Avec tant d'outils d'intelligence artificielle (IA) disponibles - stimulés par des outils comme ChatGPT devenant la plateforme technologique à la croissance la plus rapide de l'histoire - il est difficile de savoir lequel vous avez vraiment besoin. Nous pouvons vous aider à rendre cette décision plus facile en vous présentant Vertex AI, la propre plateforme cloud d'IA de Google.

L'essor récent des modèles d'IA et des avancées technologiques façonne la manière dont de nombreuses entreprises opèrent, les recherches suggérant que plus de 30 % de tous les travailleurs pourraient voir une partie significative de leurs tâches professionnelles perturbées par l'IA générative ; le seul problème est qu'il y a trop de solutions parmi lesquelles choisir. Mais nous pouvons aider.

Pour faciliter la création de modèles d'apprentissage automatique (ML), Google a créé Vertex AI, une plateforme qui rend toutes les offres cloud de Google disponibles en une seule entité.

Mais en essence, qu'est-ce que Vertex AI ? Mérite-t-elle votre attention ou est-ce juste un flop ? Découvrez la réponse dans ce guide, car nous explorerons pourquoi Vertex AI est si important pour les entreprises et bien d'autres choses.

Restez à l'écoute !

Qu'est-ce que Vertex AI ?

Vertex AI est la plateforme unifiée d'apprentissage automatique de Google Cloud qui aide les entreprises à construire, former et déployer des modèles d'IA à grande échelle. Vous pouvez personnaliser de grands modèles de langage (LLM) et accéder à l'ensemble de l'arsenal d'outils d'IA de Google via une interface unique.

Grâce à des fonctionnalités telles que la formation de modèles personnalisés, AutoML et d'autres capacités avancées, vous pouvez grandement accroître votre productivité et votre extensibilité.

De plus, Vertex AI regroupe de nombreux services Google Cloud en un seul outil, vous aidant à travailler avec des données, déployer des modèles et gérer des charges de travail en production. En bref, Vertex AI est là pour rationaliser votre flux de travail ML et simplifier le cycle de vie de vos ensembles de données.

C'est une solution idéale pour tous les développeurs et ingénieurs ML, d'autant plus qu'elle est si conviviale pour les débutants ; en fait, la recherche a documenté que les travailleurs moins expérimentés ont connu les plus grands gains grâce à l'IA.

Mais pourquoi cet outil est-il si important pour les entreprises ?

Comment Vertex AI diffère-t-elle de Gemini

L'écosystème d'IA de Google comprend à la fois Vertex AI et Gemini, qui ont des objectifs différents :

• Gemini : les modèles d'IA multimodaux de Google qui traitent le texte, les images, le code et la vidéo

• Vertex AI : la plateforme d'entreprise où vous accédez, personnalisez et déployez les modèles Gemini

Pensez à Gemini comme le moteur et à Vertex AI comme l'atelier complet pour le développement d'IA d'entreprise.

Pourquoi Vertex AI est-il important ?

Le marché de l'IA générative est en constante croissance. Par exemple, le nombre de projets d'IA gén ératrice actifs sur Vertex AI a crû de plus de 7 fois ; mais qu'est-ce qui rend Vertex si important ?

Eh bien, voyons ce qu'il fait :

• Développement simplifié : Cette solution IA aide à automatiser et à standardiser des parties clés du processus de développement, permettant ainsi aux équipes de déployer des modèles plus rapidement avec moins de transitions.

• Vitesse accrue : En réduisant les frictions lors de la formation et du déploiement, les équipes peuvent itérer plus rapidement et passer des prototypes à la production de manière plus fiable.

• Consistance : Lorsque vous centralisez les outils et les processus, vous pouvez améliorer la répétabilité à travers les environnements et réduire les erreurs évitables.

• Scalabilité : Vous pouvez concevoir tous les types d'applications IA avec Vertex, des petites preuves de concept aux déploiements de niveau entreprise.

Comme vous pouvez le voir, Vertex AI offre clairement de nombreux avantages, mais quelles sont les fonctionnalités IA qui l'aident à devenir si exceptionnelle ?

Trouvez la réponse dans la section suivante.

Quelles sont les principales fonctionnalités de Google Cloud Vertex AI ?

Pour comprendre ce qui rend cette plateforme Google Cloud si performante pour déployer et construire des modèles IA, examinons ses fonctionnalités :

• AutoML : Cette fonctionnalité est destinée aux développeurs qui n'ont pas beaucoup d'expérience en ML mais souhaitent créer leurs propres modèles ML personnalisés, une fonctionnalité importante compte tenu d'une portion significative du public ayant une faible connaissance de l'IA. Il fonctionne avec diverses applications Google, y compris Vertex AI, AutoML Tabular et AutoML Image.

• Les pipelines Vertex AI : Avec cette fonctionnalité, vous pouvez automatiser, surveiller et orchestrer des flux de travail ML de bout en bout pour réduire le travail répétitif.

• APIs pré-entrainées : Avec Vertex AI, intégrer des fonctionnalités comme la traduction et le traitement du langage naturel est plus simple, permettant ainsi aux équipes de répondre aux exigences commerciales sans reconstruire tout à partir de zéro.

• Intégration des données et de l'IA : Vertex AI s'intègre facilement avec de nombreux outils, comme BigQuery ML, Dataproc ou Dataflow. Ainsi, vous pouvez créer ou exporter des données depuis BigQuery directement via le Vertex AI Workbench. De plus, il s'intègre avec des frameworks open-source comme PyTorch et TensorFlow.

• Versionnage et surveillance des modèles : Vertex AI aide à suivre les versions des modèles et à surveiller la performance à travers des métriques d'évaluation pour que vous puissiez identifier proactivement les problèmes.

