Les plateformes d’apprentissage automatique “low code” et “no code” profitent aux entreprises et aux particuliers en les aidant à créer des applications plus innovantes grâce à la puissance de l’intelligence artificielle.
L’intérêt pour les technologies telles que l’IA et l’apprentissage automatique monte en flèche dans le monde entier.
Les gens ont commencé à comprendre leur puissance et leur efficacité dans différents cas d’utilisation, qu’il s’agisse de l’automobile, de la finance, de la banque, du marketing, de la cybersécurité ou du commerce électronique. Ils sont de plus en plus enthousiastes à l’idée de les expérimenter.
Cependant, de nombreuses startups et entreprises trouvent qu’il est difficile de commencer à utiliser l’apprentissage automatique lors de la création de leurs produits. Qu’il s’agisse de trouver des experts en apprentissage automatique ou de comprendre et d’exploiter la technologie, les choses se compliquent lors de l’exécution.
Les plateformes d’apprentissage automatique sans code et à code bas sont conçues pour résoudre ces problèmes.
Elles permettent de combler les lacunes de votre entreprise. Pour les personnes non techniques, l’apprentissage automatique sans code est une option très pratique car elle est moins intimidante, et même les non-codeurs peuvent créer d’excellentes applications d’apprentissage automatique sans écrire une seule ligne de code.
Selon le rapport Magic Quadrant de Gartner, 65 % du développement d’applications se fera sur des plateformes d’apprentissage automatique sans code et à faible code d’ici 2024.
Les plateformes low-code et no-code offrent de nombreux gains de productivité et permettent de numériser et d’automatiser les processus grâce à des applications mobiles basées sur le cloud. Ainsi, elles ouvrent de nouvelles tendances et une accessibilité à un groupe plus large de penseurs et de créateurs.
Dans cet article, je vais vous expliquer ce que sont les plateformes “no code” et “low code” et en quoi elles peuvent être utiles à votre entreprise.
Que sont les plateformes “low code” et “no code” ?
Plates-formes “low-code
Le low-code fait référence à une méthodologie de développement de logiciels qui ne nécessite que peu ou pas de codage lors de la création d’applications et de systèmes. Le système logiciel doté de cette capacité est ce que l’on appelle une plateforme low-code. Elle vous permet de générer un code automatisé à l’aide de blocs de construction visuels tels qu’un menu déroulant et des options de glisser-déposer.
Le low-code est à mi-chemin entre le no-code et le codage manuel. Vous pouvez toujours ajouter votre code au code généré automatiquement si vous le souhaitez. Outre un codage plus rapide, les plateformes à code bas permettent une configuration et un déploiement rapides des logiciels.
Les applications low-code peuvent être des applications mobiles, des sites web, des processus de gestion d’entreprise, des applications basées sur le cloud comme les applications et les bibliothèques ML, et bien plus encore.
Plates-formes sans code
Le terme “no-code” fait référence à une approche de développement logiciel qui permet aux utilisateurs de construire des systèmes logiciels sans écrire de code. Les logiciels dotés de cette capacité sont des plateformes no-code. Il s’agit d’une approche non interventionniste du codage qui repose entièrement sur des outils visuels tels que des composants à glisser-déposer pour la génération de code.
Cela signifie que même si vous n’avez aucune compétence en matière de codage, vous pouvez développer des applications et des systèmes à l’aide d’une plateforme sans code.
Les applications créées à l’aide des plateformes no-code peuvent être des applications en libre-service pour les utilisateurs professionnels, des applications web et mobiles, des tableaux de bord, des systèmes de gestion de contenu (CMS), des outils de reporting BI, etc.
Pourquoi devriez-vous utiliser une plateforme “low-code” ou “no-code” ?
Les plateformes “low-code” et “no-code” réduisent la complexité du codage grâce à des modèles préconfigurés et à des interfaces visuelles. Voici quelques-uns des avantages de l’utilisation de ces plateformes :
- Uneplus grande facilité d’utilisation : Les plateformes “low-code” et “no-code” sont conçues pour permettre à tous les utilisateurs de s’exprimer, quelles que soient leurs compétences techniques. Ainsi, les personnes n’ayant aucune expérience du codage peuvent rapidement créer des sites et des applications. Et si vous avez des compétences en codage, vous pouvez ajouter votre code et personnaliser une application ou un site.
- Génération de code plus rapide : Écrire du code ligne par ligne prend beaucoup de temps, surtout si vous avez des compétences limitées en matière de codage. L’utilisation d’une plateforme “low-code” ou “no-code” vous aidera à créer du code plus rapidement afin de développer et de déployer des logiciels rapidement.
