Coûts de l'IA - Quelles sont les solutions adaptées à votre budget ?

Des véhicules autonomes aux recommandations personnalisées sur les plateformes de streaming : L'intelligence artificielle (IA) est présente dans presque tous les secteurs et influence de nombreux domaines de notre vie. Mais si les avantages sont évidents, les applications de l'IA cachent aussi des coûts.

Dans ce blog post, nous examinons pour vous les coûts de l'IA et vous apportons de précieuses connaissances. Nous examinons de plus près les différents types de coûts, comparons les fournisseurs et les différentes solutions et clarifions la question des facteurs qui composent les coûts de l'IA.

L'essentiel sur les coûts de l'IA en bref

  • L'intelligence artificielle est utile dans de nombreux domaines de la vie, secteurs et départements. Mais l'IA entraîne aussi des coûts qui varient fortement. Il existe de grandes différences en fonction du fournisseur, de l'ampleur du projet et des exigences spécifiques. Il est donc important de demander des offres de prix individuelles.
  • Les coûts de l'IA sont liés à différents domaines, notamment l'acquisition et le nettoyage des données, le matériel et l'infrastructure, les frais de personnel, les services en nuage, la recherche et le développement, la formation des employés et la conformité juridique.
  • Il existe des méthodes pour améliorer la rentabilité de l'IA, notamment l'analyse coûts-avantages, l'utilisation des ressources existantes, l'utilisation d'outils et de cadres open source, l'automatisation des tâches, ainsi que la surveillance et l'optimisation des systèmes d'IA.
  • Il existe sur le marché différents fournisseurs et modèles de solutions pour tous les budgets, notamment Google Cloud AI, Microsoft Azure Machine Learning, Amazon Web Services (AWS), IBM Cloud, UiPath, Automation Anywhere, TensorFlow, PyTorch, Datadog, Prometheus, DataRobot et Konfuzio.

Qu'est-ce que l'intelligence artificielle ?

IA Définition

Artificial Intelligence (AI), plus communément appelée intelligence artificielle (IA) dans notre pays, est un terme générique désignant les capacités d'intelligence similaires à celles de l'homme et fournies par des machines. Cela comprend la capacité d'acquérir et d'utiliser des connaissances, de résoudre des problèmes, de prendre des décisions, de comprendre le langage et de simuler des capacités similaires à celles de l'homme, telles que la vision, l'audition et l'apprentissage.

Au fond, l'objectif est Intelligence artificielle vise à concevoir des machines qui imitent les processus de pensée et les comportements humains. Cela est possible grâce aux algorithmes, à l'apprentissage automatique et aux réseaux neuronaux, qui permettent aux ordinateurs d'apprendre à partir de données et de reconnaître des modèles. Cette reconnaissance des formes est cruciale pour la capacité Systèmes d'intelligence artificielleLes personnes handicapées sont capables d'accomplir des tâches et de prendre des décisions semblables à celles des humains.

Vous trouverez tout ce qui concerne la naissance de l'IA et des informations de fond détaillées dans notre blog post : Qu'est-ce que l'IA ?

Sous-catégories d'IA - domaines d'application et exemples d'utilisation

L'intelligence artificielle est un vaste domaine qui comprend différentes sous-catégories. Pour en comprendre l'étendue, nous vous présentons les plus importantes :

IA faible (Narrow AI)

L'IA faible, également connue sous le nom de Narrow AI, se concentre sur le développement de systèmes d'IA conçus pour des tâches spécifiques ou des domaines d'activité limités. Ces systèmes sont spécialisés dans leurs applications respectives et offrent des performances impressionnantes dans ces domaines.

Domaines d'application et exemples d'utilisation

  • Santé publiqueUn système d'IA pour le diagnostic des maladies de la peau. Il analyse des photos de lésions cutanées et détecte le cancer de la peau ou d'autres maladies de la peau à un stade précoce. Lire ici en savoir plus sur les solutions d'IA pour le secteur de la santé.
  • Secteur financier: Un chatbot IA pour le support client chez Banques. Il traite les demandes des clients, vérifie les transactions et répond aux questions fréquemment posées. En savoir plus sur la façon dont Les banques traitent efficacement les données des clients.

