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Choisir la bonne plateforme d'apprentissage automatique en 2025 peut vous faire gagner du temps, réduire les coûts et améliorer l'efficacité. Avec l'essor de l'adoption de l'IA - 98,4 % des dirigeants augmentent leurs budgets consacrés à l'IA et 93,7 % ont déclaré un retour sur investissement en 2024 - il est essentiel de choisir des outils qui correspondent aux besoins de votre équipe. Voici un guide rapide sur les 8 meilleures plateformes de ML, évalués en termes d'évolutivité, de facilité d'utilisation, d'intégration, de déploiement et de coût.
Prochaines étapes : Explorez chaque plateforme en fonction de la taille de votre équipe, de ses compétences techniques et de son budget. Que vous gériez une IA à grande échelle ou que vous débutiez, il existe une plateforme adaptée à vos besoins.
Prompts.ai regroupe plus de 35 grands modèles de langage de premier plan, dont GPT-5, Claude, LLama et Gemini, au sein d'une plateforme unifiée et sécurisée. En simplifiant l'accès à ces modèles, il élimine les tracas liés à la gestion de plusieurs outils et abonnements. Pour les data scientists qui évoluent dans le paysage trépidant de l'IA de 2025, cette solution permet de relever un défi majeur tout en offrant une gouvernance et une gestion des coûts au niveau de l'entreprise.
La caractéristique la plus remarquable de la plateforme est sa capacité à simplifier les opérations en consolidant les outils, en garantissant la conformité et en contrôlant les coûts. Au lieu de jongler entre les abonnements, les clés d'API et les systèmes de facturation, les équipes de data science peuvent se concentrer sur l'exploitation des meilleurs modèles. Cette fonctionnalité s'est révélée indispensable pour les entreprises du Fortune 500 et les instituts de recherche qui doivent trouver un équilibre entre des exigences de conformité strictes et une productivité élevée.
Prompts.ai s'intègre parfaitement aux flux de travail existants, ce qui en fait une solution idéale pour les data scientists. Il se connecte sans effort à des frameworks d'apprentissage automatique largement utilisés tels que TensorFlow et PyTorch, permettant aux équipes de maintenir leurs chaînes d'outils actuelles sans interruption.
Avec un Architecture pilotée par API, la plateforme prend en charge l'intégration directe avec les principales solutions de stockage dans le cloud telles que AWS S3, Google Cloud Storage et Stockage Azure Blob. Cela permet aux data scientists d'accéder aux données de formation, de stocker les résultats et de gérer les pipelines de données établis sans avoir à remanier leurs systèmes. L'ingestion et l'exportation automatisées des données réduisent encore les tâches manuelles, rationalisant les flux de travail multiplateformes.
Pour les entreprises qui ont déjà investi dans des services d'apprentissage automatique basés sur le cloud, Prompts.ai propose compatibilité native avec les principaux fournisseurs de cloud. Cela garantit que les équipes peuvent adopter la plateforme sans se soucier de se retrouver dans un fournisseur ou de compromettre leur infrastructure existante. Ces fonctionnalités d'intégration améliorent l'automatisation et l'efficacité des flux de travail d'apprentissage automatique.
Les outils d'automatisation de Prompts.ai sont conçus pour gagner du temps et améliorer l'efficacité. Dans une enquête menée en 2024, plus de 60 % des data scientists ont indiqué que les plateformes d'automatisation telles que Prompts.ai raccourcissaient considérablement les délais de développement des modèles. La plateforme automatise les processus clés tels que le réglage des hyperparamètres, les pipelines de déploiement et la surveillance continue, réduisant ainsi le temps et les efforts nécessaires au développement de modèles.
Des fonctionnalités telles que emplois de reconversion programmés et la surveillance automatisée des modèles à l'aide de systèmes d'alerte permettent de maintenir facilement les performances. Les data scientists peuvent mettre en place des boucles d'amélioration continue dans le cadre desquelles les modèles se recyclent sur de nouvelles données et alertent les équipes si les indicateurs de performance tombent en dessous des niveaux acceptables. Cela est particulièrement utile dans les environnements de production où la dérive des modèles peut avoir des conséquences réelles.
De plus, la plateforme comprend sélection automatique de modèles, permettant aux équipes de tester plusieurs architectures et configurations simultanément. Par exemple, une société d'analyse du commerce de détail a utilisé cette fonctionnalité pour optimiser la segmentation de la clientèle et les prévisions de la demande. Le résultat ? Réduction de 40 % du temps de développement et amélioration de la précision des prévisions, ce qui permet une meilleure gestion des stocks.
Construit avec une architecture native du cloud, Prompts.ai alloue dynamiquement les ressources informatiques pour répondre aux besoins des projets. Il prend en charge la formation distribuée et le traitement parallèle, ce qui facilite l'entraînement de grands modèles sur de vastes ensembles de données sans les tracas liés à la gestion manuelle des ressources.
Les fonctionnalités d'optimisation des performances de la plateforme incluent Support pour GPU et TPU avec des clusters à dimensionnement automatique. Cela garantit que l'entraînement et l'inférence des modèles restent réactifs, même lorsque vous travaillez avec de grands modèles linguistiques ou des ensembles de données volumineux. Les équipes peuvent augmentez ou diminuez les charges de travail selon les besoins, en alignant les ressources de calcul sur les exigences du projet. Cette flexibilité est particulièrement utile pour les équipes de data science qui gèrent des projets de différentes tailles et complexités tout au long de l'année.
Prompts.ai donne la priorité à la rentabilité et à la transparence, en proposant une tarification basée sur l'utilisation en dollars américains ainsi que des tableaux de bord détaillés des coûts. Ces outils fournissent des informations en temps réel sur l'utilisation du calcul et du stockage, aidant ainsi les équipes à maîtriser leurs budgets.
En consolidant les outils d'IA sur une plateforme unique, les organisations peuvent réduire les dépenses liées aux logiciels d'IA jusqu'à 98 % par rapport à la gestion d'abonnements séparés. Le système de crédit TOKN pay-as-you-go élimine les frais récurrents, liant les coûts directement à l'utilisation réelle. Cette approche permet aux équipes de gérer plus facilement leurs budgets et de justifier leurs investissements dans l'IA.
La plateforme comprend également alertes d'utilisation des ressources et limites de dépenses, permettant aux équipes de définir des budgets et de recevoir des notifications avant de les dépasser. Pour les tâches de formation non critiques, des fonctionnalités telles que prise en charge des instances spot et capacité réservée peut réduire les coûts d'exploitation jusqu'à 70 %. Ces outils permettent aux équipes de trouver un équilibre entre les besoins de performance et les contraintes budgétaires, établissant ainsi une référence en matière de rentabilité des opérations d'IA.
