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Top 10 des meilleurs outils pour utiliser l’IA sans savoir coder

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.

Accelerite ShareInsights by Amazon Web Services

Proposé par AWS, ShareInsights est un outil permettant de concevoir des pipelines ETL (extraction, transformation, chargement) de données sans avoir besoin de code informatique.

Une interface drag and drop (glisser-déposer) permet de créer facilement le pipeline en s’appuyant sur les différents services Cloud d’Amazon. Des technologies cloud-native comme Glue et Arena peuvent être exploitées pour créer des tableaux de bord interactifs en quelques minutes.

Une plateforme d’analyse de données pour S3 et Redshift est aussi proposée, ainsi que des fonctionnalités de sélection de service automatisée et de gestion des coups pour les services AWS serverless. On retrouve aussi des fonctions de préparation de données, d’OLAP et de Machine Learning.

Create ML By Apple

Create ML est une application très facile à utiliser. Elle permet à l’utilisateur de déployer des modèles de Machine Learning, sans avoir besoin de connaissances techniques en Machine Learning.

L’utilisateur peut visualiser le workflow de création de modèles en temps réel. Il peut aussi développer ses propres modèles pour la détection d’objet, d’activité ou la classification de son.

De nombreux modèles peuvent être entraînés en utilisant différents ensembles de données simultanément. Les modèles peuvent ensuite être testés avant d’être déployés. L’application est conçue pour fonctionner sans serveur dédié. Il est possible d’améliorer les performances à l’aide d’un GPU externe.

Microsoft Azure Automated Machine Learning

L’outil de Machine Learning automatisé du cloud Microsoft Azure permet aux entreprises de déployer des modèles de Machine Learning beaucoup plus rapidement.

Son interface utilisateur ne requiert pas de coding, et l’outil déploie automatiquement des modèles prédictifs à l’aide de données existantes filtrées par des algorithmes et des hyperparamètres.

Les inconsistances et les erreurs dans les données sont automatiquement détectées et rectifiées. Ceci permet d’économiser du temps et d’éviter les résultats erronés. Grâce à une visualisation détaillée, il est possible de faire une comparaison entre deux modèles et leurs performances respectives.

BigML

Le principal avantage de BigML est qu’il peut être exporté vers n’importe quel serveur local ou peut être déployé instantanément comme une application en temps réel.

Grâce aux  » Partial Dependance Plots « , les utilisateurs profitent d’une interface claire et intuitive permettant de bien comprendre les modèles prédictifs.

Son interface web simple d’utilisation et sa REST API offrent un accès immédiat aux utilisateurs. De plus, l’outil est disponible en version multi-utilisateur, et en version Cloud ou sur site.

Google ML Kit

Créer des applications de Machine Learning sur mobile, c’est possible. Google ML Kit est un kit de développement logiciel disponible sur les systèmes d’exploitation iOS et Android pour smartphones et tablettes.

Cet outil permet d’ajouter facilement des fonctions d’apprentissage automatique à une application, sans avoir besoin d’une expertise en Machine Learning ou en programmation.

Parmi les fonctionnalités proposées, on compte par exemple la reconnaissance de texte, la détection de visage, l’identification de paysage ou le scanning de code barre. Les APIs permettent par ailleurs d’utiliser les modèles TensorFlow Lite sur l’application pour smartphone.