IA forte (IA générale)

L'IA forte, appelée General AI en anglais, est l'objectif ultime de la recherche en IA. Cette forme d'IA vise une compréhension large de l'intelligence humaine et est prédestinée à accomplir une multitude de tâches qui requièrent normalement l'intelligence humaine. Imaginez un ordinateur capable non seulement d'écrire des textes et de résoudre des problèmes mathématiques, mais aussi de créer des œuvres créatives, de prendre des décisions morales et de s'améliorer continuellement. Bien que nous ayons progressé vers une IA forte, elle reste à ce jour un objectif ambitieux qui n'a pas encore été pleinement atteint.

Domaines d'application et exemples d'utilisation

  • ÉducationUn tuteur AI généraliste qui aide les apprenants dans un large éventail de matières scolaires et de préparation aux examens. Il élabore des plans d'apprentissage individuels, évalue les examens et s'adapte aux besoins de chaque élève ou étudiant.
  • Recherche et développementUn chercheur général en IA qui génère de nouvelles connaissances scientifiques et résout des problèmes complexes dans différentes disciplines. Il émet des hypothèses, réalise des expériences et rédige des documents de recherche - et ce avec un taux d'erreur si faible qu'il est fort probable que les humains ne l'atteignent jamais.

Apprentissage automatique (ML)

Apprentissage automatique est l'une des sous-catégories les plus répandues de l'IA. Il s'agit d'une technologie qui Algorithmes est utilisée pour apprendre à partir de données et faire des prédictions ou prendre des décisions. Cette technologie est utilisée dans de nombreux domaines, de la diagnostic médical en passant par les prévisions financières, les langues et les Reconnaissance d'images. Grâce à l'apprentissage automatique, les ordinateurs sont en mesure d'identifier des modèles et des relations dans les données et d'utiliser ces connaissances pour résoudre des problèmes.

Domaines d'application et exemples d'utilisation

  • MédecineModèle ML pour la prédiction des épidémies. Il analyse les données sanitaires et les facteurs environnementaux pour prédire l'apparition de maladies telles que la grippe ou le COVID-19.
  • FinanceAlgorithme ML d'évaluation du risque de crédit. Il évalue les demandes de crédit en fonction de l'historique de crédit et des données financières afin de déterminer le risque de défaut. Lire ici en savoir plus sur les procédures KYC.

Apprentissage profond

Le deep learning est une technique spéciale d'apprentissage automatique qui repose sur réseaux neuronaux avec de nombreuses couches. Ces couches créent la possibilité de reconnaître des modèles et des abstractions complexes dans les données. Le deep learning a fait des progrès révolutionnaires dans des tâches telles que la reconnaissance d'images, Traitement des langues et la navigation autonome.

Domaines d'application et exemples d'utilisation

  • Véhicules autonomesUn modèle d'apprentissage en profondeur pour la reconnaissance du trafic routier. Il analyse les informations d'images et de capteurs en temps réel afin de détecter les panneaux de signalisation, les autres usagers de la route et les piétons.
  • Traitement des languesUn système de deep learning pour la traduction automatique de textes. Il analyse les textes dans une langue et les traduit dans une autre langue, tout en conservant le sens et le contexte.

Types de coûts de l'IA

Les coûts de l'IA se situent dans de nombreux domaines différents. Nous vous en présentons quelques-uns ci-dessous :

  • Collecte et nettoyage des donnéesDes données de haute qualité sont au cœur de toute application d'IA. L'obtention et le nettoyage de ces Données sont coûteuses.
  • Matériel et infrastructureUn matériel puissant, y compris les processeurs graphiques (GPU) et les unités de traitement du tenseur (TPU), est essentiel pour l'entraînement des modèles d'IA. La maintenance de ces Infrastructure et les Coûts énergétiques sont également à prendre en compte.
  • Frais de personnelLe recrutement potentiel et le maintien de talents dans l'entreprise. Scientifiques des donnéesLa formation d'ingénieurs en mécanique ou de chercheurs en intelligence artificielle coûte cher, car la demande pour ces spécialistes est élevée.
  • Services en nuage: De nombreuses entreprises utilisent Services en nuage pour leurs modèles d'IA, ce qui entraîne des frais réguliers, à quelques exceptions près.
  • Frais de recherche et de développementLa recherche continue de nouveaux algorithmes, techniques et applications nécessite des investissements dans les équipes de développement et les ressources. Ces coûts sont ajoutés au prix des offres d'IA. Souhaitez-vous que vos Présenter l'expertise en IA? Le marché Konfuzio offre le tremplin idéal.
  • Formation du personnelAprès l'introduction réussie de l'IA dans les entreprises, il est important de former les employés de manière adéquate. Cela ne comprend pas seulement la compréhension technique des applications de l'IA, mais aussi le développement de compétences en matière de Collaboration avec les systèmes d'IA.
  • Conformité juridique et éthique: Le respect des Politique de confidentialité et éthiques entraîne potentiellement des coûts supplémentaires, en particulier si des infractions sont commises.

Méthodes pour augmenter la rentabilité de l'IA

Il est important de comprendre, de planifier et de gérer les coûts de l'IA afin de tirer le meilleur parti des projets d'IA. L'investissement dans l'IA est rentable à long terme, mais une budgétisation et une allocation des ressources judicieuses sont la base du succès commercial. Les conseils suivants vous aideront à améliorer la rentabilité de vos projets d'IA sans qu'ils perdent en qualité et en performance.

Analyse coûts-bénéfices

Effectuer une analyse coûts-bénéfices pour les projets d'IA est extrêmement utile en amont. Les investissements dans l'IA devraient être rentables à long terme, que ce soit en termes de réduction des coûts, d'augmentation du chiffre d'affaires ou d'amélioration de l'efficacité au sein de l'entreprise.

Utiliser les ressources existantes

Avant d'acheter du nouveau matériel ou des logiciels, vous devriez examiner si vous pouvez utiliser plus efficacement les ressources existantes ou si vous pouvez vous tourner vers des solutions d'IA qui s'intègrent dans votre infrastructure informatique existante. Konfuzio, par exemple, est réputée pour son intégration transparente. Il se peut que vous disposiez déjà d'ordinateurs ou de serveurs puissants qui peuvent être mis à niveau pour des tâches d'IA. La réutilisation ou la combinaison de ressources permet de réaliser des économies considérables.

Comparaison des applications, des modèles de solutions et des fournisseurs d'IA

La liste suivante vous donne un aperçu général de l'offre sur le marché de l'IA. Également intéressant : notre blogpost sur 10 startups IA à connaître en 2023

Comparaison des coûts de l'IA

Apprentissage par transfert

L'apprentissage par transfert est une méthode qui consiste à utiliser des modèles d'IA pré-entraînés et à les adapter aux exigences spécifiques de votre projet. Cela permet d'économiser du temps et des ressources informatiques par rapport à la méthode Formation d'un modèle de A à Z.

Google Cloud AI: Offre des services complets pour l'apprentissage par transfert et la modélisation de l'IA.

Avantages

  • Des services complets: Google Cloud AI offre une large gamme de services pour la modélisation de l'IA, y compris des modèles pré-entraînés, des outils de traitement des données et une infrastructure d'apprentissage automatique. Cela permet aux entreprises de développer des applications d'IA variées.
  • Intégration à l'écosystème GoogleL'intégration avec d'autres produits et services Google, tels que BigQuery, TensorFlow et Google Cloud Platform, offre des possibilités transparentes pour le traitement et l'analyse des données, ainsi que pour la mise à l'échelle des applications d'IA.

Inconvénients

  • ComplexitéLa multitude de services et d'outils proposés peut être écrasante pour les débutants dans le développement de l'IA. La complexité de la plateforme nécessite du temps et des ressources pour l'apprentissage et la mise en œuvre.
  • CoûtsL'utilisation de Google Cloud AI peut s'avérer coûteuse en fonction de l'ampleur du projet, en particulier si les modèles d'IA sont entraînés ou exécutés à grande échelle. Les entreprises doivent surveiller attentivement les coûts et les budgéter.

Microsoft Azure Machine Learning: Fournit des outils et des ressources puissants pour l'apprentissage par transfert dans le cloud.

Avantages

  • Des outils et des ressources puissants: Microsoft Azure Machine Learning offre des outils puissants pour le développement de modèles d'IA, notamment des algorithmes d'apprentissage automatique des machines, le traitement des données et l'intégration avec les services cloud Azure.
  • ÉvolutivitéAzure permet de faire évoluer facilement les ressources, ce qui est idéal pour les entreprises ayant des charges de travail d'IA variables. Les ressources peuvent être ajoutées ou supprimées à volonté pour répondre aux besoins du moment.

Inconvénients

  • Courbe d'apprentissageComme pour Google Cloud AI, la plateforme a une courbe d'apprentissage rapide en raison de la diversité des services et des outils. Les nouveaux utilisateurs ont besoin de temps pour se familiariser avec la plateforme.
  • CoûtsL'utilisation d'Azure Machine Learning est coûteuse, surtout lorsqu'il s'agit de traiter de grandes quantités de données. La transparence et le suivi des coûts sont importants pour prévenir les dépassements de budget.

Le cloud computing et les modèles de paiement à l'acte

Le site Cloud offre des ressources évolutives et permet de ne payer que pour la puissance de calcul réellement utilisée. Cela est particulièrement utile pour les entreprises ayant des charges de travail d'IA variables, car elles n'ont pas besoin d'acheter du matériel coûteux.

Amazon Web Services (AWS): permet des ressources cloud évolutives et des modèles de facturation flexibles

Avantages

  • Évolutivité: AWS dispose d'une large gamme de ressources en nuage dans son répertoire, qui peuvent facilement évoluer en fonction des besoins. Les entreprises restent ainsi flexibles dans l'adaptation de leurs ressources et économisent des coûts d'IA lorsque la demande diminue.
  • Des services complets: AWS offre une multitude de services et d'outils cloud pour différents cas d'application, notamment le calcul, le stockage, les bases de données, l'intelligence artificielle et bien plus encore. Les clients ont accès à un large éventail de solutions.

Inconvénients

  • Complexité des coûtsLa planification des coûts est un exercice complexe en raison du grand nombre de services et d'options. Les entreprises doivent être attentives à la manière dont elles utilisent leurs ressources afin d'éviter toute augmentation inattendue des coûts.
  • LicenceCertains services AWS nécessitent des licences séparées ou des frais pour certaines fonctions. Cela augmente par conséquent le coût d'utilisation de ces services.

Cloud IBM: Offre Services en nuage et des options de paiement à l'utilisation pour les entreprises.

Avantages

  • Modèle de paiement à l'acte: IBM Cloud propose des options de paiement à l'utilisation qui permettent aux entreprises de ne payer que pour la puissance de calcul qu'elles utilisent réellement. Cela contribue à contrôler les coûts et à éviter les dépenses excessives.
  • Solutions de cloud hybride: IBM Cloud offre des options de cloud hybride qui permettent d'intégrer de manière transparente les systèmes sur site et les ressources de cloud. Ceci est particulièrement utile pour les entreprises ayant des infrastructures informatiques complexes.

Inconvénients

  • Fonctionnalités limitéesPar rapport à AWS, IBM Cloud offre un choix plus limité de services et d'outils d'IA. Cela limite la flexibilité dans le choix des solutions.
  • Part de marchéAWS a une plus grande part de marché et une plus grande base d'utilisateurs qu'IBM Cloud. Cela a un impact sur le soutien de la communauté et la disponibilité de l'expertise.

Automatisation des tâches

L'IA est particulièrement utilisée pour effectuer de nombreuses tâches répétitives. automatiser et d'optimiser ainsi les processus. Les collaborateurs sont ainsi affectés à des activités plus exigeantes, ce qui permet à long terme d'augmenter l'efficacité et de réduire les coûts de l'entreprise.

UiPath (pour Robotic Process Automation) : Spécialisé dans la Automatisation des processus commerciaux et des tâches répétitives.

Avantages

  • Convivialité: UiPath se caractérise par une interface conviviale qui permet aux non-techniciens de l'utiliser, Automatismes de processus de créer et de gérer des projets.
  • Une communauté et un écosystème solides: UiPath dispose d'une forte communauté de développeurs et d'un large éventail de modules d'automatisation prédéfinis qui accélèrent le développement.

