Paiement à l'Usage - AI Model Orchestration and Workflows Platform
La gestion de l'IA au sein des équipes est compliquée : trop d'outils, des coûts en hausse et des efforts en double. La solution ? Les plates-formes qui unifient les meilleurs modèles d'IA comme GPT-4, Claude et PaLM 2, rationalisent les flux de travail et appliquent la gouvernance.
Here’s what you need to know:
These platforms help enterprises cut AI costs, drive team collaboration, and simplify governance. Whether you need real-time co-editing, multi-cloud setups, or unified model access, there’s a solution tailored to fit your team.
Let’s explore how they work.
Prompts.ai est conçu pour les groupes, offrant un espace d'IA qui donne la priorité au travail d'équipe. Contrairement aux outils destinés à une seule personne, il se concentre sur les tâches de groupe et permet à plusieurs personnes de l'utiliser en même temps. Les groupes peuvent travailler ensemble sur des travaux d'IA, partager des réflexions immédiatement et créer des tâches complexes sans confusion.
Prompts.ai facilite le travail d'équipe en regroupant plus de 35 principaux types d'IA, comme GPT-4, Claude, LLaMA et Gemini, dans un seul espace. Cela évite d’avoir à jongler avec plusieurs comptes ou à utiliser différents écrans. Un élément clé de ce domaine consiste à comparer les modèles côte à côte, permettant aux groupes de tester et de vérifier différents types d’IA. Par exemple, les équipes publicitaires peuvent essayer différents types de texte publicitaire, tandis que les équipes d'assistance peuvent déterminer la meilleure façon de répondre aux questions des clients. Cette configuration unique leur permet de comparer ce qui fonctionne le mieux, les coûts et les résultats, le tout en un seul endroit.
La plate-forme se connecte également bien aux outils quotidiens tels que Slack, Gmail et Trello via des liens IA. Les groupes peuvent configurer des tâches sur ces outils sans avoir besoin de créer leurs propres liens ou de gérer de nombreuses clés API.
Travailler comme un seul est la clé sur Prompts.ai. Les groupes peuvent modifier les invites avec des outils tels que les tableaux blancs et Docs, créant ainsi un espace comme Google Docs. Cela permet aux publicitaires, aux rédacteurs, aux responsables des plans et aux patrons de travailler ensemble sans murs.
Toutes les discussions sur le projet sont regroupées au même endroit, de sorte que les choix et les nouvelles sont clairs, réduisant ainsi les confusions et garantissant que tout est clair.
Prompts.ai rend les groupes plus efficaces grâce à un suivi clair de l'utilisation de l'IA, y compris le nombre de jetons utilisés, les coûts et leur fonctionnement. Cette vision claire aide les responsables techniques à choisir comment utiliser les ressources et à choisir des modèles. En outre, les règles strictes définissant qui peut voir quoi garantissent la sécurité et l’ordre du flux de travail.
Grâce à une conservation de haut niveau et à des contrôles complets, les équipes peuvent utiliser des outils d'IA et s'assurer que la sécurité des données et le respect des règles sont essentiels à chaque étape. Cette démarche complète montre le plan de la plateforme pour aider les groupes à générer de nouvelles idées avec une IA qui fonctionne bien ensemble.
Google Cloud's Vertex AI puts a lot of AI models and tools into one clear work area. By mixing Google’s AI tools with other choices, the platform makes a space where teams can make, try out, and use AI fixes. Let's look at what sets Vertex AI apart.
Vertex AI fonctionne avec de nombreux modèles d'IA, comme PaLM 2 et Codey, conçus pour des tâches telles que la création de texte, la terminaison de code et la visualisation d'images. La plate-forme s'adapte également bien aux configurations open source connues telles que TensorFlow, PyTorch et scikit-learn, permettant aux équipes de conserver leurs outils préférés et de poursuivre leur travail normal.
La partie Model Garden vous permet d'utiliser des modèles prêts à l'emploi de Google et d'amis de confiance comme Hugging Face. Par exemple, les équipes marketing peuvent essayer des modèles de mots pour planifier les mots de la campagne, tandis que les équipes d'assistance peuvent examiner des modèles de chatbot pour mieux parler avec les acheteurs.
