De toute évidence, l'IA est une plateforme sans code et d'analyse prédictive pour les équipes commerciales, fondée à San Francisco en 2019 par Harshit Bhavsar et Tapan Pandita. Les utilisateurs n'ont qu'à télécharger des fichiers CSV pour former automatiquement des modèles d'apprentissage automatique afin de prédire le taux de désabonnement des clients, les ventes, le risque de crédit et d'autres résultats commerciaux sans écrire de code, à partir de 75 $/mois.

Évidemment AI — Analyse prédictive sans code, outils de données d'IA pour les hommes d'affaires

Paramètres et statistiques de base

Paramètres	Détails
Fondée	2019
Fondateurs	Harshit Bhavsar, Tapan Pandita
Siège social	San Francisco, États-Unis
Positionnement de base	AutoML sans code, pour les équipes commerciales non techniques
Types de tâches pris en charge	Prédiction de classification (désabonnement/conversion), prédiction de régression (ventes/prix)
Méthode de saisie des données	Téléchargement de fichiers CSV vers Google Sheets Intégration de Connect to Salesforce
Interprétabilité du modèle	Visualisation de la valeur SHAP, classement par importance des fonctionnalités
Essai gratuit	Oui
Payé pour commencer	Entrée 75 $/mois ; Pro 999 $/mois
Plateforme d'assistance	API REST de l'interface Web

De toute évidence, la proposition de valeur fondamentale de l'IA est très claire : permettre aux analystes commerciaux, aux opérations de marché et aux responsables commerciaux qui ne comprennent pas la programmation et l'apprentissage automatique d'utiliser directement les modèles prédictifs de l'IA pour prendre des décisions commerciales basées sur les données, sans attendre la planification de l'équipe de science des données.

Reconnaissance des utilisateurs et du marché

De toute évidence, l'IA bénéficie de notes élevées sur des plates-formes telles que Product Hunt et est considérée comme l'un des outils AutoML les plus conviviaux pour les utilisateurs non techniques. Les multiples articles de blog du fondateur Harshit Bhavsar sur l'IA sans code ont été largement diffusés dans la communauté de l'analyse de données, renforçant ainsi la notoriété organique de la marque du produit.

Les témoignages d'utilisateurs typiques du produit incluent : l'équipe de commerce électronique a utilisé évidemment l'IA pour créer un modèle de prévision du taux de désabonnement des clients sans l'aide d'un data scientist, augmentant ainsi le taux de fidélisation des clients de 20 % ; L'équipe commerciale de l'entreprise SaaS l'a utilisé pour prédire quels prospects sont les plus susceptibles de se convertir en clients payants, en concentrant les ressources commerciales sur les objets de conversion à forte probabilité. La fonction d'ingénierie automatique des fonctionnalités d'AutoML v2 réduit encore les obstacles à l'utilisation, permettant même aux utilisateurs n'ayant aucune expérience en nettoyage de données d'obtenir des modèles de prédiction de meilleure qualité.

Avantage de coût

Planifier	Prix ​​	Avantages clés
Essai gratuit	0 $	Essai d'ensemble de données limité, expérience des fonctions de base
Démarreur	75$/mois	Téléchargements CSV illimités, AutoML de base, téléchargements prédictifs
Pro	999$/mois	Fonctionnalités complètes, accès API, prévisions en temps réel, connexion Salesforce/Sheets, collaboration en équipe
Édition Entreprise	Devis personnalisé	Déploiement privé, support dédié, intégration personnalisée, API à haute concurrence

Comparé à l'embauche d'un data scientist (100 000 à 200 000 dollars par an) ou à l'externalisation d'un projet d'analyse de données (des dizaines de milliers de dollars par projet), l'abonnement de 75 à 999 dollars/mois d'IA est évidemment extrêmement rentable pour obtenir des capacités prédictives équivalentes. Pour les PME et les équipes ne disposant pas de personnel en science des données, l’IA constitue évidemment le point d’entrée le plus rentable dans l’analyse prédictive.