Ainsi, Vertex AI offre de nombreuses capacités ; le seul souci est : pour quoi allez-vous les utiliser ?

C'est une question à laquelle nous allons essayer de répondre dans la section suivante.

Sécurité et Gouvernance Entreprise Vertex AI

L'IA d'entreprise exige des contrôles de sécurité et de gouvernance robustes, et Vertex AI les fournit grâce à l'infrastructure de qualité entreprise de Google Cloud.

Capacités Clés de Sécurité

Confidentialité des données
Contrôlez où les données sont stockées et traitées pour répondre aux exigences organisationnelles et réglementaires.

Contrôles d'accès
Utilisez des permissions granulaires de Gestion de l'Identité et des Accès (IAM) pour gérer l'accès aux modèles, ensembles de données et environnements d'entraînement.

Auditabilité
Suivez les versions de modèle, les données d'entraînement et les métriques de performance pour garantir la transparence, la conformité et la reproductibilité.

Contrôles VPC
Appliquez des périmètres de service VPC et des configurations de réseau privé pour empêcher l'exfiltration de données et maintenir une communication sécurisée entre les ressources.

Avec ces capacités, Vertex AI aide les entreprises à maintenir la sécurité, la conformité et la confiance à chaque étape du cycle de vie de l'IA, de l'ingestion de données au déploiement de modèles.

Ces fonctionnalités garantissent que vos applications IA sont à la fois performantes et dignes de confiance par conception.

À quoi sert Vertex AI ?

En général, les gens utilisent des outils d'intelligence artificielle dans un large éventail de domaines, les plus populaires étant dans le service client (56%) et la gestion des fraudes (51%). Mais il a de nombreuses autres applications, telles que les recommandations de produits, la production de contenu, et d'autres.

En suivant cette logique, Vertex AI est-il bon à quelque chose ? C'est certain ; voici ses cas d'utilisation les plus courants :

• Amélioration des prévisions : Utilisez Vertex AI pour améliorer la précision de vos prédictions en temps réel, car cet outil peut analyser et interpréter les données rapidement.

• Suivi simplifié : Vertex AI surveille les performances du modèle, de sa conception à son produit final, permettant aux équipes de détecter les problèmes plus tôt.

• Fonctionnalités de ML partagées : Grâce au Magasin de fonctionnalités de Vertex AI, vous pouvez gérer et réutiliser les fonctionnalités de ML dont vous avez besoin.

• Processus de développement amélioré : Avec Vertex AI, il est simple de rationaliser, configurer et automatiser les workflows ML afin d'accélérer le processus de développement.

Comme vous pouvez le voir, Vertex AI a de multiples cas d'utilisation qui en font un ajout parfait à votre entreprise.

Comment utiliser Vertex AI et le workflow de machine learning (ML)

Prêt à commencer avec Vertex AI ? Voici le workflow ML étape par étape :

1. Préparation des données

Extraction et nettoyage de votre jeu de données, puis réalisation d'une analyse exploratoire des données (EDA) pour comprendre la structure de vos données. Utilisez Vertex AI Workbench pour visualiser et préparer vos données pour l'entraînement.

Les tâches clés incluent :

• Transformations de données et ingénierie des fonctionnalités

• Répartition des données en ensembles d'entraînement, de validation et de test

2. Entraînement du modèle

Choisissez votre approche d'entraînement en fonction de vos compétences techniques et des besoins de votre entreprise :

• AutoML : Formation de modèles sans code pour les données d'image, de texte et tabulaires

• Bibliothèques personnalisées : Écrivez votre propre code en utilisant des bibliothèques de ML familières

• Expériences Vertex AI : Testez plusieurs approches pour trouver le meilleur performeur

• Vizier Vertex AI : Optimisation automatisée des hyperparamètres pour les modèles complexes

3. Évaluation et itération du modèle

Évaluez les performances du modèle en utilisant des métriques telles que la précision et le rappel. Comparez différentes approches pour identifier votre modèle le plus performant avant le déploiement.

4. Service du modèle

Déployez votre modèle entraîné en utilisant l'une de ces méthodes :

• Conteneurs pré-construits : Option de déploiement rapide

• ML BigQuery : Intégration directe avec le data warehouse

• Runtime TensorFlow : Optimisé pour les modèles TensorFlow

• Magasin de fonctionnalités Vertex AI : Fonctionnalités de ML réutilisables

• IA Explicable Vertex : Outils d'interprétabilité de modèle

5. Surveillance du modèle

Surveillez les performances avec Suivi de Modèle Vertex AI pour détecter les dérives de données et les problèmes de performances. Configurez des alertes pour savoir quand une nouvelle formation est nécessaire.

Tirer le meilleur parti de vos investissements en IA

Vertex AI offre de puissantes capacités de développement d'IA, mais votre IA n'est aussi bonne que les connaissances qu'elle utilise. Des informations obsolètes ou incorrectes créent des réponses peu fiables et une méfiance des utilisateurs, un problème important alors qu'une étude récente a révélé que de nombreuses personnes sont plus préoccupées qu'enthousiastes par l'utilisation croissante de l'IA.

C'est là qu'un AI Source of Truth devient essentiel :

• Connecter : Guru relie toutes les informations fiables et les autorisations de votre entreprise

• Vérifier: Crée un cerveau unique et vérifié de l'entreprise

• Ground : Fournit des connaissances fiables pour des plateformes comme Vertex AI (et d'autres IA) avec citations et contrôles d'accès

Le résultat? Des réponses appliquées aux politiques et conscientes des autorisations avec une traçabilité complète de tous vos investissements en IA.

Découvrez comment Guru fournit des réponses fiables à travers vos outils et renforce la confiance dans chaque réponse.