En tant que l'un des frameworks les mieux établis en matière d'apprentissage automatique, TensorFlow joue un rôle central dans le développement de l'IA à l'échelle de la production. Créé par Google, il alimente les principales applications telles que Google Search, Translate, Photos et Assistant. Pour les data scientists qui s'occupent de projets de grande envergure, TensorFlow fournit un écosystème robuste qui couvre tout, de la création de modèles au déploiement au niveau de l'entreprise.
Le modèle de calcul basé sur des graphes du framework garantit une exécution efficace et un traitement parallèle, accélérant à la fois la formation et l'inférence. Cette conception prend en charge des flux de travail complexes tout en optimisant les performances tout au long du pipeline d'apprentissage automatique.
TensorFlow s'intègre parfaitement aux flux de travail de science des données existants, en travaillant main dans la main avec des bibliothèques Python telles que NumPy, Pandas et Scikit-learn. Le tf.data L'API simplifie le chargement et le prétraitement des données à partir de sources telles que les fichiers CSV et les bases de données, et s'intègre même à Apache Spark pour le traitement de grands ensembles de données.
Le déploiement de modèles TensorFlow dans le cloud est simple, grâce à la prise en charge native de plateformes telles que Google Cloud AI Platform, Amazon SageMaker et Microsoft Azure ML. Cette flexibilité permet aux équipes d'utiliser leur infrastructure cloud préférée sans être liées à un seul fournisseur.
« TensorFlow fonctionne facilement en réseau avec Python, NumPy, SciPy et d'autres frameworks et technologies largement utilisés. Le prétraitement des données, l'évaluation des modèles et l'intégration avec les systèmes logiciels actuels sont facilités par cette compatibilité. » — Towards AI
TensorFlow prend également en charge de nombreux langages de programmation, notamment C++, Java et Swift, et fonctionne avec d'autres frameworks d'apprentissage automatique via des outils tels que ONNX pour la conversion de modèles.
Les capacités d'intégration étendues de TensorFlow ouvrent la voie à des pipelines d'apprentissage automatique entièrement automatisés.
TensorFlow Extended (TFX) automatise les tâches critiques telles que la validation des données et la diffusion de modèles. TensorFlow Serving simplifie le déploiement grâce à un contrôle de version intégré et prend en charge les API gRPC et RESTful pour une intégration fluide. Pour les premiers stades de développement, l'API de haut niveau de Keras rationalise la création de modèles et la formation. De plus, TensorBoard propose des outils de visualisation et de surveillance, rendant le débogage et le suivi des performances plus accessibles.
TensorFlow est conçu pour évoluer sans effort, des appareils individuels aux systèmes distribués. Il prend en charge des milliards de paramètres par le biais de mises à jour synchrones et asynchrones, tandis que le point de contrôle intégré garantit la tolérance aux pannes. Pour l'accélération du GPU, TensorFlow s'appuie sur du C++ optimisé et sur le kit d'outils CUDA de NVIDIA, ce qui permet d'améliorer considérablement la vitesse lors de l'entraînement et de l'inférence.
« TensorFlow a révolutionné l'apprentissage automatique à grande échelle en proposant un cadre évolutif, flexible et efficace pour la recherche et la production d'apprentissage en profondeur. Sa représentation graphique des flux de données, son modèle d'exécution parallèle et ses capacités de formation distribuées en font la pierre angulaire du développement moderne de l'IA. » — Programming-Ocean
TensorFlow adapte également le déploiement à des environnements spécifiques. TensorFlow Lite optimise les modèles pour les appareils mobiles et périphériques à l'aide de techniques de quantification, tandis que TensorFlow.js permet aux modèles de s'exécuter directement dans des navigateurs Web ou des environnements Node.js.
En tant que framework open source, TensorFlow élimine les frais de licence et réduit les coûts de calcul grâce à une exécution efficace, une accélération matérielle (via les TPU et CUDA) et des options de déploiement flexibles. Des fonctionnalités telles que AutoML réduisent encore les efforts d'optimisation manuelle, ce qui permet d'économiser du temps et des ressources.
Bien que TensorFlow soit une plateforme bien établie, PyTorch se distingue par sa flexibilité et son adaptabilité en matière de développement en temps réel. Contrairement aux frameworks de graphes statiques, PyTorch utilise un graphe de calcul dynamique, permettant de modifier les réseaux de neurones pendant l'exécution. Cette approche simplifie l'expérimentation et le débogage, ce qui la rend particulièrement intéressante pour les chercheurs et les développeurs.
« PyTorch est un framework d'apprentissage profond open source basé sur un logiciel utilisé pour créer des réseaux de neurones. Sa flexibilité et sa facilité d'utilisation, entre autres avantages, en ont fait le principal framework de machine learning pour les communautés universitaires et de recherche. » — Dave Bergmann, rédacteur en chef, AI Models, IBM Think
PyTorch s'intègre sans effort aux bibliothèques Python populaires telles que NumPy et Pandas, ainsi qu'aux principales plateformes cloud. Les images et les conteneurs prédéfinis simplifient le déploiement sur Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Platform (GCP) et Microsoft Azure. L'ajout de TorchServe offre un modèle indépendant du cloud servant avec des points de terminaison RESTful, permettant une intégration fluide dans diverses applications.
Sa prise en charge native d'ONNX simplifie le processus d'exportation et de déploiement, tandis que les flux de travail d'entreprise bénéficient de la compatibilité avec les plateformes MLOps. Ces intégrations prennent en charge le développement de modèles, suivent les expériences et gèrent la gestion des versions des artefacts. PyTorch propose également une interface C++ et TorchScript, qui convertit les modèles en formats scriptables pour des déploiements à hautes performances et à faible latence en dehors des environnements Python. Ce niveau d'interopérabilité garantit des flux de travail efficaces sur différentes plateformes et outils.
L'écosystème PyTorch comprend des bibliothèques adaptées à des tâches spécifiques, telles que la vision par ordinateur et le traitement du langage naturel. TorchScript fait le pont entre le développement flexible en mode Eager et l'optimisation de la production en mode graphe. Cette transition se déroule sans heurts, tout en maintenant les performances du modèle.
Pour les flux de travail basés sur le cloud, les images Docker prédéfinies simplifient à la fois la formation et le déploiement, par exemple sur des plateformes telles que Vertex AI. Des fonctionnalités telles que la technologie Reduction Server et Kubeflow Les composants Pipelines rationalisent la formation distribuée et orchestrent les flux de travail d'apprentissage automatique. Ces outils améliorent l'efficacité de la mise à l'échelle et de la gestion de modèles complexes, réduisant ainsi la charge de travail des développeurs.
