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Les plateformes low-code transforment la façon dont les entreprises mettent en œuvre l'apprentissage automatique (ML). En simplifiant les processus complexes, elles facilitent la création de workflows en temps réel qui traitent les flux de données et fournissent des informations exploitables. Alors que la pénurie de compétences informatiques devrait toucher 90 % des organisations d'ici 2026, des outils comme Laténode, OutSystems Microsoft Power Automatiser aident les équipes à gagner du temps et à réduire leurs coûts (jusqu'à 70 %), tout en réduisant les délais de développement jusqu'à 90 %. Ces plateformes permettent aux organisations de connecter leurs modèles de ML à leurs systèmes métier, offrant ainsi des solutions pratiques pour la détection des fraudes, l'analyse du ressenti client, et bien plus encore. Découvrons leur fonctionnement et la solution la plus adaptée à vos besoins.
Laténode est une plateforme alliant conception visuelle et capacités d'apprentissage automatique (ML), permettant aux utilisateurs d'accéder à plus de 200 modèles d'IA au sein d'un environnement unifié. Nous allons découvrir ci-dessous comment Latenode répond aux exigences du ML en temps réel grâce à ses fonctionnalités exceptionnelles.
Latenode simplifie le traitement des données en temps réel grâce à son générateur de workflows visuel, qui prend également en charge JavaScript pour une logique personnalisée. En s'intégrant directement aux meilleurs modèles d'IA, les développeurs peuvent créer des workflows de ML complexes sans avoir à jongler avec plusieurs outils.
Au lieu de facturer à la tâche, Latenode utilise un modèle de tarification basé sur l'exécution. Cette approche démarre avec 300 crédits d'exécution par mois sur l'offre gratuite, ce qui permet aux entreprises de mieux gérer et anticiper les coûts de ML. De plus, Latenode prend en charge plus d'un million de packages NPM, permettant aux développeurs d'intégrer des bibliothèques de ML spécialisées ou des algorithmes personnalisés. Cette flexibilité est particulièrement utile pour combiner des modèles pré-entraînés avec des workflows de traitement de données sur mesure.
Avec des connexions à plus de 300 applications et services, Latenode offre de nombreuses possibilités pour la construction de pipelines de données ML. Ses intégrations couvrent des outils de gestion des données, de documentation et de paiement, garantissant une connectivité fluide. Déclencheurs Webhook permettent de réagir instantanément aux événements externes, ce qui est idéal pour les scénarios en temps réel comme la détection de fraude, les systèmes de recommandation ou la modération automatisée du contenu.
La plateforme intègre également une base de données permettant aux équipes de stocker et d'interroger directement des données structurées. Cette fonctionnalité est particulièrement utile pour gérer les jeux de données d'entraînement, suivre les performances des modèles ou tenir à jour les journaux d'interaction.
Latenode est conçu pour s'adapter aux exigences des entreprises. Les options d'auto-hébergement garantissent aux organisations un contrôle total sur leurs données, répondant ainsi aux exigences de conformité dans des secteurs tels que la santé, la finance et le secteur public. Les configurations auto-hébergées conservent toutes les fonctionnalités de la plateforme tout en préservant la souveraineté des données.
Pour les entreprises, Latenode prend en charge jusqu'à 150 exécutions parallèles, permettant ainsi le traitement de ML à haut volume dans les applications temps réel. Les durées illimitées des scénarios des offres Entreprise permettent d'exécuter des workflows ML complexes et de longue durée. De plus, la plateforme offre des outils tels que l'historique d'exécution et la fonctionnalité de réexécution des scénarios, essentiels au débogage et à l'optimisation des workflows. Les utilisateurs Entreprise ont également accès aux journaux d'exécution, conservés jusqu'à 60 jours, pour suivre les flux de données, identifier les goulots d'étranglement et améliorer les performances des modèles.
