Meilleures plateformes ML sans code: alternatives à ChatGPT

Nous avons comparé 3 plateformes de machine learning sans code sur des métriques clés : traitement des données (gestion des valeurs manquantes, valeurs aberrantes), configuration du modèle et facilité d'utilisation, sortie des métriques de précision, disponibilité des visualisations, et toute limite ou remarque importante observée lors des tests.

Outils de machine learning sans code benchmark

Remarque : Les scores représentent la performance moyenne sur kNN et régression logistique, le cas échéant. Les résultats peuvent varier en fonction de la complexité du jeu de données.

ChatGPT Data Analyst, Akkio et Gemini prennent en charge l’entraînement de modèles et ont été comparés en utilisant le même jeu de données et deux modèles de classification de base, k-Nearest Neighbors et régression logistique. Gigasheet ne prend pas en charge l’entraînement de modèles et a été exclu de cette partie de la comparaison. Vous pouvez consulter notre méthodologie de benchmark pour plus de détails.

ChatGPT Data Analyst a obtenu les meilleures performances globales, avec la précision moyenne et le score F1 les plus élevés sur les deux modèles.

Akkio a produit des scores de précision clairs et des métriques par classe, ce qui le rend utilisable pour des tâches de prédiction de base et l'inspection de l'impact des fonctionnalités, bien que ses performances soient restées proches de la référence.

Gemini a exécuté un pipeline complet de bout en bout avec un prétraitement complet et un rapport détaillé des métriques, mais la précision sur ce jeu de données était faible, à 11 %.

Ces résultats soulignent que les performances des modèles dépendent fortement de la qualité des données, du choix approprié du modèle et d'entrées équilibrées, même sur les plateformes ML sans code. Bien que ces outils simplifient les flux de travail de machine learning, une préparation des données et une évaluation réfléchies sont essentielles pour construire des modèles prédictifs fiables.

Comparaison des outils de machine learning sans code

Outils de machine learning sans code

1- Akkio Analyse IA

Akkio est une plateforme de machine learning sans code qui permet aux utilisateurs de construire et de déployer rapidement des modèles prédictifs, avec un nettoyage automatique des données et une interface simple. Bien qu'elle offre des métriques d'évaluation claires telles que la précision et le score F1, elle manque d'options de personnalisation et de contrôle avancé sur l'entraînement des modèles.

Avantages

1. Interface conviviale. Aucune compétence en codage requise, idéal pour les utilisateurs non data scientists.
2. Nettoyage intelligent et automatisé. Gère efficacement les valeurs manquantes, les valeurs aberrantes et les données redondantes.
3. Chatbot intégré. Guide les utilisateurs de manière interactive à travers l'exploration des données et la modélisation.

Inconvénients

1. Personnalisation limitée. Aucun contrôle sur la sélection de l'algorithme ou le processus d'entraînement.
2. Pas d'options de modélisation avancées. L'absence d'outils de réglage suggère que la plateforme cible les utilisateurs sans expertise en ML.
3. Transparence limitée du modèle. Les utilisateurs ne peuvent pas voir ou modifier la façon dont le modèle est construit ou entraîné.

2- Gigasheet

Gigasheet fonctionne plus comme un tableur basé sur navigateur que comme une plateforme complète d'analyse de données pilotée par l'IA. Il offre un filtrage de base et des graphiques manuels, mais ne dispose pas de fonctionnalités de machine learning automatisé ni de prise en charge des tâches prédictives complexes.

Avantages

1. Outil basé sur le web avec une interface de tableur familière, facile pour les utilisateurs d'Excel.
2. Convient aux tâches simples d'analyse de données sans écrire de code.
3. Plateforme sans code accessible aux analystes métier ou aux utilisateurs non techniques.

Inconvénients

1. Ne dispose pas de modèles de machine learning ni de capacités d'analyse prédictive.
2. Fonctionnalités d'analyse de données limitées, uniquement filtrage et graphiques de base.
3. Il n'y a pas de prise en charge du traitement du langage naturel ou des applications d'IA.