Vertex AI Workbench permet aux utilisateurs de travailler ensemble en temps réel via des blocs-notes partagés, dans lesquels les spécialistes des données, les techniciens et les professionnels peuvent tous se joindre, suivre les modifications et rédiger des notes.
Pour simplifier les flux de travail acharné, Vertex AI Pipelines divise les projets en petites tâches faciles. De cette façon, les membres de l'équipe peuvent travailler sur des éléments du projet tout en restant connectés - idéal pour créer des systèmes de suggestions ou créer du contenu par machine.
Google Cloud suit les règles communes en prenant en charge des formats tels que ONNX pour le partage de modèles et Kubeflow pour les plans de travail. Cela garantit que les équipes peuvent déplacer des modèles entre les lieux ou travailler avec des amis extérieurs sans être coincées dans des systèmes fermés.
La plate-forme prend également en charge les API REST et les méthodes gRPC, ce qui facilite l'ajout d'outils d'IA avec des éléments tels que Salesforce, Slack ou des applications créées par vous.
Google Cloud vous propose de nombreuses façons de mettre les choses en place, depuis une aide complète jusqu'à la configuration de conteneurs personnalisés. Les équipes peuvent commencer avec des appels API simples et évoluer vers de grands systèmes comportant de nombreux modèles selon les besoins. En prenant en charge la configuration, Google Cloud permet aux équipes de se concentrer sur la création de correctifs d'IA.
Le Vertex AI Feature Store combine le contrôle des données avec des outils de règles. Les équipes peuvent définir qui peut accéder aux données et aux modèles, surveiller leur utilisation dans les projets et conserver des journaux pour être sûres de respecter les règles. Ces éléments sont essentiels dans des domaines tels que l’argent ou les soins de santé, où des règles strictes en matière de données sont essentielles, mais où la collaboration reste indispensable.
Claude AI d'Anthropic est un leader car il repose sur de grandes idées basées sur des règles. Il vise une utilisation sûre et correcte dans le cadre des tâches que nous effectuons déjà.
Claude s'intègre parfaitement dans les systèmes technologiques et professionnels actuels. Son API permet aux groupes d'ajouter des étapes d'IA directement dans leur travail, en les reliant à toutes sortes de points de données et d'outils de contrôle. Cette volonté de faciliter le travail en commun rend le travail d’équipe fluide.
Claude permet à de nombreux utilisateurs de travailler ensemble en même temps, ce qui permet aux groupes de corriger facilement les invites et de travailler sur des tâches telles que la création de contenu ou l'aide aux clients. Cela aide les équipes à en faire plus sans perturber le flux de travail.
Anthropic vous permet de choisir comment utiliser Claude - de l'API cloud aux besoins des grands bureaux. C'est une bonne chose pour les groupes qui doivent protéger leurs données et respecter les règles. La plate-forme dispose d'outils tels que les contrôles de sécurité, la visualisation de contenu, qui peut voir quoi et le suivi de ce qui est fait, en s'assurant que l'utilisation de l'IA est bonne et conforme aux règles.
Amazon Web Services (AWS) utilise sa grande configuration cloud pour prendre en charge de nombreuses applications d'IA. Grâce à son ensemble complet d'outils, AWS permet aux équipes de créer et d'exécuter des flux d'IA qui mélangent différentes technologies et sources de données.
AWS dispose de nombreux outils d'IA et d'apprentissage automatique. Cela inclut Amazon Bedrock pour les modèles de base, SageMaker pour créer vos propres modèles et Comprehend pour lire du texte. Ces outils fonctionnent bien ensemble, permettant aux équipes de déplacer efficacement les données à travers toutes les étapes d'un travail d'IA. Le système est conçu pour s'associer à d'autres systèmes de travail, ce qui facilite l'obtention de données à partir de nombreux endroits sans nécessiter beaucoup de nouveau travail.
Pour les équipes qui souhaitent avoir le choix, AWS vous permet d'utiliser à la fois des configurations cloud et locales avec des éléments tels qu'AWS Outposts. Cela signifie que les équipes peuvent exécuter des tâches d’IA là où elles en ont besoin tout en gérant tout depuis le cloud. Cette combinaison aide les équipes à travailler ensemble et facilite le déroulement des projets.
