Vertex AI : La plateforme d’IA complète de Google évolue – comparaison avec Google AI Studio

Publié le : 18 mars 2025 / Mis à jour le : 18 mars 2025 – Auteur : Konrad Wolfenstein

Vertex AI : La plateforme d’IA complète de Google évolue – Image : Xpert.Digital

La stratégie future de Google : le rôle croissant de Vertex AI

Intégration et progrès : la stratégie de Vertex AI

Vertex AI s'est imposé comme un pilier central de la stratégie d'IA de Google et ne cesse d'évoluer. Lancée en 2021, la plateforme combine des technologies de pointe et offre aux développeurs et aux entreprises des outils performants pour le développement de l'IA. Alors que Google propose simultanément plusieurs offres d'IA, une évolution stratégique se dessine, annonçant une intégration ou une convergence accrue de ces plateformes.

Convient à:

Plateforme Gemini de Google avec Google AI Studio, Google Deep Research avec Gemini Advanced et Google DeepMind

Principes fondamentaux et fonctionnalités de Vertex AI

Vertex AI est la plateforme d'IA cloud complète de Google, accessible via Google Cloud Platform. Elle combine les technologies les plus avancées de Google Cloud ML Engine et d'AutoML dans un environnement unique et cohérent. Cette intégration permet aux développeurs et aux data scientists, quel que soit leur niveau d'expérience, de créer et de déployer des modèles d'apprentissage automatique performants.

La plateforme donne accès à plus de 40 modèles propriétaires et à plus de 80 modèles open source et tiers via son « Model Garden ». On notera en particulier l'accès aux modèles Gemini de Google, qui possèdent des capacités multimodales et peuvent traiter divers types de données d'entrée comme le texte, la vidéo, le code, l'audio et les images. Cette polyvalence fait de Vertex AI une solution performante pour les tâches d'IA complexes.

Au cœur de Vertex AI se trouve un environnement de développement innovant qui simplifie considérablement le travail collaboratif sur les projets d'IA. La plateforme propose des notebooks entièrement gérés qui permettent aux équipes de collaborer sur des modèles d'apprentissage automatique et de partager leurs analyses en temps réel. La connexion fluide de ces notebooks interactifs aux pipelines d'IA permet une conception efficace des flux de travail.

Fonctionnalités et architecture technique MLOps

Les fonctionnalités MLOps de Vertex AI redéfinissent les normes du développement du machine learning industriel. La plateforme offre un pipeline complet pour l'intégration et le déploiement continus, l'orchestration automatisée des flux de travail et une surveillance exhaustive des modèles. Ces fonctionnalités permettent aux entreprises de gérer, surveiller et optimiser efficacement leurs modèles de machine learning.

L'architecture technique de Vertex AI prend en charge à la fois les approches AutoML pour des cycles de développement rapides et l'entraînement personnalisé pour des besoins spécifiques. L'AutoML automatise les processus critiques tels que la sélection du modèle, l'optimisation des hyperparamètres et la validation du modèle, tandis que l'entraînement personnalisé offre une flexibilité maximale dans le développement de solutions d'apprentissage automatique spécialisées.

Convient à:

Ki-Power de Google: AI Studio et Gemini, c'est ainsi que vous utilisez à la fois les énigmes AI de GOOGLE OPTIVAL

Différences entre l'IA de Google et l'IA de Vertex

Google exploite actuellement plusieurs plateformes d'IA en parallèle, notamment Google AI Studio et Vertex AI. Cette séparation n'est pas le fruit du hasard, mais le résultat d'une stratégie axée sur différents groupes cibles et cas d'usage.

Les différences entre ces deux plateformes sont claires et évidentes à plusieurs égards : Google AI Studio propose une sélection assez limitée de modèles Gemini, tandis que Vertex AI en offre une gamme plus étendue, incluant Gemini 1.0 Ultra et Ultra Vision. Les utilisateurs de Google AI Studio peuvent s'inscrire avec un simple compte Google et utiliser la plateforme avec une clé API. À l'inverse, Vertex AI requiert un compte Google Cloud, soumis à des conditions d'utilisation et des modèles de facturation spécifiques, ainsi qu'un compte de service Google Cloud pour l'authentification. L'interface utilisateur de Google AI Studio sert de banc d'essai, tandis que Vertex AI Studio est un outil professionnel destiné aux applications d'entreprise. Les fonctionnalités prises en charge diffèrent également de manière significative : Google AI Studio n'offre aucune fonctionnalité d'entreprise ni d'intégration MLOps, tandis que Vertex AI propose des fonctionnalités d'entreprise complètes telles que des clés de chiffrement client, des clouds privés virtuels, le contrôle de la localisation des données et la transparence d'accès, ainsi que des fonctionnalités MLOps complètes. Cette distinction nette montre que Google AI Studio s'adresse principalement aux développeurs et aux utilisateurs techniquement compétents qui souhaitent expérimenter avec les modèles d'IA de Google et développer des applications. Vertex AI, quant à lui, est spécifiquement conçu pour répondre aux besoins des entreprises et des développeurs professionnels qui souhaitent développer et déployer des solutions d'IA à grande échelle.

