Outils et solutions de science des données

Identifiez des modèles et établissez des prévisions à l'aide de données, d'algorithmes, ainsi que de techniques d'apprentissage automatique 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 matière de science des données et de différents outils, de pratiques et de cadres variés, le tout assorti de normes informatiques rigides pour la formation et le déploiement. Il est également difficile d'opérationnaliser des modèles d'apprentissage automatique avec une exactitude peu claire et des prédictions difficiles à auditer.

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

En d'autres termes, vous avez la possibilité d'opérationnaliser des modèles de science des données sur n'importe quel cloud tout en instaurant la confiance dans les résultats de l'IA. De plus, vous serez en mesure de gérer et de gouverner le cycle de vie de l'IA avec ModelOps, d'optimiser les décisions métier avec des analyses prescriptives  et d'accélérer le délai de rentabilisation avec des outils de modélisation visuelle .


L'impact total de l'IA ne peut être atteint que si l'on peut lui faire confiance. En savoir plus sur le MLOps et l'IA de confiance pour les leaders en matière de données.

Avantages

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

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

Obtenir le rapport The Forrester Wave™
Technologie moderne de science des données

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

Lire le guide métier (2,5 Mo)
Approche ModelOps

Opérationnalisation des modèles d'IA avec DevOps pour un retour sur investissement (ROI) plus rapide

Explorer ModelOps
Déploiement partout

Possibilité d'exécuter des modèles d'IA sur site, en cloud privé ou dans plusieurs clouds publics

Voir le dépliant (291 ko)

Cas d'utilisation

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

Transformer les décisions opérationnelles grâce à l'optimisation Utilisez la technologie d'optimisation et les perspectives prédictives pour éliminer l'incertitude dans la prise de décision opérationnelle. Voir l'infographie (652 ko)

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

Réduire le biais de l'IA par l'explicabilité Utilisez l'IA explicable et la surveillance des modèles pour pouvoir vous fier aux décisions des modèles et atténuer les risques de biais de l'IA et de fraude. Lire un exemple

Ressources

Étapes suivantes

Validation technique d'ESG

Demandez le rapport sur IBM Watson Studio et IBM Watson Machine Learning.

Communauté

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