Les 10 meilleurs outils alimentés par l'IA pour les analystes de données et les scientifiques de données en 2023

Les outils alimentés par l'IA sont devenus des atouts indispensables pour les professionnels qui cherchent à extraire des informations significatives à partir d'ensembles de données vastes et complexes. Ces outils d'IA permettent aux analystes de données et aux scientifiques de relever des défis complexes, d'automatiser les flux de travail et d'optimiser les processus de prise de décision. 

En tirant parti d'algorithmes avancés et de techniques d'apprentissage automatique, ces outils de données alimentés par l'IA permettent aux professionnels de découvrir des modèles cachés, de faire des prédictions précises et de générer des informations exploitables. Ces outils automatisent les tâches répétitives, rationalisent processus de préparation et de modélisation des données, et permettent aux utilisateurs d'extraire le maximum de valeur de leurs ensembles de données.

Chaque outil offre un ensemble unique de caractéristiques et de fonctionnalités adaptées aux différents aspects du processus d'analyse des données. De l'extraction et du nettoyage des données à l'analyse exploratoire et modélisation prédictive, ces outils fournissent une boîte à outils complète pour l'analyse des données de bout en bout. Ils utilisent généralement des interfaces intuitives, langages de programmation, ou des flux de travail visuels pour permettre aux utilisateurs d'interagir avec les données, d'effectuer des calculs complexes et de visualiser efficacement les résultats.

Si vous êtes un data scientist/analyste à la recherche de l'outil idéal pour rationalisez votre flux de travail, nous avons compilé une liste de plus de 10 outils alimentés par l'IA que vous pouvez explorer.

Google Cloud AutoML

Google Cloud AutoML est un puissant outil d'IA qui simplifie le processus de création de modèles d'apprentissage automatique. Il rationalise le processus de formation modèles d'apprentissage automatique en automatisant les tâches répétitives telles que le réglage des hyperparamètres et la sélection de l'architecture du modèle.

Il fournit également une interface graphique intuitive, permettant data scientists pour construire et déployer des modèles sans connaissances en codage. Il s'intègre également de manière transparente aux autres outils et services Google Cloud.

Avantages:

• Simplifie le développement de modèles d'apprentissage automatique.
• Aucune compétence approfondie en codage n'est requise.
• S'intègre bien à Google Cloud Platform.

Inconvénients:

• Flexibilité limitée pour la personnalisation avancée du modèle.
• Les prix peuvent être élevés pour les projets à grande échelle.
• Dépendance à l'écosystème Google Cloud.

Amazon Sage Maker

Amazon Sage Maker est une plate-forme complète d'apprentissage automatique qui fournit aux scientifiques des données des capacités de développement de modèles de bout en bout. Son infrastructure évolutive gère le gros du travail de formation et de déploiement de modèles, ce qui le rend adapté aux projets à grande échelle. 

Sagemaker propose une large gamme d'algorithmes intégrés pour diverses tâches, telles que la régression, la classification et le clustering. Il permet également aux analystes de données de collaborer et de partager leur travail de manière transparente, améliorant ainsi la productivité et le partage des connaissances au sein des équipes.

Avantages:

• Infrastructure évolutive pour les projets à grande échelle.
• Ensemble varié d'algorithmes intégrés.
• L'environnement collaboratif améliore le travail d'équipe.

Inconvénients:

• Courbe d'apprentissage plus raide pour les débutants.
• La personnalisation avancée peut nécessiter des compétences en codage.
• Considérations de coût pour une utilisation et un stockage intensifs.

IBM Watson studio

IBM Watson studio permet aux data scientists, développeurs et analystes de créer, déployer et gérer des modèles d'IA tout en optimisant les processus décisionnels. Disponible sur IBM Cloud Pak® for Data, la plateforme permet aux équipes de collaborer de manière transparente, automatise les cycles de vie de l'IA et accélère le délai de rentabilisation grâce à son architecture multicloud ouverte.