AWS aide les équipes à travailler ensemble avec des outils comme Amazon SageMaker Studio, qui offre un espace unique pour la création d'IA. Les spécialistes des données et les ingénieurs peuvent travailler sur des modèles en même temps, partager des notes et regarder des tests en direct. Les emplacements partagés garantissent un accès facile aux modèles, aux ensembles de données et au code, réduisant ainsi le travail supplémentaire et favorisant un travail régulier.
En outre, des outils tels qu'AWS CodeCommit et CodePipeline facilitent les flux de travail en effectuant des tâches telles que des tests, l'utilisation et le suivi des modifications par eux-mêmes. Cela garantit que les tâches d’IA sont bien maintenues, tout comme les étapes habituelles de création de logiciels.
AWS vous propose différentes manières d'utiliser les éléments en fonction des besoins de l'équipe et des règles. Qu'elles exécutent des tâches dans le cloud ou à la fois dans le cloud et dans des emplacements locaux, les équipes peuvent bien gérer les choses pour atteindre leurs objectifs de travail.
La sécurité et les règles passent avant tout avec AWS Identity and Access Management (IAM), qui vous permet de contrôler étroitement les droits des utilisateurs, des groupes et des rôles. Des outils tels qu'AWS CloudTrail et CloudWatch fournissent des informations en direct sur le fonctionnement du système et son utilisation, aidant ainsi les équipes à suivre les coûts et à améliorer le fonctionnement. AWS suit également des règles telles que HIPAA, SOC 2 et GDPR, garantissant que les outils d'IA fonctionnent de manière sûre et privée.
Databricks rejoint la science des données et l'IA avec sa plateforme Lakehouse, créant ainsi un espace unique pour mélanger de nombreux types de données et outils. Cela facilite la collaboration tout en gardant les données sécurisées et triées.
Databricks relie divers styles de données et outils d'IA. Il s'intègre bien avec Apache Spark, MLflow et Delta Lake, couvrant tout, des bases de données et magasins cloud aux données en flux. L'étape s'adapte à de nombreux types de code, comme Python, R, Scala et SQL.
Il s'articule également bien avec les grands groupes cloud comme Microsoft Azure, AWS et Google Cloud, permettant aux équipes de conserver leurs configurations. Les ingénieurs peuvent extraire des données d'endroits tels que Snowflake, PostgreSQL et MongoDB sans grands mouvements.
Pour la création de modèles d'IA, Databricks prend en charge des configurations telles que TensorFlow, PyTorch et scikit-learn. Les équipes peuvent créer des modèles à l'aide d'outils appréciés et les démarrer directement sur scène. Cela élimine les étapes difficiles liées au passage d'un outil à l'autre, ce qui facilite le flux de travail et aide les équipes à mieux travailler.
Databricks stimule la collaboration avec des outils puissants pour les équipes. L'espace de travail Databricks permet à des personnes de groupe de travailler simultanément sur des tâches d'IA. Les spécialistes des données, les ingénieurs et les analystes peuvent partager des notes, parler du code et voir les modifications en direct, en s'assurant que tous restent sur la même longueur d'onde.
MLflow facilite le travail d'équipe en gérant toute la vie des modèles d'IA. Les équipes peuvent suivre les essais, examiner les types de modèles et partager leurs découvertes, ce qui facilite l'ajustement et l'amélioration de leur travail.
Databricks facilite non seulement le travail d'équipe, mais simplifie également les règles. Le catalogue Unity regroupe le contrôle en un seul endroit, permettant aux équipes de définir des règles d'utilisation des données et de protéger les informations.
Pour les groupes ayant des besoins de règles stricts, Databricks dispose d'outils pour suivre le démarrage des données et vérifier les actes de modèle. Les équipes peuvent suivre l’origine des données et savoir comment pensent les modèles d’IA. Cette vue claire permet de répondre aux besoins en matière de règles et de résoudre correctement les problèmes.
La scène facilite également les changements de ressources. Lorsque les besoins augmentent, Databricks modifie la consommation d'énergie selon les besoins. Cela permet aux équipes de se concentrer sur la création et l’amélioration des configurations d’IA sans se soucier davantage de la gestion des éléments.