Fonctions principales

• Codeless AutoML Workflow : Fonction de base, formation complète du modèle d'IA en trois étapes : Téléchargez le fichier CSV → Sélectionnez la colonne cible à prédire → Cliquez sur Exécuter, le système termine automatiquement le nettoyage des données, l'ingénierie des fonctionnalités, la sélection du modèle et l'optimisation de la formation.
• Ingénierie automatique des fonctionnalités (AutoML v2) : extrayez, transformez et combinez automatiquement des fonctionnalités à haute valeur prédictive à partir de données brutes, éliminant ainsi le besoin pour les utilisateurs de construire manuellement des fonctionnalités, améliorant considérablement la précision du modèle et convient particulièrement aux scénarios dans lesquels la qualité des données d'origine n'est pas élevée.
• Interprétabilité du modèle (visualisation SHAP) : permet de visualiser les valeurs SHAP (Shapley Additive Explanations), permettant aux utilisateurs professionnels de comprendre quelles fonctionnalités ont le plus grand impact sur les résultats de prédiction (par exemple : "L'âge du client et la date du dernier achat ont le plus grand impact sur le taux de désabonnement"), rendant les résultats de prédiction de l'IA crédibles et exploitables.
• API de prédiction en temps réel : déployez le modèle entraîné en tant que point de terminaison de l'API REST en un seul clic, prenez en charge les demandes de prédiction en temps réel pour un seul enregistrement et pouvez être intégré dans le CRM, l'automatisation du marketing ou les systèmes commerciaux personnalisés.
• Téléchargement de prédictions par lots : téléchargez de nouveaux fichiers de données, le modèle génère automatiquement des probabilités de prédiction pour chaque enregistrement et les résultats sont téléchargés au format CSV, ce qui convient aux scénarios dans lesquels les prédictions sont régulièrement mises à jour par lots.
• Intégration Salesforce : connectez-vous directement aux données Salesforce CRM pour prédire la probabilité de conversion des prospects ou évaluer les clients à risque de désabonnement, sans avoir besoin d'exporter et d'importer des données.
• Connexion Google Sheets : prend en charge la lecture des données directement à partir de Google Sheets pour la formation et la prédiction, en s'intégrant au flux de données le plus couramment utilisé par les équipes non techniques.
• Prise en charge de la prédiction multi-type : prend en charge les principaux types de tâches d'apprentissage automatique tels que la classification binaire (sera-t-elle perdue ? Sera-t-elle convertie ?), la multi-classification et la régression (quel est le volume des ventes ? Quel devrait être le prix du produit ?).

Evolution du modèle et de la version

Jalon	Temps	Descriptif
Création d'entreprise	2019	Harshit Bhavsar + Tapan Pandita fondés à San Francisco
Plateforme en ligne	~2020-06	Version du produit AutoML sans code, flux de travail principal de téléchargement CSV
Financement de démarrage + API	~2021-06	Financement d'amorçage, API REST ouverte, intégration Sheets/Salesforce
AutoMLv2	~2024-06	Ingénierie automatique des fonctionnalités, interprétabilité SHAP, optimisation des performances API

Avantages techniques

Wrapper AutoML minimaliste de bout en bout : De toute évidence, l'IA condense le travail qui prend généralement des jours, voire des semaines, aux scientifiques des données (nettoyage des données, ingénierie des fonctionnalités, sélection du modèle, réglage des hyperparamètres, évaluation du modèle) dans une opération de formulaire d'une seule page. Cette extrême facilité d'utilisation n'est pas obtenue en réduisant la qualité du modèle, mais en automatisant le processus AutoML en arrière-plan pour appliquer les meilleures pratiques du secteur.

Conception d'interprétabilité orientée métier : la plupart des outils AutoML sont destinés aux utilisateurs techniques et fournissent des métriques techniques (AUC, F1 Score, etc.). De toute évidence, la visualisation SHAP d'IA est délibérément conçue comme un langage commercial (« Le prédicteur le plus important est... ») pour aider les décideurs commerciaux sans formation statistique à comprendre et à faire confiance aux résultats des prédictions de l'IA. C’est la clé pour savoir si les outils d’IA sans code peuvent réellement être adoptés par des utilisateurs non techniques.

Faible seuil pour le déploiement d'API en temps réel : la fonction de génération de points de terminaison d'API en un seul clic une fois la formation terminée permet aux équipes non techniques d'intégrer des capacités de prédiction d'IA dans des processus métier réels sans que les développeurs aient besoin de participer au déploiement, ce qui réduit considérablement le temps entre les « modèles de formation » et « l'utilisation des prédictions ».

Comment utiliser

Entrée	Descriptif
Plateforme Web	Visitez https://www.obviously.ai, inscrivez-vous et téléchargez directement le CSV pour commencer la formation
Connexion Google Sheets	Connectez Google Sheets à la plateforme pour lire les données directement à partir de feuilles de calcul
Intégration Salesforce	Connectez-vous à Salesforce via l'autorisation OAuth et sélectionnez les objets de données CRM pour la prédiction
API REST	Après avoir obtenu la clé API, appelez le point de terminaison de prédiction pour intégrer le modèle dans votre propre système

Étapes d'utilisation typiques (prédiction du taux de désabonnement des clients du commerce électronique) :

