Comparatif Logiciels de machine learning (apprentissage automatique)
Un logiciel de machine learning (ou apprentissage automatique) est un type de programme informatique conçu pour permettre à une machine (typiquement un ordinateur) d’apprendre à partir de données sans être explicitement programmée pour accomplir une tâche spécifique. Autrement dit, au lieu de suivre des instructions codées en dur pour réaliser une tâche, ces logiciels analysent des données, identifient des modèles, et utilisent ces connaissances pour faire des prédictions ou prendre des décisions.
Comparatif des Logiciels de machine learning (apprentissage automatique)
Trouvez le meilleur Logiciel de machine learning (apprentissage automatique) pour votre entreprise en comparant les fonctionnalités, avantages, avis d’utilisateurs et tarifs de tous les Logiciels de machine learning (apprentissage automatique) en français.
- Zoho DataPrep est un logiciel de machine learning (apprentissage automatique) populaire que l'on peut essayer gratuitement afin de tester ses nombreuses fonctionnalités : Tableaux de bord, Import/Export de données, Outils d'analyse de données ...
- Une connexion Internet permanente est nécessaire pour utiliser un logiciel SaaS.
- Google Cloud BigQuery est un logiciel de gestion informatique populaire que l'on peut essayer gratuitement afin de tester ses nombreuses fonctionnalités : Visualisation des données, Outils de collaboration, Contrôles d'accès/Autorisations ...
- Il y a un risque de dépendance quand on utilise un logiciel SaaS.
- Google Cloud AI est un logiciel de machine learning (apprentissage automatique) populaire que l'on peut essayer gratuitement afin de tester ses nombreuses fonctionnalités : Notebooks, Prédiction ...
- L'entreprise dépend de l'éditeur SaaS pour les sauvegardes.
- Google MLKit est un logiciel Big Data populaire que l'on peut essayer gratuitement afin de tester ses nombreuses fonctionnalités.
- L'utilisation d'un logiciel SaaS implique de céder le contrôle sur les données.
- Google Cloud TPU est un logiciel de machine learning (apprentissage automatique) populaire qui offre de nombreuses fonctionnalités.
- Il peut y avoir des risques d'interruption de service avec les logiciels SaaS.
- Google Vertex AI est un logiciel de machine learning (apprentissage automatique) populaire qui offre de nombreuses fonctionnalités.
- Une entreprise perd le contrôle de ses données en les confiant à un logiciel SaaS.
- Google AutoML Tables est un logiciel Big Data populaire que l'on peut essayer gratuitement afin de tester ses nombreuses fonctionnalités.
- Changer de logiciel SaaS, ou passer au SaaS, implique de migrer des données.
- Google AI Platform est un logiciel Big Data populaire que l'on peut essayer gratuitement afin de tester ses nombreuses fonctionnalités.
- L'entreprise perd une partie de son indépendance informatique en utilisant un logiciel SaaS.
- Cloudflare est un logiciel de sécurité informatique très populaire que l'on peut essayer gratuitement afin de tester ses nombreuses fonctionnalités : Authentification, Personnalisation, Accélération de contenu, Equilibrage de charge ...
- Les logiciels SaaS fonctionnent avec le cloud, qui est régulièrement la cible d'attaques de pirates informatiques.
- RapidMiner est un logiciel de business intelligence (BI) très populaire que l'on peut essayer gratuitement afin de tester ses nombreuses fonctionnalités : Segmentation, Reporting, Science des données, Web Analytics ...
- L'entreprise dépend de l'éditeur SaaS pour les mises à jour.
- KNIME est un logiciel de business intelligence (BI) très populaire que l'on peut essayer gratuitement afin de tester ses nombreuses fonctionnalités : Analyse des données, Stockage des données, Analyse ad hoc, Collaboration de workflow ...
- L'entreprise dépend de l'éditeur SaaS pour les mises à jour.
- Kount est un logiciel de comptabilité très populaire que l'on peut essayer gratuitement afin de tester ses nombreuses fonctionnalités : Gestion des risques, Reporting, Rapports/Analyses, Gestion du flux de travail ...