SuperAGI est un outil conçu pour modifier la connexion CRM à l'aide de la nouvelle aide de l'IA. Il va au-delà du simple contrôle des données et de la configuration, pour démarrer son outil Agentic CRM, qui regroupe les fonctions clés du marché. En utilisant une configuration de type agent, SuperAGI divise les flux difficiles en tâches automatiques faciles, améliorant ainsi le fonctionnement des étapes.
SuperAGI fonctionne bien avec les gros outils de travail comme Salesforce, HubSpot et Airtable. Cette fusion fait parler automatiquement le lead care et le client, ce qui entraîne une augmentation de 40 % du travail de vente. Son type d'agent permet de créer des étapes dans des flux qui relient les outils dans la configuration technologique d'une entreprise, facilitant ainsi le travail en groupe.
Un élément clé est le créateur de flux visuel de l'outil, qui permet aux groupes de créer et de modifier les étapes des flux à travers les canaux sans avoir besoin de coder. Cette partie sans code permet aux utilisateurs de nombreux emplois, comme la publicité et l'aide client, de créer et d'améliorer facilement des flux basés sur l'IA. De plus, les mises à jour en direct garantissent que tous les membres de l'équipe sont synchronisés.
La construction d'agents de SuperAGI divise les flux difficiles en petites tâches simples, ce qui facilite le test, la surveillance et le changement de pièces sans se soucier du travail. De plus, sa configuration CRM unifiée place le contrôle en un seul endroit, permettant une bonne gestion des droits et une meilleure surveillance des étapes automatiques.
Langflow donne un moyen clair de réaliser des projets d'IA. Vous pouvez vous déplacer facilement dans ses pièces. Les équipes peuvent créer, modifier et configurer des systèmes d’IA sans grande connaissance en codage. Cela ouvre la porte à davantage de personnes pour se lancer dans le travail de l’IA. Sa construction s'intègre bien avec de nombreux autres outils et configurations.
Au fond, Langflow fonctionne bien avec les autres. Il s'adapte bien à de nombreuses configurations de modèles de langage et contient des pièces prêtes à être liées aux meilleurs outils. Sa construction pièce par pièce vous permet de fabriquer des pièces que vous pouvez utiliser plus d'une fois, vous aidant ainsi à gagner du temps et à être plus ouvert au changement.
Les outils de travail en équipe aident chacun à mieux travailler ensemble et à faire plus. De nombreux membres peuvent travailler sur des choses en même temps et constater les changements au fur et à mesure qu'ils se produisent. Des éléments tels que le suivi de qui a modifié quoi et la disponibilité d'outils de notes aident à suivre les modifications et permettent aux gens de s'exprimer directement dans l'outil. Cela rend l’ensemble du processus de fabrication plus fluide et plus cohérent.
Langflow prend en charge les principaux types et méthodes de données, en s'assurant qu'il fonctionne bien avec d'autres systèmes. Vous pouvez le configurer dans le cloud, sur vos propres emplacements ou les deux, en fonction des besoins des différents groupes. De plus, qui peut faire quoi dans l'outil est configuré pour assurer la sécurité des choses mais dans lequel il est facile de travailler, fidèle à son objectif de configurations d'IA sûres et faciles à mélanger.
Akka utilise une méthode d'acteur pour gérer plusieurs tâches à la fois. Cela en fait un bon choix pour les emplois en IA qui doivent faire plusieurs choses en même temps. Sa capacité à grandir selon les besoins lui permet d’accomplir des tâches difficiles.
Akka s'adapte bien à de nombreux langages et systèmes de code. Il fonctionne avec Java, Scala et .NET, permettant aux équipes d'utiliser les outils qu'elles connaissent. Il se connecte également bien aux configurations Big Data comme Apache Kafka, Apache Cassandra et de nombreux services cloud. Cette facilité de mélange permet d'intégrer Akka dans les configurations technologiques actuelles avec moins de besoins de changements importants.
Le système permet aux parties d’une application d’IA de bien communiquer entre elles. Par exemple, lorsqu’une partie est terminée, les données peuvent être envoyées rapidement à l’étape suivante. Cela fonctionne bien pour les tâches d'IA comportant de nombreuses étapes, comme la préparation des données, la supposition avec des modèles et les ajustements ultérieurs. En facilitant la circulation des données, Akka contribue à créer des systèmes d'IA qui fonctionnent bien et sont faciles à gérer.
