Les plates-formes low-code et no-code sont utilisées pour créer des applications, des sites Web, des applications mobiles, des formulaires, des tableaux de bord, des pipelines de données et des intégrations. Les plates-formes sans code aident les utilisateurs professionnels, parfois appelés développeurs citoyens, à migrer à partir de feuilles de calcul, au-delà des collaborations par e-mail, et de l’exécution manuelle de tâches à l’utilisation d’outils et d’automatisations dans tous les services . Les plates-formes low-code sont généralement destinées aux techniciens, offrant des moyens de fournir et de prendre en charge des logiciels avec peu ou pas de codage.
« Vous devez vous rappeler que le low code n’est qu’un terme fantaisiste pour l’abstraction. Nous supprimons les éléments non essentiels pour simplifier l’expérience utilisateur », déclare Gordon Allott, président et chef de la direction de K3.
Les fournisseurs de plates-formes low-code et no-code ont continué à investir au-delà des applications et de l’automatisation dans d’autres domaines émergents. L’année dernière, j’ai écrit sur le low code qui permet l’apprentissage automatique. Depuis lors, un nombre croissant d’outils et de plates-formes activent les capacités d’IA.
Les frontières s’estompent entre les plates-formes de flux de travail d’entreprise, les outils d’IA et les plates-formes sans code et sans code. De plus en plus de plates-formes à faible code et sans code s’interfacent avec les capacités d’IA et d’apprentissage automatique (ML), tandis que certains outils d’IA intègrent des capacités sans code.
La façon dont les sociétés de produits et les analystes classent les technologies est bien moins importante que ce que les gens peuvent en faire. J’ai recherché des exemples d’entreprises utilisant des technologies low-code et no-code pour mettre en œuvre des capacités de ML et d’IA. J’ai également demandé aux cadres techniques comment ils utilisaient les outils d’IA low-code ou no-code.
Capacités d’IA dans les outils SaaS
Si vous souhaitez utiliser l’IA pour générer ou réviser du contenu éditorial, la liste des outils comprend ChatGPT, Jasper.ai et de nombreux autres outils de contenu IA. Il existe des outils de création vidéo IA, des logiciels de reconnaissance d’images et de nombreuses plateformes pour créer des chatbots.
Rishi Bhargava, PDG et fondateur de Descope, partage un exemple utilisant Descript, un outil d’IA pour les vidéos. « Descript a utilisé l’IA pour changer tout le paradigme du montage vidéo. En ciblant les personnes qui sont à l’aise de travailler sur des documents en ligne, c’est-à-dire pratiquement nous tous, Descript a ouvert la porte à quelqu’un qui n’avait jamais monté de vidéo auparavant pour y revenir rapidement.
Un nombre croissant d’outils SaaS ont des capacités d’IA, mais la plupart ne sont pas sans code. Lors de l’exécution d’une fonction commerciale ou d’un flux de travail activé par l’IA, les outils destinés aux utilisateurs professionnels sans capacité de programmation ne sont pas classés comme sans code.
L’IA dans les outils de workflow sans code
L’extraction d’informations à partir de documents est un domaine où il existe un historique d’utilisation de l’IA et sans code. Cette procédure nécessite souvent une combinaison de traitement de données, d’apprentissage automatique et d’automatisation du flux de travail.
NLP Lab, un outil d’annotation de texte sans code de John Snow Labs, est utilisé dans le secteur de la santé pour intégrer les connaissances cliniques spécialisées dans les modèles d’apprentissage automatique. Dans un exemple, les cliniciens ont travaillé pour créer des définitions cliniquement précises des caractéristiques tumorales formées à partir de rapports de pathologie.
David Talby, CTO de John Snow Labs, m’a parlé de la technologie sous-jacente. « Les outils de traitement du langage naturel (NLP) de niveau entreprise sont sans code, ce qui signifie que les utilisateurs peuvent assembler des données de formation de haute qualité, former des modèles et les déployer en production sans écrire une seule ligne de code. La plate-forme complète peut être utilisée par des experts du domaine (infirmières, médecins, avocats, comptables, investisseurs, etc.) pour extraire automatiquement des données significatives de documents ou d’images, démocratisant davantage l’IA pour tous.
Intégrations low-code avec ML
Alors que les outils d’IA ajoutent des capacités sans code, les plates-formes sans code et à faible code font le contraire – ajoutant des moyens simples d’expérimenter l’IA et d’intégrer des modèles d’apprentissage automatique dans les cas d’utilisation de production.