La tarification de Latenode met l'accent sur l'efficacité, en se concentrant sur les crédits d'exécution plutôt que sur le nombre d'utilisateurs ou le volume de tâches. Démarrer le plan, au prix de 19 $ par mois, comprend 5,000 10 crédits d'exécution et prend en charge jusqu'à XNUMX workflows actifs. Pour les équipes gérant des charges de travail de ML modérées, Plan d'équipe propose 25,000 40 crédits et 59 workflows pour XNUMX $ par mois.
Pour des besoins plus importants, le Plan d'entreprise À partir de 299 $ par mois, ce forfait inclut des allocations de crédits personnalisées, des durées de scénario illimitées et une assistance prioritaire. Il réduit également les frais d'exécution minimum pour les tâches courtes (moins de trois secondes, 0.1 crédit seulement), ce qui le rend rentable pour les opérations de ML à haute fréquence. Des frais de dépassement prévisibles, comme la possibilité d'ajouter jusqu'à 150,000 XNUMX crédits supplémentaires avec le forfait Équipe, garantissent une flexibilité optimale en période de pointe ou de pics de charge de travail imprévus, sans interruption de service.
OutSystems est une plateforme low-code conçue pour les entreprises, désormais enrichie de fonctionnalités de machine learning. Elle intègre des modèles de machine learning via des API REST et du code personnalisé, offrant des outils visuels pour gérer les tâches de machine learning de base. Cependant, la mise en place de workflows en temps réel nécessite souvent une configuration supplémentaire.
La plateforme se connecte parfaitement à divers systèmes et bases de données d'entreprise. Pour les applications de machine learning, elle utilise généralement des connexions de services web à des fournisseurs d'IA externes. Bien que cette approche offre une certaine flexibilité, sa mise en œuvre efficace nécessite souvent davantage de développement.
OutSystems propose des options de déploiement cloud et sur site, répondant aux exigences de souveraineté des données et de conformité. Cependant, son évolutivité et sa structure de licences nécessitent une planification minutieuse, notamment pour la gestion de charges de travail intensives en ML en temps réel. La section suivante explorera plus en détail les atouts et les limites de ces plateformes.
Microsoft Power Automate combine l'automatisation des flux de travail avec l'apprentissage automatique grâce à son Constructeur d'IA, permettant de mettre en œuvre des processus intelligents sans nécessiter une expertise approfondie en science des données.
Power Automate permet aux workflows de prendre des décisions immédiates et basées sur les données grâce à des capacités de prédiction en temps réel. L'IA Builder propose des modèles prédéfinis et personnalisables, prenant en charge des tâches telles que l'analyse prédictive, l'analyse des sentiments, la reconnaissance d'images et de texte, et la prise de décision automatisée. Ces fonctionnalités permettent aux workflows de s'adapter dynamiquement à l'arrivée de nouvelles données.
Par exemple, les utilisateurs peuvent exploiter AI Builder pour analyser le sentiment client, classer le texte dans des catégories spécifiques, détecter automatiquement les langues ou extraire des informations clés de documents. Il prend même en charge la génération de texte basée sur GPT, permettant aux workflows de créer du contenu dynamique à partir d'invites définies par l'utilisateur. Ces outils de machine learning s'intègrent parfaitement à l'écosystème d'automatisation plus large de Power Automate, améliorant ainsi sa convivialité et sa flexibilité.
Les fonctionnalités de traitement de documents de Power Automate sont adaptées à divers cas d'utilisation, tels que l'extraction de données à partir de cartes de visite, de factures, de reçus et de documents d'identité. Chaque type de document dispose d'un modèle d'extraction spécifique pour garantir la précision. De plus, les tâches de traitement de texte telles que la détection de la langue, l'extraction d'entités et la classification de texte peuvent être réalisées à l'aide de modèles intégrés ou personnalisés. Ces fonctionnalités rendent Power Automate adapté aussi bien aux tâches à petite échelle qu'aux implémentations à l'échelle de l'entreprise.