1. Visitez https://www.obviously.ai, créez un compte et sélectionnez le plan Starter.
2. Exportez les données client CSV depuis la base de données (y compris des champs tels que la fréquence d'achat, la dernière date d'achat, le prix unitaire client, l'âge du client, etc.).
3. Téléchargez le CSV sur évidemment AI et sélectionnez la colonne « churn » comme cible de prédiction.
4. Cliquez sur « Train » et le système termine automatiquement toutes les étapes AutoML en arrière-plan (généralement 2 à 10 minutes).
5. Consultez le rapport sur la précision du modèle et l'analyse de l'importance des fonctionnalités SHAP pour comprendre quels facteurs affectent le plus le taux de désabonnement.
6. Téléchargez les données client pour le mois suivant, téléchargez la prévision de probabilité de désabonnement de chaque client par lots et guidez l'équipe de réussite client pour donner la priorité aux clients à haut risque.

Prix des produits

Évidemment, l'IA propose trois niveaux de tarification, allant des essais personnels aux déploiements au niveau de l'entreprise :

• Essai gratuit : Après l'inscription, vous pourrez découvrir les fonctions de base. La quantité de données et le nombre de prédictions sont limités, ce qui permet d'évaluer si le produit répond à vos besoins.
• Starter (75 $/mois) : pour les analystes individuels et les petites équipes, prend en charge le téléchargement CSV illimité et la formation de modèles, peut exporter les résultats de prédiction par lots et convient aux scénarios de prédiction périodiques qui ne nécessitent pas d'API.
• Pro (999 $/mois) : pour les équipes qui ont besoin de prédictions en temps réel et d'une intégration approfondie, comprend l'API REST, les connexions Salesforce et Google Sheets, des capacités de collaboration en équipe et convient aux entreprises de taille moyenne qui cherchent à intégrer des prédictions d'IA dans les systèmes d'entreprise.
• Entreprise (offre personnalisée) : options de déploiement privé, SLA dédié, connecteurs de données personnalisés et quotas d'API à haute concurrence, pour les grandes entreprises et les organisations ayant des exigences strictes en matière de sécurité des données.

Scénarios d'application

1. Prédiction du taux de désabonnement des clients du commerce électronique et intervention de fidélisation Les plateformes de commerce électronique ou les marques DTC utilisent évidemment l'IA pour former des modèles de prévision du désabonnement des clients et générer chaque semaine des scores de risque de désabonnement pour tous les clients actifs. L'équipe de réussite client donne la priorité au suivi des clients à haut risque en fonction des scores et réduit le taux de désabonnement grâce à des offres personnalisées ou une communication proactive.

2. Prédiction du taux de conversion des leads commerciaux B2B L'équipe commerciale de la société SaaS télécharge les données historiques sur les prospects (secteur, taille de l'entreprise, comportement de visite du site Web, etc.), forme un modèle de prédiction de probabilité de conversion, note automatiquement les nouveaux prospects et aide les commerciaux à concentrer leur temps limité sur les clients potentiels à plus forte valeur.

3. Automatisation de l'évaluation du risque de crédit Les institutions financières ou les plateformes de prêt P2P téléchargent des données historiques sur les prêts (informations sur le demandeur, dossiers de remboursement, situations de défaut) pour former des modèles de prédiction des défauts, évaluer automatiquement les nouvelles demandes, faciliter les décisions d'approbation de crédit et réduire la subjectivité et la charge de travail de l'examen manuel.

4. Optimisation des prévisions de la demande d'inventaire Les détaillants ou les fabricants utilisent évidemment l'IA pour effectuer des prévisions de régression sur les données de ventes historiques, prédire le volume des ventes de chaque SKU au cours du prochain cycle, optimiser les décisions de stockage et réduire le risque de surstock et de rupture de stock.

5. Prédiction de l'effet de l'activité marketing Avant la mise en ligne de l'événement, l'équipe marketing utilise les données marketing historiques pour former un modèle de prédiction du taux de conversion afin de prédire la probabilité de réponse du public cible afin d'atteindre une audience précise et d'améliorer le retour sur investissement du marketing.