PyTorch est conçu pour l'apprentissage automatique à grande échelle, offrant des fonctionnalités de formation distribuées avancées. Des techniques telles que le parallélisme des données distribuées (DDP), le parallélisme des données entièrement partagées (FSDP), le parallélisme des tenseurs et le parallélisme des modèles permettent d'optimiser l'utilisation des configurations multi-GPU et multi-nœuds. Le module Torch.NN.Parallel.DistributedDataParallel, en particulier, offre une évolutivité supérieure à celle des implémentations parallèles plus simples.
Les dernières mises à jour de PyTorch 2.5 ont optimisé les modèles de transformateurs et réduit les délais de démarrage, en particulier pour les GPU NVIDIA. L'accélération matérielle est prise en charge via CUDA pour les GPU NVIDIA et les puces AWS Inferentia via le SDK AWS Neuron. L'entraînement de précision mixte avec Automatic Mixed Precision (AMP) peut multiplier par trois les performances sur les architectures GPU Volta et les nouvelles architectures graphiques en tirant parti des cœurs Tensor.
Un exemple pratique de l'évolutivité de PyTorch provient de Hypefactors, qui a traité plus de 10 millions d'articles, de vidéos et d'images par jour en avril 2022 à l'aide de l'optimisation ONNX Runtime. Leur implémentation a permis d'améliorer le débit de 2,88 fois par rapport à l'inférence PyTorch standard, l'inférence GPU sur une NVIDIA Tesla T4 s'étant révélée 23 fois plus rapide que le traitement basé sur un processeur.
En tant que framework open source soutenu par la PyTorch Foundation dans le cadre de la Linux Foundation, PyTorch élimine les frais de licence tout en fournissant des fonctionnalités au niveau de l'entreprise. Des techniques telles que le point de contrôle optimisent l'utilisation du GPU, permettant un traitement par lots plus important et une meilleure utilisation sans avoir besoin de matériel supplémentaire.
PyTorch prend également en charge le déploiement rentable du cloud grâce à une allocation flexible des ressources. Les utilisateurs peuvent encore réduire leurs dépenses en utilisant leurs crédits AWS. Ses fonctionnalités d'exportation ONNX permettent un déploiement d'inférence rentable à l'aide de temps d'exécution optimisés, tandis que la préallocation de mémoire pour des longueurs d'entrée variables évite les frais de réallocation coûteux et les erreurs de manque de mémoire.
« Le portefeuille IBM Watsonx utilise PyTorch pour fournir une suite logicielle de niveau entreprise pour les modèles de base de l'intelligence artificielle, de la formation de bout en bout à la mise au point des modèles. » — IBM
Grâce à ses capacités de modélisation dynamique, à ses outils d'automatisation et à sa mise à l'échelle rentable, PyTorch est devenu un cadre essentiel pour les data scientists et les développeurs axés sur la recherche.
Vertex AI, qui fait partie de Google Cloud, se distingue en intégrant le cycle de vie de l'apprentissage automatique (ML) dans un écosystème unifié. Il simplifie les flux de travail pour l'ingénierie des données, la science des données et l'ingénierie du machine learning, permettant une collaboration fluide entre les équipes techniques. S'appuyant sur la réputation de Google en matière d'évolutivité et de performances, Vertex AI fournit un environnement cohérent dans lequel le développement, la formation et le déploiement de modèles ont lieu sans avoir à jongler avec des outils déconnectés.
La force de Vertex AI réside dans sa profonde intégration à l'écosystème de Google Cloud et sa compatibilité avec les outils externes couramment utilisés par les data scientists. Il se connecte nativement à BigQuery et Cloud Storage, garantissant des processus de gestion des données fluides.
Le Jardin modèle donne accès à plus de 200 modèles, y compris des options propriétaires, open source et tierces. Cette bibliothèque complète permet aux data scientists d'expérimenter diverses approches sans avoir à créer des modèles à partir de zéro. La formation ML personnalisée prend en charge les frameworks les plus populaires, offrant ainsi de la flexibilité aux équipes qui préfèrent des outils de développement spécifiques.
Pour le développement, Vertex AI fournit Pupitre de travail Vertex AI, un environnement basé sur Jupiter, ainsi que Entreprise Colab pour le codage collaboratif. Il prend également en charge les intégrations avec Laboratoire Jupyter et Code Visual Studio extensions, garantissant que les data scientists peuvent travailler dans des interfaces familières.
« Cette focalisation sur une expérience de développement améliorée permet à vos équipes de tirer parti de leurs compétences existantes et d'utiliser leurs outils préférés pour bénéficier de l'envergure, des performances et de la gouvernance dont nous avons parlé ici aujourd'hui et de l'impact de ce travail. » - Yasmeen Ahmad, directrice générale, Data Cloud, Google Cloud
Les intégrations tierces étendent encore les capacités de Vertex AI, permettant aux équipes de tirer parti d'options de calcul supplémentaires et de créer des solutions complètes.
Vertex AI automatise les flux de travail d'apprentissage automatique en tirant parti de son intégration étroite avec les services Google Cloud. Canalisations Vertex AI orchestre des flux de travail complexes, de la préparation des données à l'évaluation et au déploiement des modèles, en créant des processus reproductibles qui minimisent les interventions manuelles.
AutomL simplifie la formation des modèles pour les données tabulaires, les images, le texte et les vidéos, en gérant des tâches telles que le fractionnement des données, la sélection de l'architecture du modèle et le réglage des hyperparamètres. Cela permet aux data scientists de se concentrer sur la stratégie plutôt que sur la mise en œuvre technique.
Au-delà du ML, Flux de travail Google Cloud automatise des processus plus larges en exécutant des tâches sur plusieurs systèmes à l'aide de la syntaxe YAML ou JSON. Cette plateforme d'orchestration sans serveur prend en charge les scénarios pilotés par les événements, le traitement par lots et l'automatisation des processus métier.
Un exemple convaincant provient de Kraft Heinz, qui a utilisé des outils tels que BigQuery, Vertex AI, Gemini, Imagen et Veo pour réduire le temps de développement du contenu des nouveaux produits de 8 semaines à seulement 8 heures. Cette accélération spectaculaire montre comment l'automatisation peut transformer les flux de travail traditionnels.
En outre, le Catalogue universel Dataplex améliore la gestion des métadonnées en découvrant et en organisant automatiquement les données sur l'ensemble des systèmes. Ses fonctionnalités basées sur l'IA permettent de déduire les relations entre les éléments de données et de permettre une recherche sémantique en langage naturel.
Vertex AI élimine le besoin de planification manuelle des capacités en adaptant automatiquement l'infrastructure. Qu'il s'agisse de ressources GPU ou TPU, la plate-forme fournit de la puissance de calcul à la demande, prenant en charge un entraînement distribué sur plusieurs nœuds.
