Qu’est-ce que Google AI Platform ?
Google AI Platform est un service cloud proposé par Google Cloud. Il permet de développer, entraîner et déployer des modèles d'intelligence artificielle (IA) à grande échelle.
Cette plateforme facilite le travail des ingénieurs, des data scientists et des développeurs. Elle est utile à toutes les entreprises qui souhaitent exploiter des modèles d’apprentissage automatique ou de deep learning.
Définition de Google AI Platform
Google AI Platform est une suite d’outils et de services dans le cloud. Elle sert à gérer le cycle de vie complet des modèles d’IA.
Elle permet d'importer des données, d'entraîner des modèles, de tester leur performance, puis de les déployer en production. Le tout se fait sur une infrastructure évolutive, sans avoir à gérer les serveurs.
Les utilisateurs peuvent y travailler avec plusieurs frameworks connus : TensorFlow, Keras, scikit-learn, ou XGBoost.
À quoi sert Google AI Platform ?
Google AI Platform est utilisé pour automatiser et accélérer les projets d’IA. Elle permet de traiter de grandes quantités de données et de déployer des modèles puissants, sans infrastructure complexe.
Voici quelques cas d’utilisation :
- Créer un système de recommandation basé sur les préférences utilisateurs
- Analyser les photos ou vidéos avec la reconnaissance d’image
- Prévoir la demande en produits grâce à des séries temporelles
- Classer automatiquement des documents ou des e-mails
Les entreprises s’en servent aussi pour entraîner des chatbots avancés ou pour le traitement du langage naturel (NLP).
Comment fonctionne Google AI Platform ?
La plateforme repose sur une architecture modulaire. Chaque étape du projet peut être traitée séparément ou enchaînée dans un processus automatisé.
Voici les principales étapes :
- Préparation des données : nettoyage, transformation et stockage (BigQuery, Cloud Storage)
- Entraînement des modèles : via l’interface ou en ligne de commande, sur CPU ou GPU
- Évaluation : test du modèle avec des données de validation
- Déploiement : hébergement via le service de prédiction (AI Platform Prediction)
Les utilisateurs peuvent choisir entre un entraînement local ou distribué. Ils peuvent aussi automatiser ces étapes via Vertex AI, l’évolution de la plateforme lancée en 2021.
Différences avec des notions proches
Google AI Platform ne doit pas être confondu avec TensorFlow, qui est une bibliothèque de calcul. TensorFlow peut être utilisé dans la plateforme, mais n’est pas un service cloud à part entière.
De son côté, Vertex AI est la nouvelle version plus unifiée de Google AI Platform. Elle intègre des outils plus avancés, comme AutoML, pour créer des modèles IA sans coder.
Enfin, Google Cloud propose aussi d’autres services liés à l’IA, comme Dialogflow pour les chatbots, ou Vision AI pour la reconnaissance d’images. Ces services utilisent souvent les mêmes fondations techniques, mais sont plus spécialisés.
Exemples ou cas d’usage concrets
Une plateforme de e-commerce peut utiliser Google AI Platform pour entraîner un modèle de recommandation. En analysant les historiques d’achat, le site pourra proposer des produits pertinents à chaque visiteur.
Un hôpital peut exploiter la plateforme pour prédire le risque de complications avant une opération. Le modèle sera entraîné sur des centaines de milliers de dossiers médicaux.
Une société de transport peut utiliser Google AI Platform pour optimiser ses itinéraires. En combinant données météo et congestion routière, les algorithmes trouveront le trajet idéal en temps réel.
Enfin, une équipe RH peut analyser des textes de candidatures avec un modèle NLP. Objectif : détecter automatiquement les expériences professionnelles clés ou les compétences recherchées.