- Une connexion Internet permanente est nécessaire pour utiliser un logiciel SaaS.
- H2O est un logiciel analytics très populaire que l'on peut essayer gratuitement afin de tester ses nombreuses fonctionnalités : Analyse des données, Gestion des contacts, Gestion des clients, Rapports sur le terrain ...
- Les logiciels Saas sont souvent standardisés pour répondre aux besoins d'un maximum d'entreprises.
- COMET est une plateforme de freelances très populaire que l'on peut essayer gratuitement afin de tester ses nombreuses fonctionnalités : Dématérialisation, Envoi des factures par email, Planification, Gestion du personnel ...
- L'achat d'un logiciel avec licence est souvent moins couteux qu'un logiciel SaaS.
- DataRobot est un logiciel analytics très populaire que l'on peut essayer gratuitement afin de tester ses nombreuses fonctionnalités : Segmentation, L'analyse d'image, Formation de modèle ...
- Migrer d'un logiciel local à un logiciel SaaS peut être complexe.
- Neural Designer est un logiciel de business intelligence (BI) très populaire que l'on peut essayer gratuitement afin de tester ses nombreuses fonctionnalités : Business intelligence, Personnalisation, Nettoyage des données, Analyse des données ...
- Changer de logiciel SaaS, ou passer au SaaS, implique de migrer des données.
- Oracle Analytics Cloud est un logiciel de business intelligence (BI) populaire que l'on peut essayer gratuitement afin de tester ses nombreuses fonctionnalités : Analyse des données, Sauvegarde quotidienne, Analyse visuelle, Recherche/Filtre ...
- Il y a un risque de dépendance quand on utilise un logiciel SaaS.
- Intellimize est un logiciel de marketing très populaire que l'on peut essayer gratuitement afin de tester ses nombreuses fonctionnalités : Gestion de contenu, Tests multivariés, Marque personnalisable, Suivi de l'engagement ...
- Sur le long terme, un logiciel SaaS peut être plus couteux qu'un logiciel on-premise.
- IBM SPSS Modeler est un logiciel analytics très populaire que l'on peut essayer gratuitement afin de tester ses nombreuses fonctionnalités : Analyse des données, Analyse visuelle, Collaboration ...
- Bien qu'un éditeur SaaS promette un temps de disponibilité élevé, il peut toujours y avoir des interruptions de service.
- isLucid est un logiciel de communications unifiées très populaire que l'on peut essayer gratuitement afin de tester ses nombreuses fonctionnalités : Ciblage, CRM, Outils de collaboration, Inventaire des logiciels ...
- Les logiciels on-premise sont souvent plus personnalisables que les logiciels SaaS.
- Adept est un logiciel de comptabilité populaire que l'on peut essayer gratuitement afin de tester ses nombreuses fonctionnalités : Accès hors ligne, Gestion de contenu, Partage de fichiers, Pour les documents d'ingénierie ...
- Migrer d'un logiciel local à un logiciel SaaS peut être complexe.
- Recombee est un logiciel e-Commerce très populaire que l'on peut essayer gratuitement afin de tester ses nombreuses fonctionnalités : Ciblage, Gestion de projet, Editeur WYSIWYG, Gestion de documents ...
- Il peut y avoir des problèmes d''interopérabilité entre logiciels SaaS.
- Graphite Note est un logiciel de business intelligence (BI) très populaire que l'on peut essayer gratuitement afin de tester ses nombreuses fonctionnalités : Reporting, Tableaux de bord, Tableau de bord, Multi-utilisateur ...
- Il est parfois nécessaire de faire appel à un prestataire informatique pour migrer vers un logiciel SaaS.
- Composable Analytics est un logiciel de business intelligence (BI) très populaire que l'on peut essayer gratuitement afin de tester ses nombreuses fonctionnalités : Business intelligence, Tableaux de bord, Planification stratégique, Indicateurs de tendance/problème ...
- Une entreprise perd le contrôle de ses données en les confiant à un logiciel SaaS.
Qu'est-ce qu'un Logiciel de machine learning (apprentissage automatique) ?
