Machine Learning : comparatif des outils d’AWS, Google, IBM et Microsoft

Pas de pénurie en matière d’outillage pour le Machine Learning. Les data scientists ont aujourd’hui l’embarras du choix. Ce qui ne va pas sans poser évidemment de problèmes quant au choix de la bonne plateforme.

Notre comparatif passe en revue les principales plateformes de Machine Learning du marché en prenant en compte leur champ fonctionnel ainsi que leur tarification. Nous devons également rappeler qu’il existe nombre d’outils Open Source, ainsi que d’autres outils plus propriétaires, mais nous nous cantonnons ici aux fournisseurs Cloud dont les plateformes suivent le cycle global du ML, de l’ingestion de données jusqu’au développement de modèles en production.

Il faut dire que le marché des outils de Machine Learning bat son plein. Tous les principaux acteurs du marché cherchent à prendre une part de ce segment très juteux. Selon le cabinet d’études Forrester Research, ce marché devrait connaître une croissance moyenne de 15% jusqu’en 2021.

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Ces derniers mois, les offres se sont multipliées, et le Cloud est devenu un canal clé pour simplifier l’utilisation de ces outils. Toutefois, ces plateformes ont toutes leurs avantages et inconvénients, comme celui, souvent pointé du doigt, de l’enfermement et du verrou-vendeur. Avec ces outils, il est généralement nécessaire de porter ses données vers la plateforme Cloud du même fournisseur. Il est ensuite plus difficile d’utiliser les services d’un autre fournisseur, voire de compléter ses fonctions avec des outils Open Source.

Ces plateformes étant pour le moment encore jeunes, il est aujourd’hui difficile d’identifier le bon fournisseur et la bonne plateforme. Mais on peut déjà en connaître l’étendue pour faciliter la prise de décision. La guerre des plateformes de Machine Learning est bien ouverte.