Le modèle d'acteur d'Akka divise le gros travail d'IA en morceaux plus petits, permettant aux équipes de travailler sur des parties en même temps. Chaque acteur fait sa propre part, réduisant le travail mélangé et augmentant la quantité de travail accompli.
Le système dispose également d’outils pour surveiller et résoudre les problèmes, donnant ainsi aux équipes une idée du fonctionnement de leur IA. Ils peuvent observer la façon dont les messages circulent et détecter les problèmes à un stade précoce. Cette vision claire aide les équipes à bien travailler ensemble et garantit le bon déroulement des choses.
Akka vous permet de vous installer de plusieurs manières, sur des serveurs privés, dans le cloud ou sur de nombreux emplacements. Sa configuration solide lui permet de rester opérationnel même en cas de panne d'une pièce, ce qui est essentiel pour l'IA qui doit être prête à tout moment.
La gestion des ressources est un autre point fort d’Akka. Les équipes peuvent définir la quantité de mémoire et de puissance dont dispose chaque élément, empêchant ainsi les tâches importantes de prendre le relais. Des règles peuvent également être établies sur la manière d’agir lorsque les choses tournent mal, afin de maintenir la stabilité du système dans les moments difficiles. Ce contrôle permet aux choses de fonctionner correctement et en toute sécurité dans les tâches d'IA lourdes.
Cette comparaison examine la manière dont les différentes plates-formes relèvent les défis de l'IA d'entreprise, mettant en valeur leurs atouts et leurs approches distinctes.
En matière d'interopérabilité, les plates-formes varient considérablement. Prompts.ai se démarque en regroupant plus de 35 modèles dans une seule interface, simplifiant ainsi l'accès et la gestion. En revanche, Google Cloud se concentre sur l'intégration de Vertex AI avec certains outils tiers, tandis qu'AWS propose sa place de marché Bedrock pour la sélection de modèles. Anthropic, quant à lui, centre son écosystème autour de Claude, son modèle d'IA propriétaire.
Les fonctionnalités de collaboration différencient davantage ces plates-formes. Prompts.ai brille par sa co-édition en temps réel, ses bibliothèques de ressources partagées et ses contrôles d'autorisation détaillés, favorisant un travail d'équipe fluide. Les fournisseurs de cloud traditionnels, comme Google Cloud, ne sont souvent pas à la hauteur, n'offrant que des fonctionnalités de partage de base.
La capacité de s'aligner sur les normes ouvertes joue un rôle crucial dans l'intégration avec les systèmes d'entreprise existants. Bien que la plupart des plateformes prennent en charge les API REST et les protocoles d'authentification standard, certaines vont au-delà. Databricks excelle dans l'intégration de pipelines de données, Langflow se concentre sur les normes de flux de travail visuel et Akka apporte une interopérabilité robuste avec son modèle d'acteur, prenant en charge les environnements Java, Scala et .NET.
La flexibilité du déploiement est un autre facteur critique. Prompts.ai propose une solution basée sur le cloud conçue pour s'intégrer de manière transparente aux systèmes existants, tandis que d'autres, comme Databricks, mettent l'accent sur les modèles hybrides et AWS favorise la compatibilité multi-cloud.
Avec la hausse des coûts de l’IA, la visibilité FinOps est devenue indispensable. Prompts.ai est en tête ici avec le suivi des jetons en temps réel et l'optimisation des coûts, prétendant réduire les dépenses en logiciels d'IA jusqu'à 98 %. Ses crédits TOKN payants alignent les dépenses sur l'utilisation réelle, éliminant ainsi les frais d'abonnement récurrents. En revanche, les fournisseurs de cloud traditionnels s’appuient souvent sur des outils de facturation de base, dépourvus des contrôles de coûts détaillés dont les entreprises ont besoin pour la budgétisation spécifique à l’IA.
Enfin, la préparation des entreprises américaines – couvrant la sécurité, la conformité et le support – reste une priorité absolue. Prompts.ai offre une gouvernance de niveau entreprise et des pistes d'audit complètes, garantissant la transparence et la surveillance. De même, AWS et Google Cloud sont réputés pour leurs nombreuses certifications de conformité. Le choix entre les plates-formes se résume souvent à des priorités organisationnelles : les équipes recherchant un déploiement et une collaboration rapides peuvent se tourner vers des solutions spécialisées telles que Prompts.ai, tandis que celles qui investissent massivement dans les infrastructures cloud existantes pourraient préférer étendre leurs plates-formes pour inclure des fonctionnalités d'IA.
