L’intelligence artificielle (IA) et l’apprentissage automatique (ML) transforment le paysage technologique, et Google est présent depuis le début, menant cette révolution avec des outils avancés pour les entreprises.
L’un d’eux est Vertex AI, le nouveau membre de l’écosystème Gemini et une plate-forme puissante qui permet aux développeurs et aux scientifiques des données de créer et de déployer plus efficacement des modèles d’IA et de ML.
Explorons ensemble ce qu’est Vertex AI, ses principales utilisations et qui peut bénéficier de sa mise en œuvre. Découvrez également en quoi Vertex AI diffère de Google AI Studio et nous vous indiquerons également combien cela coûte.
Qu’est-ce que Vertex AI ?
Vertex AI est une plate-forme de l’écosystème Google Cloud conçue pour développer et déployer des applications d’IA et de ML.
Il intègre plus de 100 modèles fondamentaux couvrant des domaines tels que la recherche et la conversation, ce qui facilite le développement rapide d’applications génératives et la création de modèles ML personnalisés.
Vertex AI se distingue en offrant un environnement unifié où il est possible de réaliser tout le cycle de vie d’un modèle, de la préparation des données au déploiement et à la surveillance.
Au lieu d’avoir besoin de plusieurs outils pour chaque étape du processus de création de modèle, Vertex AI propose une plate-forme centralisée avec des outils préconfigurés, tels qu’AutoML, qui permet aux utilisateurs sans expérience en programmation d’entraîner des modèles à partir d’images, de texte ou de données structurées.
De plus, ses pipelines facilitent l’automatisation des flux de travail ML, éliminant ainsi le besoin de gérer l’infrastructure physique.
À quoi sert Vertex AI ?
Vertex AI a diverses applications dans des secteurs tels que la santé, les services financiers, l’industrie manufacturière et la vente au détail. Certaines de ses fonctionnalités les plus courantes incluent :
- Développement de modèles d’apprentissage automatique : Les utilisateurs peuvent créer des modèles à partir de données historiques pour effectuer des prédictions, des analyses de tendances ou une classification des données en temps réel.
- Applications d’IA génératives : Il est idéal pour créer des applications qui génèrent de nouveaux contenus, tels que du texte ou des images, à l’aide de modèles d’IA pré-entraînés.
- Analyse et gestion des données : Vertex AI facilite l’ingestion et l’organisation de grands volumes de données, y compris des outils tels que Feature Store, qui vous permet de stocker et de partager des fonctionnalités de ML entre différents projets.
– Optimisation des processus métier : Des entreprises comme Wayfair utilisent Vertex AI pour améliorer l’efficacité de leur chaîne d’approvisionnement en automatisant les processus et en prédisant la demande.
Qui peut bénéficier de Vertex AI ?
Vertex AI est conçu pour être accessible à la fois aux data scientists expérimentés et aux développeurs ayant des connaissances limitées en machine learning.
Certains des profils qui peuvent tirer le meilleur parti de cette plateforme incluent :
Analystes et data scientists
La capacité de Vertex AI à entraîner et à déployer des modèles personnalisés, ainsi que son intégration avec des frameworks populaires tels que TensorFlow et PyTorch, en font un outil essentiel pour la recherche et le développement en intelligence artificielle.
Développeurs de logiciels
Pour ceux qui cherchent à intégrer l’IA dans leurs applications, Vertex AI fournit des outils tels que des API pré-entraînées pour la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel et l’analyse vidéo.
Entreprises
Toute organisation cherchant à optimiser ses processus, à prédire les comportements ou à automatiser des tâches via des modèles d’IA peut bénéficier de l’utilisation de Vertex AI, car elle simplifie la création et la gestion de modèles à grande échelle.
Quelle est la différence entre Vertex AI et Google AI Studio ?
Bien que Vertex AI et Google AI Studio partagent le même objectif : rendre l’IA plus facile à utiliser, ce sont des plates-formes conçues pour des publics et des usages légèrement différents. Voici les principales différences :
Concentration et complexité
Vertex AI est conçu pour les utilisateurs souhaitant développer des solutions d’IA avancées et personnalisées. Offre plus de contrôle sur le cycle de vie des modèles, de l’ingestion des données au déploiement.
Google AI Studio, en revanche, s’adresse davantage aux utilisateurs moins techniques, offrant une interface plus simple pour explorer et expérimenter des modèles d’IA pré-entraînés.
Outils MLOps
Vertex AI comprend un ensemble complet d’outils pour MLOps (Machine Learning Operations), permettant de gérer le cycle de vie des modèles, leur mise à jour et leur surveillance continue. Ces outils ne sont pas aussi développés dans Google AI Studio.
Automatisation et personnalisation
L’un des principaux avantages de Vertex AI est sa capacité à automatiser l’ensemble du flux de travail à l’aide de Pipelines, ce qui n’est pas aussi intégré dans Google AI Studio.
Vertex AI permet également un haut niveau de personnalisation, à la fois dans la création de modèles à partir de zéro et dans l’intégration avec d’autres outils et frameworks. Google AI Studio, étant plus simple, limite ces options.
Combien coûte Vertex AI ?
Le modèle tarifaire de Vertex AI varie en fonction de l’utilisation de la plateforme. Les coûts peuvent fluctuer en fonction de la quantité de données traitées, stockées ou utilisées dans différents modèles.
Voici quelques-uns des aspects qui influencent le prix :
AutoML et formation personnalisée
Le coût de la formation des modèles avec AutoML dépend du type de modèle et de la quantité de données.
La formation personnalisée, qui permet l’utilisation de frameworks externes tels que TensorFlow, a également un coût associé en fonction du temps de traitement et des ressources matérielles utilisées.
Traitement et génération
La quantité de données stockées dans Google Cloud et le traitement effectué par Vertex AI sont des facteurs qui affectent directement le prix. Pour les applications d’IA générative, le coût est ajusté en fonction du volume de données et des requêtes adressées aux modèles.
Google propose un tableau pour estimer les coûts d’utilisation de Vertex AI, en fonction de l’utilisation et du nœud choisi, permettant aux entreprises d’adapter l’utilisation de la plateforme à leur budget.
La solution tout-en-un pour le développement professionnel de l’IA
Vertex AI se positionne comme une solution complète pour ceux qui cherchent à développer des modèles d’IA et de ML dans un environnement évolutif et hautement personnalisable.
Avec sa capacité à automatiser les processus, à intégrer des outils populaires et à gérer l’intégralité du cycle de vie d’un modèle, il s’agit d’une plateforme puissante pour les data scientists et les développeurs de logiciels.
Bien qu’il partage certains objectifs avec Google AI Studio, Vertex AI se distingue en mettant l’accent sur la personnalisation et la prise en charge de projets plus importants.
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