Outils et solutions de science des données
Découvrez des modèles et établissez des prévisions en utilisant des données, des algorithmes et des techniques de machine learning et d'IA.
Technicienne travaillant sur une tablette dans un centre de données

Présentation

Exploiter la puissance de la science des données

La pratique de la science des données comporte des défis. Elle s'accompagne de données fragmentées, d'une pénurie de compétences en science des données et d'une grande variété d'outils, de pratiques et de cadres parmi lesquels choisir, le tout assorti de normes informatiques rigides en matière de formation et de déploiement. Il est également difficile de rendre opérationnels des modèles de ML dont la précision est incertaine et les prévisions difficiles à vérifier.

Grâce aux outils et solutions de science des données IBM, vous pouvez accélérer l'innovation basée sur l'IA avec :
- Une data fabric intelligente
- Un cycle de vie ModelOps simplifié
- La possibilité d'exécuter n'importe quel modèle d'IA grâce à un déploiement flexible
- Une IA fiable et explicable

En d'autres termes, vous avez la possibilité de rendre opérationnels les modèles de science des données sur n'importe quel cloud tout en instaurant la confiance dans les résultats de l'IA. En outre, vous serez en mesure de gérer et de gouverner le cycle de vie de l'IA avec ModelOps, d'optimiser les décisions métier avec l’analyse prescriptive et d'accélérer le temps de valorisation avec les outils de modélisation visuelle.


L'IA n'aura un impact réel que si l'on peut lui faire confiance. En savoir plus sur les MLOps et une IA digne de confiance pour les responsables des données.

Avantages

Pourquoi IBM pour la science des données Gestion du cycle de vie de l'IA

Plateforme de science des données intégrée et évolutive, dotée de capacités couvrant l'ensemble du cycle de vie de l'IA et du ML

Obtenir la Forrester Wave™
Technologie moderne de science des données

Technologies de prévision et d'optimisation pour une meilleure prise de décision

Lire le guide métier (2,6 Mo)
Approche ModelOps

Opérationnalisation des modèles d'IA en synchronisation avec DevOps pour un retour sur investissement plus rapide

Découvrir ModelOps

Cas d'utilisation

Personnaliser les expériences en utilisant des informations prévisionnelles Augmentez l'intelligence humaine grâce aux informations fournies par les machines, rapidement et à grande échelle, afin d'améliorer l'expérience des clients. Lire un exemple

Intégrer l'IA dans la prise de décision Optimisez l'intelligence décisionnelle sur une plateforme multicloud avec des outils d'optimisation des décisions, de modélisation visuelle et de science des données open source. Voir un exemple (03:22)

Débiaiser et sauvegarder l'IA grâce à l'explicabilité Utilisez une IA explicable et un suivi des modèles pour pouvoir vous fier aux décisions des modèles et atténuer les risques de biais et de fraude de l'IA. Lire un exemple

Études de cas

Ressources

Prochaines étapes

Validation technique ESG

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