La plateforme utilise une architecture sans serveur pour maintenir des performances constantes, même pendant les pics de charge. Les prévisions en temps réel et le traitement par lots tirent parti de l'infrastructure mondiale de Google, garantissant des performances fiables sans délais de démarrage à froid. Vertex AI gère également des tâches critiques telles que les bilans de santé et la mise à l'échelle automatique en fonction de la demande.
Par exemple, le Institut de recherche Bloorview a migré 15 To de données génomiques vers Google Cloud, en utilisant Cloud HPC et Google Kubernetes Engine pour des recherches à forte intensité de calcul. Cette transition a supprimé les limitations matérielles tout en améliorant la rentabilité.
Surveillance du modèle Vertex AI assure une supervision continue des modèles déployés, en détectant la dérive des données et l'asymétrie des services d'entraînement. Les alertes informent les équipes des anomalies, tandis que les prévisions enregistrées permettent un apprentissage et une amélioration continus.
Le modèle de tarification à l'utilisation de Vertex AI garantit que les entreprises ne sont facturées que pour ce qu'elles utilisent. Les tâches de formation sont facturées par tranches de 30 secondes sans frais minimaux, ce qui permet un contrôle précis des coûts pendant l'expérimentation et le développement.
Modèle de co-hébergement optimise l'utilisation des ressources en permettant à plusieurs modèles de partager des nœuds de calcul, réduisant ainsi les coûts de maintenance. La plateforme propose également un environnement d'exécution TensorFlow optimisé, qui réduit les coûts et la latence par rapport aux conteneurs TensorFlow Serving standard.
Pour les scénarios qui ne nécessitent pas de réponses en temps réel, prédiction par lots fournit une solution rentable. Cette approche est idéale pour la notation périodique des modèles et les tâches de traitement de données à grande échelle, car elle élimine le besoin de points de terminaison permanents.
Les flux de travail inactifs sont gratuits et l'architecture sans serveur garantit que les équipes ne paient que pour le temps d'exécution actif. Des outils tels que Cloudchipr permettent de surveiller l'utilisation, d'identifier les ressources sous-utilisées et de recommander des ajustements pour optimiser les dépenses.
« Vertex AI vous permet de suivre les rails de l'infrastructure de Google, ce qui vous permet de consacrer plus de temps aux données et aux modèles, et moins à la plomberie. » - Cloudchipr
Amazon SageMaker simplifie l'ensemble du processus de science des données grâce à Studio unifié SageMaker, une plateforme unique qui regroupe tout, de la préparation des données au déploiement des modèles. En éliminant la nécessité de jongler avec plusieurs outils, il crée un environnement rationalisé pour les data scientists. Son intégration parfaite aux services AWS et sa capacité à passer de l'expérimentation à la production en font une solution exceptionnelle pour les flux de travail d'apprentissage automatique.
L'architecture de SageMaker est conçue pour fonctionner sans effort au sein de l'écosystème AWS tout en prenant en charge des outils externes. Studio unifié SageMaker agit comme un hub central, en se connectant à des ressources telles que Amazon S3, Amazon Redshift, et des sources de données tierces via son framework Lakehouse, qui permet de supprimer les silos de données.
La plateforme s'intègre également aux principaux services AWS tels que Amazon Athéna pour les analyses SQL, Amazon EMR pour le traitement de données volumineuses, et Colle AWS pour l'intégration des données. Pour l'IA générative, Substrat rocheux d'Amazon offre un accès direct aux modèles fondamentaux, tandis que Développeur Amazon Q permet d'obtenir des informations sur les données basées sur le langage naturel et d'automatiser les requêtes SQL.
« Avec Amazon SageMaker Unified Studio, vous disposez d'un hub intégré pour les services AWS, [y compris] Redshift et SageMaker Lakehouse. Cela améliore d'autant l'expérience des développeurs et accélère la mise sur le marché, car vous n'avez pas besoin de passer d'un service à l'autre. »
— Senthil Sugumar, vice-président du groupe chargé de la veille économique, Charter Communications
SageMaker prend également en charge des applications partenaires gérées telles que Comet, améliorant ainsi le suivi des expériences et complétant ses outils intégrés.
« L'équipe AI/ML de Natwest Group s'appuie sur SageMaker et Comet pour développer rapidement des solutions pour les clients, allant de la détection rapide des fraudes à l'analyse approfondie des interactions avec les clients. Comet étant désormais une application partenaire de SageMaker, nous rationalisons notre technologie et améliorons le flux de travail de nos développeurs, en améliorant le suivi des expériences et la surveillance des modèles. Cela se traduit par de meilleurs résultats et de meilleures expériences pour nos clients. »
— Greig Cowan, responsable de l'IA et de la science des données, NatWest Group
Cette intégration robuste permet des flux de travail fluides et automatisés dans divers cas d'utilisation.
SageMaker simplifie les flux de travail d'apprentissage automatique avec Canalisations SageMaker, un outil d'orchestration qui automatise les tâches, du traitement des données au déploiement des modèles. Cela réduit les efforts manuels et garantit des processus reproductibles qui peuvent être étendus à toutes les équipes.
« Amazon SageMaker Pipelines est pratique pour les data scientists car il ne nécessite pas de gestion d'infrastructure fastidieuse et offre une expérience utilisateur intuitive. En permettant aux utilisateurs de glisser-déposer facilement des tâches de machine learning et de transmettre des données entre eux dans un flux de travail, Amazon SageMaker Pipelines devient particulièrement accessible pour des expérimentations rapides. »
— Dr Lorenzo Valmasoni, responsable des solutions de données, Merkle
Chez Carrier, leader mondial des solutions climatiques et énergétiques intelligentes, SageMaker révolutionne sa stratégie en matière de données :
« Chez Carrier, la nouvelle génération d'Amazon SageMaker transforme la stratégie de données de notre entreprise en rationalisant la façon dont nous créons et adaptons nos produits de données. L'approche de SageMaker Unified Studio en matière de découverte des données, de traitement et de développement de modèles a considérablement accéléré notre implémentation en milieu lacustre. Plus impressionnant encore, son intégration fluide à notre catalogue de données existant et ses contrôles de gouvernance intégrés nous permettent de démocratiser l'accès aux données tout en maintenant les normes de sécurité, aidant ainsi nos équipes à fournir rapidement des solutions d'analyse avancée et d'IA dans l'ensemble de l'entreprise. »
— Justin McDowell, directeur de la plateforme de données et de l'ingénierie des données, Carrier
En combinant l'automatisation et l'évolutivité dynamique, SageMaker garantit des flux de travail efficaces, même pour les projets les plus exigeants.