Inconvénients

  • CoûtsLes coûts d'UiPath sont élevés en fonction de la taille de l'entreprise et de l'étendue de l'automatisation, en particulier si des modules supplémentaires ou une assistance sont nécessaires.
  • Complexité dans des scénarios complexesDans le cas de projets d'automatisation très complexes, la complexité de l'installation augmente. Flux de travail et les frais d'entretien augmenteront probablement.

Automation Anywhere (pour les solutions RPA) : Fournit RPA-plateformes de Automatisation des tâches dans les entreprises.

Avantages

  • ÉvolutivitéAutomation Anywhere propose des solutions évolutives utilisées par les petites et les grandes entreprises pour automatiser les étapes de travail et les processus.
  • De multiples possibilités d'intégrationLa plateforme permet l'intégration avec un grand nombre d'applications et de systèmes, ce qui facilite l'automatisation de processus de travail complexes.

Inconvénients

  • Complexité: Dans les projets d'automatisation complexes, le développement et la maintenance des Bot-Les flux de travail sont complexes et prennent beaucoup de temps.
  • CoûtsLe coût d'Automation Anywhere est potentiellement prohibitif pour les petites entreprises ou les particuliers, surtout s'ils ont besoin de fonctionnalités ou d'une assistance supplémentaires.

Outils et frameworks open source

Beaucoup de puissants Outils d'intelligence artificielle et les bibliothèques sont Source ouverte et disponibles gratuitement. Ces ressources sont optimales pour réduire les coûts de développement et de licence.

TensorFlow (de Google) : Un leader de l'open sourceCadre pour l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond.

Avantages

  • Une large diffusion: TensorFlow est l'un des frameworks d'apprentissage profond les plus répandus et possède une communauté d'utilisateurs et de développeurs importante et active. Cela signifie qu'il y a une abondance de ressources, de documentation et de support.
  • TensorBoardTensorFlow comprend un outil puissant appelé TensorBoard, qui sert à visualiser les modèles et les résultats de l'entraînement. Cela facilite le suivi et l'optimisation des modèles.

Inconvénients

  • Courbe d'apprentissage abrupte: Un inconvénient souvent cité de TensorFlow est qu'il a une courbe d'apprentissage abrupte pour les débutants. Le site API est complexe, ce qui rend l'apprentissage difficile.
  • Amélioration de l'abstractionLes versions précédentes de TensorFlow impliquaient une API compliquée. Bien que cela ait été amélioré dans TensorFlow 2.x, certaines vieilles habitudes sont difficiles à abandonner.

PyTorch (de Facebook) : Un framework open source populaire pour le deep learning et les réseaux neuronaux.

Avantages

  • Graphiques de calcul dynamiquesPyTorch utilise des graphes de calcul dynamiques, ce qui rend le développement de modèles et le débogage plus flexibles et intuitifs. Il est particulièrement utile pour les chercheurs et les développeurs d'IA qui modifient fréquemment les modèles.
  • Communauté et recherchePyTorch a une forte présence dans le monde académique et est souvent préféré par les passionnés d'IA dans la communauté. Cela suggère qu'il réagit rapidement aux nouvelles technologies et aux résultats de la recherche.

Inconvénients

  • Mauvaise efficacité de la productionDans le passé, PyTorch était désavantagé par rapport à TensorFlow en termes d'efficacité de production et de fourniture de modèles. Bien que cela se soit amélioré, il est toujours à la traîne par rapport à TensorFlow dans ce domaine.
  • Petite communauté: Bien que la communauté PyTorch soit en pleine croissance, elle est encore plus petite que celle de TensorFlow. Cela a pour conséquence qu'il y a moins de ressources et de soutien, en particulier pour les cas d'utilisation moins répandus.

Suivi et optimisation

Un monitoring régulier de vos systèmes d'IA permet d'identifier et de corriger les gaspillages de ressources. En optimisant les algorithmes et les modèles, vous augmentez l'efficacité et réduisez les coûts d'exploitation.

DatadogA des services complets de surveillance et d'alerte pour les infrastructures informatiques.

