Meilleures plateformes de ML sans code : alternatives à ChatGPT

Nous avons comparé 4 plateformes d'apprentissage automatique sans code selon des critères clés : traitement des données (gestion des valeurs manquantes et des valeurs aberrantes), configuration et facilité d'utilisation du modèle, résultats des indicateurs de précision, disponibilité des visualisations et principales limitations ou remarques observées lors des tests.

Comparatif des outils d'apprentissage automatique sans code

Remarque : Les scores représentent les performances moyennes obtenues avec les méthodes kNN et de régression logistique, le cas échéant. Les résultats peuvent varier en fonction de la complexité des données.

Nous avons testé trois plateformes d'apprentissage automatique sans code : ChatGPT Data Analyst, Akkio et Gemini. Tous les outils ont été évalués à l'aide du même jeu de données et de deux modèles de classification de base : les k plus proches voisins et la régression logistique.

ChatGPT Data Analyst a obtenu les meilleures performances globales, affichant la précision moyenne et le score F1 les plus élevés. Ces résultats pourraient s'expliquer par un prétraitement des données plus efficace ou par des données d'entrée mieux équilibrées.

Akkio a fourni des scores de précision clairs et des métriques par classe, ce qui le rend adapté aux tâches prédictives de base et à la compréhension de l'impact des fonctionnalités, bien que ses performances soient restées proches de la ligne de base.

Gemini proposait un pipeline complet de bout en bout avec prétraitement complet et rapports de métriques détaillés, mais a produit une précision très faible, probablement en raison d'un déséquilibre des classes ou de la complexité de l'ensemble de données.

Ces résultats soulignent que les performances des modèles dépendent fortement de la qualité des données , du choix approprié du modèle et de l'équilibre des entrées, même sur les plateformes d'apprentissage automatique sans code. Bien que ces outils simplifient les flux de travail d'apprentissage automatique, une préparation et une évaluation rigoureuses des données sont essentielles à la construction de modèles prédictifs fiables.

Comparaison des outils d'apprentissage automatique sans code

outils d'apprentissage automatique sans code

1- Akkio AI Analytics pour les agences médias

Akkio est une plateforme d'apprentissage automatique sans code qui permet aux utilisateurs de créer et de déployer rapidement des modèles prédictifs, grâce à un nettoyage automatisé des données et une interface simple. Bien qu'elle offre des indicateurs d'évaluation clairs comme 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 programmation requise, idéale pour les utilisateurs non spécialistes des données.
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 dans l'exploration et la modélisation des données.

Cons

1. Personnalisation limitée. Aucun contrôle sur la sélection de l'algorithme ni sur le processus d'entraînement.
2. Aucune option de modélisation avancée. Absence d'outils de réglage, témoignant d'une expertise limitée en apprentissage automatique.
3. Transparence limitée du modèle. Les utilisateurs ne peuvent ni visualiser ni modifier la manière dont le modèle est construit ou entraîné.

2- Gigasheet : Analyses en libre-service, tableur facile

Gigasheet fonctionne davantage comme un tableur en ligne que comme une plateforme complète d'analyse de données basée sur l'IA. Il offre des fonctions de filtrage basiques et la création manuelle de graphiques, mais ne propose pas de fonctionnalités d'apprentissage automatique ni de prise en charge des tâches prédictives complexes.

Avantages

1. Outil web doté d'une interface de type tableur familière, facile à utiliser pour les utilisateurs d'Excel.
2. Adapté aux tâches d'analyse de données simples ne nécessitant pas d'écriture de code.
3. Plateforme sans code accessible aux analystes commerciaux ou aux utilisateurs non techniques.

Cons

1. Manque de modèles d'apprentissage automatique et de capacités d'analyse prédictive.
2. Fonctionnalités d'analyse de données limitées : filtrage et création de graphiques basiques uniquement.
3. Aucune prise en charge du traitement automatique du langage naturel ou des applications d'IA n'est assurée.

3- Gémeaux

Gemini est un outil d'IA sans code qui prend en charge les requêtes en langage naturel pour automatiser l'ingénierie des caractéristiques, l'entraînement et l'évaluation des modèles. Malgré un pipeline d'apprentissage automatique 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 créer des modèles d'apprentissage automatique personnalisés sans coder.
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 caractéristiques et l'évaluation des modèles de bout en bout.

Cons

1. Performances limitées si la qualité des données d'entrée est faible ou si les fonctionnalités sont insuffisantes.
2. L'absence de contrôle sur les hyperparamètres convient à ceux qui ont une expertise limitée en apprentissage automatique.
3. Pour obtenir de meilleurs résultats, il est nécessaire de disposer d'ensembles de données équilibrés afin de garantir le bon fonctionnement du modèle.

4- Analyste de données ChatGPT

ChatGPT Data Analyst permet aux utilisateurs de créer des modèles d'apprentissage automatique grâce à des instructions en langage naturel, automatisant ainsi l'ensemble du processus, du prétraitement à l'évaluation du modèle. Il excelle 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 d'apprentissage automatique n'est nécessaire.
2. Solides compétences en analyse exploratoire des données et en synthèse visuelle.
3. Les outils d'IA et d'apprentissage automatique sont entièrement intégrés dans un environnement sans code.

Cons

1. Certains modèles offrent des performances modestes et pourraient nécessiter une meilleure sélection de fonctionnalités ou un meilleur équilibrage des classes.
2. Ne permet pas une personnalisation complète de l'entraînement du modèle d'apprentissage automatique.
3. Toujours tributaire d'instructions claires pour fournir des résultats d'analyse précis.