L'infrastructure de SageMaker évolue de manière dynamique pour gérer les charges de travail intensives d'apprentissage automatique, éliminant ainsi la nécessité d'une planification manuelle des capacités. HyperPod SageMaker est spécialement conçu pour les modèles fondamentaux, proposant des clusters résilients qui s'adaptent à des centaines, voire des milliers d'accélérateurs d'IA.
Ses capacités de mise à l'échelle automatique sont incroyablement rapides, s'adaptant six fois plus vite qu'auparavant, réduisant les temps de détection de plus de six minutes à moins de 45 secondes pour des modèles tels que Meta Llama 2 7B et Llama 3 8B. Cela réduit également le temps de mise à l'échelle de bout en bout d'environ 40 %. En outre, le Boîte à outils d'optimisation d'inférence SageMaker double le débit tout en réduisant les coûts d'environ 50 %.
Par exemple, lors de la formation des modèles Amazon Nova Foundation sur HyperPod SageMaker, l'entreprise a économisé des mois d'efforts et a atteint plus de 90 % d'utilisation des ressources informatiques. De même, H.AI, une société d'agents d'IA, s'est appuyée sur HyperPod pour la formation et le déploiement :
« Avec Amazon SageMaker HyperPod, nous avons utilisé les mêmes capacités de calcul hautes performances pour créer et déployer les modèles de base de notre plateforme d'IA agentic. Cette transition fluide de la formation à l'inférence a rationalisé notre flux de travail, réduit les délais de production et a permis d'obtenir des performances constantes dans les environnements en direct. »
— Laurent Sifre, cofondateur et directeur technique, H.AI
SageMaker propose plusieurs options d'inférence pour vous aider à gérer les coûts en fonction des exigences de la charge de travail. Inférence en temps réel est idéal pour un trafic régulier, tandis que inférence sans serveur est réduit à zéro pendant les périodes d'inactivité, ce qui le rend idéal pour les charges de travail sporadiques. Pour les charges utiles de données plus importantes, inférence asynchrone est très efficace, et inférence par lots traite les ensembles de données hors ligne sans avoir besoin de points de terminaison persistants.
À travers Plans d'épargne SageMaker AI, les utilisateurs peuvent réduire leurs coûts jusqu'à 64 % grâce à des engagements d'un ou trois ans. Entraînement sportif géré réduit encore les dépenses de formation jusqu'à 90 % en utilisant la capacité EC2 inutilisée.
Le Échelle jusqu'à zéro cette fonctionnalité est particulièrement efficace, car elle permet de réduire les terminaux pendant les périodes de calme afin de réduire les coûts :
« La fonctionnalité Scale to Zero de SageMaker change la donne pour notre solution d'analyse financière basée sur l'IA dans les opérations. Il permet de réaliser d'importantes économies en réduisant les terminaux pendant les périodes calmes, tout en conservant la flexibilité dont nous avons besoin pour l'inférence par lots et les tests de modèles. »
— Mickey Yip, vice-président des produits, APOIDEA Group
Des fonctionnalités telles que points de terminaison multimodèles et terminaux multi-conteneurs permettent également à plusieurs modèles de partager des instances, améliorant ainsi l'utilisation des ressources et réduisant les coûts d'inférence en temps réel.
« La fonctionnalité Scale to Zero pour SageMaker Endpoints sera fondamentale pour les opérations d'apprentissage automatique d'iFood. Au fil des ans, nous avons collaboré étroitement avec l'équipe SageMaker pour améliorer nos capacités d'inférence. Cette fonctionnalité représente une avancée significative, car elle nous permet d'améliorer la rentabilité sans compromettre les performances et la qualité de nos services de machine learning, étant donné que l'inférence représente une part importante de nos dépenses d'infrastructure. »
— Daniel Vieira, responsable de l'ingénierie MLOps, iFoods
Microsoft Azure Machine Learning s'intègre parfaitement aux flux de travail existants et prend en charge un large éventail de frameworks d'apprentissage automatique (ML), simplifiant ainsi la gestion du cycle de vie. Il prend en charge des frameworks populaires tels que TensorFlow, PyTorch, Keras, scikit-learn, XGBoost et LightGBM, tout en proposant des outils MLOps pour rationaliser l'ensemble du processus de machine learning.
Azure Machine Learning est conçu pour fonctionner sans effort avec les outils que les data scientists connaissent et utilisent déjà. Par exemple, il fournit des environnements PyTorch préconfigurés (par exemple, AzureML-ACPT-Pytorch-2.2-CUDA12.1) qui regroupent tous les composants nécessaires à la formation et au déploiement. Les utilisateurs peuvent créer, entraîner et déployer des modèles à l'aide du SDK Python v2 d'Azure Machine Learning et d'Azure CLI v2, tandis que les clusters de calcul et le calcul sans serveur permettent une formation distribuée sur plusieurs nœuds pour des frameworks tels que PyTorch et TensorFlow.
L'une des fonctionnalités les plus remarquables est l'environnement d'exécution ONNX intégré, qui améliore les performances en fournissant une inférence jusqu'à 17 fois plus rapide et un entraînement jusqu'à 1,4 fois plus rapide pour les modèles créés avec PyTorch et TensorFlow. Les organisations ont constaté des avantages tangibles de ces intégrations. Tom Chmielenski, ingénieur MLOps principal chez Bentley, a déclaré :
« Nous utilisons Azure Machine Learning et PyTorch dans notre nouveau framework pour développer et mettre en production des modèles d'IA plus rapidement, selon un processus reproductible qui permet aux data scientists de travailler à la fois sur site et dans Azure. »
Des entreprises comme Wayve et Nuance s'appuient également sur Azure Machine Learning pour des expériences à grande échelle et des déploiements de production fluides. Ces outils fournissent une base solide pour créer des flux de travail efficaces et automatisés.
Azure Machine Learning va encore plus loin en matière d'intégration en automatisant les tâches de machine learning répétitives grâce à ses fonctionnalités d'apprentissage automatique (AutoML). AutoML gère la sélection des algorithmes, le réglage des hyperparamètres et l'évaluation, tout en générant des pipelines parallèles. Grâce aux pipelines d'apprentissage automatique, les data scientists peuvent créer des flux de travail réutilisables et contrôlés par version, couvrant le prétraitement des données, la formation des modèles, la validation et le déploiement.
Pour les équipes qui explorent l'IA générative, Prompt Flow simplifie le prototypage, l'expérimentation et le déploiement d'applications basées sur de grands modèles de langage. Les fonctionnalités MLOps de la plateforme s'intègrent à des outils tels que Git, Débit ML, GitHub Actions et Azure DevOps, garantissant un cycle de vie de machine learning reproductible et vérifiable. Les terminaux gérés rationalisent davantage le déploiement et la notation, ce qui facilite la mise à l'échelle de solutions hautes performances.