Avantages

  • Un suivi completDatadog offre une large gamme de fonctions de surveillance qui permettent aux entreprises de contrôler toute leur infrastructure informatique en temps réel. Cela comprend les performances des applications, les serveurs, les services en nuage, les réseaux et bien plus encore.
  • Une alarme performanteLa plateforme dispose de puissantes fonctions d'alerte qui permettent aux utilisateurs de définir des alertes personnalisées basées sur différentes métriques et événements. Cela permet un dépannage proactif.

Inconvénients

  • CoûtsDatadog nécessite un portefeuille bien garni, surtout pour les entreprises ayant des besoins de surveillance importants. Les coûts de base de l'outil d'intelligence artificielle augmentent avec le nombre de ressources surveillées.
  • ComplexitéDatadog n'est pas adapté aux débutants en matière de surveillance en raison du grand nombre de fonctions et d'options, et comporte en outre une courbe d'apprentissage abrupte.

Prometheus: Un outil open source performant pour la surveillance du système et les alertes.

Avantages

  • Source ouvertePrometheus est un outil open source, ce qui signifie qu'il est disponible gratuitement et qu'il est soutenu par une communauté active de développeurs.
  • ÉvolutivitéPrometheus est évolutif et s'applique à des environnements comportant un grand nombre de systèmes et de ressources à surveiller. Il s'adapte facilement aux différentes exigences.

Inconvénients

  • Complexité de la configuration: La configuration de Prometheus est complexe. La mise en place d'alertes et la personnalisation des requêtes nécessitent un savoir-faire technique.
  • Fonctions limitéesBien que Prometheus soit un outil de surveillance puissant, il lui manque certaines fonctionnalités avancées disponibles dans les solutions d'IA payantes. Cela peut constituer un obstacle pour des besoins plus complexes.

Une solution tout-en-un avec le soutien d'experts

La consultation d'experts en IA augmente la probabilité de le succès de l'entreprise énorme et conduit au développement de stratégies efficaces de réduction des coûts à long terme. Les experts externes ouvrent souvent de nouvelles perspectives et font appel à des pratiques éprouvées.

DataRobotUn outil d'IA tout-en-un qui combine l'automatisation et les modèles d'apprentissage automatique pour l'analyse prédictive et l'évaluation. Science des données offre.

Avantages

  • AutomatisationDataRobot crée un haut niveau d'automatisation pour le développement de modèles. Les utilisateurs créent ainsi des modèles prédictifs rapidement et efficacement, même sans connaissances approfondies en science des données.
  • PolyvalenceIl peut être utilisé pour une multitude d'applications dans différents secteurs. Des analyses marketing aux prévisions financières, DataRobot offre de multiples possibilités d'application.

Inconvénients

  • CoûtsL'utilisation de DataRobot est coûteuse, ce qui représente un défi pour les petites entreprises disposant d'un budget limité.
  • Possibilités d'adaptation limitées: Alors que DataRobot permet de développer rapidement des modèles, l'adaptation à des besoins commerciaux spécifiques est limitée.

Konfuzio: Un fournisseur de premier plan de technologies et de services de conseil en IA, qui aide les entreprises à mettre en œuvre l'IA et propose des solutions personnalisables pour les entreprises de toutes tailles.

Avantages

  • Des solutions sur mesureKonfuzio est spécialisée dans les solutions d'IA personnalisables, adaptées aux besoins individuels d'une entreprise. Cela permet une adaptation précise et, si nécessaire, évolutive aux exigences commerciales complexes et en constante évolution.
  • Expertise et conseilKonfuzio offre non seulement des technologies avancées, mais aussi des conseils complets et un soutien à la mise en œuvre de tous les projets d'IA. Les entreprises bénéficient de l'expertise de ce fournisseur établi, ce qui se traduit par de nombreuses Histoires de réussite de l'entreprise.

Inconvénients

  • CoûtsLes solutions sur mesure entraînent, selon leur ampleur, des coûts plus élevés que les solutions présentant moins de fonctions et de domaines d'application. Les coûts exacts dépendent des exigences spécifiques du projet. Faites-vous conseiller par un expert sur les Coûts de l'IA conseiller !
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Aperçu des coûts de l'IA

Veuillez noter que le tableau compare des informations générales et que les coûts réels varient considérablement en fonction du projet et des exigences spécifiques. Il est conseillé de contacter directement les fournisseurs afin d'obtenir des informations précises sur les prix en fonction de vos besoins spécifiques.