Personnes concernées

• Analystes commerciaux et opérations (sans expérience en codage) : De toute évidence, les principaux utilisateurs de l'IA sont capables de mener à bien des projets d'analyse prédictive de manière indépendante sans l'implication de data scientists, élargissant considérablement l'accessibilité organisationnelle de la technologie de l'IA.
• Propriétaires de petites entreprises et chefs de service : vous n'avez pas le budget nécessaire pour embaucher des data scientists mais avez besoin d'une aide à la décision basée sur les données, le prix de départ de 75 $/mois offre des capacités d'analyse d'IA rentables.
• CRM et Sales Ops : l'intégration de Salesforce permet aux équipes commerciales d'augmenter leur productivité commerciale grâce à la notation des leads par l'IA sans quitter le flux de travail CRM.
• Startups et petites équipes numériques : dans les premiers stades, les hypothèses basées sur les données doivent être rapidement vérifiées, et les capacités d'itération rapide de l'IA (le processus complet de téléchargement → formation → prédiction peut être complété en une heure) sont évidemment adaptées au rythme des équipes entrepreneuriales.
• Scénarios inappropriés : applications d'IA qui doivent traiter des données non structurées (images, textes, vidéos) (l'IA se concentre évidemment sur les données tabulaires structurées) ; des équipes de science des données de haut niveau qui nécessitent une architecture de modèle profondément personnalisée et un contrôle des hyperparamètres (DataRobot ou l'utilisation directe de la bibliothèque d'apprentissage automatique Python est plus adaptée) ; scénarios au niveau de l'entreprise qui nécessitent un traitement de flux de Big Data en temps réel (concurrence élevée au niveau de la milliseconde) (nécessité d'évaluer la limite supérieure de capacité de traitement du plan Pro/Entreprise).

Résumé et Outlook

De toute évidence, l'IA a effectivement abaissé le seuil d'utilisation de l'analyse prédictive de l'IA de « des scientifiques de données sont requis » à « toute personne pouvant utiliser Excel peut l'utiliser » grâce à un flux de travail AutoML minimaliste sans code, établissant un positionnement clair dans la piste des outils d'IA sans code. Pour les petites et moyennes entreprises et les équipes commerciales qui ne disposent pas de personnel en science des données mais qui ont de réels besoins en analyse prédictive, l'IA fournit évidemment un outil de démarrage d'analyse d'IA à très faible coût et à coût contrôlable.

Limites actuelles : se concentrer sur des données tabulaires structurées signifie qu'elles ne peuvent pas gérer des données non structurées de plus en plus importantes (sentiments textuels, reconnaissance d'images) ; la hausse des prix entre la version Pro 999 $/mois et la version Starter 75 $/mois est importante et la gamme moyenne est manquante ; la formation des modèles n'est pas aussi personnalisable que les outils AutoML professionnels (tels que DataRobot) ; Les performances du modèle AutoML peuvent être instables pour les ensembles de données présentant une qualité de données médiocre ou des échantillons de taille extrêmement petite.

Objectif de suivi : introduction de capacités d'analyse de données de requête en langage naturel (« Ask in Chinese, AI automatic analyse ») ; l’expansion de l’intégration native avec davantage de systèmes d’entreprise (HubSpot, Shopify, Zendesk, etc.) ; l'amélioration des fonctions de surveillance et de recyclage des modèles (détection de dérive du modèle) pour aider les utilisateurs à maintenir la précision des prévisions des modèles de déploiement à long terme ; et le renforcement du positionnement différencié dans le contexte d'une concurrence globale intensifiée dans la filière AutoML.

Informations de version

• AutoML v2 (version d'ingénierie automatique des fonctionnalités) ：Lancé AutoML v2, introduisant des capacités d'ingénierie automatique des fonctionnalités, le système peut automatiquement extraire et combiner des fonctionnalités à haute valeur prédictive à partir de données brutes, améliorant ainsi considérablement la précision du modèle ; un nouveau panneau d'interprétabilité du modèle (visualisation de la valeur SHAP) est ajouté pour aider les utilisateurs professionnels à comprendre quels facteurs ont le plus grand impact sur les résultats de prédiction ; La vitesse de réponse de l'API est optimisée pour prendre en charge les demandes de prédiction en temps réel. （~2024-06）
• La plateforme est officiellement lancée ：De toute évidence, la plate-forme d'IA est officiellement ouverte au public, lançant le flux de travail AutoML de base sans code : Télécharger CSV → Sélectionner la colonne cible → Entraîner automatiquement les modèles de classification et de régression → Télécharger les résultats de prédiction ; il se concentre sur la prise en charge de deux scénarios commerciaux majeurs : la prévision du taux de désabonnement des clients et la prévision des ventes, pour les analystes commerciaux non techniques. （~2020-06）
• Version financement d'amorçage (API ouverte) ：Achèvement du cycle de financement d'amorçage et ouverture officielle de l'API REST pour les développeurs et l'intégration de systèmes d'entreprise ; ajout d'une API de prédiction en temps réel (déploiement du modèle entraîné en tant que point de terminaison de l'API pour prendre en charge la prédiction en temps réel d'un seul enregistrement) ; a lancé un connecteur de données pour prendre en charge la connexion directe à des sources de données telles que Google Sheets et Salesforce. （~2021-06）