Les 5 meilleurs outils d'IA pour la science des données en 2026

Les meilleurs outils d'IA pour la science des données

Il peut être difficile de s'y retrouver parmi la multitude d'outils d'IA qui ont envahi le domaine de la science des données. Grâce à leurs capacités et applications uniques, ces outils ont transformé les pratiques traditionnelles, en introduisant l'automatisation, la précision et une capacité prédictive améliorée dans le processus d'analyse des données.

L'intelligence artificielle est-elle susceptible de remplacer les programmeurs? Comme nous l'expliquons dans notre article séparé, cela semble peu probable. Cependant, cela pourrait entraîner une modification des pratiques de travail, ces outils s'intégrant alors dans des flux de travail optimisés. 

Voici quelques-uns des meilleurs outils d'IA disponibles actuellement : 

1. ChatGPT

Développé par OpenAI et Microsoft, et rendu public pour la première fois fin 2022, chatGPT a surpris le monde entier par sa capacité unique à générer des textes de toutes sortes, semblables à ceux rédigés par des humains : codes, poèmes, essais universitaires, résumés de documents et blagues. La liste des possibilités offertes par chatGPT est infinie, ce qui explique pourquoi il s'agit désormais de l'application web qui connaît la croissance la plus rapide de tous les temps, avec 100 millions d'utilisateurs en seulement deux mois. 

GPT-4, la version la plus récente, plus sécurisée et plus performante de chatGPT, a déjà franchi des étapes remarquables, démontrant des performances équivalentes à celles d'un être humain dans divers domaines professionnels et universitaires. De même, il permet aux développeurs de créer des applications et des services via l'API GPT4 et un abonnement appelé ChatGPT Plus.

Dans le domaine de la science des données, les possibilités offertes par chatGPT sont infinies, depuis la planification de projets, l'analyse de données et le prétraitement des données jusqu'à la sélection de modèles, le réglage des hyperparamètres et le développement d'applications web. chatGPT peut aider les professionnels des données à réduire le temps consacré au codage, leur permettant ainsi de se concentrer sur des problèmes plus complexes et créatifs. 

Si vous souhaitez en savoir plus sur le potentiel de chatGPT, nous avons préparé un tutoriel sur l'utilisation de chatGPT pour les projets de science des données. De même, si vous souhaitez vous familiariser avec l'outil d'IA, nous vous recommandons vivement de consulter notre cours Introduction à chatGPT, ainsi que notre fiche pratique complète sur les invites chatGPT pour la science des données, qui contient plus de 60 exemples d'utilisations concrètes de chatGPT dans le domaine de la science des données.

2. Google Gemini

Suite à la sortie de chatGPT, de nombreuses personnes se sont interrogées sur les mesures que Google prendrait pour contrer la menace existentielle présumée d'Microsoft. Microsoft a déjàintégré chatGPT àBing, son propre moteur de recherche.

La décision de Google ne devrait pas tarder. En février 2023, elle a annoncé la sortie d'un nouvel outil d'IA générative appelé Bard AI, alimenté par le modèle linguistique LaMDA de Google. Bard était destiné à rivaliser avec chatGPT, mais les différences entre les deux outils d'IA étaient notoires au début.

Depuis 2026, Bard est resté chez Gemini et a bénéficié d'importantes mises à jour, améliorant ses capacités en matière de génération de code, d'intégration avec les services Google et d'accès aux données en temps réel. Alors que Bard était initialement en retard par rapport à chatGPT, Gemini a rapidement rattrapé son retard, ce qui en fait une alternative solide pour les tâches liées à la science des données. La capacité de Bard à récupérer des données en temps réel sur le Web est particulièrement utile pour les analyses urgentes.

3. Hugging Face

L'apprentissage profond est l'un des domaines les plus dynamiques de la science des données. Les outils d'IA tels que chatGPT et Bard sont alimentés par des modèles complexes appelés réseaux neuronaux artificiels, plus précisément une architecture neuronale de nouvelle génération appelée « transformateurs ». 

La formation des transformateurs est une tâche complexe qui implique de trouver et de stocker la quantité adéquate de données, ainsi que de trouver les ressources informatiques nécessaires pour former et exploiter le modèle. Ce processus est coûteux et prend beaucoup de temps, ce qui le rend inaccessible pour la plupart des personnes. C'est ici que Hugging Face entre en jeu. 

Hugging Face est une communauté et une plateforme dédiée à l'intelligence artificielle qui vise à démocratiser l'IA en fournissant aux professionnels des données l'accès à plus de 170 000 modèles pré-entraînés basés sur une architecture de transformateur de pointe. De même, Hugging Face propose près de 30 000 ensembles de données et des API en couches (également appelés pipelines), qui permettent aux professionnels des données d'interagir avec les modèles et d'effectuer des inférences à l'aide de bibliothèques d'IA de premier ordre, telles que PyTorch et TensorFlow. Tout cela sans vous soucier des coûts de stockage ou de formation.