Les logiciels de machine learning sont utilisés dans de nombreux domaines, tels que : La reconnaissance vocale (comme les assistants vocaux Siri ou Alexa). La vision par ordinateur (reconnaissance d'images, détection d'objets). Les systèmes de recommandation (comme ceux de Netflix ou Amazon). L'analyse prédictive (dans le marketing, la finance, etc.). Le diagnostic médical (prédiction des maladies à partir de données médicales). En résumé, les logiciels de machine learning sont des outils puissants qui permettent aux machines d'apprendre à partir des données et d'effectuer des tâches complexes de manière autonome.Les fonctionnalités d'un Logiciel de machine learning (apprentissage automatique)
Le processus d'apprentissage automatique repose principalement sur les étapes suivantes : Collecte de données : Les logiciels de machine learning utilisent des ensembles de données pour apprendre. Ces données peuvent être structurées (comme des tableaux) ou non structurées (comme des images ou du texte). Prétraitement des données : Avant d'entraîner un modèle, les données doivent souvent être nettoyées et formatées. Cela inclut la gestion des valeurs manquantes, la normalisation, la mise à l'échelle et l'encodage des variables. Choix et entraînement du modèle : Un modèle de machine learning est un algorithme spécifique qui apprend à partir des données. Il existe différents types de modèles, comme les réseaux de neurones, les forêts aléatoires, les machines à vecteurs de support, etc. Le modèle est entraîné sur un sous-ensemble des données (ensemble d'entraînement) pour identifier des motifs. Évaluation du modèle : Après l'entraînement, le modèle est évalué sur un ensemble de données séparé (ensemble de test) pour mesurer sa performance et ajuster ses paramètres si nécessaire. Déploiement et prédiction : Une fois le modèle bien entraîné et évalué, il peut être utilisé pour faire des prédictions sur de nouvelles données.Analyse des fonctionnalités | Nombre fonctionnalités | Liste fonctionnalités |
Akkio | +7 | - Aucune limite sur les téléchargements de données / 1 000 taille maximale du modèle |
Amazon AWS SageMaker | +2 | - LLMOps / MLOps |
Anaconda | +18 | - science des données / Ingestion de données |
BasicAI | +16 | - Service d'assistance / Modération de contenu |
Clickworker | +39 | - Gestion des connaissances / Alertes/notifications |
MindsDB | +6 | - Apprentissage automatique automatisé / Création de modèles sans effort |
Neuton.AI | +16 | - Formation : Illimité / Prédiction |
Seldon | +2 | - mobile / Analyse Web |
TensorFlow | +21 | - Visualisation / Formation de modèles |
V7 Darwin | +16 | - Service d'assistance / Modération de contenu |
Les avantages d'un Logiciel de machine learning (apprentissage automatique)
- Prédictions Accurates : Améliore la précision des prédictions en utilisant des modèles sophistiqués et des algorithmes avancés.
- Automatisation des Décisions : Automatise les processus de décision en se basant sur des données historiques et en apprenant des nouvelles données.
- Analyse et Insights Profonds : Fournit des analyses approfondies et des insights à partir des données qui seraient difficiles à obtenir par des méthodes traditionnelles.
- Efficacité Accrue : Réduit le besoin de traitement manuel des données et de décision en temps réel, augmentant ainsi l’efficacité des opérations.
Les principaux utilisateurs
- Data Scientists : Utilisent des logiciels de machine learning pour créer, entraîner, et évaluer des modèles afin d'obtenir des insights à partir des données.
- Ingénieurs en Machine Learning : Conçoivent et déploient des modèles d'apprentissage automatique dans des applications réelles et des systèmes de production.
- Analystes de Données : Utilisent des outils de ML pour effectuer des analyses prédictives et améliorer les rapports et les prévisions.
- Développeurs : Intègrent des modèles ML dans des applications pour automatiser les processus et améliorer les fonctionnalités des logiciels.
