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7 meilleurs outils de développement de logiciels d'IA
L'application logicielle est l'une des activités les plus courantes réparties dans les organisations, et son utilisation n'a fait qu'augmenter au fil des ans. Le développement de logiciels est une tâche complexe et difficile, le processus nécessitant l'idéation, la définition du produit, le codage, la conception stratégique, l'évaluation de la qualité, etc. Si des erreurs sont commises au cours de ces étapes, cela peut signifier que l'ensemble du processus doit être redémarré.
En raison de ces défis, bon nombre des meilleures organisations d'aujourd'hui se tournent vers l'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage automatique (ML) pour obtenir de meilleurs résultats.
Voici les 7 meilleurs outils de développement de logiciels d'IA :
1. Plateforme Google Cloud AI
En tête de notre liste des 7 meilleurs outils de développement de logiciels d'IA se trouve Google Cloud AI Platform, qui vous aide à former vos modèles d'apprentissage automatique à grande échelle, à héberger votre modèle formé dans le cloud et à utiliser votre modèle pour faire des prédictions sur de nouvelles données.
La chaîne d'outils intégrée fournie par la plate-forme accélère le développement et le déploiement de projets d'apprentissage automatique, et vous pouvez créer des pipelines ML portables avec Kubeflow, une plate-forme open source de Google. La plate-forme d'IA vous permet de déployer votre projet d'apprentissage automatique sur site ou dans le cloud, et il existe différentes options pour stocker des données, telles que le stockage dans le cloud et BigQuery.
L'une des principales offres d'AI Platform est la préconfiguration de machines virtuelles (VM) facilitant le développement d'applications d'apprentissage profond. Elle dispose également de fonctionnalités de traitement automatique du langage naturel (TALN) permettant de déterminer le sens et la structure d'un texte. De plus, les API de la plateforme permettent la conversion de la parole en texte et de la synthèse vocale, ainsi que la vision pour extraire des informations à partir d'images.
Voici quelques-unes des principales fonctionnalités de Google Cloud AI Platform :
- Aide à la formation, à l'analyse et au réglage de vos modèles ML
- Obtenez des prédictions, surveillez les prédictions et gérez vos modèles
- Accélère les projets de ML
- Projet ML sur site ou dans le cloud
- Machines virtuelles (VM) préconfigurées
2. Plateforme d'IA Microsoft Azure
Une autre option majeure pour les outils de développement de logiciels d'IA est la plate-forme Microsoft Azure AI, qui est à la mode sur le marché du développement. Une plate-forme cloud robuste, de nombreuses organisations en dépendent. La plate-forme possède de nombreuses fonctionnalités intéressantes, telles que la reconnaissance d'objets, l'apprentissage automatique non supervisé, la reconnaissance vocale, etc.
La plate-forme Microsoft Azure AI a facilité le développement de l'IA pour les organisations et offre diverses options de personnalisation, telles que des modèles d'IA pré-formés spécifiques à un domaine pour la reconnaissance de texte, de visage et de parole. Il offre également diverses fonctionnalités d'apprentissage automatique comme Azure ML, un service de ML automatisé basé sur Python ; Azure Databricks, un service Big Data basé sur Apache Spark ; et ONNX, un format de modèle open source et un environnement d'exécution pour ML.
Voici quelques-unes des principales fonctionnalités de la plate-forme Microsoft Azure AI :
- Service de ML automatisé basé sur Python
- Traduction automatique
- Capacités de reconnaissance d'objet, de parole et de texte
- Modèles d'IA pour créer des bots
3. IBM Watson
Un autre des outils d'IA les plus connus pour le développement de logiciels est IBM Watson, qui est équipé de capacités d'IA avancées, notamment des interfaces de conversation, des API d'applications mobiles, des interfaces de conversation et des services NLP.
Les outils de développement logiciel robustes d'IBM Watson ont été déployés dans de nombreux secteurs différents comme le pétrole et le gaz, les médias et le divertissement, les services financiers, l'Internet des objets (IoT) et bien plus encore.
La plate-forme propose également des services de développement d'IA qui aident les développeurs à créer des applications avec des capacités d'IA pré-formées. Certaines de ses autres fonctionnalités incluent Watson Assistant, qui peut être intégré pour créer des interfaces conversationnelles alimentées par l'IA dans votre application, et son service NLP sous la forme de Watson Natural Language Understanding (NLU).
Voici quelques-unes des principales fonctionnalités d'IBM Watson :
- Développement et déploiement rapides pour les applications d'IA
- Capacités de synthèse vocale
- Services PNL et NLU
- Puissantes API d'applications mobiles
4. H20
H20 est une plate-forme d'apprentissage automatique open source dont la popularité ne cesse de croître. Il s'agit d'un puissant outil de développement de logiciels d'IA qui offre un large éventail de fonctionnalités telles que des algorithmes d'apprentissage automatique intelligents, des modèles linéaires statistiques et généralisés, des modèles d'apprentissage en profondeur, etc. L'outil prend également en charge les clusters Big Data, Hadoop et Spark/Kubernetes.
