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7 Meilleurs Outils de Développement de Logiciels d’Intelligence Artificielle
L’application logicielle est l’une des activités les plus courantes répandues dans les organisations, et son utilisation n’a fait que croître au fil des ans. Le développement de logiciels est une tâche complexe et difficile, avec un processus qui nécessite l’idéation, la définition de produit, la codification, la conception stratégique, l’évaluation de la qualité et bien plus encore. Si des erreurs sont commises pendant ces étapes, cela peut signifier que l’ensemble du processus doit être redémarré.
En raison de ces défis, de nombreuses meilleures organisations d’aujourd’hui ont recours à l’intelligence artificielle (IA) et à l’apprentissage automatique (ML) pour obtenir de meilleurs résultats.
Voici les 7 meilleurs outils de développement de logiciels d’intelligence artificielle :
1. Google Cloud AI Platform
En tête de notre liste des 7 meilleurs outils de développement de logiciels d’intelligence artificielle, nous avons la plate-forme Google Cloud AI, 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 prévisions 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 d’apprentissage automatique portables avec Kubeflow, une plate-forme open-source de Google. La plate-forme d’IA vous permet de déployer votre projet d’apprentissage automatique à la fois sur site ou dans le cloud, et il existe diverses options pour stocker des données, telles que le stockage cloud et BigQuery.
Un autre des principaux avantages de la plate-forme d’IA est les machines virtuelles (VM) préconfigurées, qui aident à développer des applications d’apprentissage profond, et elle dispose également de capacités de traitement du langage naturel (NLP) qui aident à déterminer le sens et la structure du texte. En outre, vous pouvez utiliser les API de la plate-forme pour les capacités de reconnaissance vocale et de synthèse vocale, ainsi que des capacités de vision pour extraire des informations à partir d’images.
Voici quelques-unes des principales fonctionnalités de la plate-forme Google Cloud AI :
- Aide à la formation, à l’analyse et à la mise à jour de vos modèles d’apprentissage automatique
- Obtenez des prévisions, surveillez les prévisions et gérez vos modèles
- Accélère les projets d’apprentissage automatique
- Projet d’apprentissage automatique sur site ou dans le cloud
- Machines virtuelles (VM) préconfigurées
2. Microsoft Azure AI Platform
Un autre choix de premier plan pour les outils de développement de logiciels d’intelligence artificielle est la plate-forme Microsoft Azure AI, qui est tendance sur le marché du développement. Une plate-forme cloud robuste, de nombreuses organisations s’appuient sur elle. La plate-forme dispose de nombreuses grandes capacités, telles que la reconnaissance d’objets, l’apprentissage automatique non supervisé, la reconnaissance vocale, etc.
La plate-forme Microsoft Azure AI a facilité pour les organisations la réalisation du développement d’IA, et elle offre diverses options de personnalisation, telles que des modèles d’IA préformés spécifiques au domaine pour la reconnaissance de texte, de visage et de voix. Elle propose également diverses capacités d’apprentissage automatique, telles que Azure ML, un service d’apprentissage automatique automatisé basé sur Python ; Azure Databricks, un service de données grand public basé sur Apache Spark ; et ONNX, un format de modèle et de runtime open-source pour l’apprentissage automatique.
Voici quelques-unes des principales fonctionnalités de la plate-forme Microsoft Azure AI :
- Service d’apprentissage automatique automatisé basé sur Python
- Traduction automatique
- Capacités de reconnaissance d’objets, de voix et de texte
- Modèles d’IA pour la création de bots
3. IBM Watson
Un autre des outils d’intelligence artificielle 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 de traitement du langage naturel.
Les outils de développement de logiciels robustes d’IBM Watson ont été déployés dans de nombreuses industries différentes, telles que 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 préformées. Certaines de ses autres fonctionnalités incluent Watson Assistant, qui peut être intégré pour créer des interfaces de conversation d’IA dans votre application, et son service de traitement du langage naturel sous la forme de Watson Natural Language Understanding (NLU).
Voici quelques-unes des principales fonctionnalités d’IBM Watson :
- Développement et déploiement rapides d’applications d’IA
- Capacités de reconnaissance vocale
- Services de traitement du langage naturel et de compréhension du langage naturel
- API d’applications mobiles puissantes
4. H2O
H2O est une plate-forme d’apprentissage automatique open-source qui gagne en popularité. C’est un outil de développement de logiciels d’intelligence artificielle puissant qui propose une large gamme de fonctionnalités, telles que des algorithmes d’apprentissage automatique intelligents, des modèles linéaires généralisés et des modèles d’apprentissage profond, etc. L’outil prend également en charge les grandes données, Hadoop et les clusters Spark/Kubernetes.
