Si vous avez déjà exploré les outils d'IA et vous êtes demandé où se situe la véritable magie de bout en bout — des premiers essais à la production et à la supervision —, c'est de celui-ci dont on entend parler sans cesse. Vertex AI de Google regroupe des environnements de test de modèles, le MLOps, la connexion des données et la recherche vectorielle dans une plateforme unique de niveau entreprise. Démarrez en douceur, puis évoluez. Il est étonnamment rare de trouver une solution aussi complète.
Voici une présentation sans fioritures. Nous répondrons à la question simple : « Qu'est-ce que Google Vertex AI ? » et nous vous montrerons comment l'intégrer à votre infrastructure, par quoi commencer, comment les coûts évoluent et quand il est plus judicieux d'opter pour d'autres solutions. Accrochez-vous ! 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 permettant de créer, tester, déployer et gouverner des systèmes d'IA, couvrant à la fois l'apprentissage automatique classique et l'IA générative moderne. Elle combine un studio de modélisation, des outils pour agents, des pipelines, des notebooks, des registres, la surveillance, la recherche vectorielle et une intégration étroite avec les services de données Google Cloud [1].
En résumé : c’est là que vous créez vos prototypes à partir de modèles de base, que vous les optimisez, que vous les déployez sur des points de terminaison sécurisés, que vous automatisez les processus grâce à des pipelines et que vous assurez la surveillance et la gouvernance de l’ensemble. Surtout, tout cela se fait au même endroit, ce qui est plus important qu’il n’y paraît au premier abord [1].
Exemple concret : les équipes esquissent souvent des requêtes dans Studio, créent un notebook minimal pour tester les entrées/sorties avec des données réelles, puis transforment ces éléments 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’important n’est pas l’exploit, mais la reproductibilité.
Ce qui rend Google Vertex AI génial ✅
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Une seule plateforme pour l'ensemble du cycle de vie : prototypage en studio, enregistrement des versions, déploiement par lots ou en temps réel, puis surveillance des dérives et des problèmes. Moins de code d'interface. Moins d'onglets. Plus de sommeil [1].
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Model Garden + modèles Gemini - découvrez, personnalisez et déployez des modèles de Google et de partenaires, y compris la dernière famille Gemini, pour le travail textuel et multimodal [1].
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Agent Builder - créez des agents multi-étapes axés sur les tâches qui peuvent orchestrer des outils et des données avec une prise en charge de l'évaluation et un environnement d'exécution géré [2].
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Des pipelines pour une fiabilité accrue : une orchestration sans serveur pour une formation, une évaluation, un réglage et un déploiement reproductibles. Vous vous en féliciterez lors du troisième réentraînement [1].
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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].
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Gestion des fonctionnalités avec BigQuery - conservez vos données de fonctionnalités dans BigQuery et servez les fonctionnalités en ligne via Vertex AI Feature Store sans dupliquer un magasin hors ligne [4].
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Carnets de notes Workbench - environnements Jupyter gérés connectés aux services Google Cloud (BigQuery, Cloud Storage, etc.) [1].
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Options d’IA responsable - outils de sécurité et de conservation des données nulle (lorsqu’ils sont configurés de manière appropriée) pour les charges de travail génératives [5].
Les éléments essentiels que vous toucherez réellement 🧩
1) Vertex AI Studio - là où les invites prennent vie 🌱
Jouez, évaluez et ajustez les modèles de base dans une interface utilisateur. Idéal pour des itérations rapides, des invites réutilisables et un passage en production une fois que quelque chose « fonctionne » [1].
2) Jardin miniature - 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 passent des démonstrations aux applications réelles, il est nécessaire d'utiliser des outils, de s'appuyer sur une base solide et d'orchestrer le tout. Agent Builder fournit une structure (sessions, banque de mémoire, outils intégrés, évaluations) afin que les expériences multi-agents ne soient pas compromises par la complexité du monde réel [2].
4) Les pipelines – parce que vous allez vous répéter de toute façon 🔁
Automatisez vos flux de travail d'apprentissage automatique et d'IA générative grâce à un orchestrateur sans serveur. Il prend en charge le suivi des artefacts et la reproductibilité des exécutions : imaginez une intégration continue pour vos modèles [1].
