Les plateformes low-code transforment la manière dont les entreprises déploient le machine learning (ML). En simplifiant les processus complexes, elles facilitent la création de workflows en temps réel qui traitent les flux de données et fournissent des insights exploitables. Alors que les pénuries de compétences IT devraient toucher 90 % des organisations d’ici 2026, des outils tels que Latenode, OutSystems et Microsoft Power Automate aident les équipes à gagner du temps et à réduire les coûts — jusqu’à 70 % — tout en raccourcissant les délais de développement de jusqu’à 90 %. Ces plateformes permettent aux organisations de connecter des modèles de ML à leurs systèmes métier, en proposant des solutions concrètes pour la détection des fraudes, l’analyse du sentiment client et bien plus encore. Découvrons leur fonctionnement et laquelle répond le mieux à vos besoins.
Comment automatiser et faire évoluer les workflows de ML : automatisation des workflows de ML dans Wallaroo
1. Latenode
Latenode est une plateforme qui associe conception visuelle et capacités de machine learning (ML), offrant aux utilisateurs l’accès à plus de 200 modèles d’IA au sein d’un environnement unifié. Nous allons voir ci-dessous comment Latenode répond aux exigences du ML en temps réel grâce à ses fonctionnalités clés.
Capacités de ML en temps réel
Latenode simplifie le traitement des données en temps réel grâce à son générateur visuel de workflows, qui prend également en charge JavaScript pour la logique personnalisée. Grâce à l’intégration directe des principaux modèles d’IA, les développeurs peuvent créer des workflows de ML complexes sans devoir jongler entre plusieurs outils.
Au lieu de facturer chaque tâche, Latenode utilise un modèle tarifaire basé sur les exécutions. Cette approche commence avec 300 crédits d’exécution par mois dans l’offre gratuite, aidant les organisations à mieux gérer et prévoir leurs coûts de ML. Latenode prend également en charge plus d’un million de packages NPM, ce qui permet aux développeurs d’intégrer des bibliothèques de ML spécialisées ou des algorithmes personnalisés. Cette flexibilité est particulièrement utile pour combiner des modèles préentraînés avec des workflows de traitement de données sur mesure.
Options d’intégration
Avec des connexions à plus de 300 applications et services, Latenode offre de nombreuses possibilités pour construire des pipelines de données de ML. Ses intégrations couvrent des outils de gestion des données, de documentation et de paiement, garantissant une connectivité fluide. Les déclencheurs webhook permettent de réagir instantanément aux événements externes, ce qui est idéal pour des cas d’usage en temps réel tels que la détection des fraudes, les systèmes de recommandation ou la modération automatisée de contenu.
La plateforme inclut également une base de données intégrée, qui permet aux équipes de stocker et d’interroger directement des données structurées. Cette fonctionnalité est particulièrement pratique pour gérer les jeux de données d’entraînement, suivre les performances des modèles ou conserver des journaux d’interactions.
Évolutivité et conformité
Latenode est conçu pour évoluer afin de répondre aux exigences des entreprises. Les options d’auto-hébergement garantissent aux organisations un contrôle total sur leurs données, tout en répondant aux besoins de conformité de secteurs comme la santé, la finance et les administrations publiques. Les configurations auto-hébergées conservent toutes les fonctionnalités de la plateforme tout en protégeant la souveraineté des données.
Pour les entreprises, Latenode prend en charge jusqu’à 150 exécutions parallèles, ce qui permet de traiter d’importants volumes de ML dans des applications en temps réel. Les limites de durée de workflow illimitées des offres Enterprise permettent d’exécuter des workflows de ML complexes et de longue durée. La plateforme fournit également des outils tels que l’historique des exécutions et la fonctionnalité de relance des workflows, essentiels pour le débogage et l’optimisation des workflows. Les utilisateurs Enterprise bénéficient aussi de journaux d’exécution conservés jusqu’à 60 jours afin de suivre les flux de données, d’identifier les goulots d’étranglement et d’améliorer les performances des modèles.
Tarification et valeur
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. L’offre Start, proposée à 19 $ par mois, comprend 5 000 crédits d’exécution et prend en charge jusqu’à 10 workflows actifs. Pour les équipes gérant des charges de travail de ML modérées, l’offre Team propose 25 000 crédits et 40 workflows pour 59 $ par mois.
Pour des besoins plus importants, l’offre Enterprise commence à 299 $ par mois et inclut des allocations de crédits personnalisées, des limites de durée de workflow illimitées et une assistance prioritaire. Cette offre réduit également le coût minimal d’exécution pour les tâches courtes : les exécutions de moins de trois secondes ne coûtent que 0,1 crédit, ce qui la rend rentable pour les opérations de ML à haute fréquence. Des frais de dépassement prévisibles, comme la possibilité d’ajouter jusqu’à 150 000 crédits supplémentaires avec l’offre Team, garantissent de la flexibilité pendant les périodes de pointe ou les hausses imprévues de charge de travail, sans interruption de service.
2. OutSystems
OutSystems est une plateforme low-code conçue pour les entreprises, désormais enrichie de capacités de machine learning. Elle intègre des modèles de ML via des API REST et du code personnalisé, tout en proposant des outils visuels pour gérer les tâches de ML de base. Toutefois, la mise en place de workflows en temps réel nécessite souvent une configuration supplémentaire.
La plateforme se connecte facilement à divers systèmes et bases de données d’entreprise. Pour les applications de machine learning, elle utilise généralement des connexions de services web vers des fournisseurs d’IA externes. Bien que cette approche offre de la flexibilité, elle demande souvent davantage d’efforts de développement pour être mise en œuvre efficacement.
OutSystems propose des options de déploiement dans le cloud et sur site, répondant aux exigences de souveraineté des données et de conformité. Toutefois, son évolutivité et sa structure de licences nécessitent une planification rigoureuse, en particulier pour gérer des charges de travail de ML intensives et en temps réel. La section suivante examine plus en détail les forces et les limites de ces plateformes.
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3. Microsoft Power Automate
Microsoft Power Automate associe l’automatisation des workflows au machine learning grâce à son AI Builder, ce qui permet de mettre en œuvre des processus intelligents sans nécessiter une expertise approfondie en data science.
Fonctionnalités de machine learning en temps réel
Power Automate permet aux workflows de prendre des décisions immédiates fondées sur les données grâce à des capacités de prédiction en temps réel. AI Builder propose des modèles préconfigurés et personnalisables, prenant en charge des tâches telles que l’analytique prédictive, l’analyse des sentiments, la reconnaissance d’images et de texte, ainsi que la prise de décision automatisée. Ces fonctionnalités permettent aux workflows de s’adapter de façon dynamique à mesure que de nouvelles données deviennent disponibles.
Par exemple, les utilisateurs peuvent exploiter AI Builder pour analyser le sentiment client, classer du texte dans des catégories spécifiques, détecter automatiquement les langues ou extraire les informations clés de documents. Il prend même en charge la génération de texte propulsée par GPT, permettant aux workflows de créer du contenu dynamique à partir d’invites définies par l’utilisateur. Ces outils de machine learning sont intégrés de manière fluide à l’écosystème d’automatisation global de Power Automate, renforçant sa simplicité d’utilisation et sa flexibilité.
Intégration et traitement des documents
Les capacités de traitement documentaire de Power Automate sont adaptées à divers cas d’usage, notamment l’extraction de données à partir de cartes de visite, de factures, de reçus et de documents d’identité. Chaque type de document possède un modèle d’extraction spécialisé afin de garantir la précision. En outre, les tâches de traitement du texte telles que la détection de langue, l’extraction d’entités et la classification de texte peuvent être réalisées à l’aide de modèles intégrés ou entraînés sur mesure. Ces fonctionnalités rendent Power Automate adapté aussi bien aux tâches à petite échelle qu’aux déploiements de niveau entreprise.
Évolutivité et sécurité
Basé sur l’infrastructure de niveau entreprise de Microsoft, Power Automate est conçu pour gérer des workflows de machine learning à grande échelle. Son intégration au cadre de conformité de Microsoft garantit que les workflows respectent les normes réglementaires et fournit un environnement sécurisé pour la gestion des données sensibles.
Structure tarifaire flexible
Power Automate utilise un modèle tarifaire basé sur l’utilisation, avec des tarifs détaillés dans le guide de licences Microsoft Power Platform. Cette approche transparente permet aux organisations de planifier efficacement leurs investissements dans l’automatisation du machine learning en ne payant que pour les fonctionnalités dont elles ont besoin. En éliminant le besoin de compétences techniques approfondies, Microsoft Power Automate permet aux utilisateurs non techniques de créer facilement des workflows avancés de machine learning.
Comparaison des plateformes : forces et faiblesses
Lors du choix d’une plateforme, il est essentiel d’évaluer ses forces et ses limites au regard des besoins spécifiques de votre équipe. Cette comparaison met en évidence la manière dont chaque plateforme prend en charge le traitement du machine learning (ML) en temps réel et intègre efficacement les capacités d’IA. Voici un examen plus approfondi des fonctionnalités clés de Latenode, OutSystems et Microsoft Power Automate.
Latenode se démarque par ses workflows adaptables, qui associent des outils visuels et des options de codage. Il offre plus de 300 intégrations, la prise en charge des packages NPM et une tarification basée sur les exécutions à partir de 19 $ par mois. Toutefois, ses fonctionnalités avancées peuvent exiger des utilisateurs un niveau technique plus élevé afin d’exploiter pleinement son potentiel.
OutSystems s’adresse aux applications d’entreprise à grande échelle, avec un environnement de développement visuel robuste et de nombreux outils pour les besoins complexes. Cela dit, son modèle tarifaire et son orientation vers le développement complet d’applications ne sont pas forcément les plus adaptés aux équipes exclusivement axées sur l’automatisation de workflows de ML en temps réel.
Microsoft Power Automate est profondément intégré à l’écosystème Microsoft et propose des outils tels qu’AI Builder, qui inclut des modèles préconfigurés pour des tâches comme le traitement de documents et l’analyse des sentiments. Cela le rend particulièrement attractif pour les équipes qui utilisent déjà les services Microsoft. Toutefois, l’accent mis sur les workflows visuels peut limiter la flexibilité pour des implémentations très techniques ou personnalisées.
| Fonctionnalité | Latenode | OutSystems | Microsoft Power Automate |
|---|---|---|---|
| ML en temps réel | Prise en charge solide du ML et du code | Intégration de ML disponible | AI Builder avec modèles préconfigurés |
| Options d’intégration | Plus de 300 intégrations, prise en charge de NPM | Intégrations API robustes | Connecteurs de l’écosystème Microsoft |
| Évolutivité | Auto-hébergement disponible | Évolutivité pour les entreprises | Infrastructure cloud Microsoft |
| Modèle tarifaire | Basé sur les exécutions (19 $/mois) | Tarification Enterprise | Basé sur l’utilisation |
| Flexibilité technique | Élevée (visuel et code) | Élevée pour les entreprises | Moyenne, axée sur le visuel |
| Courbe d’apprentissage | Modérée | Plus exigeante | Faible à modérée |
La plateforme idéale dépend de l’expertise technique de votre équipe, de vos outils existants et de votre budget. Pour les organisations déjà investies dans l’écosystème Microsoft, Microsoft Power Automate offre une intégration fluide. Toutefois, si vous recherchez un équilibre entre flexibilité de codage et simplicité visuelle, Latenode peut être un meilleur choix, notamment pour les workflows de ML en temps réel. De son côté, OutSystems convient parfaitement aux entreprises qui mènent des projets complexes et à grande échelle.
Conclusion
L’examen des plateformes low-code pour les workflows de machine learning en temps réel révèle des forces et des publics cibles distincts pour chaque option. Latenode se distingue par son interface visuelle intuitive, sa flexibilité de codage et sa conception orientée IA. Sa tarification basée sur les exécutions et ses capacités d’auto-hébergement en font un choix solide pour les équipes en croissance qui ont besoin d’une automatisation avancée tout en conservant un contrôle total sur leurs données.
Pour les petites équipes et les startups, Latenode offre une solution abordable pour mettre en place une automatisation de ML sophistiquée. Sa tarification évolutive et son vaste éventail d’intégrations permettent aux équipes disposant de ressources limitées de créer efficacement des solutions prêtes pour la production. La combinaison de workflows par glisser-déposer et de la prise en charge de JavaScript personnalisé garantit de la flexibilité sans complexité excessive. À l’inverse, d’autres plateformes répondent à des besoins et 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 Automate convient parfaitement aux organisations déjà intégrées à l’écosystème Microsoft, en offrant une compatibilité fluide avec les outils existants.
En définitive, la plateforme adaptée dépend de l’expertise technique de votre équipe, de vos outils et des objectifs de votre organisation. Les équipes qui privilégient la propriété des données peuvent se tourner vers des options d’auto-hébergement, tandis que celles qui recherchent un déploiement rapide pourraient bénéficier de plateformes cloud natives dotées de nombreux connecteurs préconfigurés.
La clé du succès consiste à choisir une plateforme qui répond à vos besoins actuels tout en offrant la flexibilité nécessaire pour s’adapter à l’évolution de vos exigences.
