Voici ce que vous devez savoir

Google a considérablement investi dans le développement d'outils intuitifs et accessibles, destinés aux scientifiques des données et aux chercheurs en intelligence artificielle (IA).

Parmi les offres populaires de Google, on retrouve TensorFlow et Google Colab. Pour aller encore plus loin, Google Cloud Platform a introduit des outils comme Cloud AI, Cloud AutoML et BigQueryML, simplifiant ainsi le travail des scientifiques des données et des ingénieurs en apprentissage automatique.

Avec une telle panoplie d'outils d'IA à disposition, le processus d'analyse des données, de formation des modèles, de déploiement en production et de surveillance peut s'avérer complexe et itératif.

C'est ici qu'intervient Vertex AI de Google, une solution qui regroupe toutes ses offres cloud sous une même interface, simplifiant ainsi leur gestion.

Qu'est-ce que Vertex AI ?

Vertex AI est une plateforme d'apprentissage automatique entièrement gérée. Elle centralise tous les services cloud de Google, facilitant le déploiement et la maintenance de modèles d'IA.

Peut-on affirmer que tout ce qui touche à l'IA et à l'apprentissage automatique dans Google Cloud Platform se retrouve dans Vertex AI ? La réponse est très probablement oui.

Google assure la continuité des services afin de ne pas perturber votre flux de travail, vous déchargeant ainsi des préoccupations liées à la maintenance de l'infrastructure.

En tant que plateforme "gérée", Vertex AI automatise de nombreuses tâches, vous permettant de vous concentrer sur les aspects plus stratégiques de votre workflow d'apprentissage automatique. Google cible aussi bien les débutants, en leur offrant une grande facilité d'utilisation, que les experts, en leur permettant de gagner du temps sur les tâches répétitives.

La formation des modèles est grandement facilitée. Selon Google, elle nécessiterait près de 80% de lignes de code en moins par rapport à d'autres plateformes d'IA concurrentes, comme Azure Machine Learning.

La vidéo officielle ci-dessous offre de nombreuses informations techniques sur Vertex AI et son impact sur un workflow d'apprentissage automatique typique.

L'IA a un potentiel d'innovation considérable pour les entreprises. Cependant, sa mise en œuvre efficace reste un défi. C'est pourquoi les MLOps, une approche qui favorise l'efficacité, sont de plus en plus plébiscitées.

Pour rappel, les MLOps encouragent l'automatisation pour un déploiement rapide de modèles prêts pour la production, avec un minimum de risques. Ils garantissent également la qualité et un gain de temps significatif.

Vertex AI de Google est une plateforme en tant que service pour les développeurs d'apprentissage automatique et d'IA, conçue pour promouvoir les MLOps dans l'industrie.

Google Vertex AI : Aperçu des fonctionnalités

Si vous êtes un professionnel de l'apprentissage automatique ou de l'IA, vous avez probablement une idée précise de ce que vous pouvez faire avec Vertex AI.

Pour vous donner un aperçu plus précis, voici les principales fonctionnalités offertes par Vertex AI.

Un workflow d'apprentissage automatique unifié

Techniquement, vous pouvez utiliser des outils comme AutoML, Explainable, Vizier ou encore Edge Manager pour travailler sur des modèles d'apprentissage automatique. Le fait que tout soit accessible depuis une seule plateforme constitue un avantage considérable.

Vous avez également la possibilité d'utiliser un code personnalisé pour la formation et de stocker tous vos éléments dans un référentiel centralisé.

API pré-entrainées

Non seulement pour faciliter votre flux de travail, mais aussi pour l'accélérer, vous disposez d'API pré-entrainées pour la vision, la vidéo, le langage naturel, etc.

Vous pouvez les intégrer facilement à vos applications existantes, ou bien lancer une nouvelle application en vous basant dessus. Vous n'aurez donc plus forcément à vous tourner vers d'autres plateformes d'API IA pour réaliser votre travail.