Azure Machine Learning est conçu pour être évolutif, tirant parti d'un matériel performant et d'une communication rapide entre GPU pour prendre en charge efficacement la formation distribuée. La couche de calcul AzureML simplifie la gestion des ressources à l'échelle du cloud, notamment le calcul, le stockage et la mise en réseau. Les environnements sélectionnés sont préchargés avec des outils tels que DeepSpeed pour l'optimisation du GPU, ONNX Runtime Training pour une exécution efficace et NebulAML pour des points de contrôle rapides. L'autoscaling garantit que les ressources s'ajustent de manière dynamique pour répondre aux demandes de charge de travail.
La plateforme permet également la formation sur des ensembles de données distribués en envoyant des modèles vers des environnements de calcul et de périphérie locaux, puis en consolidant les résultats dans un modèle de base unifié. Soulignant ces capacités, Mustafa Suleyman, cofondateur et PDG d'Inflection AI, a fait la remarque suivante :
« la fiabilité et l'évolutivité de l'infrastructure Azure AI sont parmi les meilleures au monde. »
Azure Machine Learning fonctionne sur la base du paiement à l'utilisation, de sorte que les utilisateurs ne paient que pour les ressources qu'ils consomment lors de la formation ou de l'inférence. La mise à l'échelle automatique permet d'éviter à la fois le surprovisionnement et le sous-provisionnement, tandis que des outils tels qu'Azure Monitor, Application Insights et Log Analytics permettent une planification efficace des capacités. Les terminaux gérés améliorent encore l'efficacité des ressources pour l'inférence en temps réel et par lots.
La plateforme s'intègre à des outils d'analyse tels que Microsoft Fabric et Azure Databricks, fournissant un environnement évolutif permettant de gérer des ensembles de données volumineux et des calculs complexes. Pour les entreprises qui planifient des déploiements d'IA à grande échelle, l'infrastructure mondiale d'Azure offre la flexibilité et la portée nécessaires pour surmonter les limites des configurations sur site. Selon une étude, 65 % des chefs d'entreprise conviennent que le déploiement de l'IA générative dans le cloud correspond à leurs objectifs organisationnels tout en évitant les contraintes des environnements sur site.
IBM Watson Studio fournit une plateforme conçue pour simplifier les flux de travail d'apprentissage automatique tout en offrant la flexibilité dont les entreprises ont besoin. En combinant l'automatisation avec de puissants outils de collaboration, il aide les organisations à rationaliser les processus de développement et de déploiement de l'IA.
La plateforme IA automatique Cette fonctionnalité automatise les étapes clés telles que la préparation des données, l'ingénierie des fonctionnalités, la sélection de modèles, le réglage des hyperparamètres et la génération de pipelines. Cela réduit considérablement le temps nécessaire à la création de modèles [82,83]. Grâce à ces outils, les utilisateurs techniques et non techniques peuvent créer efficacement des modèles prédictifs, accélérant ainsi le passage de la conception au déploiement.
Watson Studio inclut également des outils permettant de surveiller en permanence les modèles, garantissant ainsi leur précision en détectant la dérive tout au long de leur cycle de vie [82,83]. C'est Optimisation des décisions les outils simplifient la création de tableaux de bord, permettant une meilleure collaboration en équipe. En outre, les fonctionnalités intégrées de gouvernance de l'IA documentent automatiquement les données, les modèles et les pipelines, favorisant ainsi la transparence et la responsabilité dans les flux de travail d'IA.
Des exemples concrets mettent en évidence l'impact de la plateforme. En 2025, Highmark Health a utilisé IBM Cloud Pak for Data, y compris Watson Studio, pour réduire le temps de création du modèle de 90 % tout en développant un modèle prédictif pour identifier les patients présentant un risque de septicémie. De même, Wunderman Thompson utilise AutoAI pour générer des prévisions à grande échelle et découvrir de nouvelles opportunités pour les clients.
Cette forte capacité d'automatisation est parfaitement complétée par son intégration à des outils de science des données largement utilisés.
Watson Studio est conçu pour fonctionner sans effort avec les outils et les flux de travail existants. Il s'intègre aux systèmes d'entreprise et prend en charge les environnements de développement courants tels que Jupyter, RStudio et SPSS Modeler [82,84]. La plateforme équilibre également la compatibilité open source avec les outils propriétaires d'IBM, offrant ainsi aux équipes la flexibilité dont elles ont besoin.
La collaboration est un autre objectif clé. Des équipes de data scientists, de développeurs et de personnel des opérations peuvent travailler ensemble en temps réel à l'aide d'outils partagés, d'API, de contrôles d'accès, de gestion des versions et d'actifs partagés [82,83,84]. Cette approche garantit que toutes les personnes impliquées dans le cycle de vie de l'IA restent connectées et productives.
Watson Studio est conçu pour évoluer sans effort afin de répondre aux exigences des opérations au niveau de l'entreprise. C'est Pipelines d'orchestration permettre le traitement parallèle de données à grande échelle et de flux de travail d'apprentissage automatique. La plateforme prend en charge GPU NVIDIA A100 et H100, en tirant parti de la formation distribuée basée sur Kubernetes et de la mise à l'échelle dynamique dans des environnements hybrides et multicloud, y compris les systèmes sur site, IBM Cloud, AWS et Microsoft Azure. Cette configuration réduit les temps de déploiement jusqu'à 50 % [83,86,87,88].
Les performances sont encore améliorées grâce à des fonctionnalités telles que la quantification des modèles, les API à faible latence et le traitement par lots dynamique, qui garantissent une inférence rapide et précise. Pour gérer de grands ensembles de données, Watson Studio s'intègre à IBM Cloud Object Storage, permettant des flux de travail efficaces basés sur le cloud. Pour maintenir des performances optimales, les pratiques MLOps automatisent la reconversion, la surveillance et le déploiement des modèles, garantissant ainsi le bon fonctionnement des systèmes d'IA tout au long de leur cycle de vie.
L'accent mis par Watson Studio sur l'efficacité se traduit directement par des économies de coûts. En réduisant le temps de développement et en optimisant l'utilisation des ressources, la plateforme augmente la productivité jusqu'à 94 % [82,85]. Ses fonctionnalités de dimensionnement automatique permettent d'allouer les ressources de manière dynamique, d'éviter le gaspillage et de garantir que les utilisateurs ne paient que pour ce dont ils ont besoin.