Analyse des intégrations & utilisateurs | Nombre intégrations | Types utilisateurs |
Akkio | +18 | Grand compte | Indépendant | PME | TPE |
Amazon AWS SageMaker | +85 | Administration | Association | ETI | Grand compte | Indépendant | PME | Startup | TPE |
Anaconda | +78 | Administration | Association | Grand compte | Indépendant | PME | Startup | TPE |
BasicAI | +22 | PME |
Clickworker | +45 | Administration | Association | ETI | Grand compte | Indépendant | PME | Startup | TPE |
MindsDB | +28 | Grand compte | Indépendant | PME | TPE |
Neuton.AI | +17 | PME |
Seldon | +26 | ETI | Grand compte | Indépendant | PME | TPE |
TensorFlow | +104 | Administration | Association | ETI | Grand compte | Indépendant | PME | Startup | TPE |
V7 Darwin | +19 | Grand compte | Indépendant | PME | TPE |
Quel est le prix d'un Logiciel de machine learning (apprentissage automatique) ?
Existe-t-il des logiciels de machine learning gratuits ?
Vous pouvez vous équiper d'un logiciel de machine learning (apprentissage automatique) gratuit, notamment open source, si vous disposez d'un petit budget ou si vous avez des besoins restreints : les logiciels de machine learning gratuits n'offrent en général que des fonctionnalités limitées, ne comprennent parfois ni l'hébergement ni le stockage des données, et le nombre de licences est aussi souvent réduit à quelques utilisateurs.Quel est le prix moyen d'un logiciel de machine learning (apprentissage automatique) ?
D'après notre étude de marché, il existe plus de 291 logiciels de machine learning et nous avons analysé les prix de 135 d'entre eux : d'après nos calculs le coût moyen d'un logiciel de machine learning (apprentissage automatique) est d'environ 108,4 euros par utilisateur et par mois.Voici quelques exemples de tarifs de logiciels de machine learning populaires :Analyse des prix | Formule gratuite | Essai gratuit | Prix à partir de |
Akkio | 0 € par mois | ||
Amazon AWS SageMaker | 0 € | ||
Anaconda | 0 € par mois | ||
BasicAI | Prix sur demande | ||
Clickworker | 0 € par utilisateur | ||
MindsDB | 0 € | ||
Neuton.AI | 0 € par mois | ||
Seldon | 0 € | ||
TensorFlow | 0 € par mois | ||
V7 Darwin | 150 € par mois |
Exemples de Logiciels de machine learning (apprentissage automatique) populaires
- TensorFlow : Une bibliothèque open-source développée par Google pour l'apprentissage automatique et la création de réseaux de neurones profonds.
- Scikit-learn : Une bibliothèque open-source en Python pour le machine learning, offrant des outils pour l'analyse de données et la création de modèles prédictifs.
- PyTorch : Une bibliothèque open-source pour le machine learning développée par Facebook, utilisée pour le développement de modèles d'apprentissage profond.
- H2O.ai : Offre une plateforme open-source et des solutions commerciales pour l'apprentissage automatique, y compris des outils AutoML.
- RapidMiner : Une plateforme de data science qui fournit des outils pour la préparation des données, la modélisation, et l'évaluation des modèles.
- SAS Viya : Une plateforme cloud qui fournit des outils pour l’analyse avancée, le machine learning, et l’intelligence artificielle.
- Microsoft Azure Machine Learning : Un service cloud de Microsoft qui permet de créer, entraîner, et déployer des modèles de machine learning.
- IBM Watson : Une suite de services d'IA et de machine learning qui offre des outils pour l'analyse des données, la création de modèles, et l'intégration dans des applications.
Vidéo d'un logiciel de machine learning
Nos tests de logiciels de machine learning contiennent des vidéos de prise en main ainsi que des captures d'écran de l'interface afin de vous aider à faire un choix.
Comment choisir et comparer les Logiciels de machine learning (apprentissage automatique) ?
