Les plateformes d’IA et de machine learning aident les équipes data à créer, entraîner, déployer, gérer et faire évoluer des modèles plus efficacement. Ces outils peuvent prendre en charge l’ensemble du processus, de la préparation des données et du développement dans des notebooks à l’entraînement des modèles, au MLOps, à la gouvernance, à la collaboration et au déploiement en production.

La meilleure plateforme dépend du type de projet. Certains outils sont conçus pour les pipelines de données d’entreprise, certains prennent en charge les environnements Python open source, tandis que d’autres se concentrent sur le deep learning, le développement de l’IA ou l’intelligence de contenu sécurisée.

Voici cinq plateformes à considérer : Box, Databricks, Anaconda, Lightning AI et TensorFlow.

Box

Idéal pour : les équipes d’entreprise, les équipes juridiques, les équipes financières, les équipes opérationnelles et les organisations qui ont besoin d’intelligence documentaire alimentée par l’IA, de gestion sécurisée des contenus, d’extraction de données, d’automatisation des workflows et d’analyse de contenu non structuré.

Box n’est pas une plateforme traditionnelle de développement en machine learning. Il s’agit plutôt d’une plateforme intelligente de gestion de contenu dotée de fonctionnalités d’IA pour analyser, résumer, extraire et générer des insights à partir de contenus métier. Box AI peut résumer des documents, répondre à des questions à travers des fichiers, extraire des données structurées et prendre en charge des workflows IA sécurisés à l’aide des autorisations Box existantes et des contrôles de gouvernance.

Fonctionnalités clés :

• Analyse documentaire alimentée par l’IA
• Requêtes sur un ou plusieurs documents
• Résumé de documents
• Extraction de données structurées
• Portails de contenu alimentés par l’IA
• Agents IA personnalisés
• Automatisation des workflows
• Sécurité et gouvernance d’entreprise
• Accès IA tenant compte des autorisations
• Intégration aux workflows de contenu d’entreprise

Avantages :

• Très performant pour analyser du contenu métier non structuré
• Utile pour les contrats, rapports, formulaires, propositions et documents internes
• Bonne sécurité d’entreprise et bons contrôles des autorisations
• Aide les équipes à extraire des données structurées à partir des fichiers
• Prend en charge l’automatisation des workflows avec des agents IA
• Adapté aux équipes métier non techniques

Inconvénients :

• Ce n’est pas une plateforme complète de data science ou d’entraînement de modèles ML
• Pas idéale pour créer des modèles ML personnalisés à partir de zéro
• Moins adaptée au deep learning, à l’expérimentation ou au déploiement de modèles
• Offre le plus de valeur lorsque l’entreprise stocke déjà son contenu dans Box
• Davantage axée sur l’intelligence de contenu que sur l’ingénierie data science

Databricks

Idéal pour : les data scientists, les data engineers, les ingénieurs ML, les équipes analytics, les entreprises et les organisations qui ont besoin d’une architecture lakehouse, d’ingénierie des données, de machine learning, d’IA générative, de gouvernance et d’analytique à grande échelle

Databricks est une plateforme de données et d’IA construite sur une architecture lakehouse. Elle aide les équipes à gérer l’ingénierie des données, l’entreposage de données, le machine learning, la data science, le streaming en temps réel et les charges de travail d’IA générative dans un seul environnement. Databricks présente sa Data Intelligence Platform comme une base unifiée pour les données et la gouvernance, alimentée par un Data Intelligence Engine qui comprend les données d’une organisation.

Fonctionnalités clés :

• Plateforme de données lakehouse
• Workflows d’ingénierie des données
• Espace de travail data science
• Prise en charge du machine learning
• Workflows d’IA générative
• MLOps et gouvernance des modèles
• Streaming en temps réel
• Data warehousing
• Gouvernance unifiée des données
• Assistance en langage naturel

Avantages :

• Très performant pour les projets de données et d’IA à grande échelle
• Bien adapté aux équipes qui combinent ingénierie des données et machine learning
• Prend en charge la gouvernance et la sécurité d’entreprise
• Utile pour les workflows d’analytics, d’IA et de ML sur une seule plateforme
• Passe bien à l’échelle dans des environnements de données complexes
• Convient particulièrement aux organisations disposant de grands volumes de données

Inconvénients :

• Peut être complexe pour les débutants
• Peut nécessiter une expertise en ingénierie des données
• Les coûts de tarification et de cloud peuvent augmenter avec des charges de travail importantes
• Convient surtout aux équipes disposant d’une infrastructure data mature
• Les petites équipes n’ont pas forcément besoin de l’ensemble de la plateforme

Anaconda

Idéal pour : les data scientists, les développeurs Python, les équipes IA, les analystes, les chercheurs, les universités et les entreprises qui ont besoin de gestion de paquets Python, d’environnements open source sécurisés, de notebooks, de contrôle des dépendances et de développement IA gouverné

Anaconda est une plateforme largement utilisée pour la data science et le développement IA basés sur Python. Elle aide les équipes à gérer les paquets, les environnements, les dépendances, les notebooks et les outils open source. Anaconda Core est positionné comme une voie gouvernée pour passer des projets pilotes d’IA à la production, avec la prise en charge des plateformes cloud, des notebooks, du CI/CD, des conteneurs, des outils d’orchestration et des outils IA d’entreprise.

