Les plateformes d’IA et d’apprentissage automatique aident les équipes de données à créer, entraîner, déployer, gérer et faire évoluer des modèles plus efficacement. Ces outils peuvent couvrir toutes les étapes, de la préparation des données et du développement de notebooks à l’entraînement des modèles, au MLOps, à la gouvernance, à la collaboration et au déploiement en production.
La meilleure plateforme dépend de votre type de projet. Certains outils sont conçus pour les pipelines de données d’entreprise, d’autres prennent en charge les environnements Python open source, tandis que d’autres encore se concentrent sur l’apprentissage profond, le développement d’IA ou l’analyse intelligente et sécurisée de contenu.
Voici cinq plateformes à envisager : Box, Databricks, Anaconda, Lightning AI et TensorFlow.
Box
Idéal pour : les équipes d’entreprise, juridiques, financières et opérationnelles, ainsi que les organisations qui ont besoin d’analyse documentaire assistée par l’IA, de gestion sécurisée de contenu, d’extraction de données, d’automatisation des processus et d’analyse de contenu non structuré.
Box n’est pas une plateforme traditionnelle de développement de modèles d’apprentissage automatique. Il s’agit plutôt d’une plateforme de gestion intelligente de contenu dotée de fonctionnalités d’IA permettant d’analyser, de résumer et d’extraire des informations à partir de contenus professionnels. Box AI peut résumer des documents, répondre à des questions portant sur plusieurs fichiers, extraire des données structurées et prendre en charge des processus d’IA sécurisés en s’appuyant sur les autorisations et les contrôles de gouvernance existants de Box.
Principales fonctionnalités :
- Analyse documentaire assistée par l’IA
- Requêtes sur un ou plusieurs documents
- Résumé de documents
- Extraction de données structurées
- Portails de contenu alimentés par l’IA
- Agents d’IA personnalisés
- Automatisation des processus
- Sécurité et gouvernance d’entreprise
- Accès par l’IA respectant les autorisations
- Intégration aux processus de gestion de contenu d’entreprise
Avantages :
- Performant pour analyser les contenus professionnels non structurés
- Utile pour les contrats, les rapports, les formulaires, les propositions et les documents internes
- Bons contrôles de sécurité et d’autorisations pour les entreprises
- Aide les équipes à extraire des données structurées à partir de fichiers
- Prend en charge l’automatisation des processus avec des agents d’IA
- Bien adapté aux équipes métier non techniques
Inconvénients :
- Ne constitue pas une plateforme complète de science des données ou d’entraînement de modèles de ML
- Peu adapté à la création de modèles de ML personnalisés à partir de zéro
- Moins adapté à l’apprentissage profond, à l’expérimentation ou au déploiement de modèles
- Offre le plus de valeur lorsque l’entreprise stocke déjà ses contenus dans Box
- Davantage axé sur l’analyse intelligente de contenu que sur l’ingénierie en science des données
Databricks
Idéal pour : les data scientists, les ingénieurs de données, les ingénieurs ML, les équipes d’analyse, les entreprises et les organisations qui ont besoin d’une architecture lakehouse, d’ingénierie des données, d’apprentissage automatique, d’IA générative, de gouvernance et d’analyses à grande échelle
Databricks est une plateforme de données et d’IA reposant sur une architecture lakehouse. Elle aide les équipes à gérer l’ingénierie des données, l’entreposage de données, l’apprentissage automatique, la science des données, le traitement de flux en temps réel et les charges de travail d’IA générative au sein d’un même environnement. Databricks présente sa Data Intelligence Platform comme un socle unifié pour les données et la gouvernance, alimenté par un Data Intelligence Engine qui comprend les données d’une organisation.
Principales fonctionnalités :
- Plateforme de données lakehouse
- Processus d’ingénierie des données
- Espace de travail pour la science des données
- Prise en charge de l’apprentissage automatique
- Processus d’IA générative
- MLOps et gouvernance des modèles
- Traitement de flux en temps réel
- Entreposage de données
- Gouvernance unifiée des données
- Assistance en langage naturel
Avantages :
- Performant pour les projets de données et d’IA à grande échelle
- Bien adapté aux équipes combinant ingénierie des données et apprentissage automatique
- Prend en charge la gouvernance et la sécurité d’entreprise
- Utile pour réunir les processus d’analyse, d’IA et de ML sur une seule plateforme
- S’adapte bien aux environnements de données complexes
- Particulièrement adapté aux organisations disposant de grands jeux de données
Inconvénients :
- Peut être complexe pour les débutants
- Peut nécessiter une expertise en ingénierie des données
- Les frais de plateforme et les coûts du cloud peuvent augmenter avec des charges de travail importantes
- Convient surtout aux équipes disposant d’une infrastructure de données 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 d’IA, les analystes, les chercheurs, les universités et les entreprises qui ont besoin de gérer des paquets Python, de disposer d’environnements open source sécurisés et de notebooks, de maîtriser les dépendances et d’encadrer le développement d’IA par des règles de gouvernance
Anaconda est une plateforme largement utilisée pour la science des données et le développement d’IA en Python. Elle aide les équipes à gérer les paquets, les environnements, les dépendances, les notebooks et les outils open source. Anaconda Core se positionne comme une solution permettant de passer des projets pilotes d’IA à la production dans un cadre de gouvernance, avec une prise en charge des plateformes cloud, des notebooks, de la CI/CD, des conteneurs, des outils d’orchestration et des outils d’IA d’entreprise.