En résumé:

Ces différences montrent que Google AI Studio s'adresse davantage aux développeurs et aux utilisateurs avertis qui souhaitent expérimenter avec les modèles d'IA de Google et développer leurs propres applications. La plateforme fait office d'atelier pour les développeurs d'IA et offre de nombreuses possibilités d'interaction avec les modèles Gemini.
Vertex AI, quant à elle, s'adresse aux entreprises et aux développeurs professionnels souhaitant concevoir et déployer des solutions d'IA à l'échelle de l'entreprise. La plateforme offre des fonctionnalités complètes pour les entreprises, telles que des clés de chiffrement personnalisées, des clouds privés virtuels, le contrôle de la localisation des données et la visibilité des accès.

Migration et intégration entre plateformes

Google propose des parcours de migration clairs de Google AI vers Vertex AI, laissant entrevoir une possible consolidation future des plateformes. La migration comprend plusieurs étapes :

Créer un compte Google Cloud (si vous n'en avez pas déjà un)
Activation des API requises pour Vertex AI
Migration des invites de Google AI Studio vers Vertex AI Studio
Téléchargement des données d'entraînement vers un compartiment de stockage cloud pour utilisation dans Vertex AI
Adaptation du code pour utiliser l'API Gemini de Vertex AI au lieu de l'API Gemini de Google AI

Pour les développeurs utilisant déjà Google AI, Google propose des guides de migration détaillés et des exemples de code. Cela facilite la transition entre les plateformes et leur permet de tirer parti des fonctionnalités avancées de Vertex AI sans repartir de zéro.

Il existe également des solutions permettant d'utiliser les deux plateformes en parallèle. Une vidéo YouTube explique comment passer facilement de Google AI Studio à Vertex AI grâce au nouveau kit de développement logiciel (SDK) Google Gen AI pour Python. Cela laisse penser que Google reconnaît les différents points d'accès à ses technologies d'IA et souhaite offrir une plus grande flexibilité aux développeurs.

Convergence et développement futur

Le développement de Vertex AI est un processus continu qui bénéficie des innovations constantes de Google en matière d'intelligence artificielle. La plateforme est constamment enrichie de nouvelles fonctionnalités et d'améliorations afin de répondre aux besoins évolutifs du développement de l'IA.

Malgré la séparation actuelle entre Google AI Studio et Vertex AI, certains signes indiquent une possible convergence, voire une intégration plus étroite, de ces plateformes à l'avenir. La migration souvent évoquée « de Gemini (Google AI) vers Vertex AI » suggère que Google travaille activement au développement de son infrastructure d'IA.

À long terme, on pourrait assister à une intégration ou une convergence plus étroite de ces plateformes, notamment avec l'évolution de Vertex AI et l'intégration croissante des capacités d'IA au sein de l'écosystème Google. Cette évolution permettrait à Google d'utiliser ses ressources plus efficacement et d'offrir une expérience utilisateur plus cohérente pour l'ensemble de ses services d'IA.

Les développements futurs de Vertex AI promettent des capacités d'apprentissage automatique (AutoML) encore plus performantes, une capacité MLOps accrue et une meilleure prise en charge du calcul en périphérie. Ces innovations permettront aux entreprises d'intégrer l'IA plus profondément dans leurs processus métier et d'exploiter davantage leurs données.

Comparaison des plateformes d'IA de Google : des solutions pour les développeurs et les entreprises

Vertex AI s'est imposé comme un pilier central de la stratégie IA de Google et ne cesse d'évoluer. La plateforme combine des technologies de pointe et offre aux développeurs et aux entreprises des outils performants pour le développement de l'IA.

Les plateformes parallèles Google AI Studio et Vertex AI répondent à des besoins différents et ciblent des publics distincts. Google AI Studio offre une prise en main aisée du développement en IA, tandis que Vertex AI propose des fonctionnalités d'entreprise complètes et des capacités MLOps pour un usage professionnel.

Toutefois, la clarté des voies de migration et l'intégration croissante entre les plateformes laissent entrevoir une possible convergence future. Cette évolution permettrait à Google de proposer une infrastructure d'IA plus cohérente et performante, adaptée aussi bien aux développeurs débutants qu'aux professionnels et aux entreprises.

Dans le monde en constante évolution de l'intelligence artificielle, l'avenir de ces plateformes reste incertain. Une chose est sûre : Google mise énormément sur ses technologies d'IA, tant pour le support aux développeurs que pour ses solutions d'entreprise, afin de se positionner en leader sur le marché très concurrentiel des solutions d'IA.

Convient à: