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Google Vertex AI est une plateforme d’intelligence artificielle proposée par Google Cloud. Elle permet de créer, entraîner et déployer des modèles d’apprentissage automatique (machine learning).
Elle est utilisée dans des contextes professionnels variés, allant de l’analyse prédictive à l’automatisation des processus métiers.
Qu’est-ce que Google Vertex AI ?
Google Vertex AI est un ensemble d’outils d’IA accessibles dans Google Cloud. Il centralise toutes les étapes du cycle de vie d’un modèle d’apprentissage automatique.
Cela inclut : la préparation des données, l’entraînement des modèles, les tests, le déploiement et la gestion des performances. Il permet de travailler avec des modèles pré-entraînés ou de créer des modèles sur mesure.
La plateforme est conçue pour les data scientists, ingénieurs et entreprises souhaitant intégrer l’IA dans leurs solutions, sans avoir à reconstruire chaque composant technique.
À quoi sert Google Vertex AI ?
La plateforme aide à automatiser des tâches complexes grâce à l’IA. Elle est utilisée pour améliorer la prise de décision et réduire les tâches manuelles à forte valeur ajoutée.
Parmi ses usages professionnels, on trouve :
- Classifier des documents ou des images à grande échelle
- Prédire la demande ou les comportements des clients
- Créer des assistants virtuels internes
- Générer automatiquement du texte structuré
- Optimiser les processus RH ou métiers grâce à des recommandations intelligentes
Les responsables métier, RH ou DSI peuvent ainsi intégrer des solutions IA sans devoir monter une infrastructure complexe ni recruter une équipe spécialisée complète.
Comment fonctionne Google Vertex AI ?
Google Vertex AI repose sur une infrastructure de cloud computing. Elle permet d’exécuter des modèles complexessur des serveurs performants à distance, sans gestion technique pour l’utilisateur final.
Voici les grandes étapes :
- Connexion à une source de données : fichiers, bases ou API
- Préparation des données : nettoyage, transformation, annotation
- Choix d’un modèle : pré-entraîné par Google ou personnalisé
- Entraînement du modèle : ajustement selon les données et les objectifs
- Évaluation des performances : précision, fiabilité
- Déploiement dans une application ou un système existant
Les modèles peuvent être appelés via des API, ce qui permet aux équipes techniques de les intégrer facilement dans des logiciels ou outils internes.
Différences avec des notions proches
Vertex AI est souvent comparé à d’autres outils Google Cloud comme AutoML ou BigQuery ML. Voici les différences clés :
- AutoML : Vertex AI inclut AutoML, mais va plus loin. Il permet également d’utiliser des modèles avancés ou personnalisés.
- BigQuery ML : BigQuery ML permet d’entraîner des modèles IA directement dans la base de données BigQuery. Vertex AI offre une plus grande flexibilité mais est plus technique à mettre en place.
- TensorFlow / PyTorch : Ces bibliothèques permettent de coder et entraîner des modèles IA manuellement. Vertex AI peut les utiliser, mais automatise aussi de nombreuses tâches autour.
En résumé, Vertex AI est une solution complète qui combine facilité d’usage, personnalisation et puissance technique.
Exemples ou cas d’usage concrets
Un service RH d’une grande entreprise utilise Vertex AI pour analyser les CV entrants et classer automatiquement les candidatures par profil et domaine d’expertise.
Une assurance l’utilise pour prévoir les risques de sinistres en fonction des données passées et en ajustant les modèles selon les retours du terrain.
Dans la distribution, Vertex AI sert à prédire la demande de certains produits et à ajuster les niveaux de stocks automatiquement en magasin.
Un service client peut déployer un chatbot intelligent basé sur les modèles de langage fournis dans Vertex AI, capable de répondre automatiquement aux demandes fréquentes.
Enfin, une startup tech peut utiliser Vertex AI pour tester rapidement des modèles IA sans avoir à mobiliser d’importantes ressources internes.