L’intelligence artificielle (IA) et l’apprentissage automatique (ML) transforment le paysage technologique, et Google est pr\u00e9sent depuis le d\u00e9but, menant cette r\u00e9volution avec des outils avanc\u00e9s pour les entreprises.<\/p>\n
L’un d’eux est Vertex AI, le nouveau membre de l’\u00e9cosyst\u00e8me Gemini et une plate-forme puissante qui permet aux d\u00e9veloppeurs et aux scientifiques des donn\u00e9es de cr\u00e9er et de d\u00e9ployer plus efficacement des mod\u00e8les d’IA et de ML.<\/p>\n
Explorons ensemble ce qu’est Vertex AI, ses principales utilisations et qui peut b\u00e9n\u00e9ficier de sa mise en \u0153uvre. D\u00e9couvrez \u00e9galement en quoi Vertex AI diff\u00e8re de Google AI Studio et nous vous indiquerons \u00e9galement combien cela co\u00fbte.<\/p>\n
Vertex\u00a0AI est une plate-forme de l’\u00e9cosyst\u00e8me Google\u00a0Cloud con\u00e7ue pour d\u00e9velopper et d\u00e9ployer des applications d’IA et de ML.<\/p>\n
Il int\u00e8gre plus de 100 mod\u00e8les fondamentaux couvrant des domaines tels que la recherche et la conversation, ce qui facilite le d\u00e9veloppement rapide d’applications g\u00e9n\u00e9ratives et la cr\u00e9ation de mod\u00e8les ML personnalis\u00e9s.<\/p>\n
Vertex AI se distingue en offrant un environnement unifi\u00e9 o\u00f9 il est possible de r\u00e9aliser tout le cycle de vie d’un mod\u00e8le, de la pr\u00e9paration des donn\u00e9es au d\u00e9ploiement et \u00e0 la surveillance.<\/p>\n
Au lieu d’avoir besoin de plusieurs outils pour chaque \u00e9tape du processus de cr\u00e9ation de mod\u00e8le, Vertex\u00a0AI propose une plate-forme centralis\u00e9e avec des outils pr\u00e9configur\u00e9s, tels qu’AutoML, qui permet aux utilisateurs sans exp\u00e9rience en programmation d’entra\u00eener des mod\u00e8les \u00e0 partir d’images, de texte ou de donn\u00e9es structur\u00e9es.<\/p>\n
De plus, ses pipelines facilitent l’automatisation des flux de travail ML, \u00e9liminant ainsi le besoin de g\u00e9rer l’infrastructure physique.<\/p>\n
Vertex\u00a0AI a diverses applications dans des secteurs tels que la sant\u00e9, les services financiers, l’industrie manufacturi\u00e8re et la vente au d\u00e9tail. Certaines de ses fonctionnalit\u00e9s les plus courantes incluent\u00a0:<\/p>\n
–\u00a0Optimisation des processus m\u00e9tier\u00a0:<\/strong> Des entreprises comme Wayfair utilisent Vertex\u00a0AI pour am\u00e9liorer l’efficacit\u00e9 de leur cha\u00eene d’approvisionnement en automatisant les processus et en pr\u00e9disant la demande.<\/p>\n Vertex\u00a0AI est con\u00e7u pour \u00eatre accessible \u00e0 la fois aux data scientists exp\u00e9riment\u00e9s et aux d\u00e9veloppeurs ayant des connaissances limit\u00e9es en machine learning.<\/p>\n Certains des profils qui peuvent tirer le meilleur parti de cette plateforme incluent\u00a0:<\/p>\n La capacit\u00e9 de Vertex\u00a0AI \u00e0 entra\u00eener et \u00e0 d\u00e9ployer des mod\u00e8les personnalis\u00e9s, ainsi que son int\u00e9gration avec des frameworks populaires tels que TensorFlow et PyTorch, en font un outil essentiel pour la recherche et le d\u00e9veloppement en intelligence artificielle.<\/p>\n Pour ceux qui cherchent \u00e0 int\u00e9grer l’IA dans leurs applications, Vertex AI fournit des outils tels que des API pr\u00e9-entra\u00een\u00e9es pour la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel et l’analyse vid\u00e9o.<\/p>\n Toute organisation cherchant \u00e0 optimiser ses processus, \u00e0 pr\u00e9dire les comportements ou \u00e0 automatiser des t\u00e2ches via des mod\u00e8les d’IA peut b\u00e9n\u00e9ficier de l’utilisation de Vertex\u00a0AI, car elle simplifie la cr\u00e9ation et la gestion de mod\u00e8les \u00e0 grande \u00e9chelle.