Il existe tant d'outils d'intelligence artificielle (IA) qu'il est difficile de savoir lequel vous avez vraiment besoin. Nous pouvons faciliter cette décision en vous présentant Vertex AI, la propre plateforme d'IA basée sur le cloud de Google. 

L'essor récent des modèles d'IA et des avancées technologiques remodelent la façon dont de nombreuses entreprises fonctionnent ; le seul problème est qu'il y a trop de solutions à choisir. Mais nous pouvons vous aider. 

Pour faciliter la construction de modèles d'apprentissage machine (ML), Google a créé Vertex AI, une plateforme qui met à disposition toutes les offres cloud de Google dans une seule entité.

Mais qu'est-ce que Vertex AI, en essence ? Vale-t-il votre attention ou s'agit-il simplement d'un flop ? Découvrez la réponse dans ce guide, car nous allons explorer 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 une plateforme centralisée créée par Google Cloud qui vise à former des modèles ML et des applications IA et à les déployer à grande échelle. De plus, vous pouvez personnaliser de grands modèles de langage (LLM) à utiliser dans vos applications IA. 

Grâce à des fonctionnalités telles que l'entraînement de modèles personnalisés, l'AutoML et d'autres capacités avancées, vous pouvez considérablement augmenter la productivité et l'évolutivité. 

De plus, Vertex AI fournit tous les services cloud de Google dans un seul outil, vous aidant avec vos données, le déploiement de modèles, et plus encore. En un mot, 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, surtout parce qu'elle est si conviviale. 

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

Pourquoi Vertex AI est-il important ?

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

Eh bien, voyons ce qu'il fait : 

• Développement rationalisé : Cette solution IA automatise l'ensemble du processus de développement. Ainsi, quiconque — quelle que soit son expérience avec de tels outils — peut déployer des modèles de haute qualité. 
• Vitesse accrue : Comme vous automatisez le processus de développement de modèles, vous entraînerez et déploierez vos chatbots plus rapidement. En conséquence, il est plus facile et plus rapide de créer des applications IA. 
• Consistance : Les IA sont douées pour une chose : maintenir la cohérence dans tous les domaines. En plus d'avoir le même niveau de qualité, vous minimiserez également les erreurs.
• Évolutivité : Vous pouvez concevoir tous les types d'applications IA avec Vertex, des applications à petite échelle aux solutions de niveau entreprise. Peu importe l'échelle de votre organisation, cela peut répondre à tous les besoins. 

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

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 pour les développeurs qui n'ont pas beaucoup d'expérience en ML, mais veulent créer leurs propres modèles ML personnalisés. Il fonctionne avec diverses applications Google, y compris Vertex AI, AutoML Tabular et AutoML Image. 
• Pipelines Vertex AI : Avec cette fonctionnalité pratique, vous pouvez automatiser, surveiller et créer des flux de travail ML complets qui augmentent votre efficacité et vous évitent des tâches répétitives. 
• APIs pré-entraînées : Avec Vertex AI, l'intégration de vidéos, de traduction et de traitement du langage naturel est facile. En conséquence, les modèles déployés répondront aux exigences commerciales même si les ingénieurs et développeurs n'ont aucune connaissance préalable. 
• Intégration des données et de l'IA : Vertex AI s'intègre bien 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 SensorFlow. 
• Versioning et surveillance des modèles : Vous avez perdu la trace de vos versions ? Avec Vertex AI, cela ne se produira plus jamais car il garde facilement la trace des versions du modèle. De plus, Vertex AI surveille leur performance à travers des métriques d'évaluation utiles afin que vous puissiez identifier proactivement les problèmes. 

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

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

À quoi sert Vertex AI ? 

En général, les gens utilisent des outils d'intelligence artificielle dans un large éventail de domaines, le plus populaire étant 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 ? Il l'est sûrement ; voici ses cas d'utilisation les plus courants : 

• Prévisions améliorées : Utilisez Vertex AI pour améliorer l'exactitude de vos prédictions en temps réel, car cet outil peut analyser et interpréter les métadonnées facilement et rapidement. 
• Surveillance rationalisée : Vertex AI surveille la performance du modèle, depuis sa création jusqu'au produit final, afin que vous puissiez rationaliser le processus et obtenir de meilleurs résultats. 
• Fonctionnalités ML partagées : Grâce au Vertex AI Feature Store, vous pouvez gérer et réutiliser les fonctionnalités ML dont vous avez besoin. De plus, vous n'avez pas besoin de connaissances ML approfondies pour les utiliser. 
• Processus de développement amélioré : Avec Vertex AI, il est simple de rationaliser, configurer et automatiser les workflows ML pour 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.