Le service AI Builder de Microsoft, qui fait partie de Power Platform, propose plus de 10 modèles d’IA prédéfinis, notamment la reconnaissance de texte, les extractions d’entités et l’analyse des sentiments. Microsoft a récemment annoncé une intégration copilote GitHub qui devrait aider les développeurs low-code à demander, réviser et intégrer des exemples de codage générés par l’IA.
Kin Lane, evangelista jefe de Postman, comenta: “Productos como Microsoft Power Platform han acuñado el concepto de ‘desarrollo de fusión’, lo que permite a los desarrolladores de código bajo y código primero ya los profesionales de TI colaborar en aplicaciones de toda la entreprise. Les équipes de développement de Fusion sont la solution idéale pour faire évoluer les solutions technologiques low-code grâce à des experts en apprentissage automatique et en modèles d’IA pour la découverte de formulaires, l’extraction de données de facturation et la détection d’objets.
Un exemple est AI at the Zoo, une application amusante conçue avec Microsoft PowerApp et Lobe pour détecter des animaux comme les tigres, les zèbres et les pandas dans le zoo. Malheureusement, cet exemple montre l’un des problèmes des intégrations low-code, puisque Microsoft a récemment annoncé l’abandon du modèle de classification d’images AI Builder par Lobe.
Un exemple commercial est Ardent Mills utilisant AI Builder dans son laboratoire de boulangerie pour détecter le pain ou les céréales qui doivent être signalés pour une évaluation plus approfondie. Un autre exemple est la société énergétique internationale Equinor qui utilise AI Builder pour augmenter l’efficacité et l’automatisation du comptage des produits tubulaires.
Microsoft Power Platform n’est pas la seule plate-forme low-code dotée de capacités d’IA et de cas d’utilisation commerciale. Ricoh a utilisé OutSystems pour créer un service d’automatisation de processus intelligent pour la gestion des réclamations. Zurich UK a utilisé Mendix pour développer FaceQuote, une application qui calcule une prime mensuelle pour les clients potentiels d’assurance-vie en demandant un selfie.
Recherche low-code IA et IoT
Les entreprises trouvent également des opportunités de développer des capacités d’IA et de ML sur des plates-formes SaaS, commerciales et technologiques avec des capacités low-code et no-code.
Par exemple, la recherche d’IA low-code peut aider les développeurs à intégrer des sources de données, à créer des applications de recherche destinées aux clients et aux employés, et à tirer parti des capacités d’IA et d’apprentissage automatique. Même les entreprises technologiques utilisent des plates-formes low-code pour accélérer les cas d’utilisation de l’IA. Par exemple, en utilisant la recherche par intelligence artificielle, Salesforce a atteint un taux de réussite de 90 % en matière d’auto-assistance et Dell a triplé son score de satisfaction des employés.
Arturo Garcia, PDG de DNAMIC, a partagé un autre exemple de Twitter utilisant AutoML de Google. Il a déclaré : « Nous considérons l’IA et l’automatisation comme des éléments de base massifs de la technologie qui permettent aux entreprises de construire plus rapidement et avec plus d’assurance. Il a été porté à notre attention que l’équipe Twitter a tiré parti des capacités d’apprentissage automatique low-code de Google pour suggérer des espaces Twitter aux utilisateurs pour discuter de sujets qui les intéressaient. »
Marty Sprinzen, co-fondateur et PDG de Vantiq, déclare : « Le code bas permet l’utilisation des technologies d’IA dans des domaines qui n’ont peut-être pas d’expertise technique. Les fermes intelligentes, par exemple, utilisent l’IA pour surveiller le bien-être des animaux et s’assurer qu’elles fonctionnent dans les limites réglementaires. »
Connecter des milliers de capteurs avec des plates-formes IoT et des capacités d’apprentissage automatique était auparavant un projet d’ingénierie complexe. Les plates-formes low-code aident davantage d’entreprises à utiliser l’IoT et l’IA, y compris les cas d’utilisation de la construction intelligente, de la fabrication et de l’agriculture. Dans un exemple, une plate-forme IoT low-code et de traitement de données en temps réel connectée à des appareils périphériques contribue à améliorer la sécurité des travailleurs et l’assurance qualité des aliments.
L’IoT et la recherche sont deux exemples de SaaS avec des options de développement low-code ou no-code et des capacités d’IA. De nombreux CRM, CMS, eCommerce et autres plates-formes SaaS ont des options d’IA et de faible codage.
conclusion
Alors que de plus en plus d’entreprises cherchent à expérimenter l’IA, elles rechercheront des options de développement qui accélèrent la livraison et réduisent l’expertise requise. Les outils qui intègrent des capacités d’IA avec des options de développement sans code et à faible code seront une approche souhaitable, en particulier pour les entreprises qui n’ont pas d’experts en data scientists et de développeurs de logiciels dans leur personnel.
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