Les 15 meilleures alternatives à Hugging Face pour les LLM, le NLP et les flux de travail IA

Hugging Face a mis en place un écosystème impressionnant pour les développeurs ML, allant d'un immense hub de modèles à des outils de déploiement fluides.

Mais parfois, votre projet nécessite quelque chose de différent. Vous avez peut-être besoin d'une infrastructure spécialisée, d'une sécurité de niveau entreprise ou de flux de travail personnalisés que d'autres alternatives à Hugging Face gèrent mieux.

Que vous développiez des chatbots, affiniez des LLM ou exécutiez des pipelines NLP qui feraient pleurer de joie vos data scientists, il existe une multitude de plateformes prêtes à répondre à vos besoins en matière d'IA.

Dans cet article, nous avons rassemblé les meilleures alternatives à Hugging Face, des API cloud puissantes aux boîtes à outils open source en passant par les plateformes de flux de travail IA de bout en bout.

Aperçu des meilleures alternatives à Hugging Face

Voici un comparatif des meilleures alternatives à Hugging Face. 📄

Outil	Idéal pour	Meilleures fonctionnalités	Tarifs*
*ClickUp*	Intégrez l'IA directement dans la gestion quotidienne de votre travail, des tâches aux documents en passant par l'automatisationTaille de l'équipe : idéal pour les particuliers, les start-ups et les entreprises	IA Notetaker, Autopilot Agents, Brain MAX, Enterprise AI Search, génération d'images sur Tableau blanc, accès à Claude/ChatGPT/Gemini, automatisation via le langage naturel	Gratuit à vie, personnalisations personnalisées pour les entreprises
OpenAI	Création à l'aide de modèles linguistiques avancés et d'API pour le texte, les images et les intégrationsTaille de l'équipe : Idéal pour les développeurs IA et les startups qui créent à l'aide de LLM	Réglage fin, traitement des PDF/images, analyse sémantique des fichiers, tableaux de bord des coûts, invites de température/système	Basé sur l'utilisation
Anthropic Claude	Créer des discussions riches en contexte, plus sûres et des réponses LLM réfléchies Taille de l'équipe : Idéal pour les équipes qui ont besoin de sécurité, d'un contexte long et d'un raisonnement éthique	Recherche Web en temps réel, génération de résultats structurés (JSON/XML), mémoire à contexte élevé, assistance des mathématiques/statistiques	Basé sur l'utilisation
Cohere	Conception de solutions NLP multilingues et de sécurité à l'échelle de l'entrepriseTaille de l'équipe : Idéal pour les équipes axées sur la conformité ayant des besoins NLP multilingues	Réglage fin des données privées, assistance de plus de 100 langues, tableaux de bord analytiques, inférence évolutive, intégration SSO/SAML/RBAC	À partir de 0,0375 $/1 million de jetons (commande R7B) ; tarification personnalisée
Répliquer	Explorez et exécutez des modèles open source sans vous soucier de l'installation ou des serveursTaille de l'équipe : idéal pour les développeurs qui testent des modèles d'IA ou créent des MVP	Modèles Forkable, version avec tests A/B, prédiction par lots et assistance webhook	Paiement à l'utilisation ; les tarifs varient selon les modèles
TensorFlow	Création de systèmes d'apprentissage automatique entièrement personnalisés avec un contrôle maximal Taille de l'équipe : Idéal pour les ingénieurs ML qui ont besoin d'un contrôle total sur les modèles	Surveillance TensorBoard, conversion ONNX/SavedModel, fonctions de perte personnalisées, formation à précision mixte	Gratuit (open source) ; utilisation informatique facturée séparément
Azure Machine Learning	Connexion des modèles ML à l'écosystème Microsoft grâce à l'automatisation et à l'évolutivité Taille de l'équipe : Idéal pour les équipes d'entreprise sur l'écosystème Azure	AutoML, déclencheurs de recyclage, explicabilité des modèles avec SHAP/LIME, détection des dérives, clusters de calcul évolutifs	Tarification personnalisée
Google Gemini	Interagir avec plusieurs types de données (texte, code, images et vidéo) via un seul modèle d'IA Taille de l'équipe : idéal pour les équipes de recherche et d'analyse multimodales	Compréhension des images/diagrammes, exécution Python en temps réel, résumer vidéo, raisonnement à partir d'entrées mixtes	Gratuit ; forfaits payants disponibles en fonction de l'accès au modèle
Microsoft Copilot	Boostez votre productivité dans les applications Microsoft 365 telles que Word, Excel et OutlookTaille de l'équipe : Idéal pour les utilisateurs d'entreprise dans l'écosystème Microsoft 365	Automatisation des fonctions Excel, génération de diapositives PPT, rédaction d'ordres du jour/d'e-mails, liaison des tâches Outlook	Gratuit ; les forfaits payants commencent à 20 $/mois
IBM WatsonX	Exploitation de l'IA dans des secteurs hautement réglementés avec une auditabilité et un contrôle complets Taille de l'équipe : Idéal pour les banques, les soins de santé et les organisations du secteur public	Détection des biais, modèles de sécurité immédiate, tests de robustesse antagoniste, flux de travail avec intervention humaine	Gratuit ; les forfaits payants commencent à 1 050 $/mois
BigML. com	Création et explication de modèles prédictifs sans aucune connaissance en code ou en apprentissage automatiqueTaille de l'équipe : Idéal pour les analystes et les utilisateurs sans connaissances en code	Modélisation visuelle par glisser-déposer, apprentissage ensemble, regroupement, prévision de séries chronologiques	essai gratuit de 14 jours ; forfaits payants à partir de 30 $/mois
LangChain	Création d'agents IA et de flux de travail combinant plusieurs modèles, outils et APITaille de l'équipe : Idéal pour les développeurs IA qui créent des outils basés sur des agents	Traçage et journalisation, mise en cache des appels API, logique de secours, réponses en continu, cadres d'évaluation personnalisés	Gratuit ; les forfaits payants commencent à 39 $/mois
Weights & Biases	Pour que vos expériences d'apprentissage automatique restent organisées, reproductibles et axées sur la performanceTaille de l'équipe : idéal pour les équipes de recherche en apprentissage automatique et les laboratoires d'IA	Balayages d'hyperparamètres, tableaux de bord en direct, partage d'expériences publiques, profilage GPU et gestion des versions des expériences	Gratuit ; forfaits payants à partir de 50 $/mois
ClearML	Gestion du cycle de vie complet des MLOps, du suivi à l'orchestration et au déploiementTaille de l'équipe : Idéal pour les équipes ML à forte charge opérationnelle et l'utilisation interne des infrastructures	Journalisation d'audit, déploiement bleu-vert, intégration CI/CD, planification hors pointe, registre de modèles, outils de reproductibilité	Gratuit ; les forfaits payants commencent à 15 $/mois par utilisateur
Amazon SageMaker	Exécution, réglage et mise à l'échelle des modèles ML en mode natif sur l'infrastructure AWSTaille de l'équipe : Idéal pour les équipes basées sur AWS qui développent à grande échelle	Libellés des données Ground Truth, carnets de notes gérés, réglage automatique des hyperparamètres, points de terminaison évolutifs, surveillance CloudWatch	Unified Studio : gratuit ; les autres tarifs dépendent de la puissance de calcul et de l'utilisation

Comment nous évaluons les logiciels chez ClickUp

Notre équipe éditoriale suit un processus transparent, fondé sur la recherche et indépendant des fournisseurs, vous pouvez donc être sûr que nos recommandations sont basées sur la valeur réelle des produits.

Voici un aperçu détaillé de la manière dont nous évaluons les logiciels chez ClickUp.

Pourquoi choisir des alternatives à Hugging Face ?

Voici pourquoi il est judicieux d'explorer les alternatives à Hugging Face :

fonctionnalités d'IA sur mesure : *trouvez des plateformes dotées de modèles linguistiques spécialisés pour des tâches de niche telles que la vision par ordinateur ou le traitement avancé du langage naturel (NLP)
flux de travail simplifiés : *choisissez des solutions avec une installation plus facile ou dotées d'interfaces sans code pour accélérer le prototypage et améliorer l'efficacité opérationnelle
forfaits économiques : *Découvrez des options avec des niveaux gratuits ou des tarifs plus bas pour une gestion des données adaptée aux petits budgets
*capacités d'intégration améliorées : Recherchez des outils qui se synchronisent parfaitement avec votre infrastructure technologique existante, comme les CRM ou les plateformes cloud
performances évolutives : *optez pour des plateformes /IA capables de traiter des ensembles de données plus volumineux ou offrant un traitement plus rapide pour les projets de grande envergure
assistance aux entreprises renforcée : *Sélectionnez des alternatives à Hugging Face offrant une assistance dédiée aux équipes qui ont besoin de solutions robustes et sécurisées
Formation de modèles personnalisés : Explorez les options avec un réglage avancé pour des modèles uniques et hautement performants
Options de déploiement innovantes : Choisissez des outils avec des méthodes d'hébergement ou de déploiement uniques pour faciliter la mise à l'échelle

🔍 Le saviez-vous ? Grâce aux transformateurs, des outils tels que GPT et BERT peuvent lire des phrases entières. Ils captent le ton, l'intention et le contexte d'une manière que les anciens modèles ne pouvaient pas faire. C'est pourquoi l'IA d'aujourd'hui semble plus naturelle lorsqu'elle répond.

