Vertex AI : la plateforme cloud de Google pour industrialiser l’intelligence artificielle

1. Vertex AI, c’est quoi ?

Vertex AI est la plateforme d’IA de Google Cloud qui permet aux entreprises de :

• Développer, entraîner et déployer des modèles de machine learning

• Exploiter les modèles d’IA générative de Google (Gemini, Imagen, etc.)

• Gérer tout le cycle de vie de l’IA : données, entraînement, déploiement, monitoring, gouvernance

L’idée : regrouper en une seule plateforme tout ce dont une équipe a besoin pour passer de l’expérimentation à la production, sans devoir assembler des dizaines de services techniques.

2. Les briques principales de Vertex AI

Vertex AI est modulable, mais on peut le résumer en plusieurs grands blocs :

a) Vertex AI pour le machine learning “classique”

Pour le ML tabulaire, images, texte “traditionnel” :

• Vertex AI Workbench : notebooks gérés (Jupyter) pour développer et expérimenter.

• AutoML : création automatique de modèles à partir de données (classification, régression, vision, NLP…) sans être expert en ML.

• Training : entraînement sur mesure (custom training) avec vos propres scripts, conteneurs et frameworks (TensorFlow, PyTorch, etc.).

• Vertex AI Pipelines : orchestration de workflows ML (préparation des données, entraînement, validation, déploiement) sous forme de pipelines reproductibles.

b) Vertex AI pour l’IA générative

Depuis l’arrivée de Gemini, Vertex AI est aussi la couche “pro” pour l’IA générative :

• Accès aux modèles Gemini (texte, chat, multimodal) et autres modèles (image, vidéo, code).

• Possibilité de spécialiser les modèles sur vos données (via le “tuning” ou RAG).

• Intégration avec des outils de search (Vertex AI Search & Conversation, vector stores, etc.).

Concrètement, vous pouvez :

• Construire un chatbot alimenté par Gemini relié à votre base documentaire

• Créer un assistant métier pour vos équipes commerciales, juridiques ou support

• Générer des résumés, des fiches produits, des emails, du code, etc., directement depuis vos données internes.

c) Vertex AI Model Garden & Model Registry

• Model Garden : catalogue de modèles pré-entraînés (Google, open source, partenaires).

• Model Registry : gestion de versions de modèles, métadonnées, déploiements, droits d’accès.

C’est la “bibliothèque” de votre organisation pour centraliser tout ce qui touche aux modèles.

d) Vertex AI Predictions & Endpoints

Une fois le modèle prêt, Vertex AI permet de :

• Créer des endpoints HTTPs pour servir des prédictions en temps réel.

• Gérer le scaling automatique, la haute disponibilité, la latence, la sécurité.

• Faire de l’A/B testing et du canary release entre plusieurs versions d’un modèle.

3. En quoi Vertex AI est différent de Google AI Studio ou Google DeepMind ?

On peut simplifier ainsi :

• Google DeepMind : le labo de recherche qui invente / améliore les modèles (Gemini, Gemma, AlphaFold, etc.).

• Google AI Studio : l’atelier web pour prototyper rapidement des prompts et générer du code.

• Vertex AI : la plateforme cloud d’industrialisation pour déployer, sécuriser et scaler ces modèles dans des applications réelles.

Autrement dit :

• Vous testez vos idées dans AI Studio

• Vous implémentez un POC avec l’API Gemini

• Vous mettez en production et gérez tout ça de façon robuste avec Vertex AI

4. Cas d’usage concrets de Vertex AI pour les entreprises

a) Assistant client ou interne connecté à vos données

• Chatbot pour le support client (FAQ avancée, prise en charge multi-langues)

• Assistant interne pour les équipes (RH, juridique, comptabilité, IT…)

• Recherche sémantique dans les documents (contrats, rapports, procédures…)

Avec Vertex AI, vous pouvez :

1. Indexer vos documents (PDF, docs, emails…)

2. Construire un pipeline de récupération (RAG)

3. Brancher un modèle Gemini pour générer une réponse contextualisée

4. Servir ce service via une API ou une interface web/mobile

b) Prédiction et scoring métier

• Scoring de leads commerciaux

• Prévision de la demande

• Détection de fraude ou d’anomalies

• Analyse du churn (perte de clients)

Ici, Vertex AI sert à :

• Centraliser les données (via BigQuery, Cloud Storage, etc.)

