répondent à des besoins variés. Vélin convient parfaitement aux organisations axées sur l'ingénierie qui considèrent l'IA comme un élément essentiel de leur infrastructure de produits, en offrant une orchestration robuste pour les opérations au niveau de la production. Zapier, d'autre part, est conçu pour les équipes non techniques qui souhaitent automatiser les processus métier dans un large éventail d'applications, bien que ses fonctionnalités d'IA soient davantage un module complémentaire qu'une fonctionnalité centrale. Entre-temps, UiPath convient parfaitement aux entreprises qui investissent massivement dans les programmes RPA, car il fournit des outils permettant d'intégrer des modèles d'apprentissage automatique à des systèmes existants.
Déterminez si les flux de travail basés sur l'IA sont au cœur de vos opérations ou s'ils constituent simplement un complément aux efforts d'automatisation existants. Si votre objectif est de centraliser l'accès aux modèles d'IA, de renforcer la gouvernance entre les équipes et de maintenir la transparence des coûts tout en développant les initiatives d'apprentissage automatique, Prompts.ai propose une solution efficiente et efficace. En simplifiant la gestion des flux de travail et en garantissant la clarté des coûts, ces plateformes permettent aux équipes de se concentrer sur des innovations significatives plutôt que sur les tâches de routine.
Prompts.ai fournit une solution simple Payez à l'utilisation structure de prix, conçue pour que les coûts restent clairs et prévisibles. Les utilisateurs sont facturés uniquement en fonction de l'utilisation réelle, sans frais cachés ni coûts imprévus.
Grâce à des informations complètes sur l'utilisation, les entreprises disposent des outils dont elles ont besoin pour suivre et contrôler les dépenses liées à leur flux de travail d'IA, garantissant ainsi une gestion efficace des budgets tout en maintenant des performances optimales.
Vellum se distingue comme une option solide pour les équipes d'ingénierie, offrant gestion avancée des schémas, synchronisation fiable des données, et évolutivité. Ces outils aident les équipes à gérer des flux de données complexes et à intégrer facilement plusieurs systèmes, ce qui constitue une exigence essentielle pour les projets techniques gourmands en données.
Grâce à ces fonctionnalités, les ingénieurs peuvent simplifier les flux de travail, améliorer le travail d'équipe et gérer efficacement les tâches d'apprentissage automatique à grande échelle. Cela fait de Vellum une ressource précieuse pour répondre à des demandes techniques complexes.
Zapier fonctionne bien pour les tâches d'automatisation simples et basées sur des règles, ce qui en fait un outil utile pour simplifier les flux de travail répétitifs. Cependant, il est insuffisant lorsqu'il s'agit de répondre à des besoins plus avancés tels que l'orchestration de modèles d'IA, la mise en place d'un apprentissage adaptatif ou le soutien à la prise de décision dynamique. Ces fonctionnalités sont essentielles pour gérer des flux de travail d'IA complexes et garantir une intégration fluide entre des systèmes complexes.