Avec IBM Watson Studio, les utilisateurs peuvent tirer parti d'une gamme de frameworks open source tels que PyTorch, TensorFlow et scikit-learn, ainsi que des outils de l'écosystème d'IBM pour la science des données basée sur le code et visuelle. La plate-forme prend en charge des environnements populaires tels que les blocs-notes Jupyter, JupyterLab et les interfaces de ligne de commande (CLI), permettant aux utilisateurs de travailler efficacement dans des langages tels que Python, R et Scala. 

Avantages:

• Offre une large gamme d'outils et de fonctionnalités pour les data scientists, les développeurs et les analystes
• Facilite la collaboration et l'automatisation.
• Peut être intégré de manière transparente à d'autres services et outils IBM Cloud.

Inconvénients:

• La courbe d'apprentissage peut être raide pour les débutants.
• Les fonctionnalités avancées et les capacités de niveau entreprise peuvent nécessiter un abonnement payant.
• Flexibilité limitée pour les utilisateurs qui préfèrent travailler avec des outils et des technologies non IBM ou open source.

Alteryx

Alteryx est un puissant outil d'analyse de données et d'automatisation des flux de travail conçu pour donner aux analystes de données un large éventail de fonctionnalités. L'outil permet aux analystes de données de fusionner et de nettoyer facilement divers ensembles de données provenant de plusieurs sources, ce qui leur permet de créer des ensembles de données analytiques complets et fiables.

Il fournit également une variété d'outils d'analyse avancés, y compris l'analyse statistique, la modélisation prédictive et l'analyse spatiale, permettant aux analystes de découvrir des modèles, des tendances et de faire des prédictions basées sur les données.

Avantages:

• Capacités complètes de mélange et de préparation des données.
• Outils d'analyse avancés pour une analyse et une modélisation approfondies.
• Automatisation du workflow réduit l’effort manuel et augmente l’efficacité.

Inconvénients:

• Courbe d'apprentissage plus raide pour les débutants en raison de la complexité de l'outil.
• Les fonctionnalités avancées et la personnalisation peuvent nécessiter une formation supplémentaire.
• Les prix peuvent être élevés pour les petites équipes ou organisations.

Altair Rapid Miner

Altair Rapid Miner est une plateforme de science des données axée sur l'entreprise qui permet aux organisations d'analyser l'influence combinée de leurs employés, de leur expertise et de leurs données. La plate-forme est conçue pour prendre en charge de nombreux utilisateurs d'analyse tout au long du cycle de vie de l'IA. En septembre 2022, RapidMiner a été racheté par Altair Engineering  

Il combine la préparation des données, l'apprentissage automatique et l'analyse prédictive dans une seule plate-forme et offre une interface visuelle qui permet aux analystes de données de créer des workflows de données complexes via un simple mécanisme de glisser-déposer. L'outil automatise le processus d'apprentissage automatique, y compris la sélection des fonctionnalités, formation modèle, et l'évaluation, simplifiant le pipeline analytique. Il existe également une vaste bibliothèque d'opérateurs, permettant aux analystes d'effectuer diverses tâches de manipulation et d'analyse de données.

Avantages:

• Interface intuitive par glisser-déposer.
• L'apprentissage automatique automatisé rationalise le processus.
• Grande variété d'opérateurs pour une analyse flexible des données.

Inconvénients:

• Options de personnalisation limitées pour les utilisateurs avancés.
• Courbe d'apprentissage plus abrupte pour les workflows complexes.
• Certaines fonctionnalités peuvent nécessiter des licences supplémentaires.

Données lumineuses

Données lumineuses permet aux analystes de données de collecter et d'analyser de grandes quantités de données Web via un réseau mondial de proxy. Toute la collecte de données sur la plate-forme est effectuée à l'aide de ses algorithmes basés sur l'IA et le ML.

La plate-forme garantit des données de haute qualité en offrant des processus complets de vérification et de validation des données, tout en garantissant la conformité aux réglementations sur la confidentialité des données. Avec des attributs et des métadonnées supplémentaires, Bright Data permet aux analystes d'enrichir leurs ensembles de données, améliorant ainsi la profondeur et la qualité de leur analyse.

