Renforcer la confiance dans l’IA : les dernières améliorations de Qlik AutoML offrent une explicabilité transparente et de meilleurs résultats

Qlik®, un des leaders mondiaux de l’intégration de données, de l’analytique et de l’intelligence artificielle (IA), annonce de nouvelles améliorations à ses capacités AutoML. Ces nouvelles fonctionnalités permettent aux équipes d’analystes de construire et déployer plus facilement des modèles de Machine Learning hautement performants, tout en fournissant des analyses natives capables d’expliquer les prédictions en temps réel. Entièrement intégrées à la plateforme Qlik Cloud, ces fonctionnalités aident les entreprises à passer d’une prise de décision réactive à proactive en leur permettant d’anticiper les tendances, de relever de nombreux défis et d’optimiser les résultats avec une confiance accrue.

« Chez Qlik, nous savons que la confiance et la transparence sont deux critères essentiels des processus décisionnels pilotés par l’IA. Les dernières améliorations apportées à AutoML garantissent une explicabilité complète des modèles, fournissant aux utilisateurs la certitude que leurs modèles d’IA sont fiables et performants. Ces avancées contribuent à accroître le niveau de confiance et la prise de décisions stratégiques plus éclairées avec de meilleurs résultats métier à la clé », explique Brendan Grady, General Manager de la Business Unit Analytics de Qlik.

Les dernières améliorations de Qlik AutoML apportent une valeur significative en fournissant aux entreprises des résultats clairs et exploitables :

Optimisation intelligente des modèles : simplifie le processus de création et de déploiement des modèles de Machine Learning en automatisant l’itération et en appliquant les bonnes pratiques de data science avec pour résultat de meilleures performances moyennant un minimum d’efforts.
Analyses natives du Machine Learning : fournissent des tableaux de bord générés automatiquement qui permettent aux utilisateurs d’analyser et comparer aisément la performance des modèles tout en offrant des insights approfondis pour les prédictions et les facteurs qui les sous-tendent.
Intégration transparente à Qlik Cloud : s’intègre totalement à la plateforme Qlik Cloud en exploitant les infrastructures de données existantes pour créer une expérience unifiée et user-friendly qui favorise une prise de décisions efficace axée sur les données.
Capacités MLOps complètes : garantissent en permanence l’exactitude et la valeur métier des modèles grâce à un contrôle, un réentraînement et une gestion automatisés du cycle de vie qui permettent aux entreprises de faire confiance aux données produites par l’IA.
Ces améliorations ciblées aident les entreprises à maximiser la valeur extraite de l’IA en s’assurant que les informations prédictives sont fiables, compréhensibles et exploitables.

« Les améliorations que Qlik apporte à AutoML promettent d’accélérer de manière significative la valeur que nous tirons de nos initiatives IA », déclare Mikkel Hecht Hansen, Head of BI, Nordisk Film. « L’accent mis sur l’explicabilité des modèles nous permettra de nous fier pleinement aux informations fournies et de prendre des décisions basées sur les données avec une plus grande confiance. Cette transparence est cruciale pour notre activité, car elle nous aide à comprendre les critères sous-jacents aux prédictions et à agir de manière proactive pour, à terme, obtenir de meilleurs résultats métier. »

Les dernières améliorations apportées à Qlik AutoML permettent aux équipes d’analystes de prendre des décisions proactives en s’appuyant sur des données analytiques prédictives et l’explicabilité complète des modèles au travers d’une interface simple et no-code. Ces mises à jour comprennent l’accès en temps réel à une API pour accéder à des insights actualisées, à une fonction d’exploration associative et à un outil d’analyse « what-if » pour la planification de scénarios, ainsi qu’à une fonction de sécurité renforcée pour mieux protéger leurs données. Le support multilingue assure une utilisation à l’échelle mondiale, tandis que la supervision et le réentraînement des modèles d’IA garantissent la précision des prédictions. Ces fonctionnalités s’intègrent sans couture aux opérations métier pour aider les entreprises à réagir rapidement et à prendre des décisions sûres pilotées par les données.