Google Cloud lance Vertex AI pour simplifier le développement du Machine Learning

Pendant la série de conférences Google I/O, Google Cloud a exposé sa nouvelle plateforme d’apprentissage automatique : Vertex AI. Cet outil encouragerait le développement ainsi que l’entretien des modèles d’IA destinés aux programmeurs. D’habitude, Google ne se prononce pas sur Google Cloud. Si Vertex AI a ainsi été révélé publiquement, c’est qu’il est d’une importance capitale pour l’entreprise américaine.

Craig Wiley se prononce sur le déploiement de Vertex AI

Vertex AI est né d’une introspection profonde au sein des agents de Google Cloud. Craig Wiley, le directeur de la gestion des produits de la plateforme AI avoue : « L’apprentissage automatique dans l’entreprise est en crise, à mon avis… En tant que personne qui a travaillé dans cet espace pendant plusieurs années, si vous regardez le Harvard Business Review ou les revues d’analystes, ou tout le reste, chacun d’entre eux dit que la grande majorité des entreprises investissent ou souhaitent investir dans l’apprentissage automatique et n’en tirent aucune valeur. Cela doit changer. Il faut que ça change. »

N’oublions pas que Wiley occupait le poste de directeur général au sein du service IA SageMaker chez AWS avant d’intégrer Google en 2019. Selon lui, les intervenants dans la mise en œuvre de l’apprentissage automatique, dont Google, connaissaient bien l’enjeu de celui-ci. Au début, ces géants du Cloud ont commencé à proposer des dizaines de services qui étaient, pour la plupart, futiles. Il laisse alors entendre qu’en fin de compte, l’objectif de Vertex AI est de réduire le temps de retour sur investissement pour les entreprises. Cela sert à assurer que celles-ci ne peuvent pas seulement créer un modèle, mais obtenir une valeur réelle des modèles qu’elles édifient.

Quels sont les attributs de l’outil ?

Dotée d’une grande flexibilité, Vertex serait alors la solution aux métiers de Dev qui aspirent à créer des modèles de façon rapide. 80 % de lignes de code doivent être disponibles, en moyenne, pour créer les modèles, mais aussi pour permettre à Google d’administrer leur cycle de vie. En l’intégrant à Vizier, un instrument qui automatise le paramétrage des outils d’apprentissage automatique, les ingénieurs seront amenés à effectuer leurs missions et expériences en un temps record.

Par ailleurs, Vertex dispose également d’une option « Feature Store ». Ses utilisateurs pourront, en ce sens, utiliser et faire le partage des fonctionnalités en matière d’apprentissage automatique. Cela a pour objectif d’activer le déploiement des modèles, celui-ci, étant épaulé par Vertex Pipelines et un autre service de surveillance continuelle. Chaque équipe pourra ainsi manager les flux d’actions qu’implique l’analyse des données des modèles. Elle sera, par la suite, amenée à les tester et à entamer la production.

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