Plateforme de machine learning

Exploitez au mieux vos données

Développez facilement des projets d’apprentissage automatique qui vous permettront de tirer des enseignements précieux pour votre entreprise, grâce aux outils proposés par IONOS Cloud.
Demandez conseil
Machine learning abstract network synapses visualisation
IONOS

Machine learning

De meilleurs résultats et de meilleures prévisions pour votre entreprise

Les données, un carburant pour l’innovation

Peu de méthodes d’analyse offrent autant de potentiel que le machine learning (ML), également appelé apprentissage automatique. En tant que sous-discipline de l’intelligence artificielle (IA), il permet de générer des connaissances et des savoirs concrets à partir de données existantes et nouvelles, et donc de faire de meilleures déductions et prévisions. Sur la base d’algorithmes, vous pouvez développer vos propres modèles d’apprentissage automatique et réaliser une multitude de scénarios d’utilisation pratiques sur le Cloud IONOS.

Exemple : offrez à vos clients une meilleure expérience utilisateur et commerciale sur vos sites Web grâce à des suggestions d’achat ou des informations adaptées.

machine learning visualisation

Apprendre les processus, reconnaître les modèles, opérationnaliser les analyses

Le machine learning est une méthode d’analyse des données qui utilise un modèle conçu par un data scientist. Ce modèle est continuellement stimulé avec des données d’entraînement. Plus il progresse, plus le système « apprend » quels modèles particuliers se trouvent dans les données à l’aide de l’algorithme prédéfini.

Vous pouvez ensuite rendre le système d’apprentissage automatique opérationnel en l’utilisant pour des tâches concrètes. Il est parfaitement adapté pour les tâches qui consistent à dégager des connaissances, des prévisions ou des suggestions à partir de grands ensembles de données.

data analysis of the machine learning process

Les phases d’entraînement et d’apprentissage en tant que processus dynamique

Dans le cycle de vie du machine learning, on distingue la phase de développement, d’entraînement et la phase dite d’inférence, opérationnelle. 
Lors de la première phase, le data scientist développe le modèle d’apprentissage automatique sur la base de données d’entraînement. Après avoir effectué un grand nombre de tests et amélioré l’algorithme, le modèle est terminé. Il est ensuite utilisé pour une tâche concrète lors de la phase d’inférence et implémenté dans un pipeline par les ingénieurs de machine learning.

Différents produits Cloud et outils open source sont utilisés pour le développement et le déploiement du pipeline :

  • IONOS Cloud Object Storage
  • Bases de données
  • Moteurs de traitement spécialisés (Big Data)
  • Environnements et frameworks IDE
dynamic process of machine learning

Tout ce dont vous avez besoin pour le machine learning

Avec sa plateforme de machine learning, IONOS Cloud vous offre tous les outils nécessaires à la réussite de votre projet d’apprentissage automatique : Compute Engine, un stockage S3 et des bases de données.

Ressources performantes et évolutives

Avec le Compute Engine de IONOS Cloud, vous accédez à la puissance CPU et RAM dont vous avez vraiment besoin. Grâce à la mise à l'échelle verticale, les ressources de la plateforme IaaS peuvent être adaptées de manière flexible. Vous pouvez ainsi faire évoluer votre environnement d’apprentissage automatique ou votre pipeline, même en cours de fonctionnement et sans avoir à redémarrer les machines virtuelles.

Solutions de stockage avantageuses

Utilisez Object Storage de IONOS pour l’analyse de données volumineuses et l’apprentissage automatique. Vous pouvez intégrer facilement et en toute sécurité les données dans des processus automatisés via l’API REST ou des SDK tiers.

Bases de données prêtes à l’emploi

Avec PostgreSQL, vous disposez d’une des bases de données open source les plus performantes pour votre projet de machine learning. Les bases de données sont rapidement mises en place via le Data Center Designer et accessibles via l’API REST.

Toujours à vos côtés

Pas à pas vers le succès

IONOS Cloud collabore avec des partenaires natifs Cloud pour vous soutenir de manière ciblée dans toutes les phases de votre projet d’apprentissage automatique : stratégie, analyse, conception, implémentation, exploitation et développement de votre solution individuelle.

Big Data process

Architectures de référence pour votre projet Big Data

Les partenaires expérimentés de IONOS Cloud tels que b.telligent & codecentric conçoivent des solutions de Big Data et de machine learning pour de nombreux cas d’utilisation comme l’ingénierie des données, la science des données, la Business Intelligence ou l’apprentissage automatique. La conception se fait sur la base d’architectures de référence éprouvées. Dans la mesure du possible et si cela s’avère judicieux, des services Cloud natifs et managés sont utilisés.

Big Data Partner

Souveraineté totale sur vos données

En mettant à disposition les données et services dans un Cloud privé ou public européen ou dans le service Managed Kubernetes de IONOS Cloud, vous optez pour des normes ouvertes. Celles-ci vous garantissent une souveraineté totale en matière de données et de plateforme et sont conformes à toutes les exigences légales.
Le stockage des données s’effectue dans le S3 Object Storage de IONOS Cloud. La plateforme de données est déployée par notre partenaire technologique Stackable. Elle permet l’orchestration des services avec un maximum de flexibilité.

Stackable

Cas d'usage

Découvrez les champs d’application du machine learning.

Cas d’usage

Recommandations de produits

Sur la base de données historiques, il est possible de déterminer des modèles prédictifs et probabilistes dans le comportement des clients avec l’apprentissage automatique et des algorithmes spéciaux. Grâce à ces modèles et ceux qui en découlent, il est possible d’afficher dans un pipeline de machine learning des propositions de produits et des recommandations appropriées pour le parcours client.

Cas d’usage

Détection des fraudes et des abus

Les modèles de machine learning du Cloud IONOS sont très efficaces pour empêcher les tentatives de fraude lors des paiements par carte bancaire. Pour ce faire, les data scientists entraînent un modèle à reconnaître les comportements frauduleux à partir des transactions passées. Une fois le modèle suffisamment testé, il est possible de l’intégrer comme fonction de protection dans le processus de paiement et les ventes suspectes sont automatiquement stoppées.

Cas d’usage

Réduction de la perte de clients

Rien de pire que de perdre un client. Un pipeline de machine learning adapté sur le Cloud IONOS vous aide à lutter efficacement contre cette problématique. L’utilisation de l’apprentissage automatique permet de modéliser le comportement des clients et de déterminer à l’aide d’indicateurs précoces quels clients existants sont susceptibles de partir. Vous pouvez ensuite les inciter à rester en leur proposant de nouvelles offres pertinentes.

Cela pourrait également vous intéresser

Datacenter Security

Sécurité certifiée

Les data centers géo-redondants de IONOS Cloud sont certifiés ISO 27001 pour une sécurité maximale de vos données.
En savoir plus
Nachhaltigkeit image

Gestion durable

Pour garantir la protection de nos précieuses ressources, IONOS Cloud mise sur les énergies renouvelables, des déplacements respectueux de l’environnement et des data centers hautement performants.
En savoir plus
s3 object storage teaser

IONOS Cloud Object Storage

Cette solution, qui permet de stocker n’importe quelle quantité de données statiques à prix abordable et conformément au RGPD, est parfaite pour sauvegarder les données de votre entreprise.
En savoir plus