Avant d'apprendre à l'utiliser, examinons les services Google Cloud qui fonctionnent bien avec Vertex AI. 

Quels services Google Cloud fonctionnent en synergie avec Vertex AI ?

Vertex AI ne fonctionne jamais seul — il est en synergie avec d'autres services Google Cloud qui aident à rationaliser votre cycle de vie ML et à améliorer votre efficacité. Mais quels sont les services Google Cloud ?

En essence, c'est une boîte à outils de services d'informatique cloud, comme l'analyse de données, le stockage cloud, le réseautage, l'informatique sans serveur, les outils de développement web, etc. Toutes ces solutions fonctionnent en synergie avec Vertex AI pour créer des workflows ML efficaces.

Par exemple, dans le stockage cloud de Google, vous pouvez stocker toutes vos données brutes que Vertex peut ensuite utiliser pour former des modèles. BigQuery est un outil similaire qui stocke de grands ensembles de données que Vertex AI utilise pour une formation à suite. 

Comme vous pouvez le voir, tout est connecté à Vertex AI pour vous aider à créer et déployer les meilleures solutions IA. 

Il reste une chose à discuter : comment utiliser réellement Vertex AI pour commencer à construire. 

Comment utiliser Vertex AI et le flux de travail d'apprentissage automatique (ML)

Vous êtes curieux d'utiliser Vertex AI pour rationaliser vos flux de travail ML — c'est super ! Laissez-nous vous montrer à quel point c'est facile étape par étape : 

1. Préparation des données

Dans un premier temps, commencez par extraire et nettoyer votre ensemble de données. 

Après cela, vous devez effectuer une analyse de données exploratoire (EDA) — une technique qui résume les principales caractéristiques des ensembles de données. Pourquoi ? Pour comprendre les données attendues par le modèle ML. Visualisez et accédez à vos données en utilisant le Vertex AI Workbench. 

Quelle est la prochaine étape ? Appliquer des transformations de données et l'ingénierie des caractéristiques au modèle, ainsi que séparer les données en ensembles d'entraînement, de validation et de test. 

2. Entraînement du modèle

Maintenant vient la partie amusante. C'est ici que les data scientists, les développeurs et d'autres personnes peuvent choisir une méthode d'entraînement en fonction de leurs besoins commerciaux. Vous pouvez entraîner vos modèles ML de différentes manières : 

• Utilisation de l'aperçu AutoML, qui entraîne vos modèles sans écrire de code. Il prend en charge les données d'image, de texte et tabulaires.
• Utilisation de votre framework ML préféré, ce qui signifie écrire votre propre code et entraîner vos modèles vous-même.
• Utilisation des expériences Vertex AI, qui testent vos modèles en utilisant diverses techniques ML et voient laquelle fonctionne le mieux. 
• Utilisation de Vertex AI Vizier ou de travaux de tuning personnalisés, qui se concentre sur le réglage des hyperparamètres pour entraîner des modèles ML personnalisés complexes. 

3. Évaluation et itération du modèle

La troisième étape nécessite d'évaluer la performance de votre modèle et de faire des ajustements basés sur les résultats. Cela vous aide à identifier et à résoudre activement les problèmes avant de déployer le modèle.

Grâce à des métriques telles que la précision et le rappel, vous pouvez comparer et mesurer la performance de vos modèles, et voir lequel performe le mieux dans l'ensemble. 

4. Service du modèle

Après avoir soigneusement évalué et validé la performance de votre modèle, il est temps de le déployer. 

Encore une fois, vous avez plusieurs méthodes pour ce faire : 

• Utilisation de conteneurs préconstruits ou personnalisés 
• Utilisation de BigQuery ML
• Utilisation du runtime TensorFlow 
• Utilisation du Vertex AI Feature Store  
• Utilisation de Vertex Explainable AI 

5. Surveillance du modèle

Vous n'avez pas encore terminé, car il y a toujours place à l'amélioration. La dernière étape de tout processus de déploiement de modèle consiste à surveiller sa performance. Avec Vertex AI Model Monitoring, vous pouvez garder un œil sur vos modèles et améliorer leur performance si les données s'écartent trop de leur formation. De plus, Vertex AI dispose d'alertes et de notifications qui vous informent lorsque quelque chose ne va pas, afin que vous puissiez réentraîner votre modèle pour qu'il soit conforme aux normes. 

Avec ce tutoriel rapide et simple, vous êtes prêt à essayer Vertex AI.

À vous de jouer

Avec Vertex AI, il est facile de gérer les flux de travail ML et d'assurer leur efficacité, leur précision et leur cohérence. Maintenant que vous connaissez la réponse à la question, “Qu'est-ce que Vertex AI ?”, vous êtes un pas plus près de rationaliser vos processus d'entreprise.

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