3- Gemini

Gemini est un outil d'IA sans code qui prend en charge les requêtes en langage naturel pour automatiser l'ingénierie des fonctionnalités, l'entraînement des modèles et l'évaluation. Bien qu'il offre un pipeline ML complet et des visualisations riches, ses performances prédictives sont limitées par le déséquilibre des données et les contraintes du modèle.

Avantages

1. Permet aux utilisateurs de construire des modèles de machine learning personnalisés sans code.
2. Prend en charge le traitement du langage naturel pour des flux de travail entièrement conversationnels.
3. Gère l'analyse des données, l'ingénierie des fonctionnalités et l'évaluation des modèles de bout en bout.

Inconvénients

1. La précision était très faible sur le jeu de données utilisé dans le benchmark des outils de machine learning sans code.
2. L'absence de contrôle des hyperparamètres peut convenir aux utilisateurs ayant une expertise limitée en ML, mais limite les utilisateurs avancés
3. Les meilleurs résultats nécessitent des ensembles de données équilibrés pour des performances de modèle réussies.

4- ChatGPT Data Analyst

ChatGPT Data Analyst permet aux utilisateurs de construire des modèles de machine learning via des instructions en langage clair, en automatisant tout, du prétraitement à l'évaluation du modèle. Il fonctionne bien dans les tâches de classification de base et offre une analyse de données conversationnelle respectueuse de la vie privée.

Avantages

1. Les modèles prédictifs sont construits à partir du langage naturel ; aucune programmation de machine learning n'est nécessaire.
2. Fort en analyse exploratoire des données et en résumés visuels.
3. Couvre le flux de travail complet dans une seule interface : téléversement des données, nettoyage, entraînement du modèle, évaluation et génération de graphiques.

Inconvénients

1. Le kNN a moins bien performé que la régression logistique sur le même jeu de données, suggérant que la sélection des fonctionnalités ou l'équilibrage des classes aiderait, mais l'outil ne présente pas ces étapes comme ajustables.
2. Ne permet pas une personnalisation complète de l'entraînement du modèle ML.
3. La qualité de la sortie dépend de la clarté de l'invite ; les invites vagues produisent des analyses superficielles.

Plateformes ML avec interfaces sans code

Du côté entreprise du spectre sans code, plusieurs plateformes d'IA et de machine learning établies ont ajouté des interfaces conversationnelles et en langage naturel, apportant une accessibilité similaire aux organisations disposant d'équipes de données dédiées.

DataRobot

DataRobot est une plateforme d'IA d'entreprise qui automatise l'entraînement, l'évaluation, le déploiement et la surveillance des modèles de machine learning à travers des cas d'usage d'IA prédictive, générative et agentique, avec une gouvernance intégrée.

Sa fonctionnalité Agent Assist ajoute une couche de langage naturel par-dessus, aidant les utilisateurs à rédiger des spécifications d'agent, générer du code d'outil et exécuter des simulations via l'interface en ligne de commande DataRobot.¹

SAS Viya

SAS Viya est une plateforme de données et d'IA native du cloud pour le cycle de vie complet du machine learning, connectant les données, construisant et gouvernant les modèles, et opérationnalisant les décisions via des interfaces visuelles et basées sur le code.

Viya Copilot l'étend avec un assistant conversationnel pour la découverte de données, le développement de pipelines de modèles et la gestion des modèles, permettant aux non-développeurs de travailler avec la plateforme en langage clair.²

Dataiku

Dataiku est une plateforme d'entreprise pour l'analyse, le machine learning et les agents d'IA, couvrant la préparation des données, la construction de modèles et le déploiement via des blocs logiques visuels ou des frameworks de code complet sous une seule couche de gouvernance.

Son Agent Hub permet aux utilisateurs métier de combiner des invites, des outils et des données d'entreprise pour construire des agents sans écrire de code, connectés aux mêmes ensembles de données gouvernés que l'équipe de données maintient déjà.

