qu'est-ce que Google Vertex AI

Qu'est-ce que Google Vertex AI ?

Si vous avez déjà essayé des outils d'IA et vous êtes demandé où opère la véritable magie de bout en bout, du simple raffinement à la production avec surveillance, c'est celui dont vous entendez constamment parler. Vertex AI de Google regroupe des terrains de jeux de modèles, des MLOps, des connexions de données et la recherche vectorielle en un seul et même endroit, adapté aux entreprises. Commencez de manière simple, puis évoluez. Il est étonnamment rare de réunir les deux sous un même toit.

Voici une visite guidée pratique. Nous répondrons à la question simple : qu'est-ce que Google Vertex AI ? Nous vous montrerons également comment il s'intègre à votre pile, ce qu'il faut essayer en priorité, comment les coûts évoluent et quand les alternatives sont plus judicieuses. Attachez vos ceintures. Il y a beaucoup à dire, mais le chemin est plus simple qu'il n'y paraît. 🙂

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Qu'est-ce que Google Vertex AI ? 🚀

Google Vertex AI est une plateforme unifiée et entièrement gérée sur Google Cloud pour la création, le test, le déploiement et la gouvernance de systèmes d'IA, couvrant à la fois le Machine Learning classique et l'IA générative moderne. Elle combine un studio de modélisation, des outils d'agent, des pipelines, des notebooks, des registres, des fonctions de surveillance, de recherche vectorielle et une intégration étroite avec les services de données Google Cloud [1].

En termes simples : c'est là que vous prototypez avec des modèles de base, les ajustez, les déployez sur des terminaux sécurisés, automatisez avec des pipelines et assurez la surveillance et la gouvernance de l'ensemble. L'essentiel est que tout cela se fasse en un seul endroit, ce qui est plus important qu'il n'y paraît au premier abord [1].

Modèle concret rapide : les équipes esquissent souvent des invites dans le Studio, connectent un notebook minimal pour tester les E/S avec des données réelles, puis transforment ces ressources en un modèle enregistré, un point de terminaison et un pipeline simple. La deuxième semaine est généralement consacrée à la surveillance et aux alertes. L'objectif n'est pas l'héroïsme, mais la répétabilité.

Ce qui rend Google Vertex AI génial ✅

  • Un seul et même système pour le cycle de vie : prototyper en studio, enregistrer les versions, déployer par lots ou en temps réel, puis surveiller les dérives et les problèmes. Moins de code source. Moins d'onglets. Plus de temps de travail [1].

  • Model Garden + modèles Gemini - découvrez, personnalisez et déployez des modèles de Google et de ses partenaires, y compris la dernière famille Gemini, pour le travail textuel et multimodal [1].

  • Agent Builder - créez des agents multi-étapes axés sur les tâches qui peuvent orchestrer des outils et des données avec un support d'évaluation et un runtime géré [2].

  • Pipelines pour la fiabilité : orchestration sans serveur pour une formation, une évaluation, un réglage et un déploiement reproductibles. Vous vous féliciterez lors du troisième recyclage [1].

  • Recherche vectorielle à grande échelle - récupération vectorielle à grande échelle et à faible latence pour RAG, recommandations et recherche sémantique, construite sur l'infrastructure de production de Google [3].

  • Gestion des fonctionnalités avec BigQuery : conservez vos données de fonctionnalités dans BigQuery et diffusez des fonctionnalités en ligne via Vertex AI Feature Store sans dupliquer un magasin hors ligne [4].

  • Carnets de travail - environnements Jupyter gérés connectés aux services Google Cloud (BigQuery, Cloud Storage, etc.) [1].

  • Options d'IA responsables - outils de sécurité de conservation zéro des données (lorsqu'ils sont configurés de manière appropriée) pour les charges de travail génératives [5].

Les pièces maîtresses que vous toucherez réellement 🧩

1) Vertex AI Studio - là où les invites grandissent 🌱

Jouez, évaluez et ajustez les modèles de base dans une interface utilisateur. Idéal pour des itérations rapides, des invites réutilisables et un transfert en production dès que le résultat est satisfaisant [1].

2) Model Garden - votre catalogue de modèles 🍃

Une bibliothèque centralisée de modèles Google et partenaires. Parcourez, personnalisez et déployez en quelques clics : un véritable point de départ plutôt qu'une chasse au trésor [1].

3) Agent Builder - pour des automatisations fiables 🤝

À mesure que les agents évoluent des démonstrations aux applications concrètes, des outils, une base solide et une orchestration sont nécessaires. Agent Builder fournit un support (sessions, banque de mémoire, outils intégrés, évaluations) pour que les expériences multi-agents ne s'effondrent pas face aux difficultés du monde réel [2].