Basé sur l'infrastructure d'entreprise de Microsoft, Power Automate est conçu pour gérer des workflows d'apprentissage automatique à grande échelle. Son intégration au cadre de conformité de Microsoft garantit la conformité des workflows aux normes réglementaires, offrant ainsi un environnement sécurisé pour la gestion des données sensibles.
Power Automate utilise un modèle de tarification basé sur l'utilisation, avec des tarifs spécifiques détaillés dans le Plateforme Microsoft Power Guide des licences. Cette approche transparente permet aux entreprises de planifier efficacement leurs investissements en automatisation du machine learning, en ne payant que pour les fonctionnalités nécessaires. En éliminant le besoin d'une expertise technique approfondie, Microsoft Power Automate permet aux utilisateurs non techniques de créer facilement des workflows de machine learning avancés.
Lors du choix d'une plateforme, il est essentiel d'évaluer ses atouts et ses limites par rapport aux besoins spécifiques de votre équipe. Cette comparaison met en évidence la capacité de chaque plateforme à prendre en charge le traitement d'apprentissage automatique (ML) en temps réel et à intégrer parfaitement les capacités d'IA. Voici un aperçu détaillé des principales fonctionnalités de chaque plateforme. Laténode, OutSystems Microsoft Power Automatiser.
Laténode Il se distingue par ses workflows adaptables combinant outils visuels et options de codage. Il offre plus de 300 intégrations, la prise en charge des packages NPM et une tarification basée sur l'exécution à partir de 19 $/mois. Cependant, ses fonctionnalités avancées peuvent nécessiter une solide expérience technique pour exploiter pleinement son potentiel.
OutSystems Adapté aux applications d'entreprise à grande échelle, il offre un environnement de développement visuel robuste et des outils complets pour répondre à des besoins complexes. Cependant, son modèle tarifaire et sa concentration sur le développement d'applications à grande échelle pourraient ne pas convenir aux équipes se concentrant uniquement sur l'automatisation des workflows de ML en temps réel.
Microsoft Power Automatiser est profondément intégré à l'écosystème Microsoft, avec des outils comme AI Builder, qui inclut des modèles prédéfinis pour des tâches telles que le traitement de documents et l'analyse des sentiments. Cela le rend particulièrement attrayant pour les équipes utilisant déjà les services Microsoft. Cependant, l'accent mis sur les workflows visuels peut limiter la flexibilité pour les implémentations hautement techniques ou personnalisées.
| Fonctionnalité | Laténode | OutSystems | Microsoft Power Automatiser |
|---|---|---|---|
| Machine learning en temps réel | Prise en charge solide du ML et du code | Intégration ML disponible | AI Builder avec des modèles prédéfinis |
| Options d'intégration | Plus de 300 intégrations, prise en charge NPM | Robuste Intégrations API | Connecteurs de l'écosystème Microsoft |
| Évolutivité | Auto-hébergement disponible | Évolutivité d'entreprise | Infrastructure cloud Microsoft |
| Modèle de prix | Basé sur l'exécution (19 $/mois) | Tarification entreprise | Basé sur l'utilisation |
| Flexibilité technique | Élevé (visuel et code) | Élevé pour les entreprises | Moyen, axé sur les visuels |
| Courbe d'apprentissage | Modérée | Plus raide | Faible à modéré |
La plateforme idéale dépend de l'expertise technique de votre équipe, des outils existants et du budget. Pour ceux qui ont déjà investi dans l'écosystème Microsoft, Microsoft Power Automatiser offre une intégration transparente. Cependant, si vous recherchez un équilibre entre flexibilité de codage et simplicité visuelle, Laténode pourrait être le meilleur choix, notamment pour les workflows de ML en temps réel. En attendant, OutSystems est particulièrement adapté aux entreprises qui s’attaquent à des projets complexes et à grande échelle.
