Vous souhaitez utiliser le Machine Learning et l’IA dans votre entreprise ou pour un projet, mais vous ne disposez pas de l’expertise d’un Data Scientist ou d’un ingénieur ? Découvrez le top 10 des meilleurs outils permettant de créer des applications d’apprentissage automatique et d’intelligence artificielle sans code informatique.
L’intelligence artificielle et le Machine Learning ouvrent de nouvelles possibilités pour les entreprises de tous les secteurs. Cependant, ces technologies nécessitent l’expertise de Data Scientists et autres spécialistes dotés de connaissance en programmation.
Or, à l’échelle mondiale, on déplore une véritable pénurie de tels experts. Fort heureusement, pour faciliter l’adoption de l’IA en entreprise, plusieurs géants de la technologie proposent des plateformes open source et des outils permettant d’exploiter cette innovation sans expertise en code informatique. Voici une sélection de dix outils de ce type.
Teachable Machine
La Teachable Machine est un outil basé sur le web. Depuis un simple navigateur, l’utilisateur peut créer des modèles de Machine Learning accessibles à tous.
Il suffit de nourrir l’ordinateur à l’aide d’exemples pour lui permettre d’apprendre. Ces exemples peuvent être des fichiers, ou des captures réalisées en live. Une fois téléchargés, les exemples sont catégorisés en images ou en audio.
Les modèles peuvent être ensuite testés instantanément pour vérifier si les nouveaux exemples ont été correctement classifiés. Ainsi, il est possible d’apprendre aux modèles à classifier les images, les sons ou même les postures corporelles.
What-If Tool
Le What-If Tool se distingue avant tout par sa simplicité d’usage. L’utilisateur peut exécuter facilement deux modèles sur un même ensemble de données pour comparer les différences via des fonctionnalités de visualisation.
Les points de données peuvent être édités à volonté en ajoutant ou en supprimant des caractéristiques. Enfin, il est possible d’effectuer un test avant de mettre le modèle en production.
Un autre point fort de cet outil est l’utilisation de matrices de confusion et de courbes ROC pour déterminer la précision des modèles.
Google AI Platform
La Google AI Platform est la plateforme d’intelligence artificielle de Google. Elle se distingue par son prix abordable et sa simplicité d’utilisation.
Grâce à cette solution, les Data Scientists peuvent facilement donner vie à leurs idées grâce à une chaîne d’outils intégrés permettant d’exécuter une application de Machine Learning.
Cette plateforme est compatible avec Kubeflow, la plateforme open source de Google. Ceci permet à l’utilisateur de concevoir des pipelines portables pouvant être exécutés sur Google Cloud ou sur site.
Les données sont d’abord stockées sur le Cloud ou sur BigQuery, puis étiquetées pour les classifier dans différentes catégories : images, vidéos, audio, texte…
Les données peuvent ensuite être importées pour entraîner un modèle. Une application de Machine Learning peut ensuite être créée sur la Google Cloud Platform (GCP). Celle-ci prend en charge différents frameworks de Machine Learning en utilisant une image de Deep Learning de machine virtuelle. La plateforme IA et la console GCP permettent de gérer facilement les modèles.
Data Robot
Avec Data Robots, vous pouvez créer des projets IA en quelques minutes au lieu de plusieurs mois. Cette solution vous permet d’exploiter des modèles prédictifs sans avoir besoin de l’expertise d’un Data Scientist.
L’outil offre accès à différents modèles de Machine Learning open source. Vous pourrez ainsi obtenir des modèles dont la précision dépendra des données à disposition.
Ainsi, une entreprise est en mesure de profiter des modèles prédictifs sans avoir besoin de développer son propre ensemble de modèles exclusifs. De plus, cette plateforme offre un équilibre entre le Machine Learning et l’expérience humaine pour résoudre les problèmes de modélisation prédictive.
RapidMiner Studio
Le RapidMiner Studio vous propose une interface de « glisser-déposer » très intuitive. Après avoir collecté toutes les données disponibles, la plateforme choisira parmi une collection de plus de 1500 algorithmes pour déterminer le meilleur modèle.
Les bases de données, Data Warehouses et réseaux sociaux de l’entreprise sont rapidement connectés pour permettre à l’utilisateur de partager les données avec quiconque en a besoin.
Lorsque le modèle est prêt, l’outil explique pourquoi il s’agit du meilleur choix et quels sont les bénéfices qu’il apportera à l’entreprise. En outre, les visualisations permettent d’expliquer facilement le workflow à toute personne en interne ou externe à l’entreprise.
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