4) Pipelines - parce que vous vous répéterez de toute façon 🔁

Automatisez vos workflows de Machine Learning et d'IA de génération grâce à un orchestrateur sans serveur. Il prend en charge le suivi des artefacts et la reproductibilité des exécutions ; considérez-le comme une intégration continue pour vos modèles [1].

5) Workbench - des carnets gérés sans le rasage de yak 📓

Créez des environnements JupyterLab sécurisés avec un accès facile à BigQuery, Cloud Storage et bien plus encore. Pratiques pour l'exploration, l'ingénierie de fonctionnalités et les expériences contrôlées [1].

6) Registre des modèles - un versionnage durable 🗃️

Suivez les modèles, les versions, la lignée et déployez directement sur les terminaux. Le registre simplifie considérablement les transferts vers l'ingénierie [1].

7) Recherche vectorielle - RAG qui ne bégaie pas 🧭

Adaptez la récupération sémantique à l'infrastructure vectorielle de production de Google, utile pour le chat, la recherche sémantique et les recommandations où la latence est visible par l'utilisateur [3].

8) Feature Store - gardez BigQuery comme source de vérité 🗂️

Gérez et diffusez des fonctionnalités en ligne à partir de données hébergées dans BigQuery. Moins de copies, moins de tâches de synchronisation, plus de précision [4].

9) Surveillance du modèle - faites confiance, mais vérifiez 📈

Planifiez des contrôles de dérive, définissez des alertes et surveillez la qualité de la production. Dès que le trafic change, vous en aurez besoin [1].

Comment il s'intègre dans votre pile de données 🧵

  • BigQuery - entraînez-vous avec les données, renvoyez les prédictions par lots vers les tables et connectez les prédictions aux analyses ou à l'activation en aval [1][4].

  • Stockage dans le cloud - stockez des ensembles de données, des artefacts et des sorties de modèles sans réinventer une couche blob [1].

  • Dataflow et amis - exécutez le traitement de données géré à l'intérieur des pipelines pour le prétraitement, l'enrichissement ou l'inférence en continu [1].

  • Points de terminaison ou lots : déployez des points de terminaison en temps réel pour les applications et les agents, ou exécutez des tâches par lots pour évaluer des tables entières. Vous utiliserez probablement les deux [1].

Cas d'utilisation courants qui fonctionnent réellement 🎯

  • Chat, copilotes et agents : ancrés dans vos données, vos outils et vos flux en plusieurs étapes. Agent Builder est conçu pour la fiabilité, et non pas seulement pour la nouveauté [2].

  • RAG et recherche sémantique : combinez la recherche vectorielle avec Gemini pour répondre à vos questions grâce à votre contenu propriétaire. La rapidité est plus importante qu'on ne le prétend [3].

  • Machine learning prédictif : formation de modèles tabulaires ou d'images, déploiement vers un point de terminaison, surveillance des dérives, réentraînement avec des pipelines lorsque les seuils sont franchis. Classique, mais essentiel [1].

  • Activation des analyses : écrivez des prédictions dans BigQuery, développez des audiences et alimentez vos campagnes ou décisions produit. Une belle boucle où le marketing rencontre la science des données [1][4].

Tableau comparatif - Vertex AI vs alternatives populaires 📊

Aperçu rapide. Avec une opinion mitigée. Veuillez noter que les fonctionnalités et les tarifs exacts varient selon le service et la région.

Plate-forme Meilleur public Pourquoi ça marche
Vertex AI Équipes sur Google Cloud, mélange gen-AI + ML Studio unifié, pipelines, registre, recherche vectorielle et liens forts avec BigQuery [1].
AWS SageMaker Les organisations AWS prioritaires nécessitant des outils ML approfondis Service ML mature et complet avec de nombreuses options de formation et de déploiement.
Azure ML Informatique d'entreprise alignée sur Microsoft Cycle de vie ML intégré, interface utilisateur du concepteur et gouvernance sur Azure.
Databricks ML Équipes Lakehouse, flux riches en carnets Flux de travail natifs de données puissants et capacités ML de production.

Oui, la formulation est inégale, les vraies tables le sont parfois.

Coûts en anglais simple 💸

Vous payez principalement pour trois choses :

  1. Utilisation du modèle pour les appels génératifs, tarifés en fonction de la charge de travail et de la classe d'utilisation.

  2. Calculez des tâches de formation et de réglage personnalisées.

  3. Sert aux points de terminaison en ligne ou aux tâches par lots.

Pour connaître les chiffres exacts et les dernières modifications, consultez les pages tarifaires officielles de Vertex AI et de ses offres génératives. Un conseil qui vous sera utile plus tard : comparez les options de provisionnement et les quotas pour les terminaux Studio et production avant de livrer un produit lourd [1][5].