La plateforme améliore également les résultats des projets, les utilisateurs signalant une augmentation de 73 % des taux de réussite des projets d'IA grâce à ses flux de travail automatisés et à ses outils de collaboration. En outre, les efforts de surveillance des modèles peuvent être réduits de 35 % à 50 %, tandis que la précision du modèle est améliorée de 15 % à 30 %. Ces économies font de Watson Studio un choix pratique pour les organisations qui souhaitent faire évoluer efficacement leurs opérations d'apprentissage automatique.
« Watson Studio fournit une plateforme collaborative permettant aux data scientists de créer, de former et de déployer des modèles d'apprentissage automatique. Il prend en charge un large éventail de sources de données permettant aux équipes de rationaliser leurs flux de travail. Grâce à des fonctionnalités avancées telles que l'apprentissage automatique automatique et la surveillance des modèles, les utilisateurs de Watson Studio peuvent gérer leurs modèles tout au long du cycle de développement et de déploiement. »
— IBM Watson Studio
H2O.ai se distingue par son approche axée sur l'automatisation, offrant une plateforme d'apprentissage automatique conçue pour la rapidité, l'évolutivité et la simplicité. En automatisant des processus clés tels que la sélection d'algorithmes, l'ingénierie des fonctionnalités, le réglage des hyperparamètres, la modélisation et l'évaluation, il permet aux data scientists de se concentrer sur des tâches plus stratégiques et plus efficaces, en évitant les tâches répétitives liées au réglage des modèles.
Outre ces fonctionnalités de base, H2O.ai fournit une IA spécialisée et des agents verticaux adaptés aux flux de travail spécifiques au secteur. Ces outils simplifient des tâches telles que le traitement des prêts, la détection des fraudes, la gestion des centres d'appels et la gestion des documents. Ses fonctionnalités d'automatisation MLOps améliorent encore les processus de déploiement, en prenant en charge des fonctionnalités telles que les tests A/B, les modèles champion/challenger et la surveillance en temps réel de la précision des prévisions, de la dérive des données et de la dérive des concepts.
La plateforme a déjà prouvé sa valeur dans les applications du monde réel. Par exemple, la Commonwealth Bank of Australia a réduit la fraude de 70 % grâce à H2O Enterprise AI, à la formation de 900 analystes et à l'amélioration de la prise de décisions dans le cadre de millions d'interactions quotidiennes avec les clients. Andrew McMullan, directeur des données et des analyses de la banque, a souligné son impact :
« Chaque décision que nous prenons pour nos clients, et nous prenons des millions chaque jour, nous la prenons 100 % mieux grâce à H2O.ai ».
AT&T a également tiré parti du H2OGpte de H2O.ai pour remanier les opérations de son centre d'appels, doublant ainsi son retour sur investissement en flux de trésorerie disponible en un an. Andy Markus, directeur des données chez AT&T, a déclaré :
« L'année dernière, nous avons multiplié par deux le retour sur investissement en flux de trésorerie disponible pour chaque dollar dépensé dans l'IA générative. C'est un retour sur investissement d'un an. »
De même, les National Institutes of Health ont déployé H2OGPte dans un environnement sécurisé et isolé pour créer un assistant virtuel 24 heures sur 24, 7 jours sur 7. Cet outil fournit des réponses précises en matière de politiques et d'achats en quelques secondes, permettant ainsi à 8 000 employés fédéraux de se concentrer sur des tâches critiques.
H2O.ai s'intègre parfaitement aux outils de science des données largement utilisés tout en proposant des artefacts uniques prêts à être déployés. Il prend en charge Python et R via des clients natifs et génère des artefacts tels que des MOJO et des POJO pour un déploiement facile dans divers environnements. Avec des connexions prédéfinies à plus de 200 sources de données et une compatibilité avec les principales infrastructures telles que Databricks, Snowflake, Apache Spark, Hadoop, HDFS, S3 et Azure Data Lake, la plateforme garantit une interopérabilité fluide. Sa prise en charge étendue des API permet également l'intégration à des outils professionnels tels que Google Drive, SharePoint, Slack et Teams.
H2O MLOps étend la compatibilité à des frameworks tiers tels que PyTorch, TensorFlow, scikit-learn et XGBoost. Parallèlement, H2O AutoML offre de la flexibilité grâce au module h2o.sklearn, qui prend en charge les entrées de H2OFrame, des tableaux NumPy et des Pandas DataFrames.
L'architecture distribuée en mémoire de H2O.ai est conçue pour gérer les charges de travail à l'échelle de l'entreprise, offrant des vitesses de traitement des données jusqu'à 100 fois plus rapides. Son moteur H2O-3 permet l'entraînement de modèles sur des ensembles de données de la taille d'un téraoctet répartis sur des centaines de nœuds. La structure d'apprentissage en profondeur de la plateforme garantit des performances stables en répartissant le traitement des échantillons entre les cœurs des processeurs.
Les tests de référence révèlent des résultats impressionnants, avec des vitesses d'entraînement 9 à 52 fois plus rapides sur un seul nœud par rapport aux systèmes concurrents. Dans certains cas, un modèle à nœud unique a surpassé les configurations réparties sur 16 nœuds. H2O.ai a notamment atteint un taux d'erreur MNIST record du monde de 0,83 % en utilisant un cluster de 10 nœuds. La plateforme prend également en charge les configurations Kubernetes avancées et l'accélération GPU pour les charges de travail prioritaires.
La conception axée sur l'automatisation de H2O.ai permet de réduire les coûts en réduisant les tâches manuelles et répétitives. Son architecture indépendante du cloud permet le déploiement sur n'importe quel fournisseur de cloud, système sur site ou environnement Kubernetes, offrant ainsi aux entreprises la flexibilité de choisir l'infrastructure la plus rentable. Grâce à des partenariats avec AWS, Google Cloud et Microsoft Azure, H2O.ai propose des modèles de tarification flexibles qui combinent les coûts de licence et d'utilisation.
Le réglage automatique dynamique garantit une utilisation efficace des ressources, offrant des accélérations quasi linéaires dans les configurations à nœuds multiples. Les options de déploiement polyvalentes de la plateforme, telles que la notation par lots, les microservices et la mise à l'échelle automatique vers des services tels qu'AWS Lambda, optimisent davantage les dépenses. En outre, des fonctionnalités telles que l'équilibrage de charge avancé, la mise à l'échelle automatique et les démarrages à chaud pour les modèles déployés permettent de maintenir des performances constantes tout en minimisant le gaspillage de ressources. Les outils de surveillance intégrés suivent l'utilisation des ressources et déclenchent des ajustements d'échelle selon les besoins.