Les modèles pré-entraînés de Hugging Face sont largement utilisés pour des tâches telles que l'analyse des sentiments, la reconnaissance d'entités nommées et la classification de textes. De plus, Hugging Face propose AutoTrain, qui permet aux utilisateurs d'automatiser le processus d'entraînement des modèles sur des ensembles de données personnalisés sans avoir besoin d'une expertise technique approfondie, ce qui permet d'économiser du temps et des ressources.

Vous souhaitez en savoir plus sur les transformateurs et Hugging Face ? Nous vous recommandons vivement de consulter notre tutoriel Introduction à l'utilisation des transformateurs et Hugging Face.

4. GitHub Copilot

L'une des principales caractéristiques des modèles d'IA de nouvelle génération réside dans la possibilité de les ajuster à des données spécifiques et de développer des applications à partir de ceux-ci à l'aide d'API. GitHub Copilot constitue un excellent exemple, avec des implications imprévisibles pour la science des données et le secteur informatique en général. 

GitHub Copilot est un assistant de programmation qui fournit aux programmeurs des suggestions de saisie automatique. Basé sur le modèle OpenAI Codex, les développeurs peuvent utiliser Copilot soit pendant qu'ils écrivent du code, soit en utilisant des invites en langage naturel basique qui indiquent à Copilot ce qu'ils souhaitent que le code fasse. 

Capable d'effectuer une multitude de tâches de codage et maîtrisant une douzaine de langages de programmation populaires, tels que Python, Go et JavaScript, GitHub Copilot ouvre la voie à une nouvelle façon plus démocratique de programmer, où, paradoxalement, savoir coder n'est plus une condition préalable obligatoire. 

Cependant, et cela pourrait constituer un inconvénient pour son adoption à grande échelle, il n'existe pour l'instant aucune version gratuite de GitHub Copilot.  

Bien que GitHub Copilot soit un outil puissant, des alternatives telles que Tabnine et Codeium font également sensation dans le domaine du codage assisté par l'IA. Ces outils prennent en charge la saisie automatique et la génération de code dans plusieurs langages, offrant ainsi aux développeurs davantage d'options en fonction de leurs besoins spécifiques ou de leurs contraintes budgétaires.

5. Assistant IA DataLab

DataCamp a récemment intégré un assistant IA à son célèbre cahier de données scientifiques, DataLab. Conçu dans une optique de démocratisation des données, DataLab a initialement rencontré un vif succès auprès des apprenants qui constituaient leur portfolio en vue d'une carrière dans la science des données. Au fil de son évolution, il est devenu un outil précieux pour la collaboration en équipe et l'apprentissage organisationnel dans divers secteurs.

Avec le nouvel assistant IA, DataLab vise à rendre la science des données encore plus accessible et productive pour ses utilisateurs. Parmi les principales fonctionnalités de l'assistant IA, on trouve le bouton « Corriger l'erreur », qui non seulement corrige les erreurs de code, mais les explique également, permettant ainsi aux utilisateurs d'apprendre et d'éviter de répéter les mêmes erreurs. La fonctionnalité « Générer du code » vous permet de générer du code à partir de requêtes en langage naturel et de répondre à des questions clés concernant un ensemble de données. De plus, l'assistant IA fournit des suggestions intelligentes basées sur le code existant et le contexte, rendant ainsi l'écriture de code plus intelligente et plus efficace.

Disponible dans les formules gratuites et payantes de DataLab, l'assistant IA promet une intégration plus fluide dans l'ensemble des outils utilisés par les data scientists modernes, permettant ainsi à toute personne travaillant avec des données de prendre des décisions éclairées. Vous pouvez l'essayer ici.  

Conclusion

Nous espérons que cet article vous a plu. Nous vivons une période passionnante pour les professionnels des données. Le secteur est sur le point de connaître une disruption suite à l'adoption massive des outils d'IA générative. Il est encore trop tôt pour déterminer à quoi ressemblera la science des données dans les années à venir. La seule certitude est qu'il est judicieux de se tenir informé et à jour. 

À mesure que les outils d'IA continuent d'évoluer, le paysage de la science des données connaîtra des tendances encore plus disruptives, notamment des avancées dans les domaines de l'autoML et des LLMOps. Ces tendances promettent d'automatiser non seulement le prétraitement des données et la sélection des modèles, mais également la gestion et le réglage fin des grands modèles linguistiques, réduisant ainsi davantage la charge technique pour les scientifiques des données.

Chez DataCamp, nous nous efforçons de fournir des informations et des ressources utiles pour traverser cette période sans précédent. Veuillez consulter les documents suivants et vous préparer pour l'avenir :

• Commencez à utiliser chatGPT grâce à notre cours « Introduction à chatGPT ».
• Veuillez télécharger cette fiche pratique de référence contenant des suggestions chatGPT pour la science des données.
• Écoutez cet épisode de podcast intitulé « Comment chatGPT et GPT-3 améliorent les flux de travail » pour comprendre comment chatGPT peut être bénéfique pour votre entreprise.
• Tutoriel sur l'API Whisper 
• Commencez à apprendre l'IA avec DataCamp