- Rentable : La création manuelle de code implique un investissement plus important en termes de développeurs, de temps, de ressources, d’infrastructure et de maintenance. Les plateformes “low-code” ou “no-code” réduisent vos investissements dans ces domaines et améliorent le retour sur investissement.
En outre, ces plateformes permettent une meilleure collaboration entre les équipes informatiques et commerciales, favorisent la compréhension et vous aident à recueillir rapidement l’avis des clients grâce à des prototypes faciles à construire.
Maintenant, discutons de quelques-unes des meilleures plateformes d’apprentissage automatique sans code et à code réduit pour commencer et expérimenter votre voyage dans le domaine de l’apprentissage automatique.
MakeML
Créez des modèles ML de segmentation et de détection d’objets avec MakeML sans codage manuel. Il vous permet de créer facilement un ensemble de données riche et de bien le gérer. Vous pouvez également entraîner vos modèles ML et les tester pour prévisualiser leurs actions.
MakeML offre une plateforme où vous pouvez apprendre à créer une application d’Intelligence Artificielle et à résoudre un problème organisationnel en utilisant la Vision par Ordinateur en quelques heures. Vous pouvez également apprendre l’apprentissage automatique via des guides vidéo sur votre appareil mobile.
Le tutoriel MakeML comprend
- Comment créer un serveur de segmentation et de détection d’objets avec des réseaux neuronaux personnalisés
- Comment créer une application capable de détecter le nombre de touches ou de rebonds d’un ballon ?
- Comment créer une application capable de détecter les timbres-poste les plus chers ?
- Comment allumer une bougie sans feu réel en utilisant la réalité augmentée et l’apprentissage automatique ?
- Comment créer une application populaire qui permet à l’utilisateur d’essayer instantanément le design et la couleur d’un vernis à ongles ?
Et ainsi de suite.
L’équipe expérimentée de MakeML vous aidera à créer une solution de vision artificielle et à l’intégrer dans votre produit. Bénéficiez d’options gratuites d’importation/exportation de données pour une gamme spécifique et d’une formation au nuage de GPU (une seule).
Vous pouvez également bénéficier d’autres avantages à partir de 8,83 $/mois.
Évidemment, l’intelligence artificielle
Prédisez des données en quelques minutes avec la plateforme d’apprentissage automatique Obviously AI sans écrire une seule ligne de code. Cela inclut le processus complet de conception d’algorithmes d’apprentissage automatique et de prédiction des résultats en un seul clic.
Obtenez le dialogue de données pour façonner votre ensemble de données de manière transparente sans code et partagez vos modèles d’apprentissage automatique avec l’équipe ou mettez-les à la disposition du public. Il permet à chacun de commencer à faire des prédictions à partir des algorithmes et d’intégrer des prédictions dynamiques d’apprentissage automatique dans votre application à l’aide de l’API à code bas.
En outre, Obviously AI met à votre disposition les algorithmes et les technologies les plus avancés sans sacrifier la performance. Elle peut vous aider à prévoir les revenus, à optimiser la chaîne d’approvisionnement et à personnaliser le marketing. En outre, vous pouvez prédire la conversion des prospects, la tarification dynamique, le remboursement des prêts et bien plus encore en temps réel.
L’IA évidente est conçue pour offrir une solution facile à utiliser pour tout le monde. Vous pouvez ajouter ou intégrer un fichier CSV à vos sources de données. Comprenez les facteurs qui influencent les prédictions et prévoyez les résultats à l’aide de scénarios tels que “what-if”. Plongez dans les spécifications de l’algorithme, découvrez les modèles concurrents et comprenez leur fonctionnement.
Gagnez du temps dans la construction de modèles d’IA complexes et haut de gamme et choisissez le nombre de lignes (de 1000 à 50 millions) et de colonnes (de 5 à 200) et connaissez le temps nécessaire pour construire l’algorithme à l’aide de l’IA.
Pour commencer à utiliser l’IA évidente, vous n’avez besoin ni de connaissances en programmation, ni d’expérience, ni d’une équipe de science des données.
SuperAnnotate
Construisez des SuperDonnées avec SuperAnnotate pour votre IA. Il s’agit d’une plateforme de bout en bout qui permet d’annoter, de gérer et de modifier les données de référence pour votre application d’intelligence artificielle. Elle vous aide à mettre à l’échelle et à automatiser votre pipeline d’IA 3 à 5 fois plus rapidement en utilisant un ensemble d’outils robustes, des services d’annotation de pointe et un puissant système de gestion des données.