Le monde de l’IA interopérable évolue à un rythme rapide, alors que les entreprises s’efforcent de relever les défis croissants de la prolifération des outils d’IA et d’améliorer la collaboration au sein des équipes. Alors que les principaux fournisseurs de cloud comme Google Cloud et AWS continuent d'étendre leurs écosystèmes, une nouvelle vague de plateformes spécialisées émerge. Ces plates-formes sont conçues spécifiquement pour l'orchestration de l'IA d'entreprise, offrant des solutions qui simplifient l'intégration et améliorent les flux de travail opérationnels.
Les plates-formes les plus efficaces partagent quelques fonctionnalités remarquables : elles rassemblent plusieurs modèles d'IA sous une seule interface, permettent une collaboration d'équipe en temps réel et incluent des outils pour une gestion transparente des coûts. Cette combinaison s’attaque directement aux principaux obstacles auxquels les entreprises américaines sont confrontées lorsqu’elles font évoluer l’IA dans différents départements.
One of the most pressing needs is cost visibility. Platforms that incorporate detailed FinOps controls are changing the game by moving away from traditional software pricing models, making AI adoption more feasible for organizations of all sizes. Equally important is collaboration. Whether it’s marketing teams crafting LLM-driven campaigns, support teams fine-tuning AI assistants, or internal teams deploying shared workflows, modern platforms must support multi-user environments with proper permissions and shared resources. This collaborative approach is what sets these platforms apart from standalone APIs or single-purpose productivity tools.
En fin de compte, les entreprises doivent choisir entre des plates-formes spécialisées qui permettent un déploiement rapide et collaboratif et des solutions cloud plus larges qui s'appuient sur l'infrastructure existante. Quel que soit le choix, les entreprises présentées ici illustrent une tendance claire : l’avenir de l’IA d’entreprise dépend de plates-formes unifiées, collaboratives et soucieuses des coûts qui permettent aux équipes d’innover sans avoir à jongler avec des outils déconnectés.
Prompts.ai rationalise le travail d'équipe sur les flux de travail d'IA en fournissant une plate-forme centralisée sur laquelle les utilisateurs peuvent collaborer sans effort. Les équipes peuvent co-éditer les invites, superviser les agents et surveiller l'utilisation des jetons au fur et à mesure. Grâce aux autorisations basées sur les rôles, tout le monde travaille en toute sécurité tout en gardant une vue claire de l'activité du projet.
Features such as real-time syncing, shared asset libraries, and governance controls break down barriers, ensuring smooth collaboration. It’s an excellent fit for marketing teams crafting AI-powered campaigns, support teams refining virtual assistants, and internal groups deploying shared workflows with ease.
Le suivi des coûts en temps réel offre un contrôle précis des dépenses, permettant aux équipes de respecter leurs budgets et d'éviter les dépenses excessives imprévues. En fournissant des informations actualisées sur les dépenses, il permet aux équipes de prendre des décisions éclairées et de s'adapter rapidement à l'évolution des exigences du projet.
Cette capacité s'avère particulièrement utile pour les équipes travaillant dans des environnements dynamiques et sous haute pression. Il garantit que les ressources sont distribuées de manière efficace et transparente, favorisant une collaboration transparente et un fort sentiment de responsabilité entre toutes les parties prenantes.
L'interopérabilité de l'IA améliore les flux de travail de l'entreprise en facilitant une interaction fluide entre divers modèles et systèmes d'IA. Cette fonctionnalité permet aux équipes de sélectionner les outils les plus adaptés à des tâches spécifiques, améliorant ainsi la précision, l'efficacité et la gestion des coûts.
En simplifiant l’orchestration de l’IA et en minimisant les obstacles informatiques, l’interopérabilité permet des flux de travail à la fois évolutifs et cohérents. Le résultat ? Des processus plus efficaces, des décisions plus rapides et une productivité accrue dans des domaines clés tels que le marketing, le support client et les opérations internes.