PuissanceFournisseurCoûts
Apprentissage par transfertGoogle Cloud AILes coûts varient en fonction du projet et de l'utilisation, à partir de 0,10 USD par heure pour les instances. En utilisant le Calculateur de prix suivre les coûts en fonction de l'emplacement, de la charge de travail et d'autres variables.
Microsoft Azure MachineLes coûts varient en fonction du projet et de l'étendue de l'utilisation. Calculer Vous pouvez consulter vos estimations horaires ou mensuelles.
Coûts d'utilisation d'Azure.
Le cloud computing et le paiement à l'acteAmazon Web Services (AWS)Les prix dépendent de l'infrastructure et des services utilisés. La facturation se fait par utilisation. L'utilisation d'un contingent gratuit au départ est disponible. Suivant le produit trois types d'offres différentes.
Cloud IBMLes coûts sont spécifiques au projet et à l'utilisation.
Automatisation des tâchesUiPathLes coûts dépendent du nombre d'automatisations de processus robotiques et des modèles de licence choisis.
Automation AnywhereLes coûts varient en fonction de l'étendue et du modèle de licence choisi.
Outils et frameworks open sourceTensorFlow (de Google)Gratuit (Open Source)
PyTorch (de Facebook)Gratuit (Open Source)
Suivi et optimisationDatadogLes coûts varient en fonction du nombre d'utilisateurs et des fonctionnalités. Vous trouverez un aperçu avec les prix de départ ici.
PrometheusGratuit (Open Source)
Une solution tout-en-un avec le soutien d'expertsDataRobotLes coûts varient en fonction de l'utilisation et des services
KonfuzioLes coûts varient en fonction du projet et des exigences. Prenez Contacter l'équipe d'experts et recevez un conseil et une offre sans engagement.
Situation en 09/2023

L'IA de Konfuzio

Konfuzio s'est spécialisée dans les outils de développement de logiciels basés sur l'IA pour l'automatisation de la production. Traitement des documents spécialisé, simple et sûr dans le cloud ou à installer sur vos propres serveurs. Avec une protection des données au sein de l'UE et une Reconnaissance de texte dans plus de 100 langues, la technologie IA de Konfuzio est donc vraiment polyvalente et vous aide dans votre transformation numérique.

Les données sont extraites efficacement des documents extrait et validées par la suite. Grâce au Machine Learning et au Deep Learning, le logiciel d'IA va au-delà de l'automatisation partielle des processus et offre une automatisation de bout en bout. Pour ce faire, les utilisateurs peuvent entraîner l'IA de manière à ce qu'elle apprenne avec chaque document et génère une véritable valeur ajoutée à partir de diverses données.

Pourquoi Konfuzio est-elle le bon choix parmi le pool de fournisseurs d'IA ?

Konfuzio ne se distingue pas seulement par la transparence de ses prix, mais propose également des solutions personnalisées qui répondent exactement aux besoins spécifiques de votre entreprise. L'équipe de Konfuzio ne se contente pas de reconnaître que chaque entreprise a des besoins et un budget uniques, mais pratique activement cette philosophie depuis des années dans son travail quotidien et ses conseils.

Conclusion

Dans l'ensemble, il est indéniable que la mise en œuvre de l'IA apporte des avantages considérables. Si elle est utilisée de manière responsable, l'IA contribue à la résolution de problèmes complexes, à l'amélioration de l'efficacité et à la mise au point de solutions innovantes. Toutefois, les dépenses, tant financières que sociales, doivent être prises en compte de manière adéquate. Il est essentiel d'évaluer soigneusement les coûts et les avantages de l'IA afin de s'assurer que la technologie offre des avantages économiques et sociaux à long terme.

Vous envisagez d'introduire l'IA dans votre entreprise ou vous souhaitez obtenir des informations plus détaillées sur les coûts de l'IA ? Les professionnels de Konfuzio vous conseilleront en détail. Contactez-nous à tout moment via le Formulaire de contact.

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