Google Cloud Vertex AI est la plateforme de machine learning entièrement managée de Google, conçue pour accélérer l’ensemble du cycle de vie des projets d’IA – de la préparation des données au déploiement et au monitoring. Vertex AI fédère les services historiques (AutoML, AI Platform) dans une interface unique, avec une forte intégration des outils de data science (BigQuery, Dataproc, Cloud Storage). Trois piliers structurent son utilisation : les entraînements automatisés (AutoML) et personnalisés (entraînement sur GPU/TPU), le déploiement unifié (endpoints en ligne, batch, serverless) et les pipelines MLOps reproductibles. Sans leur maîtrise, il est difficile de passer de l’expérimentation à la production industrielle. Chez ISOSET, organisme de formation aux métiers du numérique, nous constatons chaque jour que les apprenants qui comprennent ces fondamentaux sont capables de déployer des modèles scalables en quelques heures. Cet article vous propose un tour d’horizon complet, nourri de notre expérience pédagogique, pour vous aider à maîtriser Vertex AI.
1. Vertex AI : pourquoi Google a réinventé sa plateforme ML
Vertex AI est le successeur d’AI Platform. Il offre une expérience unifiée pour toutes les étapes du ML : ingestion (BigQuery, Dataproc, fichiers), préparation (Vertex Pipelines, Dataflow), entraînement (AutoML ou code personnalisé), déploiement (endpoints managés) et monitoring (Vertex Model Monitoring). Ses atouts majeurs : la puce TPU (Tensor Processing Unit) ultra‑rapide pour le deep learning, l’intégration native avec BigQuery pour le data warehousing et Kubeflow pour les pipelines. Vertex AI est également sans serveur : pas de clusters à gérer, facturation à la seconde. ISOSET propose des cursus complets sur Vertex AI, car cette plateforme est la réponse de Google à SageMaker (AWS) et Azure ML.
Points clés :
- Entraînement automatisé (AutoML) – aucune ligne de code pour les tâches courantes.
- Entraînement personnalisé – support des conteneurs (TensorFlow, PyTorch, scikit‑learn) sur GPU/TPU.
- Unified console – tous les artefacts (datasets, modèles, endpoints) dans un même espace.
2. Les datasets et la préparation des données
Vertex AI intègre un service de gestion de datasets qui supporte les images, textes, tableaux, vidéos. On peut importer des données depuis BigQuery, Cloud Storage, ou via l’API. Le service permet d’étiqueter des données (annotation humaine ou automatisée) et de visualiser les distributions.
python
from google.cloud import aiplatform
aiplatform.init(project='mon-projet', location='us-central1')
dataset = aiplatform.TabularDataset.create(
display_name='mon-dataset',
gcs_source='gs://mon-bucket/data/train.csv'
)
Pour la préparation et l’ingénierie des caractéristiques, Vertex AI s’appuie sur Vertex Pipelines (composants TFX ou Kubeflow) et s’intègre avec Dataflow. Google propose aussi Vertex Feature Store (service managé de stockage et de partage de features), similaire à celui de SageMaker. Chez ISOSET, nous enseignons à construire des pipelines de préparation qui alimentent à la fois l’entraînement et l’inférence.
3. Automatiser avec AutoML : le machine learning sans code
Vertex AI AutoML permet de créer des modèles performants sans écrire d’algorithme ni optimiser les hyperparamètres. Il suffit d’uploader un dataset (images, textes, tableaux) et AutoML recherche la meilleure architecture et les hyperparamètres. La solution est idéale pour les équipes métier ou pour accélérer les premiers prototypes.
python
# Création d’un modèle AutoML (classification d’images)
model = aiplatform.AutoMLImageTrainingJob(
display_name='classification-produits',
prediction_schema=...
)
model.run(
dataset=dataset,
model_display_name='mon-modele-auto',
training_fraction_split=0.8,
validation_fraction_split=0.1
)
AutoML gère aussi l’augmentation des données, le rééquilibrage des classes et le partage des modèles. Les résultats sont souvent bluffants – ils concurrencent des réseaux profonds codés à la main, surtout sur des datasets de taille moyenne. ISOSET organise des ateliers où les participants comparent un modèle AutoML avec un réseau personnalisé sur un même jeu de données. Cela permet de mesurer rapidement le coût/bénéfice de l’automatisation.
