DataRobot a été pionnier du machine learning automatisé. Une équipe data envoie un jeu de données, et la plateforme essaie beaucoup d’algorithmes et de combinaisons de variables, les classe et explique les meilleurs modèles, ce qui abaisse la barrière pour construire des modèles prédictifs sur des tâches comme l’attrition, la demande et le risque. Elle gère aussi le déploiement et la supervision, en suivant l’exactitude et la dérive une fois les modèles en production.
L’entreprise s’est tournée vers l’IA générative et les agents. Sa plateforme aide maintenant les entreprises à construire et faire tourner des agents et des applications d’IA, avec des fonctions de gouvernance comme la documentation, les contrôles de biais, les approbations et les pistes d’audit qui comptent dans des secteurs comme la banque, l’assurance et la santé. Elle peut tourner dans le cloud ou sur l’infrastructure de l’entreprise, et s’intègre aux grands fournisseurs cloud et aux plateformes de données.
DataRobot se vend aux entreprises sur contrats sur mesure, avec des tarifs non publiés qui peuvent être élevés. À mesure que les outils open source et les services natifs cloud se sont améliorés, certaines équipes construisent elles-mêmes des pipelines équivalents. Les concurrents incluent Databricks, Dataiku, H2O.ai, Amazon SageMaker, Google Vertex AI et Azure Machine Learning. DataRobot convient aux grandes organisations qui veulent un déploiement d’IA gouverné et reproductible.
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