Les meilleures alternatives à Hugging Face

Voici notre sélection des meilleures alternatives à Hugging Face. 👇

1. ClickUp (idéal pour intégrer directement l'IA dans la gestion de projet, les documents et les workflows)

ClickUp Brain : alternatives à Hugging Face avec collaboration communautaire — *Optimisez votre environnement de travail avec ClickUp Brain*

Tout le monde utilise l'IA, mais la plupart du temps, elle est cloisonnée. Vous disposez d'un outil pour écrire, d'un autre pour résumer et d'un troisième pour planifier, mais aucun d'entre eux ne communique avec votre travail. Cela crée davantage de dispersion de l'IA et un chaos inutile.

ClickUp résout ce problème en intégrant l'IA là où elle est utile : dans vos tâches, vos documents et les mises à jour de votre équipe.

Rédigez, résumer et automatisez en fonction du contexte

ClickUp Brain in Documents : plateforme de pointe dotée de fonctionnalités clés pour la modification en cours — *Convertissez les points techniques en documentation structurée avec ClickUp Brain*

ClickUp Brain est intégré à chaque partie de la plateforme. Il rédige du contenu, résume les mises à jour, génère des rapports et réécrit les descriptions de tâches désordonnées, directement là où le travail est effectué.

Imaginons que vous documentiez les exigences API pour les développeurs.

Vous collez les spécifications techniques dans un document ClickUp, ajoutez des puces concernant l'authentification et les limites de débit, puis invite ClickUp Brain à créer une documentation conviviale pour les développeurs avec des exemples de code.

L'assistant IA connecté structure vos notes brutes en sections claires tout en restant dans le document, où votre équipe pourra les consulter.

Autres exemples :

Transformez un long document de réunion en un brief de projet pour votre chef d'équipe
Réécrivez les descriptions de tâches vagues afin de clarifier les étapes suivantes
Rédigez des mises à jour récurrentes pour vos clients en utilisant les activités de la semaine précédente
Résumer un fil de discussion de planification et attribuez des suivis aux propriétaires

Afficher les réponses, les obstacles et les rapports en quelques secondes

Oui, ClickUp Brain vous aide au travail dans les tâches et les documents. Mais parfois, vous avez besoin d'une étape en arrière : un espace dédié pour poser des questions, clarifier les choses et avancer rapidement.

C'est exactement pour cela que ClickUp Brain MAX a été conçu.

Il vous offre un espace dédié pour travailler avec l'IA, séparé de vos tâches et de vos documents, mais entièrement connecté à ceux-ci. En tant que compagnon IA de votre bureau, il vous aide à réfléchir à votre travail, à trouver des réponses et à avancer plus rapidement sans changer d'outil ni réexpliquer le contexte

Tapez une question et il extrait les données de l'espace de travail en direct, et non des résultats isolés de l'IA. Il comprend le contexte du projet, les niveaux de priorité et les attributions des propriétaires. Vous pouvez même poser votre requête à voix haute.

clickUp Brain MAX est axé sur la voix, *toujours à portée de main et conçu pour réduire la charge mentale liée à la gestion du travail.

Imaginons que vous dirigiez un lancement interfonctionnel. Vous vous demandez : « Qu'est-ce qui constitue un bloc pour le lancement de la campagne ? » Brain MAX affiche les tâches en retard, les propriétaires assignés, les documents liés et les commentaires signalés prêts à être traités.

Autres cas d'utilisation concrets :

Demandez une liste des tâches en retard regroupées par assigné
Obtenez un résumé des jalons achevés au cours de ce trimestre
Affichez une vue en temps réel des obstacles rencontrés dans tous les projets actifs
Identifiez les risques avant qu'ils ne s'aggravent, en fonction de l'activité des tâches

Automatisez les tâches sans règles

Automatisation alimentée par ClickUp AI : des fonctionnalités puissantes permettant aux utilisateurs d'obtenir un contrôle total — *Créez des flux de travail d'intégration complexes pour l'entreprise avec ClickUp Brain et Automatisation*

Vous n'avez plus besoin de fouiller dans les déclencheurs et les actions. Il vous suffit de décrire ce que vous voulez en langage naturel, et l'IA créera l'automatisation dans ClickUp.

Par exemple, votre équipe de réussite gère du travail répétitif chaque fois qu'un client entreprise s'inscrit. Vous indiquez à ClickUp Brain : Lorsqu'une tâche est marquée « Intégration entreprise », créez des sous-tâches pour l'appel de lancement, le dossier de bienvenue, la mission technique et les rappels de suivi.

L'IA construit cette automatisation de workflow en plusieurs étapes et vous permet de la tester avant sa mise en service.

Les meilleures fonctionnalités de ClickUp

*des agents IA qui travaillent : déployez des agents IA ClickUp AI Autopilot spécialisés qui gèrent les tâches récurrentes telles que les mises à jour de projet et les rapports d'état, sans nécessiter de formation complexe des modèles
Évitez la dépendance vis-à-vis d'un fournisseur : accédez à Claude, GPT, Gemini et d'autres modèles d'IA de pointe via une interface intuitive sans avoir à reconstruire vos flux de travail
Ne manquez jamais le contexte : utilisez l'outil AI Notetaker de ClickUp pour enregistrer et résumer automatiquement vos réunions avec des actions à mener qui se synchronisent directement avec vos tâches
Trouvez tout ce que vous cherchez : effectuez des recherches dans l'ensemble de votre travail grâce à la fonction Enterprise AI Search de ClickUp, qui comprend le contexte de votre équipe
évoluez sans complexité : *bénéficiez de fonctionnalités d'IA de niveau entreprise sans avoir à gérer l'infrastructure ou les clés API — tout travaille dès l'installation
réfléchissez visuellement : *Générez des images directement dans ClickUp Tableaux blancs en invitant ClickUp Brain, puis transformez ces idées en plans de projet concrets
discutez sans changer d'application : *gardez vos discussions en connexion avec votre travail grâce à ClickUp Chat
planifiez plus intelligemment : *laissez ClickUp Calendrier bloquer automatiquement les plages horaires de concentration et suggérer les réunions optimales en fonction des échéances du projet

Limites de ClickUp

Vous ne pouvez pas modifier, bifurquer ou contribuer à l'infrastructure IA sous-jacente comme vous pouvez le faire avec Hugging Face

Tarifs ClickUp

Évaluations et avis sur ClickUp

G2 : 4,7/5 (plus de 10 385 avis)
Capterra : 4,6/5 (plus de 4 000 avis)

Que disent les utilisateurs réels à propos de ClickUp ?

Cette critique G2 résume parfaitement cette plateforme de collaboration IA :

Le nouveau Brain MAX a considérablement amélioré ma productivité. La possibilité d'utiliser plusieurs modèles d'IA, y compris des modèles de raisonnement avancés, à un prix abordable facilite la centralisation de tout sur une seule plateforme. Des fonctionnalités telles que la conversion de la voix en texte, l'automatisation des tâches et l'intégration avec d'autres applications rendent le flux de travail beaucoup plus fluide et intelligent.

Le nouveau Brain MAX a considérablement amélioré ma productivité. La possibilité d'utiliser plusieurs modèles d'IA, y compris des modèles de raisonnement avancés, à un prix abordable facilite la centralisation de tout sur une seule plateforme. Des fonctionnalités telles que la conversion de la voix en texte, l'automatisation des tâches et l'intégration avec d'autres applications rendent le flux de travail beaucoup plus fluide et intelligent.

📮 ClickUp Insight : 30 % de nos répondants s'appuient sur des outils d'IA pour leurs recherches et la collecte d'informations. Mais existe-t-il une IA qui vous aide à retrouver ce fichier perdu au travail ou ce fil de discussion Slack important que vous avez oublié d'enregistrer ?

Oui ! La recherche connectée alimentée par l'IA de ClickUp peut rechercher instantanément dans tout le contenu de votre environnement de travail, y compris les applications tierces intégrées, pour trouver des informations, des ressources et des réponses. Gagnez jusqu'à 5 heures par semaine grâce à la recherche avancée de ClickUp !

2. OpenAI (idéal pour accéder à des modèles avancés de génération de langage et d'images)

OpenAI : génération de texte dans une interface modulaire

via OpenAI

OpenAI a fait la une des journaux lorsque ChatGPT a été lancé, et tout à coup, tout le monde a recommencé à parler d'IA. Leurs modèles GPT gèrent tout, de la rédaction d'e-mails au débogage de code, tandis que DALL-E transforme vos invites de texte les plus folles en images réelles.

Ce qui distingue OpenAI, c'est la manière dont ils ont intégré l'IA. Vous avez accès à des modèles qui étaient auparavant réservés aux laboratoires de recherche. Bien sûr, vous payez pour cette commodité, mais lorsque les délais sont serrés et que les clients vous mettent la pression, cette commodité devient inestimable.