4. Entraînement personnalisé : conteneurs, GPU et TPU
Pour les cas où AutoML ne suffit pas (architecture spécifique, modèle maison), Vertex AI accepte les Custom Jobs. On lui fournit un conteneur Docker (ou un script avec des dépendances) et on choisit le type de machine (CPU, NVIDIA GPU, ou TPU). Vertex lance le job, copie les données depuis Cloud Storage, exécute l’entraînement et dépose les artefacts dans Cloud Storage.
python
job = aiplatform.CustomJob(
display_name='entrainement-tensorflow',
worker_pool_specs=[{
'machine_spec': {'machine_type': 'n1-standard-4'},
'accelerator_type': 'NVIDIA_TESLA_T4',
'replica_count': 1,
'container_spec': {
'image_uri': 'gcr.io/mon-projet/trainer:latest'
}
}],
staging_bucket='gs://mon-bucket/staging'
)
job.run()
Les Custom Jobs supportent l’entraînement distribué (multi‑nœuds, multi‑GPU) et l’hypertuning via Vertex Vizier, un service d’optimisation bayésienne des hyperparamètres. ISOSET forme à la création de ces jobs, depuis le Dockerfile jusqu’au lancement sur des TPU (très prisés pour les transformers et les modèles de langage).
5. Déploiement : endpoints en ligne, batch, serverless
Vertex AI propose trois modes de déploiement :
- Endpoints en ligne – instances persistantes (gérées autoscaling) qui reçoivent des requêtes en temps réel (latence < 100 ms). On peut déployer plusieurs modèles sur le même endpoint avec routage de trafic (canary deployments).
- Prédiction par lots (batch) – idéal pour traiter des millions de données en une seule fois (ex: calculs de scoring hebdomadaires). Facturation au traitement, pas d’instance à maintenir.
- Endpoint serverless (préversion au moment de l’écriture) – facturation à l’invocation sans provisionnement, pour du trafic intermittent.
python
# Déploiement d’un endpoint en ligne
endpoint = endpoint = aiplatform.Endpoint.create(
display_name='mon-endpoint'
)
model = aiplatform.Model.upload(
display_name='mon-modele',
artifact_uri='gs://bucket/model/',
serving_container_image_uri='gcr.io/...'
)
model.deploy(
endpoint=endpoint,
machine_type='n1-standard-2',
min_replica_count=1,
max_replica_count=3
)
Le scaling automatique est configurable. Les logs d’inférence sont envoyés vers Cloud Logging. Chez ISOSET, les stagiaires apprennent à comparer les coûts et les performances des différentes options de déploiement.
6. Vertex Pipelines : l’orchestration MLOps
Vertex Pipelines permet d’exécuter des workflows ML reproductibles sous forme de pipelines Kubeflow (ou TFX). On définit des composants Python, on les assemble en graphe dirigé, puis on exécute le pipeline sur l’infrastructure serverless de Vertex. Chaque run est versionnée, les métriques et artefacts sont stockés.
python
from kfp.v2 import dsl
from kfp.v2.dsl import component
from google.cloud import aiplatform
@component
def preprocess_op(data_path: str):
# transformation...
@component
def train_op(data_path: str, model_path: str):
# entraînement...
@dsl.pipeline(name='mon-pipeline')
def my_pipeline(data_path: str, model_path: str):
preprocess = preprocess_op(data_path=data_path)
train = train_op(
data_path=preprocess.outputs['output_data'],
model_path=model_path
)
Les pipelines s’exécutent sans clusters permanents, facturation par consommation. Ils s’intègrent avec Cloud Scheduler ou des déclencheurs Cloud Functions. ISOSET utilise des pipelines simples pour démontrer l’intérêt du MLOps dès la découverte du machine learning.
7. Vertex Model Monitoring : détecter le drift
Un modèle en production perd généralement en performance avec le temps à cause des changements de données (data drift) ou de la relation entrée‑sortie (concept drift). Vertex Model Monitor analyse les prédictions en continu, les compare à une baseline (souvent le jeu d’entraînement) et envoie des alertes Cloud Logging lorsqu’une anomalie statistique est détectée.
python
monitor = aiplatform.ModelMonitor(
model_name='mon-modele',
schedule='0 8 * * *', # quotidien à 8h
target_dataset=...
