# Créer, prévoir et transformer avec l’apprentissage automatique qui dope l’efficacité opérationnelle

De la création au déploiement, mettez en œuvre l’apprentissage automatique avec rapidité, simplicité et évolutivité. Créez des modèles adaptatifs et précis qui apprennent continuellement des données informatiques, sans expertise en science des données requise.

![No Code ML Workflow](https://cdn.manageengine.com/sites/meweb/images/fr/analytics-plus/automl-bannr.png)

## Deux modes de création, un résultat marquant

### Apprentissage automatique no-code avec AutoML

- ### Modélisation rapide
  Éliminez la complexité avec une interface intuitive et guidée pour créer, entraîner et déployer des modèles de raisonnement profond sans écrire une seule ligne de code.

- ### Évaluation d’algorithmes
  Identifiez, testez et évaluez automatiquement plusieurs algorithmes pour choisir le modèle le plus performant selon des métriques de précision intégrées et la logique d’entraînement inhérente.

- ### Déploiement instantané
  Exploitez immédiatement le modèle ML no-code en le déployant avec les données opérationnelles pour générer un aperçu utile qui aide à prendre des décisions rapides et proactives.

- ### Apprentissage continu
  Le modèle ne se contente pas de prédire, il évolue. Le module AutoML s’adapte en temps réel, apprenant des nouvelles données opérationnelles pour bien suivre l’évolution des modèles informatiques.

![No Code ML Workflow](https://cdn.manageengine.com/sites/meweb/images/fr/analytics-plus/automl-sec2-img1.png)

### Apprentissage automatique sur mesure avec Code Studio

- ### Scripts personnalisés
  Créez intégralement ou importez du code Python tiers adapté à certains besoins informatiques. Idéal pour l’analyse complexe qui exige un apprentissage profond avec des contrôles précis des modèles d’apprentissage automatique.

- ### Bibliothèques éprouvées
  Utilisez une vaste gamme de bibliothèques éprouvées pour accélérer l’analyse, enrichir les données brutes et calculer des indicateurs de performance clés (KPI) personnalisés, le tout dans un environnement Studio sécurisé et dédié.

- ### Contrôle complet
  Définissez les résultats du modèle sans vous limiter à des jeux de données existants ou des structures rigides, d’où un contrôle total de l’aperçu généré.

- ### Assistance Zia
  Accélérez la création de scripts grâce aux suggestions de code en temps réel de Zia, votre assistant IA, qui simplifie le développement et minimise les erreurs.

![Code Studio Interface](https://cdn.manageengine.com/sites/meweb/images/fr/analytics-plus/automl-sec2-img2.png)

## Mettez vos modèles ML sans code au travail dans l'ensemble de votre paysage informatique

### Évaluation du remplacement d’actifs informatiques

Créez des modèles capables de prévoir la durée de vie des actifs en mesurant la fréquence des défaillances, l’âge, le coût des réparations et le coût de remplacement pour proposer quand il convient de les remplacer afin d’optimiser les coûts et l’utilisation.

### Analyse de l’attrition des utilisateurs

Analysez l’historique des tickets, la fréquence et les données de retour pour modéliser l’insatisfaction. Identifiez les pratiques de gestion des tickets comme la réaffectation fréquente qui altèrent l’expérience utilisateur.

### Évaluation des risques

Notez et signalez automatiquement les projets ou éléments d’infrastructure à haut risque. Créez des modèles pour évaluer les risques du système selon la performance passée, l’historique des modifications et les métriques de conformité. Axez les mesures de prévention en fonction de leur effet potentiel.

### Prévisions à grande échelle

Prévoyez les nombres de tickets, les besoins en bande passante ou l’utilisation des serveurs à l’aide de modèles d’apprentissage automatique sans code qui intègrent des données à variables multiples afin d’anticiper avec plus de précision les pics de tickets, les besoins en capacité ou les charges de service.

### Prévision des interruptions

Combinez les données historiques d’incident, de configuration et de maintenance pour modéliser et prévoir la probabilité d’interruptions pour les systèmes clés, permettant une maintenance proactive et assurant la continuité du service.

### Analyse des causes racines

Utilisez l’apprentissage automatique pour analyser les incidents antérieurs et les dépendances des actifs afin d’identifier automatiquement les causes racines probables, contribuant à une résolution rapide et un MTTR réduit.

### Détection de la fraude ou des anomalies

Entrainez les modèles à déceler les anomalies dans l’activité de connexion, les modèles d’accès ou le comportement des terminaux, pour isoler les risques comme le détournement d’identifiants, l’accès non autorisé ou les installations logicielles inhabituelles.

### Optimisation des licences

Modélisez les pratiques d’utilisation de logiciels pour prévoir les licences en trop ou insuffisantes entre les équipes. Orientez les stratégies de redistribution ou de renouvellement pour réduire les coûts et assurer la conformité.

## Éliminez les incertitudes dans les stratégies informatiques

Donnez à chaque équipe informatique le pouvoir de prendre des décisions basées sur l’apprentissage automatique sans code—aucune expertise en science des données requise.