Avis Vertex AI

• Interface visuelle pour concevoir des conversations basées sur des blocs connectables (drag-and-drop), où l'utilisateur crée des routes, conditions et intentions en glissant et reliant des éléments intuitivement, sans programmation.
• Intégration avec les modèles Gemini pour le raisonnement contextuel, la compréhension du langage naturel et la génération multimodale (texte, image, audio ou vidéo, selon le modèle).
• Accès à Vertex AI Search et RAG (Retrieval Augmented Generation - recherche augmentée par documents internes). Cela permet à l'agent de consulter des bases de données et documents internes avant de répondre, offrant des résultats précis et vérifiables.
• Compatibilité avec les protocoles Agent-to-Agent, facilitant la collaboration entre plusieurs agents au sein du même environnement ou dans des cadres externes.
• Intégration native avec BigQuery, Apigee, Cloud Functions, Firebase et plus de cent autres services Google Cloud.
• Bibliothèque de modèles dans Model Garden, où vous pouvez sélectionner, ajuster et déployer des modèles Google, tiers ou open source.
• Outils intégrés pour le développement et l'exploitation: Vertex AI Studio (prototypage et tests), Vertex AI Pipelines, Model Registry, Feature Store et Vertex AI Evaluation.

Ces capacités permettent aux PME de concevoir des agents précis, cohérents et connectés à leur infrastructure existante, avec des économies notables en temps et en ressources.

Fonctions IA

• Modèles Gemini avec raisonnement avancé et compréhension sémantique, capables d'interpréter plusieurs types de données.
• Combinaison de flux prédéfinis et de réponses génératives, s'adaptant dynamiquement au contexte utilisateur.
• Récupération d'informations via Vertex AI Search et RAG, renforçant la précision des réponses.
• Évaluation automatique de la qualité et comparaison de prompts pour maintenir la cohérence dans différents scénarios.
• Large support multilingue, avec compréhension et génération de texte fluides dans plusieurs langues.
• Intégration d'actions automatisées permettant d'exécuter des requêtes, d'enregistrer des informations ou d'activer des processus métier depuis l'agent lui-même.

Vertex AI se distingue car il rassemble, sur une seule plateforme, des modèles de dernière génération (Gemini), une recherche d'entreprise (consultation de vos propres documents), des données (Vertex AI Search et techniques de récupération d'informations) et un ensemble d'outils opérationnels prêts pour la production (MLOps). Cette intégration réduit les erreurs, accélère le passage du prototype à la production et permet d'évoluer d'un bot basique vers un agent doté d'un véritable raisonnement et d'un contrôle qualité, sans changer d'environnement ni sacrifier la sécurité ou la conformité.

Intégrations

• Connexions avec BigQuery, Apigee, Cloud Functions, Firebase et Dialogflow pour traiter les données, déployer une logique personnalisée et gérer les flux conversationnels.
• Compatibilité avec plus de cent outils de l'écosystème Google Cloud via connecteurs et extensions; support API et SDK pour développements personnalisés.
• Communication entre agents via le protocole Agent-to-Agent, coordonnant des agents spécialisés sans réécrire de code.
• Intégration avec canaux de messagerie et chat: connexion à WhatsApp via passerelles (par exemple, Twilio) ou via Dialogflow CX avec fournisseurs; fonctionne également sur applications web et mobiles.
• Intégration avec bases de données comme AlloyDB ou Spanner pour prédictions et requêtes proches des données.
• Compatibilité avec authentification d'entreprise (SSO, IAM) et contrôles de sécurité réseau pour environnements à forte demande.

Sécurité et conformité des données

Google Cloud applique des politiques de sécurité de niveau entreprise. Les données traitées dans Vertex AI restent sous la propriété du client et ne sont pas utilisées pour entraîner des modèles IA sans consentement explicite. Toutes les communications sont chiffrées avec TLS 1.3 en transit et AES-256 au repos.

Vertex AI est conforme aux normes ISO/IEC 27001, 27017, 27018, SOC 1 et SOC 2 Type 2, ainsi qu'au RGPD et au CCPA. Inclut l'authentification multifacteur et les contrôles d'accès via IAM (Role-Based Access Control) et SAML SSO, garantissant que les données des PME sont protégées contre les accès non autorisés.