)
monitor.run()
Cette fonctionnalité est essentielle pour les industries régulées (finance, santé). ISOSET recueille des retours d’apprenants qui ont évité des dégradations de service grâce à la configuration proactive de Model Monitor.
8. Vertex Feature Store : la mémoire centralisée des features
Le Feature Store est un dépôt partagé de caractéristiques (features) utilisées par plusieurs équipes. Il permet de réutiliser des calculs coûteux (par exemple, la RFM client) et d’éviter les écarts entre entraînement et prédiction. Vertex offre à la fois un online store (faible latence, clé‑valeur) et un offline store (BigQuery pour l’analyse historique).
python
from google.cloud import aiplatform_v1 client = aiplatform_v1.FeaturestoreServiceClient() featurestore = client.create_featurestore(...) # Ingest data client.ingest_features(...)
Le Feature Store est un levier d’architecture data mesh. ISOSET forme les équipes à sa mise en œuvre à travers des exercices de synchronisation entre pipelines d’entraînement et environnements de scoring.
9. Bonnes pratiques pour Vertex AI
Fort de notre expérience chez ISOSET, voici les recommandations que nous donnons à nos clients :
- Privilégier AutoML pour les prototypes ou si l’équipe n’a pas de spécialistes ML. Le coût d’entraînement est souvent amorti par le temps économisé.
- Pour les modèles personnalisés, encapsuler dans des conteneurs légers (images de base
python:3.10-slim) et éviter les grosses dépendances inutiles. - Utiliser les TPU pour les grands modèles NLP ou vision ; le rapport performance/prix est imbattable.
- Configurer des budgets d’alerte sur les training jobs pour éviter les explosions de coûts.
- Versionner tous les artefacts (modèles, datasets, pipelines) dans un registre (Vertex Model Registry).
- Mettre en place une politique de rétention pour les endpoints non utilisés.
Ces bonnes pratiques permettent de concilier agilité et maîtrise des dépenses.
10. Vertex AI vs SageMaker vs Azure ML
Face à AWS SageMaker et Azure Machine Learning, Vertex AI se distingue par :
- L’intégration BigQuery – le data warehousing le plus avancé du marché.
- Les TPU – absents chez AWS et Microsoft (AWS a des GPU, mais les TPU sont plus efficaces pour les transformers).
- Kubeflow natif – pour les équipes déjà familiarisées avec cet outil.
- AutoML historiquement très performant (Google était précurseur).
SageMaker reste plus mature (plus de services annexes) et Azure ML séduit les entreprises déjà chez Microsoft. Le choix dépend du cloud dominant et des compétences internes. ISOSET forme indifféremment sur les trois plateformes, mais nous observons une forte demande pour Vertex AI chez les startups axées data.
Se former à GCP Vertex AI avec ISOSET : maîtrisez la plateforme ML de Google
Comprendre les datasets AutoML, les entraînements personnalisés sur TPU, le déploiement multi‑modal et les pipelines MLOps, c’est la porte d’entrée vers Vertex AI. Mais la théorie ne suffit pas. Chez ISOSET, nous avons conçu des formations qui plongent les apprenants sur des projets réalistes : scoring d’images avec AutoML, déploiement d’un modèle de recommandation sur endpoint, monitoring du drift.
Nos modules :
- Vertex AI Initiation (2 jours) – datasets, AutoML (vision, table, text), déploiement endpoints, prédictions batch.
- Vertex AI Perfectionnement (3 jours) – custom training (conteneurs, TPU), pipelines Kubeflow, Feature Store, Model Monitoring.
- GCP Machine Learning Engineer (certification) – préparation à l’examen Google Cloud Professional ML Engineer.
L’originalité d’ISOSET est d’adapter la formation au public : pour les entreprises, nous utilisons leurs propres données (dans un projet GCP dédié). Pour les particuliers, des cursus intensifs sur des plateformes Labs couvrent tous les aspects de la plateforme. Nos formateurs sont des Google Cloud certified, avec une solide expérience terrain. Chaque stagiaire repart avec des laboratoires persistants, des exercices corrigés et un accès à une plateforme de Labs pour continuer à s’entraîner.
Les témoignages de nos anciens apprenants soulignent la richesse des TP sur TPU et la qualité de la transition entre AutoML et custom code. Plusieurs ont obtenu des certifications GCP après nos formations, débloquant des missions d’architecture ML.
© ISOSET — Organisme de formation professionnelle
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