Les meilleures fonctionnalités d'OpenAI

Affinez vos modèles à partir de vos ensembles de données spécifiques afin qu'ils correspondent à la voix de votre marque, à votre style rédactionnel ou à votre expertise dans un domaine particulier
Contrôlez le comportement du modèle à l'aide d'invites système et de paramètres de température pour ajuster les niveaux de créativité et la mise en forme des réponses
Traitez plusieurs mises en forme de fichiers, notamment les PDF, les images et les documents, pour une analyse et une extraction complètes du contenu
Suivez les coûts d'utilisation et fixez des limites de dépenses grâce à des tableaux de bord de facturation détaillés qui ventilent les dépenses par modèle et par projet
Créez des intégrations pour les applications de recherche sémantique qui comprennent le sens plutôt que de simplement faire correspondre des mots-clés

Limites d'OpenAI

Options de personnalisation limitées pour l'architecture des modèles
La dépendance aux appels API externes affecte la fonction hors ligne
Les limites de fréquence peuvent avoir un impact sur les applications à haut volume dans divers secteurs
OpenAI a fait l'objet de multiples poursuites judiciaires et d'un examen minutieux concernant les données d'entraînement récupérées sur le web sans consentement

Tarifs OpenAI

GPT-4. 1 Entrée : 2 $ par million de jetons Entrée mise en cache : 0,50 $ par million de jetons Sortie : 8 $ par million de jetons
Entrée : 2 $ par million de jetons
entrée mise en cache : *0,50 $ par million de jetons
Résultat : 8 $ pour 1 million de jetons
GPT-4. 1 mini Entrée : 0,40 $ par million de jetons Entrée mise en cache : 0,10 $ par million de jetons Sortie : 1,60 $ par million de jetons
Entrée : 0,40 $ par million de jetons
Entrée mise en cache : 0,10 $ par million de jetons
résultat : *1,60 $ pour 1 million de jetons
GPT-4. 1 nano Entrée : 0,100 $ par million de jetons Entrée mise en cache : 0,025 $ par million de jetons Sortie : 0,400 $ par million de jetons
Entrée : 0,100 $ par million de jetons
Entrée mise en cache : 0,025 $ par million de jetons
Résultat : 0,400 $ pour 1 million de jetons
OpenAI o3 Entrée : 2 $ par million de jetons Entrée mise en cache : 0,50 $ par million de jetons Sortie : 8 $ par million de jetons
Entrée : 2 $ par million de jetons
entrée mise en cache : *0,50 $ par million de jetons
Résultat : 8 $ pour 1 million de jetons
OpenAI o4-mini Entrée : 1,100 $ par million de jetons Entrée mise en cache : 0,275 $ par million de jetons Sortie : 4,400 $ par million de jetons
Entrée : 1,100 $ par million de jetons
entrée mise en cache : *0,275 $ par million de jetons
Résultat : 4 400 $ pour 1 million de jetons
Modèles de réglage fin GPT-4. 1 Entrée : 3 $ par million de jetons Entrée mise en cache : 0,75 $ par million de jetons Sortie : 12 $ par million de jetons Formation : 25 $ par million de jetons GPT-4. 1 mini Entrée : 0,80 $ par million de jetons Entrée mise en cache : 0,20 $ par million de jetons Sortie : 3,20 $ par million de jetons Formation : 5 $ par million de jetons GPT-4. 1 nano Entrée : 0,20 $ par 1 million de jetons Entrée mise en cache : 0,05 $ par 1 million de jetons Sortie : 0,80 $ par 1 million de jetons Formation : 1,50 $ par 1 million de jetons o4-mini Entrée : 4 $ par million de jetons Entrée mise en cache : 1 $ par million de jetons Sortie : 16 $ par million de jetons Formation : 100 $ par heure de formation
GPT-4. 1 Entrée : 3 $ par million de jetons Entrée mise en cache : 0,75 $ par million de jetons Sortie : 12 $ par million de jetons Formation : 25 $ par million de jetons
Entrée : 3 $ par million de jetons
entrée mise en cache : *0,75 $ par million de jetons
Résultat : 12 $ pour 1 million de jetons
Formation : 25 $ par million de jetons
GPT-4. 1 mini Entrée : 0,80 $ par million de jetons Entrée mise en cache : 0,20 $ par million de jetons Sortie : 3,20 $ par million de jetons Formation : 5 $ par million de jetons
Entrée : 0,80 $ par million de jetons
entrée mise en cache : *0,20 $ par million de jetons
résultat : *3,20 $ pour 1 million de jetons
Formation : 5 $ par million de jetons
GPT-4. 1 nano Entrée : 0,20 $ par million de jetons Entrée mise en cache : 0,05 $ par million de jetons Sortie : 0,80 $ par million de jetons Formation : 1,50 $ par million de jetons
Entrée : 0,20 $ par million de jetons
Entrée mise en cache : 0,05 $ par million de jetons
Résultat : 0,80 $ pour 1 million de jetons
Formation : 1,50 $ par million de jetons
o4-mini Entrée : 4 $ par million de jetons Entrée mise en cache : 1 $ par million de jetons Sortie : 16 $ par million de jetons Formation : 100 $ par heure de formation
Entrée : 4 $ par million de jetons
Entrée mise en cache : 1 $ par million de jetons
Résultat : 16 $ pour 1 million de jetons
Formation : 100 $ par heure de formation

Entrée : 2 $ par million de jetons
entrée mise en cache : *0,50 $ par million de jetons
Résultat : 8 $ pour 1 million de jetons

Entrée : 0,40 $ par million de jetons
Entrée mise en cache : 0,10 $ par million de jetons
résultat : *1,60 $ pour 1 million de jetons

Entrée : 0,100 $ par million de jetons
Entrée mise en cache : 0,025 $ par million de jetons
Résultat : 0,400 $ pour 1 million de jetons

Entrée : 2 $ par million de jetons
entrée mise en cache : *0,50 $ par million de jetons
Résultat : 8 $ pour 1 million de jetons

Entrée : 1,100 $ par million de jetons
entrée mise en cache : *0,275 $ par million de jetons
Résultat : 4 400 $ pour 1 million de jetons

GPT-4. 1 Entrée : 3 $ par million de jetons Entrée mise en cache : 0,75 $ par million de jetons Sortie : 12 $ par million de jetons Formation : 25 $ par million de jetons
Entrée : 3 $ par million de jetons
Entrée mise en cache : 0,75 $ par million de jetons
Résultat : 12 $ pour 1 million de jetons
Formation : 25 $ par million de jetons
GPT-4. 1 mini Entrée : 0,80 $ par million de jetons Entrée mise en cache : 0,20 $ par million de jetons Sortie : 3,20 $ par million de jetons Formation : 5 $ par million de jetons
Entrée : 0,80 $ par million de jetons
Entrée mise en cache : 0,20 $ par million de jetons
Résultat : 3,20 $ pour 1 million de jetons
Formation : 5 $ par million de jetons
GPT-4. 1 nano Entrée : 0,20 $ par million de jetons Entrée mise en cache : 0,05 $ par million de jetons Sortie : 0,80 $ par million de jetons Formation : 1,50 $ par million de jetons
Entrée : 0,20 $ par million de jetons
Entrée mise en cache : 0,05 $ par million de jetons
Résultat : 0,80 $ pour 1 million de jetons
Formation : 1,50 $ par million de jetons
o4-mini Entrée : 4 $ par million de jetons Entrée mise en cache : 1 $ par million de jetons Sortie : 16 $ par million de jetons Formation : 100 $ par heure de formation
Entrée : 4 $ pour 1 million de jetons
Entrée mise en cache : 1 $ par million de jetons
Résultat : 16 $ pour 1 million de jetons
Formation : 100 $ par heure de formation

Entrée : 3 $ par million de jetons
Entrée mise en cache : 0,75 $ par million de jetons
Résultat : 12 $ pour 1 million de jetons
Formation : 25 $ par million de jetons

Entrée : 0,80 $ par million de jetons
Entrée mise en cache : 0,20 $ par million de jetons
Résultat : 3,20 $ pour 1 million de jetons
Formation : 5 $ par million de jetons

Entrée : 0,20 $ par million de jetons
Entrée mise en cache : 0,05 $ par million de jetons
Résultat : 0,80 $ pour 1 million de jetons
Formation : 1,50 $ par million de jetons

Entrée : 4 $ pour 1 million de jetons
Entrée mise en cache : 1 $ par million de jetons
Résultat : 16 $ pour 1 million de jetons
Formation : 100 $ par heure de formation

Évaluations et avis sur OpenAI

G2 : 4,7/5 (plus de 830 avis)
Capterra : 4,5/5 (plus de 220 avis)

Que disent les utilisateurs réels à propos d'OpenAI ?

Extrait d'un avis publié sur G2:

Son API est incroyable, avec une excellente interface utilisateur, et je n'ai rencontré aucun problème lors de l'utilisation de chatgpt. Je l'ai adoré et je recommande vivement de l'essayer, de le télécharger et de prendre rapidement votre décision.

Son API est incroyable, avec une excellente interface utilisateur, et je n'ai rencontré aucun problème lors de l'utilisation de chatgpt. Je l'ai adoré et je recommande vivement de l'essayer, de le télécharger et de prendre rapidement votre décision.

🎥 Regardez : Comment utiliser ClickUp Brain comme assistant personnel, à tout moment et en tout lieu.

