\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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NannyML est une bibliothèque open source en Python conçue pour le monitoring des modèles de machine learning après leur déploiement, notamment dans les cas où les étiquettes (vérités terrain) sont retardées ou absentes. Elle s’adresse aux data scientists, ingénieurs ML et équipes MLOps qui doivent détecter des défaillances silencieuses, des dérives de données et estimer les performances des modèles en production.
Contrairement aux outils classiques, NannyML permet d’estimer les performances sans disposer des étiquettes, grâce à des méthodes statistiques avancées. Elle est particulièrement adaptée aux domaines où les retours sont différés, comme le scoring de crédit, la détection de fraude ou les systèmes de recommandation.
Avantages clés :
Estimation des performances sans vérité terrain
Détection de drift de données et suivi de l’importance des variables
Génère des rapports visuels intégrables aux workflows ML
Quelles sont les fonctionnalités principales de NannyML ?
Estimation des performances sans étiquettes
Permet de suivre les performances en temps réel, sans avoir besoin des cibles :
Méthodes : CBPE (estimation de performance par confiance) et DLE (estimation directe de la perte)
Estimation de métriques comme accuracy, precision, recall ou loss
Détection de baisses soudaines de performance
Utile dans les contextes à retour différé
Détection de dérive des données
Analyse les changements dans la distribution des variables :
Mesure la dérive au niveau des features ou de l’ensemble du dataset
Métriques : divergence de Jensen-Shannon, PSI, Wasserstein
Identification des features les plus impactées
Aide à décider si un retraining est nécessaire
Suivi des performances réalisées avec les étiquettes
Compare les estimations avec les performances réelles, une fois les labels disponibles :
Alignement des courbes estimées vs. réalisées
Analyse de la fiabilité des méthodes d’estimation
Aide à affiner la stratégie de surveillance
Analyse de l’importance des variables et qualité des données
Explore les causes de changement dans le comportement du modèle :
Évolution de l’importance des features dans le temps
Identification de données manquantes ou corrompues
Détection des facteurs de dégradation des prédictions
Rapports et visualisations interactives
Génère des rapports clairs pour diagnostic et revue :
Intégrable dans notebooks Jupyter ou exportable en HTML
Dashboards interactifs pour le suivi dans le temps
Aide à expliquer les anomalies aux équipes techniques
Pourquoi choisir NannyML ?
Surveillance sans étiquettes : idéal pour les cas à feedback différé
Méthodes statistiques avancées : au-delà des outils de monitoring classiques
Open source et agnostique du modèle
Diagnostics visuels précis pour comprendre les dérives et échecs
Conçu pour la production : robuste face aux contraintes réelles des systèmes ML
Logiciel de surveillance des modèles, offrant détection d'anomalies, analyse des performances et intégration rapide pour une meilleure gestion des modèles d'IA.
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Alibi Detect est un outil performant qui se spécialise dans la surveillance des modèles d'intelligence artificielle. Il permet de détecter rapidement les anomalies et d'analyser les performances des modèles déployés. Grâce à son intégration facile avec les systèmes existants, il améliore la gestion des modèles tout en offrant des visualisations intuitives. Ce logiciel facilite également le suivi continu, garantissant que les algorithmes restent fiables et efficaces face aux variations des données.
Surveillez les performances des modèles avec une interface intuitive, alertes automatisées et rapports détaillés pour optimiser l'efficacité des algorithmes.
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Evidentyl AI se spécialise dans la surveillance des modèles, offrant une interface utilisateur intuitive qui permet de suivre les performances des algorithmes en temps réel. Les alertes automatisées garantissent une réactivité immédiate en cas de déviations dans les performances, tandis que des rapports détaillés fournissent une analyse approfondie pour aider à l'optimisation continue des modèles. Cette solution est idéale pour maintenir l'intégrité et la fiabilité des systèmes d'IA.
Surveillez les performances de vos modèles, détectez les dérives et visualisez des métriques clés en temps réel avec une interface intuitive.
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Aporia est une solution de surveillance des modèles qui permet d'identifier rapidement les dérives dans les performances. Elle offre des visualisations détaillées et des métriques en temps réel, facilitant ainsi l'analyse des résultats des modèles. Avec une interface conviviale, les utilisateurs peuvent facilement configurer des alertes et suivre l'évolution des performances, améliorant ainsi la prise de décision et la fiabilité du machine learning.