Avantages:

• Capacités étendues de collecte de données Web.
• Données de haute qualité et conformes.
• Enrichissement des données pour une analyse plus approfondie.

Inconvénients:

• Les prix peuvent être prohibitifs pour les projets à petite échelle.
• Courbe d'apprentissage abrupte pour les débutants.
• Le recours aux sources de données Web peut avoir des limites dans certains secteurs.

Gretel.ai

Gretel fournit une plate-forme qui utilise des techniques d'apprentissage automatique pour générer des données synthétiques qui imitent étroitement des ensembles de données réels. Il exploite des techniques avancées d'apprentissage automatique pour créer des données synthétiques qui reflètent étroitement les ensembles de données du monde réel. Ces données synthétiques présentent des propriétés et des modèles statistiques similaires, permettant aux organisations d'effectuer une formation et une analyse de modèle robustes sans accéder à des informations sensibles ou privées.

La plate-forme donne la priorité à la confidentialité et à la sécurité des données en éliminant le besoin de travailler directement avec des données sensibles. En utilisant des données synthétiques, les organisations peuvent protéger les informations confidentielles tout en obtenant des informations précieuses et en développant des modèles d'apprentissage automatique efficaces.

Avantages:

• Génération de données synthétiques pour la protection de la vie privée.
• Techniques de protection de la vie privée pour des analyses sécurisées.
• Capacités d'étiquetage et de transformation des données.

Inconvénients:

• Les données synthétiques peuvent ne pas représenter parfaitement la complexité des données réelles.
• Limité aux cas d'utilisation axés sur la confidentialité.
• La personnalisation avancée peut nécessiter une expertise supplémentaire.

Principalement IA

Fondée en 2017 par trois data scientists, Principalement IA exploite des techniques d'apprentissage automatique pour générer des données synthétiques réalistes et préservant la confidentialité à diverses fins analytiques. Il garantit la confidentialité des données sensibles tout en conservant des propriétés statistiques clés, permettant aux analystes de travailler avec des données tout en respectant les réglementations en matière de confidentialité.

La plate-forme offre des données synthétiques partageables générées par l'IA, permettant une collaboration et un partage de données efficaces entre les organisations. Les utilisateurs peuvent également collaborer sur divers types de données séquentielles et temporelles sensibles, telles que les profils des clients, les parcours des patients et les transactions financières. MostlyAI offre également la flexibilité de defiNe parties spécifiques de ses bases de données pour la synthèse, améliorant encore les options de personnalisation.

Avantages:

• Génération de données synthétiques réalistes.
• Capacités d'anonymisation et de préservation de la vie privée.
• Évaluation de l'utilité des données pour une analyse fiable.

Inconvénients:

• Limité aux cas d'utilisation de génération de données synthétiques.
• La personnalisation avancée peut nécessiter une expertise technique.
• Défis potentiels dans la capture de relations complexes au sein des données.

AI tonique

AI tonique offrant une imitation de données alimentée par l'IA pour générer des données synthétisées. Les données synthétisées sont des données générées artificiellement à l'aide d'algorithmes. Il est souvent utilisé pour compléter ou remplacer des données du monde réel, qui peuvent être coûteuses, longues ou difficiles à obtenir.

La plate-forme propose la désidentification, la synthèse et le sous-ensemble, permettant aux utilisateurs de mélanger et d'associer ces méthodes en fonction de leurs besoins spécifiques en matière de données. Cette polyvalence garantit que leurs données sont gérées de manière appropriée et sécurisée dans divers scénarios. De plus, la fonctionnalité de sous-ensemble de Tonic AI permet aux utilisateurs d'extraire des sous-ensembles spécifiques de leurs données pour une analyse ciblée, garantissant que seules les informations nécessaires sont utilisées tout en minimisant les risques.

Avantages:

• Techniques efficaces d'anonymisation des données.
• Transformations basées sur des règles pour la conformité.
• Capacités de collaboration et de contrôle de version.

Inconvénients:

• Limité aux tâches d'anonymisation et de transformation des données.
• La personnalisation avancée peut nécessiter des compétences en codage.
• Certaines fonctionnalités peuvent nécessiter des licences supplémentaires.

