Vertex AI : la plateforme unifiée d’IA de Google Cloud

Vertex AI : la plateforme unifiée d’IA de Google Cloud

Vertex AI est la plateforme d’intelligence artificielle (IA) et d’apprentissage automatique (Machine Learning, ML) unifiée de Google Cloud. Elle vise à fournir aux entreprises et aux développeurs un ensemble complet d’outils et de services pour construire, déployer, gérer et mettre à l’échelle des modèles de ML et des applications IA, le tout au sein d’une seule interface et infrastructure. De l’accès aux modèles pré-entraînés de Google (comme Gemini ou Gemma) à la construction de modèles personnalisés, en passant par la gestion du cycle de vie complet du ML (MLOps), Vertex AI se positionne comme une solution de bout en bout pour l’IA en entreprise.

Composants clés et fonctionnalités

La force de Vertex AI réside dans l’intégration de nombreux outils et services Google Cloud liés à l’IA/ML :

• Model Garden : Un catalogue de modèles pré-entraînés de Google (ex: Gemini Flash, Pro, Ultra), de partenaires tiers, et de modèles IA en open source populaires (ex: Llama, Mistral), prêts à être utilisés ou fine-tunés.
• Generative AI Studio : Une interface (similaire à Google AI Studio : mode d’emploi mais intégrée à Google Cloud) pour prototyper et personnaliser rapidement des modèles génératifs (texte, image, code) sans écrire de code.
• Entraînement personnalisé (Custom Training) : Possibilité d’entraîner ses propres modèles de ML (TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, etc.) sur l’infrastructure de Google Cloud, en bénéficiant de la puissance des GPU et TPU.
• Notebooks Vertex AI : Environnements de développement basés sur JupyterLab, préconfigurés avec les bibliothèques IA/ML courantes, pour l’exploration de données et le développement de modèles.
• Pipelines Vertex AI : Outils pour orchestrer et automatiser les workflows de ML de bout en bout (préparation des données, entraînement, évaluation, déploiement), facilitant les pratiques MLOps.
• Prédiction Vertex AI : Services pour déployer facilement des modèles (pré-entraînés ou personnalisés) et obtenir des prédictions via des API scalables.
• Feature Store, Model Registry, Monitoring : Outils pour gérer les caractéristiques (features), enregistrer et versionner les modèles, et surveiller leurs performances en production.

L’objectif est de simplifier et d’accélérer l’ensemble du cycle de vie du développement IA/ML.

Avantages pour les entreprises

Pour les entreprises qui souhaitent intégrer l’IA dans leurs opérations ou leurs produits, Vertex AI offre plusieurs avantages :

• Plateforme unifiée : Accéder à tous les outils nécessaires depuis une seule interface, réduisant la complexité et améliorant la productivité des équipes data science et ML.
• Accès aux modèles de pointe : Bénéficier des derniers modèles de Google (Gemini) et d’un large choix d’autres modèles via le Model Garden.
• Scalabilité et performance : Profiter de l’infrastructure robuste et scalable de Google Cloud pour l’entraînement et le déploiement.
• MLOps intégré : Faciliter la mise en production, la gestion et la surveillance des modèles grâce à des outils MLOps intégrés.
• Flexibilité : Choisir entre l’utilisation de modèles pré-entraînés, le fine-tuning, ou l’entraînement de modèles entièrement personnalisés.
• Intégration avec Google Cloud : S’intègre nativement avec les autres services Google Cloud (BigQuery, Cloud Storage, Pub/Sub, etc.).

Vertex AI vise à rendre l’IA de niveau entreprise plus accessible et plus facile à gérer.

Positionnement et concurrence

Vertex AI est la réponse de Google Cloud aux plateformes IA/ML similaires proposées par les autres grands fournisseurs cloud : Amazon SageMaker (AWS) et Azure Machine Learning (Microsoft). Chacune de ces plateformes offre un ensemble comparable de fonctionnalités pour le cycle de vie du ML, mais avec des spécificités, des intégrations et des modèles pré-entraînés différents. Google met souvent en avant la puissance de ses propres modèles (Gemini, TPU) et l’intégration poussée avec ses services de données (BigQuery). Le choix entre ces plateformes dépendra souvent de l’écosystème cloud existant de l’entreprise, des compétences des équipes, des modèles spécifiques requis et des considérations de coût. Vertex AI doit également prendre en compte la montée en puissance de plateformes plus spécialisées ou open source dans certains domaines.

Brandeploy et l’IA générée via Vertex AI

Les entreprises peuvent utiliser Vertex AI pour développer et déployer des applications IA génératives qui créent du contenu pour la marque (descriptions produit personnalisées, emails marketing, scripts pour Google Vids, etc.). Dans ce contexte, Brandeploy joue son rôle de plateforme de gouvernance de la marque. Les modèles déployés sur Vertex AI (qu’ils soient des modèles Google fine-tunés ou des modèles personnalisés) doivent être « informés » des directives de la marque. Cela peut se faire via des prompts spécifiques, ou en utilisant des techniques RAG (LLM et technique RAG) où le modèle accède à une base de connaissances de marque validée et gérée dans Brandeploy. Ensuite, les contenus générés par les applications Vertex AI doivent idéalement passer par un workflow de validation dans Brandeploy avant d’être utilisés. Brandeploy centralise les règles, les assets et les processus de validation pour s’assurer que toute communication générée par IA, même via une plateforme puissante comme Vertex AI, est cohérente, conforme et alignée avec l’image de marque.

Vertex AI offre une plateforme puissante pour construire et déployer l’IA en entreprise. Comment vous assurez-vous que les contenus générés respectent votre marque ?

Brandeploy fournit le cadre de gouvernance pour gérer et valider les contenus issus de vos applications IA sur Vertex AI.

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