5) Workbench - Gestion des ordinateurs portables sans les contraintes 📓
Déployez des environnements JupyterLab sécurisés avec un accès facile à BigQuery, au stockage cloud et plus encore. Pratique pour l'exploration, l'ingénierie des caractéristiques et les expériences contrôlées [1].
6) Registre des modèles - un système de versionnage durable 🗃️
Suivez les modèles, les versions, la lignée et déployez directement sur les points de terminaison. Le registre simplifie considérablement les transitions vers l'ingénierie [1].
7) Recherche vectorielle - RAG qui ne bégaie pas 🧭
Évoluer la récupération sémantique avec 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 – BigQuery reste la source de référence 🗂️
Gérez et déployez des fonctionnalités en ligne à partir de données stockées dans BigQuery. Moins de copies, moins de tâches de synchronisation, une précision accrue [4].
9) Surveillance des modèles - faites confiance, mais vérifiez 📈
Planifiez des contrôles de dérive, configurez des alertes et surveillez la qualité de la production. Dès que le trafic change, vous en aurez besoin [1].
Comment cela s'intègre-t-il à votre architecture de données ? 🧵
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BigQuery - entraînez-vous avec des données disponibles, renvoyez les prédictions par lots vers les tables et connectez les prédictions à l'analyse ou à l'activation en aval [1][4].
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Stockage cloud - stockez des ensembles de données, des artefacts et des sorties de modèles sans réinventer une couche blob [1].
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Dataflow et ses amis - exécutez un traitement de données géré dans des pipelines pour le prétraitement, l'enrichissement ou l'inférence en flux continu [1].
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Points de terminaison ou traitement par 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 vraiment 🎯
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Chat, copilotes et agents : tout est lié à vos données, à l’utilisation des outils et aux flux à plusieurs étapes. Agent Builder est conçu pour la fiabilité, et non pour la simple nouveauté [2].
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RAG et recherche sémantique : combinez la recherche vectorielle avec Gemini pour répondre aux questions à l’aide de votre contenu propriétaire. La rapidité est plus importante qu’on ne le prétend [3].
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Apprentissage automatique prédictif : entraîner des modèles tabulaires ou d’images, les déployer sur un point de terminaison, surveiller la dérive, réentraîner avec des pipelines lorsque des seuils sont franchis. Classique, mais essentiel [1].
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Activation analytique : enregistrez des prédictions dans BigQuery, créez des audiences et alimentez les campagnes ou les décisions produit. Un cercle vertueux où le marketing rencontre la science des données [1][4].
Tableau comparatif - Vertex AI vs alternatives populaires 📊
Aperçu rapide. Opinion légèrement subjective. Veuillez noter que les fonctionnalités et les prix varient selon le service et la région.
| Plate-forme | Meilleure audience | Pourquoi ça marche |
|---|---|---|
| IA Vertex | Équipes sur Google Cloud, mélange d'IA et de ML | Studio unifié, pipelines, registre, recherche vectorielle et liens étroits avec BigQuery [1]. |
| AWS SageMaker | Organisations privilégiant AWS et ayant besoin d'outils de ML avancés | Service d'apprentissage automatique mature et complet, offrant de nombreuses options de formation et de déploiement. |
| Azure ML | Informatique d'entreprise alignée sur Microsoft | Cycle de vie ML intégré, interface utilisateur de conception et gouvernance sur Azure. |
| Databricks ML | Équipes de Lakehouse, flux chargés de notes | Des flux de travail robustes, basés sur les données et des capacités de ML en production. |
Oui, la formulation est maladroite – les tableaux réels le sont parfois.
Coûts en langage clair 💸
Vous payez principalement pour trois choses :
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Utilisation du modèle pour les appels génératifs - tarifée en fonction de la charge de travail et de la classe d'utilisation.
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Calculer pour les tâches de formation et de réglage personnalisées.
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Diffusion pour les points de terminaison en ligne ou les traitements par lots.
Pour connaître les chiffres exacts et les dernières modifications, consultez les pages de tarification officielles de Vertex AI et de ses offres génératives. Un conseil précieux : examinez les options de provisionnement et les quotas pour les environnements Studio et de production avant de déployer des applications volumineuses [1][5].
