\nL'IA de Appvizer vous guide dans l'utilisation ou la sélection de logiciel SaaS en entreprise.","FR":"France (Français)","COM":"United States (English)","UK":"United Kingdom (English)","ES":"España (Español)","DE":"Deutschland (Deutsch)","IT":"Italia (Italiano)","BR":"Brasil (Português)","NAVIGATION.ACTIVITY_AREA":"Secteur d'activité","NAVIGATION.ALL_ARTICLES_AND_SOFTWARES":"Tous les articles et logiciels","NAVIGATION.NO_ARTICLE_TO_DISPLAY":"Pas d'article disponible","NAVIGATION.SEE_ALL_ARTICLES":"Voir tous les articles","NAVIGATION.NO_SOFTWARE_TO_DISPLAY":"Pas de logiciel disponible","NAVIGATION.SEE_ALL_SOFTWARES":"Voir tous les logiciels","NAVIGATION.BACK":"Retour","BREADCRUMB.BASE_URL":"Accueil","CATEGORY.SIBLING_CATEGORIES":"{name} : les autres catégories à découvrir","CATEGORY.SOFTWARE_GUIDE":"{name} : nos guides logiciels","CATEGORY.SOFTWARE_PRESENTATION.TITLE":"{name} : les logiciels du moment","CATEGORY.LATEST_ARTICLES":"Derniers articles","CATEGORY.SELECTION_CATEGORIES.TITLE":"{name} : les catégories populaires","CATEGORY.SELECTION_CATEGORIES.TITLE_MOBILE":"Choisir une catégorie","CATEGORY.SELECTION_CATEGORIES.TITLE_DESKTOP":"Autres catégories","CATEGORY.TOPIC.HOW_TO":"{name} : comment gérer de A à Z ?","CATEGORY.TOPIC.DEFINITION":"{name} : comprendre les bases","CATEGORY.TOPIC.SOFTWARE":"{name} : trouver le logiciel adapté","CATEGORY.SELECT_CHILD.TITLE":"{name} : les catégories populaires","CATEGORY.SELECT_CHILD.TITLE_MOBILE":"Choisir une catégorie","CATEGORY.SELECT_CHILD.TITLE_DESKTOP":"Autres catégories","CATEGORY.POPULAR_SOFTWARE_CATEGORY.TITLE":"{name} : les annuaires de logiciels populaires","CATEGORY.POPULAR_SOFTWARE_CATEGORY.DROPDOWN_LABEL":"Autres catégories","CATEGORY.LOAD_MORE":"Charger plus d'articles","CATEGORY.LOADING":"Chargement...","CATEGORY.META.TITLE":"{name} : Actualités, Articles, Logiciels et Ressources métiers","CATEGORY.META.DESCRIPTION":"Toutes les dernières actualités, tests logiciels et guides métiers en {name} avec Appvizer","CATEGORY.SEE_ALL_SOFTWARE":"Voir tous les logiciels","CATEGORY.ASSOCIATE_SOFTWARE_CATEGORY.TITLE":"{name} : les catégories associées","CATEGORY.ASSOCIATE_SOFTWARE_CATEGORY.SEE_MORE":"Voir plus","CATEGORY.ASSOCIATE_SOFTWARE_CATEGORY.SEE_LESS":"Voir moins","META.TITLE":"Appvizer | Média & Comparateur de Logiciels pour les Professionnels","META.DESCRIPTION":"Reinventez votre entreprise : Realisez votre veille métier et trouvez le bon logiciel adapté à vos besoins avec Appvizer","TRANSPARENCY.LABEL":"En savoir plus","TRANSPARENCY.TEXT":"La transparence est une valeur essentielle pour Appvizer. 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Databricks est une plateforme cloud de données et d’IA conçue pour les data scientists, ingénieurs ML et développeurs souhaitant créer, entraîner et déployer des modèles de machine learning à grande échelle. Fondée sur l’architecture Lakehouse, elle combine les avantages des data lakes et des data warehouses pour une gestion efficace des données. Databricks prend en charge une grande variété de cas d’usage, du ML traditionnel à l’IA générative, et convient à des organisations de toutes tailles. Ses fonctionnalités clés incluent MLflow géré, AutoML, et des outils MLOps pour gérer le cycle de vie des modèles.
Quelles sont les fonctionnalités principales de Databricks ?
