Démocratiser l'IA avec des plateformes de machine learning à faible code et sans code

Maîtriser l'apprentissage automatique (ML) n'est pas facile. Pour les petites et moyennes entreprises, il faut beaucoup de temps pour comprendre cette branche de l'intelligence artificielle et encore plus pour l'utiliser efficacement dans la résolution de problèmes commerciaux. Le manque d'infrastructure adéquate pour exécuter des modèles ML, l'incapacité à choisir le bon algorithme et la pénurie de talents en science des données sont quelques-unes des raisons de cela. Essayer de surmonter ces obstacles, un par un, peut ne pas être une approche rentable pour les petites et moyennes entreprises. Entrez les plateformes d'apprentissage automatique low-code et no-code. Rendre l'apprentissage automatique accessible Les plateformes d'apprentissage automatique low-code et no-code permettent aux entreprises d'appliquer l'apprentissage automatique sans connaissances et formations approfondies dans le domaine. Ces outils permettent aux développeurs citoyens — des individus sans formation formelle en développement logiciel qui utilisent des plateformes no-code et low-code — de créer des applications d'apprentissage automatique et de réduire la charge des data scientists. Plus précisément, ils permettent aux petites entreprises de goûter à l'apprentissage automatique et aux grandes entreprises de libérer leurs data scientists pour qu'ils puissent travailler sur des projets plus complexes. Par exemple, Obviously AI permet aux utilisateurs de faire des prédictions de données sans écrire de code, Clarifai est utile pour transformer des données non structurées en informations exploitables, et MakeML permet aux utilisateurs de créer des modèles de détection et de segmentation d'objets sans écrire de code. De la même manière que les plateformes de développement no-code et low-code sont utilisées pour développer rapidement des applications logicielles sans codage et avec un codage minimal respectivement, les solutions d'apprentissage automatique no-code et low-code aident à construire et à entraîner des modèles ML avec facilité. On peut dire que les outils d'apprentissage automatique low-code et no-code visent à démocratiser l'intelligence artificielle et à réduire la barrière d'entrée. Ces outils ont déjà commencé à perturber l'espace de l'apprentissage automatique et convainquent de plus en plus d'entreprises d'utiliser le ML. La catégorie des plateformes de science des données et d'apprentissage automatique sur G2 répertorie ces outils qui permettent aux utilisateurs de construire, déployer et surveiller des algorithmes ML. Certaines de ces plateformes sont dotées d'interfaces de glisser-déposer destinées aux utilisateurs novices, tandis que d'autres sont destinées aux utilisateurs ayant une expertise en codage. Qu'est-ce que les plateformes d'apprentissage automatique no-code ? Les plateformes d'apprentissage automatique no-code permettent aux entreprises d'utiliser la puissance de l'apprentissage automatique grâce à des interfaces graphiques simples et de glisser-déposer. Elles permettent aux utilisateurs sans aucune connaissance en langage de programmation ou en codage de créer des applications d'apprentissage automatique. Les plateformes no-code ne sont généralement pas assez flexibles en raison des restrictions sur la modification ou l'accès au code backend. Cela signifie également que ces outils sont plus adaptés aux non-programmeurs qui ne connaissent pas les langages de programmation comme Python ou R. Les utilisateurs peuvent télécharger les données pertinentes, cliquer sur quelques boutons, et les outils construiront un modèle. Par exemple, un tel outil peut optimiser les opérations pour une meilleure efficacité, trouver des moyens d'améliorer l'expérience client et réduire le taux de désabonnement, ou fixer les prix des produits de la bonne manière. Une caractéristique clé de ces plateformes est la capacité à effectuer automatiquement la sélection et l'entraînement de modèles d'apprentissage automatique. La plateforme sélectionnerait et utiliserait l'algorithme ou l'approche qui convient le mieux à un problème particulier. De plus, elle analyse également la performance du modèle avec le temps et l'introduction de nouvelles données, et optimise sa fonction en conséquence. AutoML vs. outils d'IA no-code Les outils d'apprentissage automatique automatisé (AutoML) automatisent les tâches manuelles et monotones que les data scientists doivent effectuer pour construire et entraîner des modèles d'apprentissage automatique. La sélection et l'ingénierie des caractéristiques, la sélection des algorithmes et l'optimisation des hyperparamètres sont des exemples de ces tâches. Il est naturel de confondre les outils AutoML avec les solutions d'IA no-code. Bien qu'ils puissent éventuellement fusionner et devenir une seule catégorie, actuellement, ils ont des caractéristiques différentes. Alors que les plateformes d'apprentissage automatique no-code permettent aux utilisateurs non techniques de construire des modèles d'apprentissage automatique, la plupart des solutions AutoML visent à rendre les data scientists plus efficaces. Elles offrent également une meilleure transparence dans l'ensemble du pipeline d'apprentissage automatique et aident les data scientists à affiner la manière dont les modèles d'apprentissage automatique sont construits. Qu'est-ce que les plateformes d'apprentissage automatique low-code ? Les plateformes