Principales fonctionnalités :
- Gestion des paquets Python
- Environnements Conda
- Prise en charge des notebooks
- Gestion des dépendances
- Outils open source de science des données
- Gouvernance des paquets en entreprise
- Suivi de la sécurité et des vulnérabilités
- Intégration au cloud et à la CI/CD
- Prise en charge de MLflow, Hugging Face, LangChain, OpenAI et d’autres outils d’IA
- Compatibilité avec Jupyter, JupyterLab, VS Code et Google Colab
Avantages :
- Très populaire pour la science des données en Python
- Bien adapté à la gestion des paquets et des environnements
- Aide à réduire les conflits de dépendances
- Utile pour les notebooks et l’expérimentation
- Solide écosystème open source
- Fonctionnalités d’entreprise favorisant la sécurité et la gouvernance
- Convient aussi bien aux débutants qu’aux équipes de données professionnelles
Inconvénients :
- Ne constitue pas à lui seul une plateforme complète de déploiement de modèles
- Les environnements volumineux peuvent devenir difficiles à gérer sans discipline
- Les fonctionnalités de gouvernance d’entreprise peuvent nécessiter des forfaits payants
- Les équipes ont toujours besoin d’outils distincts pour le MLOps en production ou le déploiement dans le cloud
- Moins axé sur l’infrastructure de production en temps réel que Databricks ou les plateformes d’IA cloud
Lightning AI
Idéal pour : les chercheurs en IA, les ingénieurs en apprentissage profond, les utilisateurs de PyTorch, les startups et les équipes ML qui ont besoin de développer des modèles, de mettre en place des processus d’entraînement, d’accéder à des GPU, de gérer des expériences et de développer des applications d’IA capables de passer à l’échelle
Lightning AI est associé à l’écosystème Lightning, notamment à PyTorch Lightning, qui aide à organiser le code PyTorch et à rendre les expériences d’apprentissage profond plus faciles à reproduire et à faire passer à l’échelle. PyTorch Lightning fournit une interface de haut niveau pour PyTorch et vise à faciliter l’exécution des modèles sur du matériel distribué tout en maintenant un code mieux organisé.
Principales fonctionnalités :
- Développement de modèles fondé sur PyTorch
- Structuration des expériences d’apprentissage profond
- Prise en charge de l’entraînement distribué
- Processus d’entraînement indépendants du matériel
- Espace de travail pour le développement d’IA
- Entraînement de modèles sur GPU
- Expériences de ML reproductibles
- Collaboration autour du développement de modèles
- Prise en charge des processus allant de la recherche à la production
Avantages :
- Particulièrement adapté aux projets PyTorch et d’apprentissage profond
- Aide à organiser plus proprement le code de recherche
- Utile pour les processus d’entraînement à grande échelle
- Bien adapté aux chercheurs et aux ingénieurs ML
- Favorise la reproductibilité des expériences
- Réduit le code répétitif dans les projets d’apprentissage profond
Inconvénients :
- Plus technique que les outils d’IA sans code
- Convient surtout aux équipes maîtrisant PyTorch
- Moins pertinent pour les équipes traditionnelles de BI ou d’analyse
- Peut nécessiter de l’expérience avec les GPU et l’ingénierie ML
- N’est pas principalement conçu pour les utilisateurs métier non techniques
TensorFlow
Idéal pour : les ingénieurs en apprentissage automatique, les chercheurs, les développeurs, les équipes de vision par ordinateur, de traitement du langage naturel et d’IA mobile, ainsi que les organisations qui ont besoin d’un framework open source pour créer, entraîner et déployer des modèles de ML
TensorFlow est une plateforme open source d’apprentissage automatique de bout en bout. Elle aide les développeurs à créer des modèles de 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 sur mobile ou en périphérie. L’écosystème TensorFlow comprend TensorFlow.js, des outils de déploiement en périphérie de type LiteRT/TensorFlow Lite, TFX, tf.keras, TensorBoard, TensorFlow Datasets et des ressources de modèles préentraînés.
Principales fonctionnalités :
- Framework de ML open source
- Création et entraînement de modèles
- Prise en charge de l’apprentissage profond
- 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 sur mobile et en périphérie
- TFX pour les pipelines de ML en production
Avantages :
- Solide écosystème open source d’apprentissage automatique
- Bien adapté aux projets d’apprentissage profond et de ML en production
- Prend en charge la recherche et le déploiement en conditions réelles
- Utile pour la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel, l’audio et les systèmes de recommandation
- Vaste communauté et nombreuses ressources d’apprentissage
- Prend en charge les processus web, mobiles, en périphérie et en production
Inconvénients :
- Nécessite des connaissances en programmation et en ML
- Peut être complexe pour les débutants
- Ne constitue 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 souplesse en recherche
Conclusion
La meilleure plateforme d’IA et d’apprentissage automatique dépend des objectifs de votre projet et des compétences de votre équipe. Box convient surtout à l’analyse intelligente de contenu assistée par l’IA, plutôt qu’à l’entraînement traditionnel de modèles. Databricks est un excellent choix pour la science des données en entreprise, l’analyse, les processus lakehouse et le développement d’IA. Anaconda est idéal pour la science des données en Python et la gestion sécurisée des paquets open source. Lightning AI est utile pour l’apprentissage profond fondé sur PyTorch et l’expérimentation en IA à grande échelle. TensorFlow reste l’un des principaux frameworks open source pour créer et déployer des modèles d’apprentissage automatique.
Pour les projets de science des données en entreprise, Databricks est la plateforme la plus complète. Pour le développement Python, Anaconda constitue une base pratique. Pour les frameworks d’apprentissage profond, TensorFlow et Lightning AI sont de solides choix techniques. Pour utiliser l’IA de manière sécurisée sur des contenus professionnels, Box est la solution la mieux adaptée.
