\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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Google Vertex AI est une plateforme de machine learning entièrement gérée, conçue pour les data scientists, ingénieurs ML et développeurs souhaitant créer, entraîner et déployer des modèles à l’échelle. Elle s’adresse à des organisations de toutes tailles, en particulier celles qui cherchent à automatiser leurs workflows ML et à intégrer des pratiques MLOps. Ses fonctionnalités clés incluent le support des modèles AutoML et personnalisés, un registre centralisé de modèles, et des outils pour le suivi et la gestion du cycle de vie des modèles. Vertex AI simplifie les étapes du développement jusqu’au déploiement.
Quelles sont les fonctionnalités principales de Google Vertex AI ?
Environnement de développement intégré avec Vertex AI Workbench
Vertex AI Workbench fournit un environnement Jupyter intégré aux services Google Cloud, permettant d’explorer les données, entraîner des modèles et les déployer dans une seule interface.
Accès direct à BigQuery, Cloud Storage et d’autres services Google Cloud.
Compatible avec TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, entre autres frameworks ML.
Gestion des versions et suivi d’expériences intégrés.
AutoML pour la création automatique de modèles
La fonction AutoML de Vertex AI permet de générer des modèles de qualité sans expertise approfondie en ML, en automatisant les étapes de traitement, de sélection de modèle et d’évaluation.
Prise en charge de données tabulaires, images, texte et vidéo.
Prétraitement des données, ingénierie de features et choix du modèle automatisés.
Génération de métriques de performance et explications sur les prédictions.
Entraînement et déploiement de modèles personnalisés
Vertex AI permet aussi l'entraînement de modèles personnalisés avec du code sur mesure et l’infrastructure gérée de Google Cloud.
Support du calcul distribué et de l’optimisation d’hyperparamètres.
Déploiement sur des endpoints scalables pour la prédiction en ligne.
Intégration avec les pipelines CI/CD pour automatiser les mises en production.
Registre de modèles Vertex AI
Le registre est un référentiel centralisé pour organiser, versionner et suivre les modèles sur tout leur cycle de vie.
Enregistrement des modèles avec métadonnées et étiquettes.
Suivi des versions et de l’historique de déploiement.
Intégration avec Vertex AI Pipelines pour des workflows automatisés.
Outils MLOps pour la gestion du cycle de vie
Vertex AI comprend une suite complète d’outils MLOps pour automatiser, superviser et maintenir les workflows ML en production.
Vertex AI Pipelines : orchestration automatisée de workflows ML avec Kubeflow Pipelines.
Vertex AI Feature Store : gestion centralisée des features pour l'entraînement et l’inférence.
Vertex AI Model Monitoring : surveillance continue des modèles (dérive des données, dégradation des performances).
Pourquoi choisir Google Vertex AI ?
Plateforme unifiée : réunit l’ingénierie des données, le développement ML et le MLOps dans une seule interface.
Haute évolutivité : adaptée aussi bien à l’expérimentation qu’au déploiement en production.
Souplesse : permet l’utilisation conjointe de modèles AutoML et personnalisés.
Intégration native : fonctionne avec BigQuery, Cloud Storage, Dataflow et d’autres services Google Cloud.
Efficacité opérationnelle : offre des outils de versioning, surveillance et automatisation pour fiabiliser les processus ML.
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 avancés pour la gestion des données, l'entraînement des modèles et le déploiement en production, tout en favorisant la collaboration.
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Databricks est une solution complète de MLOps qui simplifie le processus d'apprentissage automatique. Elle offre des capacités robustes pour la gestion des données, permettant d'extraire, de transformer et de charger efficacement les données. Les utilisateurs peuvent entraîner des modèles à l'aide d'algorithmes variés et les déployer facilement en production. De plus, la plateforme favorise une collaboration fluide entre les équipes grâce à un environnement unifié où différentes parties prenantes peuvent contribuer ensemble.
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.