<\/p>\n Bien que Vertex\u00a0AI et Google AI\u00a0Studio partagent le m\u00eame objectif\u00a0: rendre l’IA plus facile \u00e0 utiliser, ce sont des plates-formes con\u00e7ues pour des publics et des usages l\u00e9g\u00e8rement diff\u00e9rents. Voici les principales diff\u00e9rences :<\/p>\n Vertex\u00a0AI est con\u00e7u pour les utilisateurs souhaitant d\u00e9velopper des solutions d’IA avanc\u00e9es et personnalis\u00e9es. Offre plus de contr\u00f4le sur le cycle de vie des mod\u00e8les, de l’ingestion des donn\u00e9es au d\u00e9ploiement.<\/p>\n Google AI Studio, en revanche, s’adresse davantage aux utilisateurs moins techniques, offrant une interface plus simple pour explorer et exp\u00e9rimenter des mod\u00e8les d’IA pr\u00e9-entra\u00een\u00e9s.<\/p>\n Vertex AI comprend un ensemble complet d’outils pour MLOps (Machine Learning Operations), permettant de g\u00e9rer le cycle de vie des mod\u00e8les, leur mise \u00e0 jour et leur surveillance continue. Ces outils ne sont pas aussi d\u00e9velopp\u00e9s dans Google AI Studio.<\/p>\n L’un des principaux avantages de Vertex AI est sa capacit\u00e9 \u00e0 automatiser l’ensemble du flux de travail \u00e0 l’aide de Pipelines, ce qui n’est pas aussi int\u00e9gr\u00e9 dans Google AI Studio.<\/p>\n Vertex\u00a0AI permet \u00e9galement un haut niveau de personnalisation, \u00e0 la fois dans la cr\u00e9ation de mod\u00e8les \u00e0 partir de z\u00e9ro et dans l’int\u00e9gration avec d’autres outils et frameworks. Google AI Studio, \u00e9tant plus simple, limite ces options.<\/p>\n Le mod\u00e8le tarifaire de Vertex\u00a0AI varie en fonction de l’utilisation de la plateforme. Les co\u00fbts peuvent fluctuer en fonction de la quantit\u00e9 de donn\u00e9es trait\u00e9es, stock\u00e9es ou utilis\u00e9es dans diff\u00e9rents mod\u00e8les.<\/p>\n Voici quelques-uns des aspects qui influencent le prix\u00a0:<\/p>\n Le co\u00fbt de la formation des mod\u00e8les avec AutoML d\u00e9pend du type de mod\u00e8le et de la quantit\u00e9 de donn\u00e9es.<\/p>\n La formation personnalis\u00e9e, qui permet l’utilisation de frameworks externes tels que TensorFlow, a \u00e9galement un co\u00fbt associ\u00e9 en fonction du temps de traitement et des ressources mat\u00e9rielles utilis\u00e9es.<\/p>\n La quantit\u00e9 de donn\u00e9es stock\u00e9es dans Google Cloud et le traitement effectu\u00e9 par Vertex AI sont des facteurs qui affectent directement le prix. Pour les applications d\u2019IA g\u00e9n\u00e9rative, le co\u00fbt est ajust\u00e9 en fonction du volume de donn\u00e9es et des requ\u00eates adress\u00e9es aux mod\u00e8les.<\/p>\n Google propose un tableau pour estimer les co\u00fbts d’utilisation de Vertex AI, en fonction de l’utilisation et du n\u0153ud choisi, permettant aux entreprises d’adapter l’utilisation de la plateforme \u00e0 leur budget.<\/p>\n Vertex\u00a0AI se positionne comme une solution compl\u00e8te pour ceux qui cherchent \u00e0 d\u00e9velopper des mod\u00e8les d’IA et de ML dans un environnement \u00e9volutif et hautement personnalisable.<\/p>\n Avec sa capacit\u00e9 \u00e0 automatiser les processus, \u00e0 int\u00e9grer des outils populaires et \u00e0 g\u00e9rer l\u2019int\u00e9gralit\u00e9 du cycle de vie d\u2019un mod\u00e8le, il s\u2019agit d\u2019une plateforme puissante pour les data scientists et les d\u00e9veloppeurs de logiciels.<\/p>\n 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.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" L’intelligence artificielle (IA) et l’apprentissage automatique (ML) transforment le paysage technologique, et Google est pr\u00e9sent depuis le d\u00e9but, menant cette r\u00e9volution avec des outils avanc\u00e9s pour les entreprises. 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Quelle est la diff\u00e9rence entre Vertex AI et Google AI Studio\u00a0?<\/h2>\n
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