Fonctionnalités clés :

• Gestion de paquets Python
• Environnements Conda
• Prise en charge des notebooks
• Gestion des dépendances
• Outils open source de data science
• Gouvernance des paquets en entreprise
• Suivi de la sécurité et des vulnérabilités
• Intégration cloud et CI/CD
• Prise en charge de MLflow, Hugging Face, LangChain, OpenAI et d’autres outils IA
• Fonctionne avec Jupyter, JupyterLab, VS Code et Google Colab

Avantages :

• Très populaire pour la data science en Python
• Efficace pour gérer les paquets et les environnements
• Aide à réduire les conflits de dépendances
• Utile pour les notebooks et l’expérimentation
• Solide écosystème open source
• Les fonctionnalités d’entreprise prennent en charge la sécurité et la gouvernance
• Convient aussi bien aux débutants qu’aux équipes data professionnelles

Inconvénients :

• Ce n’est pas à lui seul une plateforme complète de déploiement de modèles
• Les grands environnements peuvent devenir difficiles à gérer sans discipline
• Les fonctionnalités de gouvernance d’entreprise peuvent nécessiter des offres payantes
• Les équipes ont toujours besoin d’outils distincts pour le MLOps de production ou le déploiement cloud
• Moins axé sur l’infrastructure de production en temps réel que Databricks ou les plateformes cloud d’IA

Lightning AI

Idéal pour : les chercheurs en IA, les ingénieurs en deep learning, les utilisateurs de PyTorch, les startups et les équipes ML qui ont besoin de développement de modèles, de workflows d’entraînement, d’accès GPU, de gestion des expérimentations et de développement évolutif d’applications IA

Lightning AI est associé à l’écosystème Lightning, notamment PyTorch Lightning, qui aide à mieux organiser le code PyTorch et à rendre les expérimentations en deep learning plus faciles à reproduire et à faire évoluer. PyTorch Lightning fournit une interface de haut niveau pour PyTorch et est conçu pour faciliter l’exécution des modèles sur du matériel distribué tout en gardant le code plus organisé.

Fonctionnalités clés :

• Développement de modèles basé sur PyTorch
• Structure d’expérimentation en deep learning
• Prise en charge de l’entraînement distribué
• Workflows d’entraînement indépendants du matériel
• Espace de travail de développement IA
• Entraînement de modèles sur GPU
• Expériences ML reproductibles
• Collaboration sur le développement de modèles
• Prise en charge des workflows allant de la recherche à la production

Avantages :

• Très bien adapté aux projets PyTorch et deep learning
• Aide à mieux organiser le code de recherche
• Utile pour des workflows d’entraînement évolutifs
• Bien adapté aux chercheurs et aux ingénieurs ML
• Prend en charge l’expérimentation reproductible
• Réduit le code répétitif dans les projets de deep learning

Inconvénients :

• Plus technique que les outils d’IA no-code
• Convient surtout aux équipes ayant des connaissances en PyTorch
• Moins pertinent pour les équipes BI ou analytics traditionnelles
• Peut nécessiter des GPU et une expérience en ingénierie ML
• N’est pas principalement conçu pour des utilisateurs métier non techniques

TensorFlow

Idéal pour : les ingénieurs machine learning, les chercheurs, les développeurs, les équipes de vision par ordinateur, les équipes NLP, les équipes d’IA mobile et les organisations qui ont besoin d’un framework open source pour créer, entraîner et déployer des modèles ML

TensorFlow est une plateforme open source de machine learning de bout en bout. Elle aide les développeurs à créer des modèles ML pouvant fonctionner dans différents environnements et comprend des outils pour l’entraînement, le déploiement, la visualisation, les jeux de données, les pipelines de production et le déploiement mobile ou en périphérie. L’écosystème TensorFlow comprend TensorFlow.js, LiteRT / des outils de déploiement edge de type TensorFlow Lite, TFX, tf.keras, TensorBoard, TensorFlow Datasets et des ressources de modèles préentraînés.

Fonctionnalités clés :

• Framework ML open source
• Création et entraînement de modèles
• Prise en charge du deep learning
• API de haut niveau tf.keras
• Visualisation avec TensorBoard
• TensorFlow Datasets
• Modèles préentraînés et jeux de données
• ML dans le navigateur avec TensorFlow.js
• Prise en charge du déploiement mobile et edge
• TFX pour les pipelines ML de production

Avantages :

• Solide écosystème open source de machine learning
• Bien adapté au deep learning et aux projets ML de production
• Prend en charge la recherche et le déploiement en conditions réelles
• Utile pour la vision par ordinateur, le NLP, l’audio et les systèmes de recommandation
• Grande communauté et nombreuses ressources d’apprentissage
• Prend en charge les workflows web, mobile, edge et de production

Inconvénients :

• Nécessite des compétences en programmation et en machine learning
• Peut être complexe pour les débutants
• Ce n’est pas à lui seul une plateforme métier complète
• Les équipes ont besoin d’outils supplémentaires pour la gouvernance des données et la collaboration
• Certains utilisateurs peuvent préférer PyTorch pour sa flexibilité en recherche

Conclusion

La meilleure plateforme d’IA et de machine learning dépend des objectifs de votre projet et des compétences de votre équipe. Box est le meilleur choix pour l’intelligence de contenu alimentée par l’IA plutôt que pour l’entraînement traditionnel de modèles. Databricks est un choix solide pour la data science en entreprise, l’analytics, les workflows lakehouse et le développement IA. Anaconda est idéal pour la data science basée sur Python et la gestion sécurisée de paquets open source. Lightning AI est utile pour le deep learning basé sur PyTorch et l’expérimentation IA évolutive. TensorFlow reste l’un des frameworks open source les plus importants pour créer et déployer des modèles de machine learning.

Pour les projets de data science en entreprise, Databricks est la plateforme la plus complète. Pour le développement Python, Anaconda constitue une base pratique. Pour les frameworks de deep learning, TensorFlow et Lightning AI sont de solides choix techniques. Pour une IA sécurisée appliquée aux contenus métier, Box est la solution la plus adaptée.