Annotez des vidéos, des textes et des images avec un débit de données et créez des ensembles de données de haute qualité en utilisant les meilleurs services et outils de leur catégorie. Alimentez votre modèle pour qu’il réussisse sur le terrain grâce à de puissantes fonctions de gestion de projet et de collaboration d’équipe.
SuperAnnotate vous permet de mettre en place un flux de travail d’annotation rationalisé, de contrôler la qualité du projet, de collaborer avec l’équipe, et plus encore, en un seul endroit. Il offre des fonctions d’apprentissage actif et d’automatisation qui vous aident à rendre votre processus d’annotation plus rapide.
Vous obtiendrez des outils complets de collaboration pratique à plusieurs niveaux et de gestion de la qualité pour stimuler la performance des modèles, mener des projets réussis et sentir instantanément la différence.
SuperAnnotate fournit également une plateforme de sécurité conçue pour consolider les pipelines de toute complexité et de toute taille. Elle peut mettre à l’échelle vos projets partout dans le monde, afin que vous puissiez prendre des engagements plus importants pour obtenir des remises globales et réduire le coût des pipelines d’IA.
Réservez une démo dès aujourd’hui et comprenez son importance pour votre entreprise. Pour une entreprise en phase de démarrage, il est très pratique et accessible.
Machine à enseigner
Entraînez votre ordinateur à détecter ou à reconnaître vos sons, vos poses et vos images avec Teachable Machine. Il vous offre un moyen simple et rapide de créer des modèles ML robustes pour vos applications, sites web, et plus encore, sans connaissance du codage.
Teachable Machine est une plateforme web d’apprentissage automatique à code bas qui vous permet de créer des modèles d’apprentissage automatique accessibles à tous et faciles à utiliser. Son utilisation est très simple :
- Rassemblez et regroupez vos exemples en différentes classes ou catégories que vous souhaitez que votre ordinateur apprenne
- Entraînez votre ordinateur et testez-le instantanément pour voir si le modèle apprend ce que vous lui avez enseigné
- Exportez le modèle pour vos sites web, vos applications, etc. Vous pouvez même télécharger le modèle ou l’héberger en ligne.
Plus important encore, vous pouvez utiliser le modèle entièrement sur votre appareil sans que les données du microphone ou de la webcam ne quittent votre modèle. En outre, vous pouvez facilement classer les images et les positions corporelles à l’aide de fichiers, de la webcam et de l’audio grâce à de courts échantillons sonores.
Lancez un nouveau projet ou ouvrez un projet existant à partir d’un fichier ou d’un lecteur.
Apple’s Create ML
Découvrez une nouvelle façon d’enseigner et d’entraîner des modèles d’apprentissage automatique sur votre Apple Mac. Il vous permet de créer facilement des modèles d’apprentissage automatique avec Create ML d’Apple et de les entraîner correctement sur votre Mac.
Voici quelques-unes des fonctionnalités intéressantes :
- Entraînement de modèles multiples : Vous pouvez entraîner plusieurs modèles en utilisant différents ensembles de données dans un seul projet.
- prise en charge de l’entraînement eGPU : Il dispose d’une unité de traitement graphique externe pour une meilleure performance des modèles sur votre Mac.
- Contrôle de la formation : Contrôlez votre processus de formation, notamment la reprise, la lecture, la pause et l’extension.
- Évaluation de la visualisation : Découvrez les performances de votre modèle à partir de l’ensemble d’évaluation. Explorez les mesures et les connexions clés pour identifier les différents cas d’utilisation, les opportunités et les investissements futurs qui contribuent à l’amélioration de la qualité du modèle.
- Prévisualisation des modèles: Utilisez l’appareil photo de votre iPhone pour prévisualiser les performances du modèle en utilisant la continuité.
- Formation sur l’appareil: Entraînez les modèles plus rapidement sur votre Mac en tirant parti du GPU et du CPU.
Create ML propose différents types de modèles. Vous devez sélectionner votre type de modèle : image, vidéo, mouvement, son, texte, tableau, etc. Ensuite, vous pouvez ajouter des données et des paramètres qui permettront à votre ordinateur d’apprendre.
PyCaret
PyCaret est une plateforme d’apprentissage automatique à code bas et à source ouverte qui peut automatiser vos flux de travail d’apprentissage automatique à l’aide de Python. Cette bibliothèque d’apprentissage automatique simple, facile à utiliser et à apprendre vous permet de passer moins de temps à coder et plus de temps à analyser, comme le prétraitement des données, l’entraînement des modèles, l’explicabilité des modèles, les MLOps et l’analyse exploratoire des données.
PyCaret est conçu de manière modulaire, permettant à chaque modèle d’effectuer des tâches d’apprentissage automatique spécifiques. Ici, les fonctions sont les ensembles d’actions qui exécutent des tâches dans un flux de travail spécifique.