KNIME

KNIME, également connu sous le nom de Konstanz Information Miner, est une plate-forme robuste d'analyse de données, de création de rapports et d'intégration, à la fois gratuite et open source. Il offre une gamme complète de fonctionnalités pour l'apprentissage automatique et l'exploration de données, ce qui en fait un outil polyvalent pour l'analyse de données. La force de KNIME réside dans son approche modulaire de pipeline de données, qui permet aux utilisateurs d'intégrer de manière transparente divers composants et de tirer parti du concept « Building Blocks of Analytics ».

En adoptant la plate-forme KNIME, les utilisateurs peuvent construire des pipelines de données complexes en assemblant et en connectant différents blocs de construction adaptés à leurs besoins spécifiques. Ces blocs de construction englobent un large éventail de fonctionnalités, notamment le prétraitement des données, l'ingénierie des fonctionnalités, l'analyse statistique, la visualisation et l'apprentissage automatique. La nature modulaire et flexible de KNIME permet aux utilisateurs de concevoir et d'exécuter des flux de travail analytiques de bout en bout, le tout dans une interface unifiée et intuitive.

Avantages:

• Plate-forme polyvalente et modulaire pour l'analyse de données, le reporting et l'intégration.
• Offre une large gamme de blocs de construction et de composants pour l'apprentissage automatique et l'exploration de données.
• Gratuit et open-source.

Inconvénients:

• Courbe d'apprentissage plus raide pour les débutants.
• Évolutivité limitée pour les projets à grande échelle ou au niveau de l'entreprise.
• Nécessite une certaine maîtrise technique.

DataRobot

DataRobot automatise le processus de bout en bout de création de modèles d'apprentissage automatique, y compris le prétraitement des données, la sélection des fonctionnalités et la sélection des modèles. Il fournit des informations sur le processus de prise de décision des modèles d'apprentissage automatique, permettant aux analystes de comprendre et d'expliquer les prédictions du modèle. Il offre également des fonctionnalités pour déployer et surveiller des modèles, assurant une évaluation et une amélioration continues des performances.

Avantages:

• Apprentissage automatique automatisé pour un développement de modèle rationalisé.
• Explicabilité et transparence du modèle pour des prédictions fiables.
• Capacités de déploiement et de surveillance des modèles.

Inconvénients:

• La personnalisation avancée peut nécessiter des compétences en codage.
• Courbe d'apprentissage plus raide pour les débutants.
• Les prix peuvent être élevés pour les projets à grande échelle.

Feuille de comparaison des outils alimentés par l'IA pour les analystes de données/scientifiques