Si vous cherchez à développer une solution innovante et simple, Vertex AI de Google vous permettra de la créer en un temps record grâce à ses API pré-entrainées.

Cela réduit non seulement l'effort nécessaire, mais permet également de simplifier le processus, même si vous n'avez qu'une expérience limitée.

Intégration transparente des données à l'IA

BigQueryML est couramment utilisé pour créer et exécuter des modèles d'apprentissage automatique à l'aide de requêtes SQL, ce qui n'est pas une surprise.

Avec Vertex AI, vous pouvez y accéder et exporter des ensembles de données directement dans la plateforme, les intégrant ainsi à votre workflow. Vous bénéficiez ainsi d'une intégration de bout en bout.

Prise en charge de tous les frameworks open source

Chaque framework open source est différent et pourtant utile. Vous pourriez avoir besoin de vous adapter à différents workflows lors du déploiement de modèles PyTorch et TensorFlow.

Google Vertex AI prend en charge tous ces modèles open source, y compris scikit-learn.

Cela vous permet de gérer tous les modèles de la même manière, qu'ils soient codés sur mesure ou créés à l'aide d'AutoML.

Avantages de Vertex AI

Bien que les MLOps en constituent un avantage important, Vertex AI offre d'autres atouts considérables. Parmi les plus notables, on peut citer :

Économies de temps et d'argent sur l'infrastructure

Vertex AI vous aide à réduire les coûts liés à la mise en place de votre propre infrastructure (via Kubernetes, par exemple) puisque vous ne payez que ce que vous utilisez.

Cela devrait également réduire considérablement l'effort nécessaire pour configurer et gérer votre propre infrastructure de formation de modèles d'apprentissage automatique.

Ainsi, même des analystes ou des chercheurs ayant une expérience limitée peuvent contribuer de manière significative à certains projets.

Idéal pour les débutants et les experts

La facilité d'exécution de nombreuses tâches sans codage (ou configuration) en fait un excellent choix pour les débutants. La courbe d'apprentissage est douce pour la formation et le déploiement de modèles d'apprentissage automatique.

Cela me rappelle d'ailleurs une de nos ressources qui répertorie des cours en ligne sur l'IA, si vous êtes un apprenant en devenir.

Les experts, quant à eux, bénéficieront d'un gain de temps grâce aux API pré-entrainées et à l'accès à divers outils gérés, permettant d'automatiser les tâches de base.

Ouvre la voie à la résolution de tâches de plus en plus complexes

Google Vertex AI simplifie le flux de travail d'apprentissage automatique. Ainsi, toute personne rencontrant un problème simple trouvera une solution rapide.

Cela permettra à un plus grand nombre de personnes de s'attaquer à des problèmes de plus en plus complexes, car elles n'auront plus à se soucier des aspects les plus élémentaires.

Réduction des risques liés aux déploiements en production

Bien qu'il ne s'agisse pas d'une revue de Google Vertex AI, il est important de souligner que cela contribue à réduire les risques liés au déploiement de modèles en production.

En conséquence, des solutions peuvent être implémentées en toute confiance et de manière transparente.

Premiers pas avec Google Vertex AI

Avant de commencer, il est important de noter que de nombreux outils proposés sont encore en version préliminaire (et donc susceptibles de changements). Il se peut donc que Vertex AI ne soit pas encore tout à fait prête pour une utilisation intensive.

Vous bénéficiez de 300$ de crédits gratuits lorsque vous vous inscrivez à l'essai de Google Cloud Platform, à utiliser dans les 90 jours. Les tarifs devraient être similaires à ceux des autres plateformes d'IA. Vous pouvez consulter la page de tarification officielle pour plus de détails.

Rendez-vous sur la page produit Google Vertex AI pour commencer.

Si vous êtes curieux, vous pouvez consulter quelques premiers avis et tests réalisés par des professionnels de l'industrie.