H20, qui vous permet d'utiliser des langages de programmation comme R et Python pour créer des modèles, est souvent utilisé pour l'analyse des données, la détection des fraudes, la gestion des risques, la santé numérique et l'intelligence client.
Voici quelques-unes des principales caractéristiques de H20 :
- Inclut la fonctionnalité AutoML
- Prend en charge de nombreux algorithmes tels que les machines à gradient boosté, l'apprentissage en profondeur, les modèles linéaires généralisés, etc.
- Plate-forme linéairement évolutive
- DĂ©velopper des applications mobiles en utilisant R, Java et Python
5. TensorFlow
Aucune liste d'outils de développement de logiciels d'IA ne serait complète sans TensorFlow, qui est un outil de calcul numérique open source et une bibliothèque d'apprentissage automatique. TensorFlow est principalement utilisé à des fins de développement et de recherche, et il est flexible tout en offrant des outils et des bibliothèques complets qui aident à accélérer le développement de l'IA.
Les entreprises peuvent utiliser TensorFlow pour développer et former des applications intelligentes de ML et d'IA qui gèrent des opérations complexes telles que les prévisions, la gestion des contrats, les opérations juridiques, les services clients, etc.
Voici quelques-unes des principales fonctionnalités de TensorFlow :
- Déployez en toute transparence des solutions basées sur l'IA sur les mobiles, les ordinateurs de bureau, les appareils périphériques, etc.
- Vaste ensemble d'outils, de bibliothèques et de ressources communautaires
- Analyse approfondie, automatisation des services, formation non supervisée, etc.
- Large éventail de caractéristiques et de fonctionnalités
6. MxNet
MxNet est un outil de développement de logiciels d'IA populaire et de premier plan qui est un cadre d'apprentissage en profondeur souvent utilisé dans la recherche et la production. MxNet aide à améliorer le développement de l'IA avec des capacités avancées de traitement du langage naturel et propose des modèles de formation distribués pour faire évoluer les applications d'IA.
L'outil est souvent utilisé dans la formation multi-GPU et multi-machines, ainsi que dans l'écriture de couches personnalisées dans des langages de haut niveau.
Voici quelques-unes des principales fonctionnalités de MxNet :
- Cadre d'apprentissage en profondeur open source
- Améliore les applications basées sur l'IA avec NLP
- Cadre hautement Ă©volutif
- Définir, entraîner et déployer des réseaux de neurones
7. Edgeverve
Pour clôturer notre liste des 7 meilleurs outils de développement de logiciels d'IA, Xtractedge d'Edgeverve est un autre excellent outil qui vous permet de créer de puissantes applications basées sur l'IA. L'une des meilleures fonctionnalités offertes par l'outil est Nia Advanced ML, qui propose une large gamme d'algorithmes d'apprentissage automatique qui fonctionnent à grande vitesse et à grande échelle, aidant à créer des modèles de ML hautes performances.
L'outil vous permet également de créer des chatbots alimentés par l'IA, votre application donnant accès au référentiel de connaissances de l'entreprise. L'application peut également automatiser les actions avec une interface conversationnelle et intégrer les données Nia, qui est une solution d'analyse robuste.
Voici quelques-unes des principales fonctionnalités d'Infosys Nia :
- Construire efficacement des modèles de formation ML
- Traiter de grands ensembles de données à grande échelle
- Capacités de gestion des données
- Chatbot Nia
Résumé
En conclusion, l’intelligence artificielle (IA) et machine learning (ML) révolutionnent le paysage du développement logiciel en améliorant l'efficacité, la précision et les capacités des outils de développement. Ces technologies avancées rationalisent les processus complexes tels que l'idéation, le codage et l'évaluation de la qualité, réduisant considérablement le risque d'erreurs et augmentant la productivité globale.
Les outils basés sur l'IA offrent une gamme de fonctionnalités, de traitement du langage naturel (PNL) et l'apprentissage en profondeur à l'apprentissage automatique automatisé (AutoML) et aux modèles pré-entraînés, répondant aux divers besoins de l'industrie. Ils facilitent le développement d'applications robustes, prennent en charge l'analyse des données, améliorent la prise de décision et permettent la création de solutions intelligentes et évolutives.
À mesure que les organisations adoptent de plus en plus d’outils d’IA et de ML, elles acquièrent un avantage concurrentiel grâce à une efficacité améliorée, une réduction du temps de développement et des capacités logicielles améliorées. Les outils présentés dans cet article comptent parmi les meilleurs disponibles, chacun offrant des fonctionnalités et des avantages uniques qui répondent à divers besoins de développement. L’adoption de ces technologies continuera sans aucun doute à stimuler l’innovation et l’excellence dans le développement de logiciels.