Outil IA	Fonctionnalités:	Prix	Avantages	Inconvénients
Google Cloud AutoML	Modèles d'apprentissage automatique personnalisés	Payez comme vous allez	– Simplifie le développement de modèles d'apprentissage automatique. - Aucune compétence de codage approfondie requise. – S'intègre bien à Google Cloud Platform.	– Flexibilité limitée pour la personnalisation avancée du modèle. – Les prix peuvent être élevés pour les projets à grande échelle. – Dépendance à l'écosystème Google Cloud.
Amazon Sage Maker	Plateforme d'apprentissage automatique de bout en bout	Utilisation à plusieurs niveaux	– Infrastructure évolutive pour les projets à grande échelle. - Ensemble diversifié d'algorithmes intégrés. – L'environnement collaboratif améliore le travail d'équipe.	- Courbe d'apprentissage plus raide pour les débutants. – La personnalisation avancée peut nécessiter des compétences en codage. – Considérations de coût pour une utilisation et un stockage intensifs.
IBM Watson studio	Création, déploiement et gestion de modèles d'IA	Lite : gratuit Professionnel : 1.02 USD/unité de capacité-heure	– Offre une large gamme d'outils et de fonctionnalités pour les data scientists, les développeurs et les analystes – Facilite la collaboration et l'automatisation. – Peut être intégré de manière transparente à d'autres services et outils IBM Cloud.	- La courbe d'apprentissage peut être raide pour les débutants. – Les fonctionnalités avancées et les capacités de niveau entreprise peuvent nécessiter un abonnement payant. – Flexibilité limitée pour les utilisateurs qui préfèrent travailler avec des outils et des technologies non IBM ou open source.
Alteryx	Mélange de données, analyses avancées et modélisation prédictive	Designer Cloud : à partir de 4,950 XNUMX $ Bureau de concepteur : 5,195 XNUMX $	– Capacités complètes de mélange et de préparation des données. – Outils d'analyse avancés pour une analyse et une modélisation approfondies. – L'automatisation du flux de travail réduit les efforts manuels et augmente l'efficacité.	– Courbe d'apprentissage plus raide pour les débutants en raison de la complexité de l'outil. – Les fonctionnalités avancées et la personnalisation peuvent nécessiter une formation supplémentaire. -Les prix peuvent être élevés pour les petites équipes ou organisations.
RapidMiner	Plateforme de science des données pour l'analyse d'entreprise	Disponible sur demande	– Interface intuitive par glisser-déposer. – L'apprentissage automatique automatisé rationalise le processus. – Grande variété d'opérateurs pour une analyse flexible des données.	– Options de personnalisation limitées pour les utilisateurs avancés. – Courbe d'apprentissage plus abrupte pour les workflows complexes. – Certaines fonctionnalités peuvent nécessiter des licences supplémentaires.
Données lumineuses	Collecte et analyse de données Web	Payez au fur et à mesure : 15 $/Go Croissance : 500 $ Affaires: 1,000 $ Entreprise : Sur demande	– Capacités étendues de collecte de données Web. – Données de haute qualité et conformes. – Enrichissement des données pour une analyse plus approfondie.	– Les prix peuvent être prohibitifs pour les projets à petite échelle. - Courbe d'apprentissage abrupte pour les débutants. – Le recours aux sources de données Web peut avoir des limites dans certains secteurs.
Gretel.ai	Plateforme de création de données synthétiques	Individuel: $ 2.00 /crédit Équipe : 295 $ /mois + 2.20 $ /crédit Entreprise : personnalisé	– Génération de données synthétiques pour la protection de la vie privée. – Techniques de protection de la vie privée pour des analyses sécurisées. – Capacités d'étiquetage et de transformation des données.	– Les données synthétiques peuvent ne pas représenter parfaitement la complexité des données réelles. – Limité aux cas d'utilisation axés sur la confidentialité. – La personnalisation avancée peut nécessiter une expertise supplémentaire.
Principalement IA	Données synthétiques partageables générées par l'IA	Test d'anglais Équipe : 3 $/crédit Entreprise : 5 $/crédit	– Génération de données synthétiques réalistes. – Capacités d'anonymisation et de préservation de la vie privée. – Évaluation de l'utilité des données pour une analyse fiable.	– Limité aux cas d'utilisation de génération de données synthétiques. – La personnalisation avancée peut nécessiter une expertise technique. – Défis potentiels dans la capture de relations complexes au sein des données.
AI tonique	Anonymisation et transformation des données	De base : essai gratuit Professionnel & entreprise : Personnalisé	– Techniques efficaces d'anonymisation des données. – Transformations basées sur des règles pour la conformité. – Capacités de collaboration et de contrôle de version.	– Limité aux tâches d'anonymisation et de transformation des données. La personnalisation avancée peut nécessiter des compétences en codage. – Certaines fonctionnalités peuvent nécessiter des licences supplémentaires.-
KNIME	Plateforme d'analyse et d'intégration de données open source	Niveaux gratuits et payants	– Plate-forme polyvalente et modulaire pour l'analyse de données, le reporting et l'intégration. – Offre une large gamme de blocs de construction et de composants pour l'apprentissage automatique et l'exploration de données. – Gratuit et open source.	- Courbe d'apprentissage plus raide pour les débutants. – Évolutivité limitée pour les projets à grande échelle ou au niveau de l'entreprise. – Nécessite une certaine maîtrise technique.
DataRobot	Plateforme d'apprentissage automatique	Tarification personnalisée	– Apprentissage automatique automatisé pour un développement de modèle rationalisé. – Explicabilité et transparence du modèle pour des prédictions fiables. – Capacités de déploiement et de surveillance des modèles.	– La personnalisation avancée peut nécessiter des compétences en codage. - Courbe d'apprentissage plus raide pour les débutants. – Les prix peuvent être élevés pour les projets à grande échelle.