L’examen des plateformes low-code pour les flux de travail d’apprentissage automatique en temps réel révèle des atouts et des publics cibles distincts pour chaque option. Laténode se distingue par son interface visuelle conviviale, sa flexibilité de codage et sa conception axée sur l'IA. Sa tarification basée sur l'exécution et ses capacités d'auto-hébergement en font un choix judicieux pour les équipes en croissance qui ont besoin d'une automatisation avancée tout en gardant un contrôle total sur leurs données.
Pour les petites équipes et les startups, Laténode Offre un moyen abordable d'automatiser le ML de manière sophistiquée. Sa tarification évolutive et sa large gamme d'intégrations permettent aux équipes disposant de ressources limitées de créer efficacement des solutions prêtes à l'emploi. La combinaison de workflows par glisser-déposer et de prise en charge JavaScript personnalisée de la plateforme garantit une flexibilité sans complexité excessive. D'autres plateformes, quant à elles, répondent à des besoins et des écosystèmes d'entreprise spécifiques.
OutSystems est idéal pour les grandes entreprises qui privilégient la gouvernance, la conformité et des fonctionnalités de sécurité robustes.
Microsoft Power Automatiser est parfaitement adapté aux organisations déjà intégrées dans l'écosystème Microsoft, offrant une compatibilité transparente avec les outils existants.
En fin de compte, le choix de la plateforme idéale dépend de l'expertise technique, des outils et des objectifs organisationnels de votre équipe. Les équipes privilégiant la propriété des données peuvent opter pour des options d'auto-hébergement, tandis que celles recherchant un déploiement rapide pourraient bénéficier de plateformes cloud natives dotées de nombreux connecteurs pré-intégrés.
La clé du succès réside dans la sélection d’une plateforme qui s’adapte à vos besoins actuels tout en offrant la flexibilité nécessaire pour s’adapter à l’évolution de vos besoins.
Plateformes low-code telles que Laténode Relever les défis posés par la pénurie de compétences informatiques en simplifiant la création de workflows et d'automatisations sophistiqués. Grâce à des interfaces visuelles et conviviales par glisser-déposer et à des composants prêts à l'emploi, ces outils permettent aux membres de l'équipe, même sans expertise avancée en codage, de participer activement aux processus de développement.
Cette approche ouvre des opportunités de développement à un plus large éventail d'utilisateurs, accélérant ainsi la transformation numérique et réduisant la dépendance à des développeurs hautement spécialisés. Ainsi, les entreprises peuvent mener à bien leurs projets plus rapidement et allouer leurs ressources plus efficacement, comblant ainsi efficacement la pénurie de talents informatiques.
La tarification basée sur l'exécution sur Latenode offre un moyen simple de gérer les coûts en facturant en fonction de l'utilisation réelle, comme le nombre d'exécutions de workflows ou leur durée. Cette approche élimine le risque de payer pour une capacité inutilisée, ce qui en fait une alternative pratique et économique aux modèles de tarification fixe.
De plus, cette structure de prix prend en charge adaptabilité évolutive, permettant à vos opérations de s'adapter facilement aux exigences en temps réel. Que votre charge de travail augmente ou diminue, vous ne payez que pour les ressources que vous utilisez activement, garantissant ainsi à votre organisation une agilité et une préparation à l'évolution des besoins.
Latenode accorde une grande importance à la sécurité et à la confidentialité des données, en utilisant des techniques de chiffrement avancées, des contrôles d'accès rigoureux et des protocoles d'authentification fiables. La plateforme est entièrement conforme aux principales réglementations comme le RGPD, garantissant ainsi le traitement de vos données avec le plus grand soin et la plus grande confidentialité.
Pour les entreprises ayant des besoins spécifiques, Latenode propose des options telles que l'auto-hébergement, permettant un contrôle total du stockage et de la gestion des données. De plus, ses fonctionnalités de sécurité évolutives sont conçues pour protéger les informations sensibles, ce qui en fait une excellente solution pour créer des workflows de machine learning sécurisés à l'échelle de l'entreprise.
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