💡 Conseil de pro : ne vous fiez pas à un seul indicateur. Décomposez l'évaluation LLM en fonction de sa capacité à traiter les entrées structurées (par exemple, les tableaux, les listes) par rapport aux invites non structurées (tâches ouvertes). Vous identifierez plus rapidement les schémas d'échec.

3. Anthropic Claude (idéal pour avoir des discussions IA sûres et contextuelles)

Anthropic Claude : partagez vos idées sans compromis

via Anthropic

Claude adopte une approche différente en matière de sécurité de l'IA. Au lieu d'imposer des filtres de contenu, Anthropic l'a formé à réfléchir attentivement aux problèmes. Vous remarquerez que Claude prend en compte plusieurs points de vue avant de répondre, ce qui le rend particulièrement efficace dans les discussions nuancées sur des sujets complexes.

La fenêtre contextuelle est très grande, vous pouvez donc y insérer des documents entiers et avoir de véritables discussions sur leur contenu.

Pensez à toutes les fois où vous avez voulu discuter d'un article de recherche ou analyser un long rapport. Claude gère naturellement ces scénarios. Il se souvient également de tout ce qui a été dit précédemment dans votre discussion, vous évitant ainsi de vous répéter sans cesse.

Les meilleures fonctionnalités d'Anthropic Claude

Écrivez et déboguez du code dans des dizaines de langages de programmation, en expliquant la logique et en suggérant des améliorations au fur et à mesure
Effectuez des recherches en temps réel sur le Web pour accéder à des informations actualisées et vérifier des faits pendant vos discussions
Réfléchissez à des dilemmes éthiques complexes et à des sujets nuancés tout en présentant des perspectives équilibrées plutôt que des réponses simplistes
Effectuez des calculs mathématiques avancés et des analyses statistiques avec des explications et des vérifications étape par étape
Générez des sorties structurées telles que JSON, XML et YAML qui sont abonnées à des schémas spécifiques pour les intégrations API

Limitations d'Anthropic Claude

Il propose une sélection de modèles plus réduite que les alternatives à Claude
Moins de flexibilité pour la formation de modèles personnalisés
Latence plus élevée pour certaines tâches spécialisées

Tarifs d'Anthropic Claude

Claude Opus 4 Entrée : 15 $ par million de jetons Sortie : 75 $ par million de jetons Mise en cache des invites : Écriture : 18,75 $ par million de jetons Lecture : 1,50 $ par million de jetons
Entrée : 15 $ par million de jetons
Résultat : 75 $ pour 1 million de jetons
*mise en cache des invites : Écriture : 18,75 $ par million de jetons Lecture : 1,50 $ par million de jetons
Écrire : 18,75 $ par million de jetons
Lire : 1,50 $ pour 1 million de jetons
Claude Sonnet 4 Entrée : 3 $ par million de jetons Sortie : 15 $ par million de jetons Mise en cache des invites : Écriture : 3,75 $ par million de jetons Lecture : 0,30 $ par million de jetons
Entrée : 3 $ par million de jetons
Résultat : 15 $ pour 1 million de jetons
*mise en cache des invites : Écriture : 3,75 $ par million de jetons Lecture : 0,30 $ par million de jetons
Écrire : 3,75 $ par million de jetons
Lire : 0,30 $ par million de jetons
Claude Haiku 3. 5 Entrée : 0,80 $ par million de jetons Sortie : 4 $ par million de jetons Mise en cache des invites : Écriture : 1 $ par million de jetons Lecture : 0,08 $ par million de jetons
Entrée : 0,80 $ par million de jetons
Résultat : 4 $ pour 1 million de jetons
*mise en cache des invites : Écriture : 1 $ par million de jetons Lecture : 0,08 $ par million de jetons
Écrire : 1 $ par million de jetons
Lire : 0,08 $ par million de jetons

Entrée : 15 $ par million de jetons
Résultat : 75 $ pour 1 million de jetons
*mise en cache des invites : Écriture : 18,75 $ par million de jetons Lecture : 1,50 $ par million de jetons
Écrire : 18,75 $ pour 1 million de jetons
Lire : 1,50 $ par million de jetons

Écrire : 18,75 $ pour 1 million de jetons
Lire : 1,50 $ pour 1 million de jetons

Entrée : 3 $ par million de jetons
Résultat : 15 $ pour 1 million de jetons
*mise en cache des invites : Écriture : 3,75 $ par million de jetons Lecture : 0,30 $ par million de jetons
Écrire : 3,75 $ par million de jetons
Lire : 0,30 $ par million de jetons

Écrire : 3,75 $ par million de jetons
Lire : 0,30 $ par million de jetons

Entrée : 0,80 $ par million de jetons
Résultat : 4 $ pour 1 million de jetons
*mise en cache des invites : Écriture : 1 $ par million de jetons Lecture : 0,08 $ par million de jetons
Écrire : 1 $ par million de jetons
Lire : 0,08 $ par million de jetons

Écrire : 1 $ par million de jetons
Lire : 0,08 $ par million de jetons

Évaluations et avis sur Anthropic Claude

G2 : 4,4/5 (plus de 55 avis)
Capterra : 4,5/5 (plus de 20 avis)

Que disent les utilisateurs réels à propos d'Anthropic Claude ?

D'après un commentaire Reddit:

Honnêtement ? Claude semble tout simplement être une « bonne personne ». Il prend en compte le bien-être humain dans ses décisions avec une profondeur que l'on ne retrouve pas dans d'autres modèles. Si je devais choisir un LLM pour être le leader mondial, Claude serait mon premier choix. Je ne ferais pas nécessairement confiance aux autres au même degré sans formation en matière d'éthique ou de constitution de la personnalité.

Honnêtement ? Claude semble tout simplement être une « bonne personne ». Il prend en compte le bien-être humain dans ses décisions avec une profondeur que l'on ne retrouve pas dans d'autres modèles. Si je devais choisir un LLM pour être le leader mondial, Claude serait mon premier choix. Je ne ferais pas nécessairement confiance aux autres au même degré sans une formation en éthique ou en constitution de la personnalité.

🧠 Anecdote amusante : En 2012, un modèle appelé AlexNet a surpassé les humains en matière de reconnaissance d'images. Il était plus rapide, plus précis et ne se fatiguait pas. Cet événement a changé la façon dont les gens percevaient le potentiel de l'IA dans des champs tels que la santé, la sécurité et la robotique.

📖 À lire également : Les meilleures alternatives et concurrents d'Anthropic IA

4. Cohere (idéal pour créer des solutions de traitement du langage naturel de niveau entreprise)

Cohere : répondez à des besoins spécifiques avec cette alternative à Hugging Face

via Cohere

Cohere a conçu sa plateforme spécialement pour les entreprises qui ont besoin de l'intelligence artificielle, mais qui ne peuvent pas se permettre de faire des compromis sur la confidentialité des données. Ses capacités multilingues couvrent plus de 100 langues, ce qui est considérable si vous traitez avec des clients internationaux ou sur les marchés internationaux.

Les intégrations travaillent particulièrement bien pour les applications de recherche où vous devez comprendre le sens plutôt que simplement faire correspondre des mots-clés. Vous pouvez également former vos propres classificateurs IA personnalisés, ce qui est pratique pour les équipes qui ont besoin de solutions IA mais ne disposent pas de data scientists dédiés.

Les meilleures fonctionnalités de Cohere

Affinez vos modèles à l'aide de vos données propriétaires tout en conservant un contrôle achevé sur les ensembles de données d'entraînement et les poids des modèles
Adaptez automatiquement la capacité d'inférence en fonction des modèles de demande sans avoir à gérer l'infrastructure GPU sous-jacente
Mettez en œuvre des systèmes de génération augmentée par la récupération qui peuvent citer des sources et fournir des attributions pour le contenu généré
Surveillez les performances des modèles et les modèles d'utilisation grâce à des tableaux de bord analytiques complets et des systèmes d'alerte
Intégrez-les aux systèmes d'authentification existants à l'aide du SSO, du SAML et des contrôles d'accès basés sur les rôles pour le suivi des expériences

Limites de Cohere

Communauté plus petite et moins d'intégrations tierces
Capacités de vision par ordinateur limitées par rapport aux plateformes multimodales
Moins de modèles pré-entraînés sont disponibles pour les domaines spécialisés
Documentation moins complète pour les cas d'utilisation avancés et les installations hybrides

Tarifs Cohere

Commande A Entrée : 2,50 $ par million de jetons Sortie : 10 $ par million de jetons
Entrée : 2,50 $ par million de jetons
Résultat : 10 $ pour 1 million de jetons
Commande R Entrée : 0,15 $ par million de jetons Sortie : 0,60 $ par million de jetons
Entrée : 0,15 $ par million de jetons
Résultat : 0,60 $ pour 1 million de jetons
Commande R7B Entrée : 0,0375 $ par million de jetons Sortie : 0,15 $ par million de jetons
Entrée : 0,0375 $ par million de jetons
Résultat : 0,15 $ pour 1 million de jetons

Entrée : 2,50 $ par million de jetons
Résultat : 10 $ pour 1 million de jetons

Entrée : 0,15 $ par million de jetons
Résultat : 0,60 $ pour 1 million de jetons

Entrée : 0,0375 $ par million de jetons
Résultat : 0,15 $ pour 1 million de jetons

Évaluations et avis sur Cohere

G2 : pas assez d'avis
Capterra : Pas assez d'avis

Que disent les utilisateurs réels à propos de Cohere ?