Amazon SageMaker Canvas

Amazon SageMaker Canvas est le service de machine learning sans code d'AWS pour les analystes métier, avec une interface visuelle qui construit, évalue et déploie des modèles sans code. Il utilise AutoML pour entraîner des modèles pour la régression, la classification, la prévision de séries chronologiques, le NLP, la vision par ordinateur et le fine-tuning de modèles de fondation, et inclut Amazon Q Developer pour un guidage conversationnel de la préparation des données jusqu'au déploiement. ³

Microsoft Fabric AutoML

Microsoft Fabric AutoML est une interface low-code au sein de Microsoft Fabric Data Science qui automatise le flux de travail ML via un assistant guidé. Les utilisateurs choisissent une table ou un fichier lakehouse, sélectionnent une tâche ML (régression, classification binaire ou multi-classe, ou prévision), choisissent un mode AutoML (Prototypage rapide, Interprétable, Meilleur ajustement ou Personnalisé), et l'assistant génère un notebook préconfiguré qui exécute l'essai et enregistre les métriques via MLflow dans les éléments d'expérience et de modèle existants de Fabric.⁴

LLM-based data analysis tools

Large language models have transformed data analysis by allowing users to ask questions in natural language rather than writing code or formulas. These tools integrate conversational IA with spreadsheet and visualization capabilities, making data exploration accessible to non-technical users.

Claude pour l'analyse de données

Claude analyse les fichiers CSV téléversés et génère des visualisations interactives via sa fonctionnalité Artifacts. Anthropic a mis à niveau la plateforme avec des capacités d'exécution de code qui permettent la génération de scripts Python/Node.js et la création de fichiers téléchargeables.

Capacités clés :

• Visualisations de données interactives avec Artifacts (graphiques, tableaux de bord, rapports)
• Analyse statistique avec explications en langage naturel
• Sorties téléchargeables (feuilles de calcul, CSV, rapports, visualisations PNG)
• Intégration avec Google Sheets via l'extension Claude for Sheets
• Analyse multi-fichiers et croisement de jeux de données

Microsoft Copilot pour Excel

Microsoft Copilot s'intègre directement dans Excel via une interface de barre latérale, permettant la création de formules, le nettoyage des données, les tableaux croisés dynamiques et la génération de graphiques en langage naturel.

Capacités clés :

• Création de formules en langage naturel avec explications étape par étape
• Automatisation du nettoyage et de la transformation des données
• Génération de tableaux croisés dynamiques et de graphiques
• Sécurité de niveau entreprise au sein de l'écosystème Microsoft
• Intégration avec les applications Microsoft 365 (Word, PowerPoint, Outlook, Teams)

Tableau Pulse

Tableau Pulse fournit des informations générées par l'IA et une surveillance automatisée pour les utilisateurs de Tableau Cloud. La plateforme utilise l'IA générative pour détecter les tendances, les valeurs aberrantes et les facteurs déterminants, en les résumant en langage naturel avec des alertes proactives.

Capacités clés :

• Résumés automatisés en langage naturel des modifications des données
• Alertes proactives via Slack, e-mail et application mobile
• Questions-réponses améliorées (Discover) pour une exploration conversationnelle des métriques
• Suivi des objectifs avec indicateurs de statut sur la bonne voie/hors piste
• Détection d'anomalies en temps réel et prévisions

Julius IA

Julius IA se spécialise dans l'analyse statistique via une interface conversationnelle. Les utilisateurs téléversent des jeux de données (CSV, Excel, PDF, Google Sheets) et demandent des analyses ou des tests statistiques en langage clair.

Capacités clés :

• Tests statistiques (valeurs p, ANOVA, taille d'échantillon, régression)
• Génération de code Python et R pour la reproductibilité
• Plusieurs formats d'exportation pour les graphiques et les résultats
• Analyse de corrélation et visualisation de données
• Flux de travail de type notebook pour une analyse itérative

Outils de machine learning sans code méthodologie de benchmark

Pour évaluer la convivialité et les capacités des plateformes de machine learning sans code, nous avons sélectionné quatre outils largement accessibles : Akkio, Gigasheet, Gemini et ChatGPT Data Analyst. Chaque plateforme a été testée en utilisant le même jeu de données et guidée à travers un ensemble cohérent de tâches, y compris le nettoyage des données, l'analyse exploratoire, l'entraînement de modèles (en utilisant kNN et la régression logistique), et l'évaluation des performances basée sur la précision, le rappel, le score F1 et les sorties de la matrice de confusion.