FAQ

Ils offrent généralement une gamme de fonctionnalités. Celles-ci incluent des capacités de prétraitement et de nettoyage des données pour gérer des ensembles de données désordonnés, une analyse statistique avancée pour les tests d'hypothèses et la modélisation de régression, algorithmes d'apprentissage automatique pour les tâches de modélisation prédictive et de classification, et des outils de visualisation de données pour créer des tableaux et des graphiques informatifs. De plus, de nombreux outils d'IA offrent des fonctionnalités d'automatisation pour rationaliser les tâches répétitives et permettre un traitement efficace des données.

Les outils d'IA sont de puissants assistants pour les analystes de données, mais ils ne peuvent remplacer la pensée critique et l'expertise des analystes humains. Alors que les outils d'IA peuvent automatiser certaines tâches et effectuer des analyses complexes, il est toujours essentiel pour les analystes de données de interpréter les résultats, valider les hypothèses et prendre des décisions éclairées en fonction de leurs connaissances et de leur expérience dans le domaine. La collaboration entre les analystes de données et les outils d'IA conduit à des résultats plus précis et perspicaces.

Les outils d'IA conçus pour l'analyse des données accordent généralement la priorité à la confidentialité et à la sécurité des données. Ils fournissent souvent des mécanismes de cryptage pour protéger les données sensibles pendant le stockage et la transmission. De plus, des outils d'intelligence artificielle réputés respectent les réglementations en matière de confidentialité, telles que le RGPD, et mettent en œuvre des contrôles d'accès stricts pour garantir que seules les personnes autorisées peuvent accéder aux données et les manipuler. Il est crucial pour les analystes de données de choisir des outils d'IA auprès de fournisseurs fiables et d'évaluer leurs mesures de sécurité avant de les utiliser.

Bien que les outils d'IA présentent de nombreux avantages, ils ont des limites. Une limite est la dépendance à la qualité données d'entraînement. Si les données de formation sont biaisées ou insuffisantes, cela peut avoir un impact sur la précision et la fiabilité des sorties de l'outil. Une autre limitation est la nécessité d'une surveillance et d'une validation continues. Les analystes de données doivent vérifier les résultats générés par les outils d'IA et s'assurer qu'ils correspondent à leur expertise dans le domaine. De plus, certains outils d'IA peuvent nécessiter des ressources de calcul importantes, ce qui limite leur évolutivité pour des ensembles de données plus volumineux ou des organisations aux capacités de calcul limitées.

Les analystes de données peuvent atténuer les risques en adoptant une approche prudente et critique lors de l'utilisation des outils d'IA. Il est crucial de bien comprendre les algorithmes de l'outil et les hypothèses sous-jacentes. Les analystes de données doivent valider les résultats en les comparant avec leurs propres analyses et expertise du domaine. Il est également important de surveiller et d'auditer régulièrement les performances de l'outil pour identifier tout biais ou incohérence. En outre, le maintien à jour des connaissances sur les réglementations en matière de confidentialité des données et les normes de conformité est nécessaire pour garantir un traitement approprié des informations sensibles.

Conclusion

Bien que ces outils alimentés par l'IA offrent une immense valeur, il est essentiel de prendre en compte certains facteurs lors de leur utilisation. Premièrement, comprendre les limites et les hypothèses des algorithmes sous-jacents est crucial pour garantir des résultats précis et fiables. Deuxièmement, la confidentialité et la sécurité des données doivent être prioritaires, en particulier lorsque vous travaillez avec des informations sensibles ou confidentielles. Il est également important d'évaluer l'évolutivité, les capacités d'intégration et les implications financières associées à chaque outil pour les aligner sur les exigences spécifiques du projet.

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