MLflow géré pour le suivi des expériences et la gestion des modèles
Databricks propose un service MLflow entièrement intégré pour suivre les expériences, structurer le code de manière reproductible et gérer les modèles via un registre centralisé.
Suivi d’expériences : journalisation des paramètres, métriques et artefacts pour chaque exécution.
Registre de modèles : gestion des versions, transitions d’état et annotations des modèles.
Déploiement : déploiement pour l’inférence par lot (Spark) ou via API REST.
AutoML pour l’automatisation du développement de modèles
Databricks AutoML automatise l’entraînement et l’optimisation de modèles, facilitant la création de modèles performants sans expertise approfondie en ML.
Prétraitement automatique : gestion des valeurs manquantes, variables catégorielles, mise à l’échelle.
Sélection de modèles : évaluation de plusieurs algorithmes pour choisir le plus performant.
Optimisation d’hyperparamètres : réglage automatique pour améliorer les performances.
Feature engineering et Feature Store centralisé
Databricks fournit des outils pour créer et gérer des features ML dans un Feature Store unifié, garantissant la cohérence entre les phases d’entraînement et d’inférence.
Création de features : utilisation de SQL, Python ou R dans les notebooks Databricks.
Stockage de features : enregistrement avec métadonnées et versioning.
Service de features : accès en temps réel ou par lot pour l’inférence.
Outils MLOps pour le cycle de vie des modèles
Databricks propose une suite complète d’outils MLOps pour gérer les modèles de bout en bout, du développement à la surveillance.
Intégration CI/CD : compatibilité avec GitHub Actions, Azure DevOps, etc.
Surveillance des modèles : détection de dérives et suivi des performances.
Gouvernance : contrôle des accès et traçabilité pour la conformité.
Infrastructure évolutive et intégrations
Databricks s’appuie sur une infrastructure extensible compatible avec de nombreux outils et sources de données.
Évolutivité : gestion efficace des charges variables via clusters autoscalables.
Intégrations : connexion avec AWS S3, Azure Blob Storage, Google Cloud Storage, etc.
Collaboration : notebooks et tableaux de bord partagés pour le travail en équipe.
Pourquoi choisir Databricks ?
Plateforme unifiée : regroupe ingénierie des données, data science et ML.
Haute évolutivité : adaptée aux tests comme aux déploiements en production.
Souplesse : prise en charge de Python, R, TensorFlow, PyTorch, etc.
Intégration fluide : avec les sources de données et outils tiers courants.
Plateforme pour le développement, la formation et le déploiement de modèles d'apprentissage automatique, avec des outils intégrés pour le suivi et l'optimisation des performances.
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AWS Sagemaker est une plateforme complète favorisant le cycle de vie des modèles d'apprentissage automatique. Elle offre des fonctionnalités pour le développement rapide de modèles, des environnements de formation adaptés et des capacités avancées de déploiement. Avec des outils pour suivre les performances et optimiser les résultats, elle permet aux entreprises d'améliorer durablement leurs solutions d'IA tout en réduisant la complexité du processus.
Cette plateforme MLOps propose des outils puissants pour la création de modèles d'apprentissage automatique, leur déploiement et leur gestion en toute simplicité.
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Google Cloud Vertex AI offre une suite complète d'outils pour le cycle de vie des modèles d'apprentissage automatique. Les utilisateurs peuvent facilement créer, entraîner et déployer des modèles grâce à une interface intuitive. De plus, elle intègre des fonctionnalités avancées comme l'automatisation des pipelines ML et l'évaluation continue des performances. Cela permet de réduire le temps et les coûts liés au développement AI tout en garantissant une évolutivité adaptée aux besoins des entreprises.
Plateforme MLOps intuitive avec gestion des modèles, intégrations CI/CD et outils d'analyse avancés pour optimiser les flux de travail en machine learning.
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Azure Machine Learning est une plateforme MLOps robuste qui permet de gérer le cycle de vie des modèles de machine learning. Elle propose des fonctionnalités telles que la gestion automatisée des modèles, l’intégration avec des pipelines CI/CD et des outils d’analyse avancés. Ces caractéristiques facilitent l'optimisation des processus ML tout en aidant les équipes à collaborer efficacement, à déployer rapidement des solutions et à prendre des décisions basées sur les données.