Outils d'analyse de données basés sur LLM

Les grands modèles de langage ont transformé l'analyse des données en permettant aux utilisateurs de poser des questions en langage naturel plutôt que d'écrire du code ou des formules. Ces outils intègrent l'IA conversationnelle aux fonctionnalités de tableur et de visualisation, rendant ainsi l'exploration des données accessible aux utilisateurs non techniques.

Claude pour l'analyse des données

Claude analyse les fichiers CSV téléchargés et génère des visualisations interactives grâce à sa fonctionnalité Artifacts. La mise à jour Anthropic a permis d'ajouter à la plateforme des fonctionnalités d'exécution de code, autorisant ainsi 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
• Résultats téléchargeables (feuilles de calcul, fichiers CSV, rapports, visualisations PNG)
• Google Intégration de Sheets via l'extension Claude pour Sheets
• Analyse multifichiers et recoupement des ensembles de données

Microsoft Copilote 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 via le 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 Office 365 (Word, PowerPoint, Outlook, Teams)

Tableau Pulse

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

Capacités clés :

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

Julius AI

Julius AI est spécialisé dans l'analyse statistique via une interface conversationnelle. Les utilisateurs téléchargent des ensembles de données (CSV, Excel, PDF, Sheets) et demandent des analyses ou des tests statistiques en langage clair.

Capacités clés :

• Tests statistiques (valeurs p, ANOVA, dimensionnement de l'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 des données
• Flux de travail de type carnet pour l'analyse itérative

Méthodologie de référence

Pour évaluer la convivialité et les capacités des plateformes d'apprentissage automatique sans code, nous avons sélectionné quatre outils largement accessibles : Akkio, Gigasheet, Gemini et ChatGPT Data Analyst. Chaque plateforme a été testée avec le même jeu de données et guidée à travers une série de tâches identiques, incluant le nettoyage des données, l'analyse exploratoire, l'entraînement du modèle (à l'aide des algorithmes kNN et de régression logistique) et l'évaluation des performances basée sur l'exactitude, la précision, le rappel, le score F1 et la matrice de confusion.

Nous nous sommes concentrés sur trois critères clés :

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

Tous les tests ont été réalisés avec des niveaux d'accès gratuits ou standard afin de refléter les expériences réelles des utilisateurs.

Avantages des plateformes d'apprentissage automatique sans nœud

• De nombreuses plateformes proposent également des modèles prêts à l'emploi pour des tâches telles que le traitement du langage, la reconnaissance d'images et l'apprentissage profond.

• Les outils d'apprentissage automatique sans code facilitent la création et le déploiement de modèles d'apprentissage automatique automatisés grâce à des solutions sans code, mettant ainsi les capacités de la science des données à la portée des utilisateurs non techniques.

• Ils gèrent automatiquement l'ingénierie des fonctionnalités, l'entraînement des modèles et le déploiement.

• Les utilisateurs professionnels peuvent créer des outils d'apprentissage automatique sans avoir besoin de compétences techniques.

Aperçu des modèles d'apprentissage automatique

Les outils no-code permettent aux utilisateurs métiers et aux analystes de créer des modèles d'apprentissage automatique et de gérer leur déploiement sans écrire une seule ligne de code. Ces plateformes prennent en charge les techniques d'apprentissage automatique de base, comme la classification ou l'apprentissage profond, en quelques clics seulement. Bien qu'elles simplifient l'entraînement des modèles et accélèrent leur déploiement, elles peuvent ne pas être idéales pour les tâches complexes d'IA telles que la détection d'objets ou les systèmes de recommandation .

Comparés aux outils d'apprentissage automatique traditionnels, ils offrent moins de contrôle et ne remplacent pas entièrement les data scientists, notamment lorsqu'il s'agit de données historiques ou de réseaux neuronaux avancés. Ils jouent néanmoins un rôle essentiel dans la démocratisation de la science des données .

FAQ

Cem Dilmegani

Analyste principal

Suivre

Cem est analyste principal chez AIMultiple depuis 2017. AIMultiple informe chaque mois des centaines de milliers d'entreprises (selon similarWeb), dont 55 % des entreprises du classement Fortune 500. Les travaux de Cem ont été cités par des publications internationales de premier plan telles que Business Insider, Forbes et le Washington Post, ainsi que par des entreprises mondiales comme Deloitte et HPE, des ONG comme le Forum économique mondial et des organisations supranationales comme la Commission européenne. Vous trouverez d'autres entreprises et ressources réputées ayant fait référence à AIMultiple. Tout au long de sa carrière, Cem a exercé les fonctions de consultant, d'acheteur et d'entrepreneur dans le secteur des technologies. Il a conseillé des entreprises sur leurs décisions technologiques chez McKinsey & Company et Altman Solon pendant plus de dix ans. Il a également publié un rapport McKinsey sur la numérisation. Il a dirigé la stratégie technologique et les achats d'un opérateur télécom, sous la responsabilité directe du PDG. Il a également piloté la croissance commerciale de la société de deep tech Hypatos, qui a atteint un chiffre d'affaires annuel récurrent à sept chiffres et une valorisation à neuf chiffres en seulement deux ans. Les travaux de Cem chez Hypatos ont été présentés dans des publications technologiques de référence telles que TechCrunch et Business Insider. Cem intervient régulièrement lors de conférences internationales sur les technologies. Diplômé en génie informatique de l'université de Bogazici, il est également titulaire d'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.

Nom

Adresse email

Commentaire

0/450

Publier un commentaire