• Entraîner des modèles (AutoML ou custom)

• Déployer les modèles dans des endpoints utilisés par le CRM, l’ERP ou les applications métier.

c) Copilotes pour les développeurs et les équipes techniques

• Génération de code, de tests et de documentation

• Analyse automatique de logs, d’alertes, d’incidents

• Suggestion de remédiations ou de scripts d’automatisation

L’objectif : diminuer le temps passé sur les tâches répétitives et augmenter la qualité du code et des opérations.

5. Les avantages clés de Vertex AI

1. Écosystème intégré Google Cloud
   Connexion native avec BigQuery, Cloud Storage, Pub/Sub, Dataflow, Looker, etc.
   → moins de “plomberie” à gérer, plus de temps pour le métier.

2. Gestion de bout en bout
   De la donnée brute au dashboard final : ingestion, features, entraînement, monitoring, MLOps.

3. Scalabilité & performance
   Infrastructure gérée par Google (TPU, GPU, autoscaling) pour supporter des charges importantes sans réinventer la roue.

4. Sécurité & conformité
   Contrôle des accès, audit, VPC, gestion fine des permissions, intégration IAM…
   Important pour les secteurs régulés (santé, finance, secteur public).

5. Productivité des équipes
   Outils no-code/low-code (AutoML, interfaces graphiques) et interfaces dev (APIs, SDK) pour que data scientists, développeurs et métiers puissent collaborer.

6. Limites et points de vigilance

• Dépendance au cloud Google : Vertex AI est très puissant, mais suppose d’être dans l’écosystème Google Cloud (ou d’accepter une forme de dépendance).

• Courbe d’apprentissage : pour exploiter toute la richesse de la plateforme (pipelines, monitoring, sécurité, coûts), il faut des compétences Cloud/DevOps/ML.

• Coûts : comme toute plateforme cloud, un mauvais pilotage (expériences non arrêtées, endpoints surdimensionnés, gros volumes de requêtes) peut générer des coûts importants.

D’où l’importance de :

• Bien dimensionner les ressources

• Mettre des alertes de consommation

• Centraliser l’observabilité (logs, métriques, traces)

7. Comment démarrer avec Vertex AI (approche pragmatique)

1. Choisir un premier cas d’usage simple mais utile
   Par exemple : un assistant interne pour répondre aux questions fréquentes sur un produit, un service ou une documentation.

2. Prototyper dans Google AI Studio

   • Construire un prompt solide

   • Tester sur des données réelles

   • Valider la qualité des réponses

3. Passer à Vertex AI pour l’industrialisation

   • Créer un projet Google Cloud

   • Mettre en place l’API Gemini dans Vertex AI

   • Connecter vos données (BigQuery, Cloud Storage, base documentaire…)

   • Créer un endpoint ou un service backend qui expose cette IA à vos applications.

4. Mesurer & améliorer

   • Suivre les métriques (latence, taux de succès, coût par requête…)

   • Récolter les retours des utilisateurs

   • Itérer sur les prompts, les données et la configuration du modèle.

8. Vertex AI dans une stratégie globale d’IA

Vertex AI est particulièrement adapté à une vision “plateforme” :

• Une couche IA unifiée pour tous les produits internes et externes

• Des modèles mutualisés (Gemini, modèles tabulaires, vision…) servis via des APIs centralisées

• Des règles de gouvernance et de sécurité communes à tous les projets IA

Pour une agence digitale, un intégrateur ou une ESN, Vertex AI peut devenir le socle technique sur lequel construire :

• Des solutions verticales (santé, juridique, comptabilité, industrie…)

• Des offres packagées (chatbots, copilotes, analyse documentaire, scoring…)

• Des produits SaaS basés sur la valeur ajoutée IA de Google (Gemini + Vertex AI).

Aisysnext

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