H2O, qui vous permet d’utiliser des langages de programmation comme R et Python pour créer des modèles, est souvent utilisé pour l’analyse de données, la détection de fraude, la gestion des risques, les soins de santé numériques et l’intelligence client.
Voici quelques-unes des principales fonctionnalités d’H2O :
- Fonctionnalité AutoML
- Prend en charge de nombreux algorithmes tels que les machines à gradient boosté, l’apprentissage profond, les modèles linéaires généralisés, etc.
- Plate-forme scalable de manière linéaire
- Développez des applications mobiles à l’aide de R, Java et Python
5. TensorFlow
Aucune liste d’outils de développement de logiciels d’intelligence artificielle 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 d’IA.
Les entreprises peuvent utiliser TensorFlow pour développer et former des applications d’IA intelligentes qui gèrent des opérations complexes, notamment la prévision, la gestion des contrats, les opérations juridiques, les services client et bien plus encore.
Voici quelques-unes des principales fonctionnalités de TensorFlow :
- Déploiez en toute transparence des solutions basées sur l’IA sur les mobiles, les ordinateurs de bureau, les appareils périphériques, etc.
- Un ensemble complet d’outils, de bibliothèques et de ressources communautaires
- Analyse approfondie, automatisation des services, formation non supervisée, etc.
- Une large gamme de fonctionnalités et de fonctionnalités
6. MxNet
MxNet est un outil de développement de logiciels d’intelligence artificielle de premier plan et populaire qui est un cadre d’apprentissage profond souvent utilisé dans la recherche et la production. MxNet aide à améliorer le développement d’IA avec des capacités de traitement du langage naturel avancées, et il propose des modèles de formation distribués pour mettre à l’échelle les applications d’IA.
L’outil est souvent utilisé pour la formation multi-GPU et multi-machine, ainsi que pour la rédaction de couches personnalisées dans des langages de niveau élevé.
Voici quelques-unes des principales fonctionnalités de MxNet :
- Cadre d’apprentissage profond open-source
- Améliore les applications basées sur l’IA avec le traitement du langage naturel
- Cadre hautement scalable
- Définissez, formez et déployez des réseaux de neurones
7. Edgeverve
Pour terminer notre liste des 7 meilleurs outils de développement de logiciels d’intelligence artificielle, nous avons Xtractedge d’Edgeverve, qui est un autre excellent outil qui vous permet de créer des applications d’IA puissantes. L’une des meilleures capacités 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 d’apprentissage automatique à haute performance.
L’outil vous permet également de créer des chatbots d’IA, votre application fournissant un accès au référentiel de connaissances de l’entreprise. L’application peut également automatiser les actions avec une interface de conversation et intégrer Nia Data, qui est une solution d’analyse robuste.
Voici quelques-unes des principales fonctionnalités d’Infosys Nia :
- Construisez efficacement des modèles de formation d’apprentissage automatique
- Traitez de grands ensembles de données à grande échelle
- Capacités de gestion des données
- Chatbot Nia
Résumé
En conclusion, l’intelligence artificielle (IA) et l’apprentissage automatique (ML) révolutionnent le paysage du développement de logiciels en améliorant l’efficacité, la précision et les capacités des outils de développement. Ces technologies avancées rationalisent des processus complexes tels que l’idéation, la codification et l’évaluation de la qualité, réduisant considérablement le potentiel d’erreurs et augmentant la productivité globale.
Les outils d’IA offrent une gamme de fonctionnalités, de la reconnaissance du langage naturel (NLP) et de l’apprentissage profond à l’apprentissage automatique automatisé (AutoML) et aux modèles préformés, répondant aux besoins de diverses industries. Ils facilitent le développement d’applications robustes, soutiennent l’analyse de 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 les outils d’IA et de ML, elles gagnent un avantage concurrentiel grâce à une efficacité améliorée, à une réduction du temps de développement et à des capacités de logiciel améliorées. Les outils présentés dans cet article représentent certains des meilleurs disponibles, chacun offrant des fonctionnalités et des avantages uniques qui répondent à des besoins de développement divers. L’adoption de ces technologies continuera inévitablement à stimuler l’innovation et l’excellence dans le développement de logiciels.