Sécurité, gouvernance et IA responsable 🛡️
Vertex AI propose des outils de sécurité et des recommandations pour une IA responsable, ainsi que des options de configuration permettant d'éliminer toute conservation des données pour certaines charges de travail génératives (par exemple, en désactivant la mise en cache des données et en excluant certains journaux, le cas échéant) [5]. À cela s'ajoutent un contrôle d'accès basé sur les rôles, un réseau privé et des journaux d'audit pour des configurations conformes aux réglementations [1].
Quand l'IA de Vertex est parfaite, et quand elle est excessive 🧠
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Idéal si vous recherchez un environnement unique pour l'IA générique et le ML, une intégration étroite avec BigQuery et un processus de production incluant pipelines, registre et supervision. Si votre équipe comprend des data scientists et des ingénieurs applicatifs, cette interface partagée est un atout.
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C'est disproportionné si vous n'avez besoin que d'un appel de modèle léger ou d'un prototype à usage unique ne nécessitant ni gouvernance, ni réentraînement, ni surveillance. Dans ce cas, une API plus simple pourrait suffire pour le moment.
Soyons honnêtes : la plupart des prototypes finissent par mourir ou par devenir incontrôlables. Vertex AI gère le second cas.
Démarrage rapide - le test de dégustation en 10 minutes ⏱️
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Ouvrez Vertex AI Studio pour prototyper avec un modèle et enregistrez quelques suggestions qui vous plaisent. Testez-le avec votre propre texte et vos images [1].
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Intégrez votre meilleure invite dans une application ou un bloc-notes minimaliste de Workbench . Simple et efficace [1].
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Enregistrez le modèle de support de l'application ou l'actif ajusté dans le registre de modèles afin de ne pas manipuler des artefacts sans nom [1].
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Créez un pipeline qui charge les données, évalue les résultats et déploie une nouvelle version sous un alias. La reproductibilité l'emporte sur l'héroïsme [1].
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Ajoutez une fonction de surveillance pour détecter les dérives et configurer des alertes de base. Vous vous en féliciterez plus tard [1].
Optionnel mais judicieux : si votre cas d’utilisation implique des recherches ou des échanges informels, ajoutez la recherche vectorielle et la mise à la terre dès le départ. C’est ce qui fait la différence entre une solution agréable et une solution étonnamment efficace [3].
Qu'est-ce que Google Vertex AI ? – La version courte 🧾
Qu'est-ce que Google Vertex AI ? C'est la plateforme tout-en-un de Google Cloud permettant de concevoir, déployer et gérer des systèmes d'IA, de la phase de test à la production, grâce à des outils intégrés pour les agents, les pipelines, la recherche vectorielle, les notebooks, les registres et la supervision. Elle propose des options prédéfinies pour faciliter la mise en production par les équipes [1].
Aperçu des alternatives - choisir la bonne voie 🛣️
Si vous utilisez déjà AWS de manière approfondie, SageMaker vous semblera naturel. Les entreprises utilisant Azure privilégient souvent Azure ML . Si votre équipe travaille principalement avec des notebooks et des environnements de stockage lacustres, Databricks ML est une excellente solution. Aucune de ces options n'est mauvaise : le choix dépendra généralement de la taille de vos données et de vos exigences en matière de gouvernance.
FAQ - questions-réponses rapides 🧨
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Vertex AI est-il uniquement destiné à l'IA générative ? Non, Vertex AI couvre également l'entraînement et le service ML classiques avec des fonctionnalités MLOps pour les data scientists et les ingénieurs ML [1].
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Puis-je conserver BigQuery comme magasin principal ? Oui, utilisez Feature Store pour gérer les données des fonctionnalités dans BigQuery et les diffuser en ligne sans dupliquer un magasin hors ligne [4].
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L'IA Vertex est-elle utile avec RAG ? Oui, la recherche vectorielle est conçue pour cela et s'intègre au reste de la pile [3].
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Comment contrôler les coûts ? Commencez petit, mesurez et examinez les quotas/provisionnements et la tarification par classe de 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] Google Cloud - Présentation de Vertex AI Agent Builder - En savoir plus
[3] Google Cloud - Utiliser la recherche vectorielle Vertex AI avec le moteur RAG de Vertex AI - En savoir plus
[4] Google Cloud - Introduction à la gestion des fonctionnalités dans Vertex AI - En savoir plus
[5] Google Cloud - Conservation des données client et absence de conservation des données dans Vertex AI - En savoir plus