Ces logiciels offrent des outils puissants pour le développement, l'entraînement, et le déploiement de modèles de machine learning, permettant aux entreprises et aux chercheurs de tirer parti des données pour obtenir des insights précieux et automatiser des processus décisionnels.Voici quelques critères et conseils à prendre en compte afin de trouver le meilleur logiciel de machine learning (apprentissage automatique) :
Critère #1 : Le prix dépend souvent du nombre d'utilisateurs ainsi que du nombre fonctionnalités (raison pour laquelle la plupart des éditeurs de logiciels SaaS proposent plusieurs forfaits (pricing plans)), mais n'oubliez pas de prendre aussi en compte les coûts cachés liés à la migration ou à la configuration d'une nouvelle solution SaaS : migration de vos données, intégrations tierces, personnalisation de l'interface, frais liés à la formation des utilisateurs ...
Critère #2 : L'interface : vous allez travailler plusieurs heures par jour avec ce logiciel de machine learning (apprentissage automatique), aussi vous devriez porter une attention toute particulière à l'ergonomie de son interface ainsi qu'à sa facilité d'utilisation.
Critère #3 : Les fonctionnalités incluses : si certaines fonctionnalités de base sont comprises, des fonctionnalités avancées peuvent faire l'objet d'un surcout (par exemple l'intelligence artificielle, l'automatisation ...)
Critère #4 : L'hébergement et sécurisation des données : vérifiez si l'éditeur impose des limites en termes de stockage / de nombre de contacts. Demandez-lui également ou sont physiquement localisés ses serveurs, ses mesures de protection, son taux de disponibilité (SLA) ...
Critère #5 : La flexibilité et l'évolutivité de l'application : consultez la liste des intégrations tierces et vérifiez la disponibilité d'une API.
Critère #6 : Le niveau de service client : un support technique limité est très souvent inclus (accès à une base de connaissances, à des tutoriels ...), l'accès à une assistance premium (help desk) étant réservé aux forfaits les plus chers.
Nos conseils :
Conseil #1 : Testez plusieurs logiciels de machine learning avant de faire votre choix ! De nombreux éditeurs proposent des offres d'essais gratuits et sans engagement : profitez-en !
Conseil #2 : Consultez les avis d'utilisateurs publiés sur notre comparateur de logiciels de machine learning et sur le web.
Conseil #3 : Comparez les fonctionnalités, les intégrations, les tarifs, le support technique (...) afin de connaitre les points forts et les points faibles de chaque application SaaS.
Méthodologie du comparatif
Vous êtes à la recherche du meilleur logiciel de machine learning pour votre entreprise ? Nous avons réalisé ce benchmark afin de vous aider à trouver la meilleure solution en nous appuyant sur notre expertise (souvent avec des tests approfondis), sur l'avis d'experts, sur divers retours d'expérience concrets, sur une veille régulière du marché, et en passant au crible de nombreux critères :- Présentation détaillée du progiciel en fonction de la fiche technique de l'éditeur
- Analyse des principales fonctionnalités et caractéristiques
- Liste des avantages et inconvénients
- Liste des intégrations tierces (par exemple avec Amazon SES, Zoho Forms ou InVision App) et présence d'une API
- Test de l'interface logicielle (avec capture d'écran et démo vidéo)
- Ergonomie et facilité d'utilisation au quotidien
- Infos sur le support technique et le service client (documentation, hotline, help desk ...)
- Réputation de l'éditeur (références clients, coordonnées, levées de fonds ...)
- Analyse des prix officiels, mise en avant d'une formule gratuite ou d'une version d'essai ... afin de déterminer un rapport qualité/prix
- Etude de l'hébergement dans le cloud (et notamment la localisation des serveurs, le SLA ...)
- Etude sur la sécurisation des données (chiffrement, SSL, authentification ...), existence d'une application mobile ...
- Avis des utilisateurs et popularité du logiciel SaaS (software as a service)
- Liste d'alternatives possibles avec étude des logiciels de machine learning concurrents
...
Afin de formuler des avis indépendants et des recommandations pertinentes, ce comparatif est régulièrement mis à jour. Les logiciels SaaS évoluant toutefois très rapidement, nous vous invitons à consulter le site internet de l'éditeur avant de faire votre choix. Nous choisissons les services que nous recommandons de manière indépendante. Lorsque vous cliquez sur un lien partenaire, nous touchons parfois une commission de l'éditeur mais le prix de l'application reste le même.