« L'automatisation des tâches répétitives de science des données permet aux utilisateurs de se concentrer sur les données et les problèmes commerciaux qu'ils essaient de résoudre. » — H2O.ai
Cette section fournit une comparaison concise des forces et des limites des différentes plateformes, aidant ainsi les data scientists à prendre des décisions éclairées en fonction de leurs besoins spécifiques. Vous trouverez ci-dessous un tableau récapitulatif présentant les principaux compromis pour chaque plateforme :
Lors du choix d'une plateforme, des facteurs tels que le coût, l'intégration et l'évolutivité jouent un rôle essentiel. Les outils open source tels que TensorFlow et PyTorch proposent des options économiques mais exigent une gestion minutieuse des dépenses de déploiement dans le cloud. Bien que les frameworks open source offrent de la flexibilité, ils peuvent entraîner une dépendance vis-à-vis d'un fournisseur s'ils sont associés à des services cloud spécifiques. Pour les équipes qui recherchent l'automatisation, H2O.ai se démarque malgré son prix plus élevé. D'autre part, les utilisateurs professionnels à la recherche de fonctionnalités de gouvernance robustes peuvent trouver qu'IBM Watson Studio en vaut la peine.
Pour choisir la bonne plateforme d'apprentissage automatique, vous devez prendre en compte attentivement les compétences techniques, le budget et les exigences en matière de flux de travail de votre équipe. De nombreuses organisations sont confrontées à des défis lorsqu'il s'agit de faire évoluer des projets d'IA, des pilotes initiaux à la production complète, d'où la nécessité de sélectionner une plateforme prenant en charge l'ensemble du cycle de vie du machine learning.
Chaque type de plateforme offre des avantages et des compromis uniques. Frameworks open source tels que TensorFlow et PyTorch offrent de la flexibilité et éliminent les frais de licence, ce qui en fait une excellente option pour les équipes techniquement qualifiées qui ont besoin d'un contrôle total sur les pipelines de déploiement. Cependant, ces plateformes nécessitent souvent des investissements importants dans la gestion de l'infrastructure et les outils MLOps pour être prêtes pour la production.
D'autre part, plateformes natives du cloud simplifiez la gestion de l'infrastructure en proposant des services entièrement gérés. Des plateformes telles qu'Amazon SageMaker, Google Cloud AI Platform et Microsoft Azure Machine Learning gèrent la complexité de l'infrastructure, ce qui permet un déploiement plus rapide. Bien que les coûts puissent augmenter rapidement (SageMaker commence à 0,10 dollar de l'heure et Azure ML à 0,20 dollar de l'heure), ces plateformes conviennent parfaitement aux organisations déjà intégrées à ces écosystèmes cloud.
Pour les industries soumises à des réglementations strictes, solutions centrées sur l'entreprise comme IBM Watson Studio et H2O.ai donnent la priorité à la gouvernance, à la conformité et à l'explicabilité. Ces plateformes fournissent les fonctionnalités de sécurité et les pistes d'audit essentielles pour des secteurs tels que la finance, la santé et le gouvernement.
Si la rentabilité est une priorité sans sacrifier la fonctionnalité, Prompts.ai propose une solution intéressante. En donnant accès à plus de 35 LLM de premier plan et en tirant parti de l'optimisation FinOps avec des crédits TOKN payables à l'utilisation, il permet de réaliser des économies allant jusqu'à 98 % tout en conservant de solides fonctionnalités de sécurité et de conformité. Cela élimine les frais d'abonnement récurrents, ce qui en fait une option intéressante pour les équipes soucieuses de leur budget.
Alors que l'industrie évolue vers écosystèmes d'IA interconnectés, il est important de choisir une plateforme qui s'intègre parfaitement à vos flux de travail, tableaux de bord et outils d'automatisation existants. Les plateformes dotées d'interfaces conviviales et de flux de travail par glisser-déposer sont particulièrement utiles pour les équipes composées d'analystes ou de spécialistes des données citoyens qui ont besoin d'accéder à des modèles sans avoir à naviguer dans les complexités de l'infrastructure.
Pour vous assurer que la plateforme répond à vos besoins, commencez par un projet pilote pour tester l'intégration et la compatibilité. Profitez des essais gratuits ou des éditions communautaires pour évaluer dans quelle mesure la plateforme s'adapte à vos sources de données, à vos exigences de sécurité et aux capacités de votre équipe. En fin de compte, la meilleure plateforme n'est pas nécessairement la plus avancée, mais celle que votre équipe peut utiliser efficacement pour obtenir des résultats commerciaux mesurables.
Lorsque vous choisissez une plateforme d'apprentissage automatique, priorisez facilité d'utilisation, évolutivité, et dans quelle mesure il s'intègre à vos outils et flux de travail actuels. Recherchez une solution qui intègre une variété d'outils de création de modèles et de formation tout en s'alignant sur l'expertise de votre équipe.
Évaluez si la plateforme peut gérer échelle et complexité de vos données de manière efficace et si elles fournissent une intégration robuste et un support continu. Fonctionnalités qui permettent optimisation des performances sont également essentiels, tout comme la capacité à s'adapter à l'évolution de votre équipe et de vos projets. En vous concentrant sur ces critères, vous pouvez sélectionner une plateforme qui répond à vos besoins actuels tout en soutenant la croissance future.
Prompts.ai facilite la vie des data scientists en proposant des outils qui permettent de gérer les tâches les plus lourdes des opérations d'apprentissage automatique. Avec des fonctionnalités telles que surveillance en temps réel, gestion centralisée des modèles, et évaluation automatique des risques, il simplifie la gestion des flux de travail et gère les tâches répétitives de manière fluide.
La plateforme comprend également un système de flux de travail flexible qui permet aux équipes de créer, de partager et de réutiliser des modèles sans effort. Cela simplifie non seulement la collaboration, mais accélère également le déploiement. En automatisant les processus complexes et en améliorant la coordination des équipes, Prompts.ai aide les data scientists à se concentrer sur ce qui compte le plus : gagner du temps et améliorer la productivité.
Prompts.ai propose des stratégies intelligentes pour aider les data scientists à réduire leurs dépenses. En automatisant des tâches telles que réduction des coûts, routage rapide, et suivi de l'utilisation des modèles, la plateforme peut réduire les coûts liés à l'IA jusqu'à 98 %. C'est modèle de paiement à l'utilisation, alimenté par des crédits TOKN, garantit que vous n'êtes facturé que pour ce que vous utilisez réellement, ce qui rend la gestion des ressources à la fois efficace et économique.
Avec des outils qui optimisent structuration rapide, activez sélection intelligente du modèle, et fournir gestion centralisée, Prompts.ai simplifie les opérations tout en réduisant les frais généraux inutiles. C'est une excellente solution pour les professionnels qui souhaitent maximiser la valeur sans trop dépenser.
