DataRobot AI : plateforme MLOps pour grandes entreprises
DataRobot AI : en résumé
DataRobot est une plateforme MLOps conçue pour gérer l’ensemble du cycle de vie des modèles de machine learning : déploiement, supervision, gouvernance et réentraînement. Elle s’adresse aux équipes data science, ingénierie ML et IT dans des secteurs comme la finance, la santé, l’industrie ou l’énergie. Compatible avec des modèles issus de frameworks variés (scikit-learn, TensorFlow, PyTorch), DataRobot fonctionne sur des infrastructures cloud, sur site ou hybrides. Ses points forts : une supervision centralisée, des tests automatisés de modèles alternatifs et des outils de conformité intégrés.
Quelles sont les principales fonctionnalités de DataRobot ?
Déploiement et supervision centralisés des modèles
DataRobot permet de déployer et superviser tous les modèles depuis une interface unique, quel que soit le framework utilisé ou l’environnement cible.
Multi-environnement : déploiement cloud, sur site ou hybride.
Indépendant du framework : prise en charge de divers outils ML.
Suivi en temps réel : latence, erreurs, dérive de performance.
Tests automatisés et suivi de la santé des modèles
La plateforme surveille en continu la performance des modèles et peut tester automatiquement des modèles alternatifs pour remplacer ceux qui sous-performent.
Diagnostics automatiques : analyse de précision, dérive, stabilité.
Modèles challengers : test automatique de candidats face au modèle actif.
Déclenchement de réentraînement : conditions configurables.
Gouvernance robuste et conformité
DataRobot assure un suivi rigoureux des versions, des validations et des mises en production, avec traçabilité complète.
Registre de modèles : versionnement et gestion centralisée.
Flux d’approbation : processus de validation et publication des modèles.
Traçabilité complète : journalisation des modifications et déploiements.
Intégration avec les outils existants
La plateforme s’intègre facilement aux environnements techniques en place pour faciliter le travail des équipes ML et IT.
API disponibles : accès programmatique aux fonctionnalités.
CI/CD : intégration dans les pipelines de déploiement.
Interopérabilité : Git, Jenkins, Kubernetes et autres.
Pourquoi choisir DataRobot ?
Gestion complète du cycle ML : de la conception au retrait des modèles.
Échelle entreprise : adaptée à des volumes élevés de modèles et d’équipes.
Collaboration facilitée : outils partagés entre data et IT.
Performance continue : supervision et test automatique des modèles.
Conformité réglementaire : traçabilité et contrôles intégrés.
DataRobot AI : Ses tarifs
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Alternatives clients sur DataRobot AI
Plateforme pour le développement, la formation et le déploiement de modèles d'apprentissage automatique, avec des outils intégrés pour le suivi et l'optimisation des performances.
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