d'apprentissage automatique low-code sont similaires à leurs homologues no-code, mais elles permettent aux utilisateurs d'écrire quelques lignes de code ou de les manipuler. Le pourcentage de code modifiable dépend de l'outil. Comme les plateformes no-code, les outils d'apprentissage automatique low-code sont utiles pour les entreprises manquant de professionnels spécialisés en IA. Les outils d'apprentissage automatique low-code aident à prédire les taux de désabonnement, à créer des modèles simples de reconnaissance d'images, à optimiser les flux de travail et à créer des systèmes de recommandation dans plusieurs industries. Ils peuvent accélérer considérablement le processus de développement de modèles avec des modèles de projet et des ensembles de données prêts à l'emploi. Par exemple, l'AI Builder de Microsoft permet aux utilisateurs de créer et de gérer facilement des modèles d'apprentissage automatique pour traiter du texte, prédire des résultats commerciaux et analyser le sentiment des clients. Viso.ai est une autre plateforme utile pour développer des applications de vision par ordinateur. Ces outils devraient être extrêmement utiles pour le développement de produits, le marketing, le branding, le service client, et plus encore. Les plateformes low-code permettent aux personnes non techniques de trouver des solutions à des problèmes de bas niveau sans dépendre des data scientists. En plus de réduire la dépendance aux data scientists, les employés non techniques ont également la possibilité de comprendre comment les données impactent leurs décisions. Par exemple, les marketeurs peuvent utiliser ces outils pour prédire les taux de désabonnement ou comprendre rapidement le climat actuel du marché. Cela leur permettra de prendre des décisions rapides basées sur les données et de rester à jour. Les marketeurs peuvent également utiliser des outils d'automatisation low-code pour configurer le chatbot d'un site web avec une approche basée sur le traitement du langage naturel (NLP). Par exemple, l'outil peut aider à identifier les questions fréquemment posées et à préparer le chatbot à prendre des mesures proactives. D'ici 2030, la plateforme de développement low-code devrait générer un revenu de 187 milliards de dollars. La croissance de la plateforme repose sur sa capacité à manipuler une partie du code, contrairement aux outils no-code, offrant ainsi un meilleur champ de personnalisation selon les besoins de l'entreprise. Si les outils d'IA no-code et low-code sont si utiles, quels sont les problèmes ? Bien que les outils d'apprentissage automatique no-code et low-code soient utiles pour éliminer (ou réduire) la barrière d'entrée de l'IA et de l'apprentissage automatique, ils ont leurs limites : - Stratégie de verrouillage : L'utilisateur est entièrement dépendant d'un fournisseur de logiciels et ne peut pas passer à un autre fournisseur sans coûts de changement considérables. - Limitations sur la personnalisation : Certaines solutions d'apprentissage automatique no-code et low-code peuvent ne pas permettre aux utilisateurs de modifier certains paramètres. - Gestion des données : Même en utilisant des solutions no-code, les entreprises peuvent devoir s'appuyer sur l'expertise des data scientists et des ingénieurs de données pour les tâches de traitement des données. - Scalabilité : À l'heure actuelle, il est impossible de construire une solution évolutive utilisant une plateforme d'apprentissage automatique no-code qui résout un problème complexe. Au moment de la rédaction, ces outils n'ont pas la flexibilité ou la maintenabilité des applications d'apprentissage automatique traditionnelles. Par conséquent, les entreprises doivent avoir une compréhension claire et une vision de quels problèmes aborder avec ces outils. Si elles souhaitent créer une preuve de concept (POC), alors les outils no-code sont idéaux. Mais si elles aspirent à développer des solutions évolutives, alors l'approche traditionnelle de l'apprentissage automatique serait une meilleure voie à suivre. Exigence minimale : connaissance des plateformes d'apprentissage automatique no-code Chez G2, nous pensons que dans quelques années, la connaissance des plateformes d'apprentissage automatique no-code sera considérée comme une exigence minimale pour la plupart des emplois. Cela sera particulièrement vrai pour les chefs de produit et les rôles qui doivent traiter des données quotidiennement. Nous nous attendons également à voir plusieurs de ces outils évoluer pour devenir basés sur l'industrie. Par exemple, il pourrait y avoir une plateforme d'IA no-code pour résoudre les problèmes liés au marketing ou un outil pour résoudre tout problème dans l'industrie manufacturière. Actuellement, les plateformes d'apprentissage automatique no-code et low-code sont largement utilisées pour créer rapidement des POC. Cela aide à donner aux individus dans des rôles non techniques la possibilité de présenter leurs idées aux data scientists et d'évaluer si elles sont réalisables. Et si vous vous demandez si ces outils remplaceront les data scientists, la réponse est un grand "non". Comme toute autre technologie liée à l'IA, les plateformes d'apprentissage automatique no-code sont destinées à prendre en charge les tâches monotones et à aider les individus à sauter quelques étapes. La meilleure question serait : "Quelle part du travail d'un data scientist pourrait être automatisée à l'aide d'une plateforme d'apprentissage automatique no-code ?"