Nous sommes concentrés sur trois critères clés :

1. Facilité d'utilisation : Dans quelle mesure l'interface est intuitive et accessible (interface glisser-déposer, préparation des données) pour les personnes non techniques.
2. Profondeur analytique : La capacité de la plateforme à traiter les données, construire des modèles et fournir des métriques utiles.
3. Flexibilité et guidage : Les utilisateurs peuvent interagir naturellement, explorer des alternatives et recevoir des retours significatifs.

Tous les tests ont été réalisés avec un accès gratuit ou standard pour refléter les expériences utilisateur réelles.

Ne manquez pas nos benchmarks et analyses basées sur les données. Le bouton ouvre Google ; sélectionner AIMultiple confirme que vous souhaitez voir AIMultiple plus souvent dans les résultats de recherche Google.

Ajouter comme source préférée

Avantages des plateformes ML sans code

Les outils ML sans code automatisent la construction, l'entraînement et le déploiement de modèles pour les utilisateurs non techniques, supprimant le besoin d'écrire du code ou de gérer l'infrastructure. Certaines plateformes incluent également des modèles prêts à l'emploi pour des tâches telles que la classification de texte et la reconnaissance d'images, permettant aux utilisateurs métier d'appliquer le machine learning à leurs propres données sans expertise en ML.

Aperçu des modèles de machine learning

Les outils sans code permettent aux utilisateurs métier et aux analystes de construire et de déployer des modèles de ML sans écrire de code. Ils gèrent bien les tâches standard telles que la classification, la régression et la prédiction tabulaire, mais ne couvrent généralement pas les charges de travail avancées comme la détection d'objets, les systèmes de recommandation ou les architectures de réseaux de neurones personnalisées, qui nécessitent encore des frameworks basés sur du code et une expertise en science des données.

FAQ

Citez ce benchmark

Choisissez le format qui correspond à votre lieu de publication. Coller la version avec lien dans votre CMS préserve le lien retour.

@misc{dilmegani2026,
  author = {Dilmegani, Cem},
  title  = {{Meilleures plateformes ML sans code: alternatives à ChatGPT}},
  year   = {2026},
  month  = jun,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/no-code-ml-platforms}},
  note   = {AIMultiple. Consulté le 17 Juin 2026}
}

Liens de référence

1.

February 2026: DataRobot docs

2.

SAS expands SAS Viya with governed AI assistants and agentic AI capabilities

Cision PR Newswire

3.

Amazon SageMaker Canvas - Amazon SageMaker AI

4.

Use AutoML (interface) - Microsoft Fabric | Microsoft Learn

Cem Dilmegani

Analyste principal

Suivre

Cem est analyste principal chez AIMultiple depuis 2017. AIMultiple informe des centaines de milliers d'entreprises (selon SimilarWeb) dont 60 % du Fortune 500 chaque mois.

Les travaux de Cem ont été cités par des publications internationales de premier plan telles que Business Insider, Forbes, Washington Post, des entreprises mondiales comme Deloitte, HPE et des ONG comme le Forum économique mondial et des organisations supranationales comme la Commission européenne.

Tout au long de sa carrière, Cem a exercé en tant que consultant tech, acheteur tech et entrepreneur tech. Il a conseillé des entreprises sur leurs décisions technologiques chez McKinsey & Company et Altman Solon pendant plus d'une décennie. Il a également publié un rapport McKinsey sur la numérisation.

Il a dirigé la stratégie technologique et les achats d'un opérateur télécom tout en rendant compte au PDG. Il a également mené la croissance commerciale de l'entreprise deep tech Hypatos qui a atteint un chiffre d'affaires récurrent annuel à 7 chiffres et une valorisation à 9 chiffres à partir de 0 en 2 ans. Le travail de Cem chez Hypatos a été couvert par des publications technologiques de premier plan comme TechCrunch et Business Insider.

Cem intervient régulièrement lors de conférences technologiques internationales. Il est diplômé de la Bogazici University en tant qu'ingénieur informatique et détient un MBA de la Columbia Business School.

Voir le profil complet

Soyez le premier à commenter

Votre adresse courriel ne sera pas publiée. Tous les champs sont obligatoires. Les commentaires sont laissés dans leur langue d'origine.

Nom

Adresse email

Commentaire

0/450

Publier un commentaire