PyCaret permet à presque tout le monde de construire des solutions d’apprentissage automatique robustes, à faible code et de bout en bout. Vous pouvez apprendre grâce à une démonstration de démarrage rapide, un blog, des vidéos et des discussions. Créez une application ML simple, entraînez votre modèle plus rapidement, analysez-le, itérez-le et déployez-le instantanément sous la forme d’une API REST.
Vous pouvez suivre les expériences, créer une application ML, créer une API REST, construire l’image docker et obtenir un support GPU. PyCaret est idéal pour les professionnels et les passionnés de la science des données.
Lobe
Entraînez vos applications à identifier les plantes, voir les gestes, compter les représentants, ressentir les émotions, percevoir les couleurs, vérifier la sécurité, et plus encore avec Lobe. Il vous aide à former des modèles de ML et offre des outils gratuits et faciles à utiliser, et apporte tout ce dont vous avez besoin pour vos modèles de ML.
Il vous suffit de montrer des exemples de ce que vous voulez que votre application apprenne pour former automatiquement un modèle d’apprentissage automatique qui peut être rapidement intégré à votre application. Tout le monde peut facilement utiliser cette plateforme sans avoir de connaissances en codage.
Pas besoin de télécharger vos données dans le nuage, entraînez-les directement sur votre ordinateur gratuitement. Lobe est disponible pour Windows et Mac. En outre, vous pouvez exporter ou expédier votre modèle sur n’importe quelle plateforme. Lobe sélectionnera automatiquement l’architecture d’apprentissage automatique parfaite pour votre projet.
Lobe simplifie le processus d’apprentissage automatique en trois étapes simples au cours desquelles vous devez :
- Collecter et ajouter des tags à vos images
- Entraîner votre modèle d’apprentissage automatique et noter les résultats
- Jouer et améliorer les performances de votre modèle, puis l’exporter rapidement.
Avec Lobe, vous pouvez rapidement étiqueter les images de vos dossiers ou les collecter à l’aide de la webcam pour créer un ensemble de données d’apprentissage automatique. Vous n’avez pas besoin d’un processus de configuration et d’installation ; utilisez simplement les résultats visuels pour comprendre les forces et les faiblesses de tous vos modèles.
MonkeyLearn
Bénéficiez d’une technologie d’intelligence artificielle de pointe avec MonkeyLearn qui vous simplifie la tâche pour nettoyer, visualiser et étiqueter les commentaires des clients. Il s’agit d’un studio tout-en-un de visualisation de données et d’analyse de texte sans code qui vous permet d’obtenir un aperçu complet de vos données et de les analyser.
Avec MonkeyLearn, vous pouvez plonger en profondeur dans les données avec une plus grande granularité et créer rapidement des visualisations et des graphiques personnalisés. En outre, vous pouvez combiner et filtrer ces informations en fonction des données saisies, y compris les champs personnalisés et les dates.
MonkeyLearn vous permet d’utiliser des modèles d’apprentissage automatique prêts à l’emploi et de créer les vôtres. De plus, vous pouvez choisir parmi une large gamme de classificateurs pré-entraînés pour un démarrage rapide. Vous pouvez également construire rapidement des analyses de sentiments, des classificateurs de sujets, des extracteurs d’entités, etc.
De plus, entraînez vos modèles de ML dans une interface utilisateur simple en important des ensembles de données et en définissant des étiquettes personnalisées. MonkeyLearn fournit également des modèles d’affaires personnalisés, en gardant à l’esprit différents scénarios.
Tous les modèles incluent des analyses de texte et des tableaux de bord prédéfinis. De plus, MonkeyLearn propose des analyses NPS, des analyses d’évaluation, des analyses CSAT, des analyses d’assistance, des analyses d’enquêtes, des analyses VOC, etc.
Réservez une démonstration gratuite et découvrez comment MonkeyLearn peut vous aider.
Conclusion
Les plateformes d’apprentissage automatique à code bas et sans code offrent un moyen facile de créer des applications, des sites et des produits logiciels, que vous soyez un codeur ou un non-codeur. Ces plateformes vous aideront à télécharger vos modèles personnalisés ou à les entraîner à l’aide de divers outils. Vous pourrez ainsi mettre votre créativité à la portée de milliards de personnes.
Choisissez donc la meilleure plateforme d’apprentissage automatique sans code ou à code réduit de votre choix pour créer vos modèles ML et vos ensembles de données à une vitesse ultra-rapide et créer vos applications et vos sites avec une productivité, une collaboration et un retour sur investissement améliorés.