What is Evidently AI?
Evidently AI est une plateforme open-source de surveillance et d'observabilité pour l'apprentissage automatique (ML) conçue pour les spécialistes des données et les ingénieurs ML. Elle permet aux utilisateurs d'évaluer, de tester et de surveiller les modèles ML, de la validation à la production, sur différents types de données, notamment les données tabulaires, le traitement du langage naturel (NLP) et les modèles de bas niveau (LLM). Avec Evidently AI, les utilisateurs peuvent facilement déployer le logiciel dans leurs flux de travail existants et obtenir des informations sur la qualité de leurs données et de leurs modèles ML.
Fonctionnalités clés :
1. Systèmes ML fiables en production : Evidently AI fournit un ensemble complet d'outils pour aider les utilisateurs à exécuter des systèmes ML de manière fiable en production. Les utilisateurs peuvent commencer par de simples vérifications ad hoc et évoluer vers une plateforme de surveillance complète avec un seul outil. Le logiciel offre des API et des métriques cohérentes pour une intégration transparente.
2. Rapports complets : Les utilisateurs peuvent créer des rapports qui fournissent des vues utiles, esthétiques et partageables de leurs données et de la qualité de leurs modèles. Ces rapports permettent aux utilisateurs d'explorer et de déboguer leurs modèles rapidement en fournissant un aperçu complet des performances.
3. Pipelines de test : Evidently AI permet aux utilisateurs de tester leurs pipelines avant de les déployer ou de mettre à jour les modèles existants. En générant automatiquement des conditions de test à partir d'ensembles de données de référence, les utilisateurs peuvent valider les performances de leurs modèles sans configuration manuelle.
Cas d'utilisation :
1. Surveillance de la qualité des données : Evidently AI aide les utilisateurs à maîtriser la qualité des données tout au long du cycle de vie du ML. Il permet l'analyse exploratoire et le profilage des données avec une seule ligne de code. Les utilisateurs peuvent facilement identifier les problèmes tels que les valeurs nulles, les doublons, les violations de plage dans les pipelines de production en utilisant ce logiciel.
2. Détection de la dérive des données : Grâce aux capacités d'Evidently AI pour détecter les décalages dans les prédictions et les distributions de données d'entrée, les utilisateurs peuvent détecter précocement une éventuelle dégradation du modèle sans avoir à s'appuyer sur des ensembles de données étiquetés. Cette fonctionnalité accélère le débogage en identifiant précisément la source du changement.
3. Suivi des performances du modèle : Le logiciel permet aux utilisateurs de suivre et d'améliorer leurs modèles ML dans des scénarios réels. Les utilisateurs peuvent obtenir une visibilité sur tous leurs modèles de production, identifier les tendances et détecter rapidement tout écart par rapport aux performances attendues. Evidently AI fournit des modèles pour les types de modèles courants et permet aux utilisateurs d'ajouter des métriques personnalisées pour des exigences spécifiques.
Conclusion :
Evidently AI est une puissante plateforme open-source de surveillance et d'observabilité ML qui offre aux spécialistes des données et aux ingénieurs ML les outils dont ils ont besoin pour évaluer, tester et surveiller leurs modèles de manière efficace. Avec des fonctionnalités telles que la génération de rapports complets, les pipelines de test, la surveillance de la qualité des données, la détection de la dérive des données et le suivi des performances du modèle, Evidently AI permet aux utilisateurs de garantir la fiabilité de leurs systèmes ML en production. En fournissant des informations sur les problèmes de qualité des données et la dégradation du modèle dès le début, ce logiciel aide à optimiser en permanence les performances du modèle.
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Launched
2020-05
Pricing Model
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Google Analytics,Google Tag Manager,Webflow,Amazon AWS CloudFront,JSDelivr,Google Fonts,jQuery,OpenGraph
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Source: Similarweb (Sep 24, 2025)
Evidently AI was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2023-05-13.
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