Selon une critique de Capterra:

La configuration de Cohere a été assez facile et la documentation assez simple à suivre. Pouvoir voir comment nos utilisateurs utilisent l'application a été très utile et intéressant dès le début. […] La version gratuite du logiciel offre un nombre de sessions extrêmement limité et, à mesure que notre base d'utilisateurs s'est développée, nous trouvons l'application moins utile, car de plus en plus de sessions sont cachées derrière un mur payant.

La configuration de Cohere a été assez facile et la documentation assez simple à suivre. Pouvoir voir comment nos utilisateurs utilisent l'application a été très utile et intéressant dès le début. […] La version gratuite du logiciel offre un nombre de sessions extrêmement limite et, à mesure que notre base d'utilisateurs s'est développée, nous trouvons l'application moins utile, car de plus en plus de sessions sont cachées derrière un mur payant.

🔍 Le saviez-vous ? Des modèles tels que GPT‑4 et Grok 4 ont modifié leurs réponses lorsqu'ils ont été confrontés à des objections (même si leur première réponse était correcte). Ils ont commencé à douter d'eux-mêmes après avoir reçu des commentaires contradictoires. Cela ressemble étrangement au comportement des êtres humains soumis au stress, ce qui soulève des questions quant à la fiabilité de leurs réponses.

5. Replicate (idéal pour exécuter des modèles d'IA open source sans gestion d'infrastructure)

Replicate : surpassez ce que propose Hugging Face avec cette plateforme

via Replicate

Replicate, c'est comme disposer d'une immense bibliothèque de modèles d'IA sans avoir à se soucier de la gestion des serveurs. Quelqu'un a créé un générateur d'images incroyable ? Il se trouve avec une probabilité élevée sur Replicate. Vous voulez essayer ce nouveau modèle de synthèse vocale dont tout le monde parle ? Il suffit d'effectuer un appel API.

L'application IA gère toute la complexité de l'infrastructure afin que vous puissiez tester des dizaines de modèles différents sans validation dans un seul. Vous ne payez que lorsque vous utilisez quelque chose, ce qui est idéal pour le prototypage.

De plus, lorsque vous trouvez un modèle qui travaille, vous pouvez même déployer vos propres versions personnalisées à l'aide de leur système de conteneurs simple d'utilisation.

Reproduisez les meilleures fonctionnalités

Contrôlez la version de vos déploiements de modèles grâce à des fonctionnalités de restauration et à des tests A/B entre différentes versions de modèles
Configurez des webhooks pour recevoir des notifications lorsque des prédictions de longue durée sont achevées ou rencontrent des erreurs
Traitez simultanément plusieurs entrées par lots afin de réduire les coûts par prédiction et d'améliorer l'efficacité du débit
Fork les modèles existants pour créer des versions personnalisées avec différents paramètres ou données d'entraînement

Limitations de Replicate

Vous avez moins de contrôle sur l'environnement d'hébergement et les configurations du modèle
Il existe des problèmes potentiels de latence pour les applications en temps réel et les besoins des entreprises
Options limitées pour la personnalisation et le réglage fin des modèles
Dépendance vis-à-vis de la disponibilité et de la maintenance des modèles tiers

Répliquez les tarifs

Les tarifs varient selon les modèles

Reproduisez les évaluations et les avis

G2 : pas assez d'avis
Capterra : Pas assez d'avis

Que disent les utilisateurs réels à propos de Replicate ?

Un avis publié sur Reddit note :

Quoi qu'il en soit, Replicate est à mon avis l'option la plus simple à utiliser pour tester de nouveaux modèles d'images ou de vidéos. Je doute que ce soit la solution la plus rentable si vous avez beaucoup d'utilisateurs, mais pour un MVP, cela pourrait vous éviter bien des tracas et vous faire économiser beaucoup d'argent (par rapport à la location d'un GPU à l'heure).

Quoi qu'il en soit, Replicate est à mon avis l'option la plus simple à utiliser pour tester de nouveaux modèles d'images ou de vidéos. Je doute que ce soit la solution la plus rentable si vous avez beaucoup d'utilisateurs, mais pour un MVP, cela pourrait vous éviter bien des tracas et vous faire économiser beaucoup d'argent (par rapport à la location d'un GPU à l'heure).

💡 Conseil de pro : Affinez avec modération. Il n'est pas toujours nécessaire d'affiner un modèle pour obtenir des résultats spécifiques à un domaine. Essayez d'abord l'ingénierie intelligente des invites + la génération augmentée par la récupération (RAG). N'investissez dans l'affinage que si vous atteignez systématiquement les limites de précision ou de pertinence.

6. TensorFlow (idéal pour créer des modèles d'apprentissage automatique personnalisés à partir de zéro)

TensorFlow : partagez vos découvertes et profitez des avantages du ML

via TensorFlow

TensorFlow vous donne un contrôle total sur votre destin en matière d'apprentissage automatique (à la fois une bénédiction et une malédiction). Google a ouvert son framework ML de production, ce qui signifie que vous disposez des mêmes outils que ceux qu'ils utilisent en interne.

La flexibilité est incroyable : vous pouvez tout créer, de la simple régression linéaire aux architectures de transformateurs complexes.

TensorFlow Hub est le fournisseur de modèles pré-entraînés que vous pouvez affiner, tandis que TensorBoard vous offre des analyses en temps réel sur les performances d'entraînement. Cependant, cette puissance s'accompagne d'une certaine complexité. Vous passerez du temps à apprendre des concepts que les plateformes de niveau supérieur rendent abstraits.

Les meilleures fonctionnalités de TensorFlow

Évaluez les performances du profil et identifiez les goulots d'étranglement à l'aide d'outils de débogage avancés qui affichent l'utilisation de la mémoire et les graphiques de calcul
Convertissez des modèles entre différents types de mise en forme tels que SavedModel, TensorFlow Lite et ONNX, pour une compatibilité multiplateforme
Implémentez des fonctions de perte personnalisées et des algorithmes d'optimisation qui ne sont pas disponibles dans les bibliothèques standard d'apprentissage automatique
Utilisez la formation à précision mixte pour réduire l'utilisation de la mémoire et accélérer la formation sur les architectures GPU modernes
Créez des pipelines de données personnalisés avec tf. data qui traitent efficacement les grands ensembles de données grâce au prétraitement et à l'augmentation

Limites de TensorFlow

Il nécessite d'importantes ressources informatiques pour la formation de modèles de grande taille
Processus de débogage complexe par rapport aux alternatives Hugging Face de niveau supérieur
Installation et configuration fastidieuses pour les cas d'utilisation avancés

Tarifs TensorFlow

Tarification personnalisée

Évaluations et avis sur TensorFlow

G2 : 4,5/5 (plus de 125 avis)
Capterra : 4,6/5 (plus de 100 avis)

Que disent les utilisateurs réels à propos de TensorFlow ?

Un utilisateur sur G2 souligne :

J'apprécie beaucoup la puissance et la flexibilité de TensorFlow pour la création et l'entraînement de modèles d'apprentissage profond. Keras facilite un peu les choses et les modèles pré-entraînés permettent de gagner beaucoup de temps. De plus, la communauté est très utile lorsque je suis bloqué. […] La courbe d'apprentissage est raide, en particulier pour les débutants. Les messages d'erreur sont parfois trop compliqués à comprendre et le débogage est frustrant. Cela nécessite également une grande puissance de calcul, ce qui peut poser problème si vous ne disposez pas d'un matériel haut de gamme.

J'apprécie beaucoup la puissance et la flexibilité de TensorFlow pour la création et l'entraînement de modèles d'apprentissage profond. Keras facilite un peu les choses et les modèles pré-entraînés permettent de gagner beaucoup de temps. De plus, la communauté est très utile lorsque je suis bloqué. […] La courbe d'apprentissage est raide, en particulier pour les débutants. Les messages d'erreur sont parfois trop compliqués à comprendre et le débogage est frustrant. Cela nécessite également une grande puissance de calcul, ce qui peut poser problème si vous ne disposez pas d'un matériel haut de gamme.

🧠 Anecdote amusante : Des chercheurs ont découvert que les modèles linguistiques suggèrent souvent des progiciels qui n'existent pas. Environ 19,7 % des échantillons de code comprenaient des noms inventés, ce qui peut conduire à des attaques par squatting.

7. Azure Machine Learning (idéal pour intégrer les flux de travail ML aux services cloud Microsoft)

Microsoft Azure : alternatives à Hugging Face pour comprendre différents outils

via Microsoft Azure

Azure ML s'impose naturellement si votre organisation utilise déjà Microsoft. Cet outil offre à la fois des interfaces pointer-cliquer pour les utilisateurs d'entreprise et des environnements de programmation complets pour les scientifiques des données.