Langue – Support client et interface

La documentation officielle de Vertex AI est disponible dans plusieurs langues; de plus, Google Cloud Console et les pages Vertex AI peuvent être affichées dans différentes langues selon la préférence linguistique. En pratique, la majorité de l'interface est localisée, bien que certaines sections ou messages puissent apparaître en anglais. Google Cloud Customer Care offre un support dans plusieurs langues. La langue disponible et les horaires dépendent du plan et de la région; il existe une couverture dans plusieurs langues via les canaux de support Google Cloud.

Langue IA – L'outil lui-même

Les modèles génératifs de Vertex AI prennent en charge le texte et la voix dans plus de 95 langues, incluant diverses langues européennes, asiatiques et internationales. La compréhension des prompts dans plusieurs langues est excellente grâce à la formation multilingue de Gemini, permettant la création de chatbots qui interagissent naturellement avec des clients internationaux sans nécessiter de traductions intermédiaires.

Accès mobile

Il n'existe pas d'application mobile spécifique pour Vertex AI; cependant, la console web est conçue de manière responsive, permettant la supervision et l'administration des agents depuis un navigateur mobile ou une tablette. Néanmoins, les tâches plus avancées (comme l'intégration et le déploiement de modèles) sont réalisées avec plus de confort et d'efficacité depuis un ordinateur de bureau.

Vertex AI est une plateforme de développement, pas un produit grand public. Ce qu'elle fait, c'est offrir le backend intelligent: modèles Gemini, Vertex AI Search, stockage de données, orchestration de flux, etc. Par conséquent, vous pouvez utiliser ces capacités pour créer un agent et l'intégrer dans une application mobile, qu'elle soit Android ou iOS.

Support, onboarding et gestion de compte

Vertex AI offre une documentation complète, des laboratoires de code interactifs (codelabs) et des tutoriels étape par étape. Le processus d'onboarding est soutenu par Vertex AI Workbench et des modèles préconfigurés. Les plans entreprise incluent l'accès à des gestionnaires de succès client et un support prioritaire, tandis que les PME peuvent s'appuyer sur des ressources gratuites et des communautés techniques actives.

Facilité d'utilisation / Expérience utilisateur

L'interface est basée sur l'environnement visuel de Dialogflow CX, avec des blocs drag-and-drop (construction visuelle avec blocs connectables) et une gestion modulaire des intentions.

Bien que la courbe d'apprentissage initiale puisse être modérée, surtout pour ceux qui n'utilisent pas Google Cloud, l'expérience est fluide et permet d'obtenir des résultats tangibles en quelques heures de configuration.

Vertex AI fait partie de Google Cloud et est facturé à l'utilisation. Il n'existe pas de plan gratuit spécifique au produit; les nouveaux clients Google Cloud disposent de crédits gratuits initiaux applicables à Vertex AI pour une période limitée. Pour estimer les coûts, il est recommandé d'utiliser le calculateur Vertex AI et, le cas échéant, de demander un devis commercial.

Une PME du secteur touristique a mis en œuvre Vertex AI Agent Builder pour centraliser son service client multilingue.

En trois mois, elle a réduit le volume d'emails de support de 40% et réussi à automatiser les réservations et modifications d'itinéraires via un agent connecté à son backend Firebase.

Le résultat: moins de charge opérationnelle et une plus grande satisfaction des utilisateurs finaux, sans perdre la touche humaine.

• OpenAI – Les GPT personnalisés d'OpenAI permettent aux particuliers et organisations de concevoir des assistants conversationnels adaptés à des tâches spécifiques, sans nécessiter de programmation.
• Noem AI – Plateforme de création d'agents IA multicanaux qui servent les clients, génèrent du contenu et automatisent les tâches de vente, support et marketing.
• Copilot Studio – Plateforme low-code/no-code de Microsoft permettant aux entreprises de créer leurs propres "copilotes" ou agents IA personnalisés.
• Stack AI – Plateforme no-code orientée entreprise pour créer et déployer des agents IA à l'aide d'un éditeur visuel drag-and-drop.