Sécurité, gouvernance et IA responsable 🛡️

Vertex AI fournit des conseils et des outils de sécurité pour une IA responsable, ainsi que des chemins de configuration permettant d' atteindre une conservation nulle des données pour certaines charges de travail génératives (par exemple, en désactivant la mise en cache des données et en désactivant certains journaux, le cas échéant) [5]. Associez-les à un accès basé sur les rôles, à un réseau privé et à des journaux d'audit pour des builds conformes [1].

Quand Vertex AI est parfait et quand il est excessif 🧠

  • Idéal si vous recherchez un environnement unique pour l'IA de génération et le Machine Learning, une intégration étroite avec BigQuery et un parcours de production incluant pipelines, registre et surveillance. Si votre équipe est composée de data science et d'ingénierie applicative, cette surface partagée est un atout.

  • C'est excessif si vous n'avez besoin que d'un appel de modèle léger ou d'un prototype à usage unique qui ne nécessite ni gouvernance, ni recyclage, ni surveillance. Dans ce cas, une interface API plus simple pourrait suffire pour l'instant.

Soyons honnêtes : la plupart des prototypes meurent ou développent des crocs. Vertex AI gère le deuxième cas.

Démarrage rapide - le test de goût de 10 minutes ⏱️

  1. Ouvrez Vertex AI Studio pour prototyper un modèle et enregistrez quelques suggestions. Testez vos vrais textes et images [1].

  2. Intégrez votre meilleure suggestion dans une application ou un carnet minimaliste depuis Workbench . Sympa et concis [1].

  3. Enregistrez le modèle de support de l'application ou l'actif réglé dans le registre des modèles afin de ne pas avoir à déplacer des artefacts sans nom [1].

  4. Créez un pipeline qui charge les données, évalue les résultats et déploie une nouvelle version derrière un alias. La répétabilité prime sur les prouesses [1].

  5. Ajoutez une surveillance pour détecter les dérives et définir des alertes de base. Votre futur vous offrira un café pour cela [1].

Facultatif mais judicieux : si votre cas d'utilisation est axé sur la recherche ou le chat, ajoutez la recherche vectorielle et la mise à la terre dès le départ. C'est ce qui fait la différence entre un outil agréable et étonnamment utile [3].

Qu'est-ce que Google Vertex AI ? - la version courte 🧾

Qu'est-ce que Google Vertex AI ? Il s'agit de la plateforme tout-en-un de Google Cloud pour concevoir, déployer et gérer des systèmes d'IA, de la phase d'invite à la production, avec des outils intégrés pour les agents, les pipelines, la recherche vectorielle, les notebooks, les registres et la surveillance. Ses fonctionnalités sont conçues pour aider les équipes à déployer leurs solutions [1].

Les alternatives en un coup d'œil - choisir la bonne voie 🛣️

Si vous maîtrisez déjà AWS, SageMaker vous semblera natif. Les équipes Azure privilégient souvent Azure ML . Si votre équipe utilise des notebooks et des lakehouses, Databricks ML est excellent. Aucun de ces éléments n'est mauvais : la gravité de vos données et vos exigences de gouvernance sont généralement déterminantes.

FAQ - tir rapide 🧨

  • Vertex AI est-il uniquement destiné à l'IA générative ? No-Vertex AI couvre également l'entraînement et le service ML classiques avec des fonctionnalités MLOps pour les data scientists et les ingénieurs ML [1].

  • Puis-je conserver BigQuery comme magasin principal ? Oui, utilisez le Feature Store pour gérer les données de caractéristiques dans BigQuery et les diffuser en ligne sans dupliquer un magasin hors ligne [4].

  • Vertex AI est-il utile avec RAG ? Oui, Vector Search est conçu pour cela et s'intègre au reste de la pile [3].

  • Comment maîtriser les coûts ? Commencez petit, mesurez et examinez les quotas, le provisionnement et la tarification par charge de travail avant de passer à l'échelle [1][5].

Références

[1] Google Cloud - Introduction à Vertex AI (Présentation de la plateforme unifiée) - en savoir plus

[2] Présentation de Google Cloud - Vertex AI Agent Builder - en savoir plus

[3] Google Cloud - Utiliser Vertex AI Vector Search avec Vertex AI RAG Engine - en savoir plus

[4] Google Cloud - Introduction à la gestion des fonctionnalités dans Vertex AI - en savoir plus

[5] Google Cloud - Conservation des données clients et zéro conservation des données dans Vertex AI - en savoir plus

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