AutoML se charge des tâches fastidieuses lorsque vous avez besoin de résultats rapides, en essayant automatiquement différents algorithmes et hyperparamètres. Parallèlement, l'intégration avec Power BI permet à vos modèles d'alimenter directement les tableaux de bord exécutifs.

Vous bénéficiez d'une version robuste de contrôle pour les modèles, de pipelines de déploiement automatisés et d'une surveillance qui vous alerte lorsque les performances des modèles commencent à se dégrader.

Les meilleures fonctionnalités d'Azure Machine Learning

Planifiez des pipelines de recyclage automatisés qui se déclenchent lorsque de nouvelles données sont disponibles ou que les performances du modèle se dégradent
Créez des environnements Docker personnalisés pour un entraînement et un déploiement reproductibles des modèles sur différentes cibles informatiques
Implémentez des fonctionnalités d'interprétabilité des modèles qui expliquent les prédictions à l'aide de LIME, SHAP et d'autres techniques d'explicabilité
Configurez une surveillance des dérives de données qui vous alerte lorsque les données entrantes diffèrent considérablement des ensembles de données d'entraînement
Gérez des clusters informatiques qui s'adaptent automatiquement en fonction de la charge de travail tout en optimisant la rentabilité

Limites d'Azure Machine Learning

Les organisations qui utilisent des stratégies multicloud s'inquiètent du verrouillage des fournisseurs
Flexibilité limitée par rapport aux alternatives open source à Hugging Face

Tarifs Azure Machine Learning

Tarification personnalisée

Évaluations et avis sur Azure Machine Learning

G2 : 4,3/5 (plus de 85 avis)
Capterra : 4,5/5 (30 avis)

Que disent les utilisateurs réels à propos d'Azure Machine Learning ?

Comme partagé sur G2:

Ce service est facile à utiliser et offre de nombreuses fonctionnalités d'intérêt pour télécharger des données et identifier des modèles. L'interface pourrait être améliorée, mais elle répond à mes besoins. Si vous avez des doutes concernant la mise en œuvre, vous trouverez de nombreuses informations sur le Web ou vous pouvez demander directement de l'aide à l'assistance Microsoft.

Ce service est facile à utiliser et offre de nombreuses fonctionnalités d'intérêt pour télécharger des données et identifier des modèles. L'interface pourrait être améliorée, mais elle répond à mes besoins. Si vous avez des doutes concernant la mise en œuvre, vous trouverez de nombreuses informations sur le Web ou vous pouvez demander directement de l'assistance de Microsoft.

8. Google Gemini (idéal pour traiter plusieurs types de contenu en une seule interaction)

Google Cloud Gemini : alternatives à Hugging Face

via Google Gemini

Gemini de Google comprend simultanément plusieurs types de contenu. Vous pouvez montrer un diagramme et poser des questions sur les données, ou télécharger des images et entamer une discussion sur ce qui s'y passe. Ses capacités en mathématiques et en codage sont particulièrement performantes. Il travaille à travers des équations complexes étape par étape et explique son raisonnement.

La fenêtre contextuelle traite d'énormes quantités de texte, ce qui la rend utile pour analyser des articles de recherche entiers ou des documents volumineux. Ce qui est intéressant, c'est la façon dont elle maintient le flux de discussion entre différents types de contenu sans perdre le suivi du sujet dont vous discutez.

Les meilleures fonctionnalités de Google Gemini

Traduisez entre des dizaines de langues tout en préservant le contexte et les nuances culturelles du texte original
Générez et exécutez du code Python directement dans les discussions, en affichant les résultat et en déboguant les erreurs en temps réel
Extrayez des données structurées à partir de sources non structurées telles que des reçus, des formulaires et des documents manuscrits
Analysez simultanément les composants visuels et audio pour obtenir des résumés détaillés du contenu vidéo
Effectuez des tâches de raisonnement complexes qui nécessitent de combiner des informations provenant de plusieurs sources et types de contenu

Limites de Google Gemini

Disponibilité limitée dans certaines régions et pour des cas d'utilisation spécifiques
Options de personnalisation des modèles moins extensives par rapport aux alternatives établies
Les utilisateurs ont exprimé leurs inquiétudes concernant la confidentialité des données au sein de l'écosystème Google

Tarifs de Google Gemini

Free
Niveau payant : Les tarifs varient selon les modèles

Évaluations et avis sur Google Gemini

G2 : 4,4/5 (plus de 245 avis)
Capterra : pas assez d'avis

🧠 Anecdote amusante : On pourrait penser que de meilleurs modèles commettraient moins d'erreurs, mais c'est parfois le contraire qui se produit. À mesure que les LLM deviennent plus volumineux et plus avancés, ils ont parfois davantage tendance à halluciner, en particulier lorsqu'on leur demande des faits. Même les versions les plus récentes affichent des erreurs plus assurées, ce qui les rend plus difficiles à repérer.

📖 À lire également : Google Gemini (Bard) vs ChatGPT – Quel est le meilleur outil d'IA ?

9. Microsoft Copilot (idéal pour améliorer la productivité dans les applications Microsoft Office)

Microsoft Copliot : assistance intégrée au sein de l'écosystème Microsoft

via Microsoft Copilot

Copilot est intégré aux applications Microsoft que vous utilisez quotidiennement, ce qui change la façon dont l'IA est perçue dans la pratique. Il comprend votre contexte de travail : votre style d'écriture, les données que vous analysez, et même l'historique de vos réunions.

Demandez-lui de créer une présentation, et il extraira les informations pertinentes de vos documents et e-mails récents.

L'intégration Excel est particulièrement astucieuse, car elle vous aide à analyser les données à l'aide d'un langage naturel plutôt que de formules complexes. Le plus gros avantage ? Votre courbe d'apprentissage est minimale, car l'interface de l'outil de collaboration IA s'appuie sur les conventions Microsoft familières.

Les meilleures fonctionnalités de Microsoft Copilot

Transformez vos données brutes en présentations PowerPoint convaincantes à l'aide de vos modèles existants et de vos directives de marque
Automatisez les tâches Excel répétitives telles que les tableaux croisés dynamiques, le formatage conditionnel et la création de formules grâce à des commandes conversationnelles
Rédigez des agendas de réunion et des e-mails de suivi à partir des invitations du calendrier et des notes de réunion précédentes
Concevez des documents d'aspect professionnel à l'aide de styles intégrés et de suggestions de mise en forme qui correspondent aux normes de votre organisation

Limites de Microsoft Copilot

Cet outil nécessite un abonnement Microsoft 365 et une validation de l'écosystème, et ses fonctions sont limitées en dehors des applications Microsoft
Performances inégales entre les différentes applications Office

Tarifs Microsoft Copilot

Free
Copilot Pro : 20 $/mois
Copilot pour Microsoft 365 : 30 $/mois par utilisateur (facturé annuellement)

Évaluations et avis sur Microsoft Copilot

G2 : 4,4/5 (plus de 85 avis)
Capterra : Pas assez d'avis

Que disent les utilisateurs réels à propos de Microsoft Copilot ?

Un utilisateur de Reddit déclare :

Je l'utilise tous les jours pour m'aider avec les fonctions Excel les plus complexes. Si j'ai une idée conceptuelle de la manière dont je souhaite manipuler les données, je présente la situation et Copilot me propose presque toujours une solution pratique et utilisable. Cela m'a aidé à me familiariser avec les fonctions de tableau et à les utiliser plus facilement.

Je l'utilise tous les jours pour m'aider avec les fonctions Excel les plus complexes. Si j'ai une idée conceptuelle de la manière dont je souhaite manipuler les données, je présente la situation et Copilot me propose presque toujours une solution pratique et utilisable. Cela m'a aidé à me familiariser avec les fonctions de tableau et à les utiliser plus facilement.

10. IBM WatsonX (idéal pour déployer l'IA dans des environnements d'entreprise hautement réglementés)

IBM WatsonX : alternatives à Hugging Face pour les besoins de l'entreprise

via IBM WatsonX

IBM a conçu WatsonX spécialement pour les organisations qui ne peuvent pas prendre de risques avec l'IA, comme les banques, les hôpitaux et les agences gouvernementales. Chaque décision relative à un modèle est consignée, créant ainsi des pistes d'audit très appréciées des équipes chargées de la conformité.

La plateforme propose des solutions spécifiques à chaque secteur, permettant aux organismes de santé d'utiliser des modèles formés à partir de la littérature médicale et aux organismes de services financiers d'acquérir des capacités d'évaluation des risques.

En fonction de vos exigences en matière de sensibilité des données, vous pouvez déployer des modèles sur site, dans le cloud IBM ou dans des configurations hybrides. Les fonctionnalités de gouvernance vous permettent de définir des garde-fous et de surveiller les résultats de l'IA afin de détecter tout biais ou comportement inattendu.

Les meilleures fonctionnalités d'IBM WatsonX

Mettez en place un système de contrôle de l'équité qui détecte et corrige automatiquement les biais dans les prédictions des modèles pour différents groupes démographiques
Créez des modèles d'invites IA personnalisés avec des garde-fous intégrés qui empêchent les réponses IA nuisibles ou inappropriées
Générez des rapports de conformité détaillés présentant les décisions des modèles et l'utilisation des données à des fins d'audits réglementaires et de documentation
Testez la robustesse des modèles à l'aide d'exemples contradictoires et de cas limites afin d'identifier les vulnérabilités potentielles avant le déploiement
Mettez en place des flux de travail « human-in-the-loop » dans lesquels les décisions critiques nécessitent une approbation manuelle avant leur exécution

Limites d'IBM WatsonX

Coûts plus élevés par rapport aux alternatives Hugging Face natives du cloud
Les exigences en matière d'installation et de configuration sont complexes
Son cycle d'innovation est plus lent que celui des nouvelles plateformes d'IA
Assistance communautaire limitée et extensions tierces

Tarifs IBM WatsonX

Free
Essentiels : À partir de 0 $/mois (modèle de paiement à l'utilisation)
Standard : À partir de 1 050 $/mois (modèle de paiement à l'utilisation)

Évaluations et avis sur IBM WatsonX

G2 : 4,5/5 (plus de 84 avis)
Capterra : pas assez d'avis

Que disent les utilisateurs réels à propos d'IBM WatsonX ?

D'après un avis publié sur G2:

En tant que développeur, j'apprécie la façon dont il allie flexibilité et structure, offrant un large intervalle de types de modèles, du ML classique aux grands modèles linguistiques. L'interface utilisateur est claire et l'intégration avec les frameworks cloud et de sécurité existants est simple, ce qui permet d'accélérer les cycles d'expérimentation sans compromettre la gouvernance. […] Bien que la plateforme soit puissante, elle peut sembler intimidante au premier abord, en particulier lors de la configuration de flux de travail plus personnalisés. De plus, la tarification pourrait être plus transparente pour les utilisateurs qui explorent encore les options avant de procéder à une validation au niveau de l'entreprise. Des tutoriels d'intégration améliorés pour les développeurs novices dans l'écosystème IBM seraient les bienvenus.

En tant que développeur, j'apprécie la façon dont il allie flexibilité et structure, offrant un large intervalle de types de modèles, du ML classique aux grands modèles linguistiques. L'interface utilisateur est claire et l'intégration avec les frameworks cloud et de sécurité existants est simple, ce qui permet d'accélérer les cycles d'expérimentation sans compromettre la gouvernance. […] Bien que la plateforme soit puissante, elle peut sembler intimidante au premier abord, en particulier lors de la configuration de flux de travail plus personnalisés. De plus, la tarification pourrait être plus transparente pour les utilisateurs qui explorent encore les options avant de procéder à une validation au niveau de l'entreprise. Des tutoriels d'intégration améliorés pour les développeurs novices dans l'écosystème IBM seraient les bienvenus.

🎥 Regardez : Essayez votre premier agent IA qui réagit de manière contextuelle à votre travail. Écoutez directement Zeb Evans, fondateur et PDG de ClickUp :

11. BigML. com (idéal pour créer des modèles prédictifs sans code ni expertise technique)

BigML.com : la gestion des données simplifiée

via BigML

L'interface visuelle de BigML vous permet de créer des modèles prédictifs en glissant-déposant des ensembles de données plutôt qu'en écrivant du code complexe. Téléchargez un fichier CSV contenant les données clients, et BigML vous aide à prédire quels clients sont susceptibles de vous quitter.

La plateforme gère automatiquement le prétraitement des données, la sélection des fonctionnalités et la validation des modèles. Ce qui rend BigML fiable, c'est la façon dont il explique ses prédictions. Vous obtenez des visualisations claires montrant quels facteurs influencent les décisions du modèle, ce qui facilite la présentation des résultats aux parties prenantes qui ont besoin de comprendre le « pourquoi » derrière les recommandations de l'IA.

BigML. com meilleures fonctionnalités

Générez automatiquement des informations et des recommandations à partir de vos données à l'aide d'explications en langage naturel compréhensibles par les équipes non techniques
Combinez plusieurs algorithmes pour améliorer la précision des prédictions et réduire les risques de surajustement grâce à des modèles d'ensemble
Effectuez une analyse de regroupement pour identifier les modèles cachés et les segments de clientèle dans vos données d'entreprise
Créez des modèles de prévision chronologique pour la planification des stocks, la prévision de la demande et les projections financières
Exportez la logique de prédiction sous forme d'applications autonomes ou intégrez-la directement dans les systèmes d'entreprise existants

Limites de BigML.com

Il offre une assistance limitée au deep learning et aux architectures de réseaux neuronaux
Moins d'options de personnalisation par rapport aux plateformes basées sur la programmation
Communauté et écosystème de outils tiers plus restreints
Moins adapté à la recherche de pointe et aux approches expérimentales

Tarifs BigML.com

essai gratuit de 14 jours
Standard Prime : 30 $/mois

Évaluations et avis sur BigML.com

G2 : 4,7/5 (plus de 20 avis)
Capterra : pas assez d'avis

12. LangChain (idéal pour développer des applications IA complexes comportant plusieurs composants)

LangChain : faites la connexion entre les modèles d'IA et les API

via LangChain

LangChain résout le problème de la connexion des modèles d'IA aux applications du monde réel. Vous pouvez créer des systèmes qui recherchent des informations dans des bases de données, appellent des API externes et assurent la maintenance de l'historique des discussions sur plusieurs interactions.

Le framework est un fournisseur, prestataire de composants pré-construits pour des modèles courants tels que RAG, où les modèles d'IA peuvent accéder à des documents spécifiques et les citer. Vous pouvez enchaîner différents services d'IA, par exemple en utilisant un modèle pour comprendre l'intention de l'utilisateur et un autre pour générer des réponses.

De plus, les capacités de l'agent LLM de LangChain sont open source et indépendantes du modèle, vous n'êtes donc pas lié à un fournisseur, prestataire /IA particulier.

Les meilleures fonctionnalités de LangChain

Déboguez des flux de travail IA complexes à l'aide d'outils de traçage et de journalisation intégrés qui montrent exactement comment les données circulent entre les composants
Mettez en cache les appels API coûteux et les réponses des modèles afin de réduire les coûts et d'améliorer les performances des applications.
Gérez les erreurs avec élégance grâce à une logique de réessai et à des mécanismes de secours lorsque les services d'IA ne sont pas disponibles.
Créez des cadres d'évaluation personnalisés pour tester les performances des applications /IA dans différents scénarios et ensembles de données.
Implémentez des réponses en streaming pour les applications en temps réel où les utilisateurs ont besoin d'un retour immédiat pendant les processus de longue durée.

Limites de LangChain

Nécessite des connaissances en programmation et une compréhension des concepts d'IA.
Le rythme rapide du développement peut entraîner des changements radicaux et une instabilité.
Surcoût de performance lié aux couches d'abstraction dans les applications complexes
Outils de surveillance et de débogage intégrés avec des limites pour les environnements de production

Tarifs LangChain

Développeur : À partir de 0 $/mois (puis paiement à l'utilisation)
Plus : à partir de 39 $/mois (puis paiement à l'utilisation)
Entreprise : tarification personnalisée

Évaluations et avis sur LangChain

G2 : Pas assez d'avis
Capterra : pas assez d'avis

💡 Conseil de pro : avant d'investir des ressources dans un LLM massif, construisez un pipeline de recherche d'informations solide qui filtre le contexte avec précision. La plupart des hallucinations proviennent d'entrées bruitées, et non des limites du modèle.

13. Weights & Biases (idéal pour le suivi et le comparatif des résultats d'expériences d'apprentissage automatique)

Weights & Biases : alternatives à Hugging Face avec statistiques de formation des modèles

via Weights & Biases

Weights & Biases empêche le ML de devenir un chaos d'expériences oubliées et de résultats perdus. La plateforme capture automatiquement toutes les informations relatives à l'entraînement de votre modèle : hyperparamètres, indicateurs, versions de code et même performances du système.

Quand quelque chose fait du bon travail, vous pouvez facilement le reproduire. Quand les expériences échouent, vous pouvez voir exactement ce qui n'a pas fonctionné.

Les outils de visualisation vous aident à repérer les tendances parmi des centaines de cycles de formation, en identifiant les approches qui donnent les meilleurs résultats. Les équipes apprécient les fonctionnalités de collaboration, car chacun peut voir ce que font les autres sans étape sur leur travail.

Les meilleures fonctionnalités de Weights & Biases

Configurez des balayages automatisés d'hyperparamètres qui explorent différentes combinaisons de paramètres et identifient les configurations optimales.
Créez des tableaux de bord personnalisés avec des diagrammes interactifs qui se mettent à jour en temps réel au fur et à mesure de la progression des expériences.
Marquez et organisez vos expériences à l'aide de métadonnées personnalisées afin de trouver des résultats pertinents dans le cadre de grands projets de recherche.
Partagez les résultats de vos expériences en externe à l'aide de rapports publics qui ne divulguent pas de code ou de données sensibles.
Analysez les performances de formation des profils afin d'identifier les problèmes d'utilisation des GPU et d'optimiser l'allocation des ressources.

Limites de Weights & Biases

Cet outil ajoute une complexité supplémentaire aux projets simples qui ne nécessitent pas de suivi approfondi.
Les coûts peuvent rapidement s'accumuler pour les grandes équipes et le suivi approfondi des expériences.
Des critiques ont été formulées concernant l'insuffisance de la documentation technique.

Tarifs Weights & Biases

Hébergé dans le cloud

Free
Avantage : à partir de 50 $/mois
Entreprise : tarification personnalisée

Hébergement privé

Gratuit pour un usage personnel
Entreprise avancée : tarification personnalisée

Évaluations et avis sur Weights & Biases

G2 : 4,7/5 (plus de 40 avis)
Capterra : pas assez d'avis

Que disent les utilisateurs réels à propos de Weights & Biases ?

Sur Reddit, un utilisateur a déclaré :

J'utilise WandB plusieurs heures par jour dans le cadre de mon travail. C'est l'outil le plus achevé pour cette application, mais ses performances sont vraiment très mauvaises.

J'utilise WandB plusieurs heures par jour dans le cadre de mon travail. C'est l'outil le plus achevé pour cette application, mais ses performances sont vraiment très mauvaises.

📮 ClickUp Insight : Seuls 12 % des personnes interrogées dans le cadre de notre sondage utilisent les fonctionnalités d'IA intégrées aux suites de productivité. Ce faible taux d'adoption suggère que les implémentations actuelles manquent peut-être d'une intégration contextuelle transparente qui inciterait les utilisateurs à abandonner leurs plateformes de discussion autonomes préférées.

Par exemple, l'IA peut-elle exécuter un flux de travail d'automatisation à partir d'une invite en texte simple fournie par l'utilisateur ? ClickUp Brain le peut ! L'IA est profondément intégrée à tous les aspects de ClickUp, notamment résumer les fils de discussion, la rédaction ou la mise au point de textes, l'extraction d'informations à partir de l'environnement de travail, la génération d'images, et bien plus encore !

Rejoignez les 40 % de clients ClickUp qui ont remplacé plus de trois applications par notre application tout-en-un pour le travail !

14. ClearML (idéal pour automatiser les flux de travail de bout en bout des opérations d'apprentissage automatique)

ClearML : utilisez les capacités d'intégration pour la gestion des données

via ClearML

ClearML gère le cauchemar opérationnel que représente la gestion des modèles d'apprentissage automatique en production. La plateforme assure le suivi automatique de tous les aspects de votre flux de travail ML, du prétraitement des données au déploiement des modèles, créant ainsi une piste d'audit achevée sans effort manuel.

Lorsque les modèles tombent en panne en production, vous pouvez remonter à la source des problèmes jusqu'à des modifications spécifiques des données ou du code. Les capacités de formation distribuées vous permettent de faire évoluer vos expériences de manière transparente sur plusieurs machines et fournisseurs de cloud.

De plus, l'orchestration des pipelines automatise les tâches répétitives telles que la validation des données, le réentraînement des modèles et les approbations de déploiement.

Les meilleures fonctionnalités de ClearML

Planifiez vos expériences pour qu'elles s'exécutent automatiquement pendant les heures creuses afin d'optimiser les coûts de calcul et l'utilisation des ressources
Comparez les performances des modèles sur différents ensembles de données et différentes périodes à l'aide d'indicateurs d'évaluation standardisés
Intégrez-les aux pipelines CI/CD et aux outils de déploiement existants à l'aide d'artefacts personnalisés et de registres de modèles
Mettez en œuvre des déploiements bleu-vert pour les modèles ML avec des capacités de restauration automatisées en cas de baisse des performances
Générez automatiquement des documents de conformité pour les secteurs réglementés qui exigent une gouvernance détaillée des modèles

Limites de ClearML

Installation initiale complexe et configuration des fonctionnalités avancées
Courbe d'apprentissage pour les équipes qui passent d'une gestion de flux de travail plus simple
La surveillance gourmande en ressources de ClearML peut avoir un impact sur les performances du système
Intégrations limitées par rapport aux alternatives Hugging Face plus établies

Tarifs ClearML

Free
Pro : 15 $/mois par utilisateur + utilisation (pour les équipes comptant jusqu'à 10 membres)
Échelle : Tarification personnalisée
Entreprise : Tarification personnalisée

Évaluations et avis sur ClearML

G2 : Pas assez d'avis
Capterra : Pas assez d'avis

Que disent les utilisateurs réels à propos de ClearML ?

Comme partagé sur Reddit:

Nous utilisons ClearML exclusivement pour le suivi des expériences, et nous avons hébergé nous-mêmes ClearML Server et ClearML Agent sur notre infrastructure interne. Jusqu'à présent, notre expérience avec ClearML a été excellente, en particulier en ce qui concerne la gestion des expériences, la reproductibilité et le flux de travail de déploiement.

Nous utilisons ClearML exclusivement pour le suivi des expériences, et nous avons hébergé nous-mêmes ClearML Server et ClearML Agent sur notre infrastructure interne. Jusqu'à présent, notre expérience avec ClearML a été excellente, en particulier en ce qui concerne la gestion des expériences, la reproductibilité et le flux de travail de déploiement.

🔍 Le saviez-vous ? Les systèmes hybrides surpassent systématiquement les méthodes de recherche uniques. Intégrez les deux approches dans votre moteur de recherche IA afin d'équilibrer la compréhension sémantique et la précision des correspondances exactes.

15. Amazon SageMaker (idéal pour gérer des cycles de vie ML achevés sur l'infrastructure AWS)

Amazon SageMaker : fonctionnalités avancées au sein de l'écosystème AWS

via Amazon SageMaker

SageMaker est tout indiqué si vous utilisez déjà AWS et avez besoin de capacités ML qui s'intègrent parfaitement à votre infrastructure existante. Les notebooks gérés éliminent les tracas liés à l'installation des serveurs, tandis que les algorithmes intégrés gèrent les cas d'utilisation courants sans code personnalisé.

Ground Truth aide à créer des ensembles de données d'entraînement de haute qualité grâce à des flux de travail d'annotation gérés, ce qui est particulièrement utile lorsque des étiqueteurs humains sont nécessaires pour les données image ou texte.

Lorsque les modèles sont prêts pour la production, SageMaker gère les complexités du déploiement, telles que l'équilibrage de charge et l'auto-scaling. Tout est facturé via votre compte AWS existant, ce qui simplifie la gestion des coûts.

Les meilleures fonctionnalités d'Amazon SageMaker

Entraînez vos modèles à l'aide d'une infrastructure gérée qui provisionne automatiquement les ressources en fonction de la taille des ensembles de données et des besoins informatiques
Déployez des modèles via des points de terminaison évolutifs qui gèrent les pics de trafic et ajustent automatiquement la capacité de calcul en fonction de la demande
Optimisez les performances des modèles grâce à un réglage automatique des hyperparamètres qui teste des milliers de combinaisons afin de trouver les paramètres optimaux
Surveillez les modèles de production à l'aide de l'intégration CloudWatch qui assure le suivi de la précision des prévisions, de la latence et des indicateurs de qualité des données

Limites d'Amazon SageMaker

Sa structure tarifaire complexe peut entraîner des coûts imprévus en cas d'utilisation à grande échelle, car elle n'est pas claire
Il y a une courbe d'apprentissage pour les équipes qui ne connaissent pas l'écosystème et les services AWS
L'interface de l'outil peut être lente ou difficile à naviguer en raison de bugs
L'utilisation d'Amazon SageMaker rend difficile la migration vers d'autres fournisseurs de cloud

Tarifs Amazon SageMaker

SageMaker Unified Studio : Gratuit
Tarification personnalisée

Évaluations et avis sur Amazon SageMaker

G2 : 4,3/5 (45 avis)
Capterra : pas assez d'avis

Que disent les utilisateurs réels à propos d'Amazon SageMaker ?

Selon une critique de G2:

Ce que j'apprécie le plus chez Amazon SageMaker, c'est sa capacité à gérer l'ensemble du cycle de vie du machine learning sur une plateforme intégrée. Il simplifie la création, la formation et le déploiement de modèles tout en offrant une évolutivité et des outils puissants tels que SageMaker Studio et le réglage automatisé des modèles.

Ce que j'apprécie le plus chez Amazon SageMaker, c'est sa capacité à gérer l'ensemble du cycle de vie du machine learning sur une plateforme intégrée. Il simplifie la création, la formation et le déploiement de modèles tout en offrant une évolutivité et des outils puissants tels que SageMaker Studio et l'ajustement automatisé des modèles.

💡 Conseil de pro : Ne formez pas ce que vous ne pouvez pas structurer. Avant de passer au réglage fin, posez-vous la question suivante : Ce problème peut-il être résolu à l'aide d'une logique structurée et d'un modèle de base ? Par exemple, plutôt que de former un modèle pour détecter les types de factures, ajoutez d'abord un classificateur simple qui filtre en fonction des métadonnées.

Optimisez votre flux de travail avec ClickUp

Il existe des tonnes d'alternatives à Hugging Face, mais pourquoi s'arrêter aux modèles et aux API ?

ClickUp passe à la vitesse supérieure.

Avec ClickUp Brain et Brain MAX, vous pouvez écrire plus rapidement, résumer des informations en quelques secondes et exécuter des automatisations qui vous comprennent. Ces fonctionnalités sont intégrées à vos tâches, vos documents et vos chats, vous n'avez donc plus besoin de passer d'un outil ou d'un onglet à l'autre.

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