Data / IA
Google multiplie et gonfle les modèles d’IA générative de Vertex AI
Par Laurent Delattre, publié le 30 août 2023
Google Cloud est à fond sur l’IA générative. À l’occasion de Google Next 2023, l’éditeur refait son retard sur la concurrence et profite de la souplesse de la plateforme Vertex AI pour multiplier les modèles fondamentaux mais aussi les outils pour les personnaliser et les exploiter simplement. Une effervescence qui fait écho à celle de Microsoft lors d’Inspire 2023 et qui creuse encore un peu plus dramatiquement l’écart entre les capacités des clouds américains et les offres européennes en matière d’IA…
Réponse de Google à Azure ML, Amazon SageMaker ou IBM Watson ML Studio, Vertex AI est une plateforme destinée à accélérer et simplifier l’implantation du ML et de l’IA en permettant de créer, entraîner, déployer des modèles ML depuis un environnement convivial.
Depuis le début de l’année, Vertex AI est aussi devenu l’outil de prédilection de l’univers Google pour personnaliser et déployer des IA génératives s’appuyant sur des grands modèles fondamentaux comme PaLM 2 (LLM), Imagen (génération d’images à partir de textes), ou Codey (génération de code informatique).
À l’occasion de Google Next 2023, qui se tient cette semaine, l’éditeur a considérablement enrichit sa plateforme Vertex AI et démontré sa capacité à rivaliser avec OpenAI, Microsoft et Amazon en matière d’IA génératives et de modèles fondamentaux mis à disposition des entreprises dans des environnements dédiés et protégés.
Des modèles Google gonflés à bloc
En attendant l’arrivée du modèle Gemini développé par sa filiale Deepmind (désormais fusionné aux AI Teams de Google Research) et annoncé comme bien plus puissant que PaLM 2 et GPT-4, Google continue de peaufiner ses actuels modèles fondamentaux qui animent notamment Bard et ses différentes intelligences « Duet AI ».
PaLM 2 dans Vertex AI bénéficie désormais d’une fenêtre contextuelle 4 fois plus large (elle doit désormais avoisiner les 32 000 tokens) et supporte officiellement 38 langages (et une centaine d’autres en preview).
Codey a été bonifié et voit désormais ses capacités de génération de codes informatiques, mais aussi de discussion autour de codes sources s’améliorer de 25%.
Imagen produit des images de qualité supérieure mais peut surtout désormais être personnalisé pour produire systématiquement des images alignées avec la charte visuelle de l’entreprise (il suffit de lui fournir préalablement 10 exemples parlants pour le former).
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Une ouverture aux modèles tiers
Microsoft a son Azure AI Open Catalog… AWS son API BedRock… Google son Vertex AI Model Garden ! Toutes ses solutions cloud visent le même objectif : mettre à disposition une collection de modèles IA préconstruits et directement personnalisables et utilisables depuis leurs environnements ML (en l’occurrence Vertex AI chez Google).
Google annonce que Model Garden propose désormais plus d’une centaine de modèles IA (génératifs ou non) dont la grande majorité proviennent de l’univers open source. Parmi les dernières stars à rejoindre le bestiaire, on retiendra l’arrivée du célèbre Claude 2 d’Anthropic (considéré comme l’un des concurrents les plus sérieux de GPT-4), le désormais incontournable LLama 2 de Meta (un LLM multimodal performant et très rapide) ou encore le modèle Falcon du Technology Innovation Institute.
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Ne pas laisser OpenAI et Microsoft prendre de l’avance
Les plugins et la fonction Code Interpreter (désormais renommée Advanced Data Analysis) permettent à OpenAI et ChatGPT d’étendre considérablement les capacités du modèle GPT-4 et les capacités de traitements et d’actions de ChatGPT.
Google souhaite désormais offrir les mêmes capacités d’extension au sein de Vertex AI. À Google Cloud Next, l’éditeur a ainsi officialisé plusieurs nouveautés intégrées à Vertex AI pour simplifier et sécuriser la personnalisation des modèles avec le savoir informationnel de l’entreprise.
Les Extensions Vertex AI sont un ensemble d’outils managés permettant de connecter les modèles IA de Vertex AI aux données propriétaires de l’entreprise, en toute confidentialité et sécurité.
Vertex AI Data Connectors facilite la connexion en lecture seule des modèles IA aux sources de données hébergées dans Google Cloud à commencer par Cloud Storage et BigQuery mais aussi à des sources tierces comme Jira, Salesforce ou Confluence.
Vertex AI Search : Alors que Microsoft a lancé en preview « Vector Search » pour Azure Cognitive Search, Google annonce la disponibilité générale de Vertex AI Search. Cette solution aide les entreprises à déployer des applications de recherche multimodales avec recherche sémantique, recommandations personnalisées et interactions par discussions au-dessus de leur patrimoine informationnel. Pour les DSI, Vertex AI Search représente une opportunité de fournir des expériences de recherche immersives et hautement personnalisées, tout en conservant un contrôle total sur les données et les accès.
Vertex AI Conversation : Une nouvelle plateforme intégrée dans l’environnement Vertex AI pour développer et déployer des Chatbots ou des Voicebots offrant des interactions fluides et réalistes afin de permettre aux entreprises de créer de nouvelles expériences conversationnelles avancées, tout en offrant des capacités de personnalisation et d’intégration aux workflows existants.
Toutes ces annonces montrent que Google a non seulement fait son retard sur Microsoft et Azure en matière d’IA Générative mise à disposition des entreprises via le Cloud mais prend même de l’avance sur certains domaines.
C’est une mauvaise nouvelle pour l’Europe qui traîne dramatiquement à bouger alors que les hyperscalers font feu de tout bois sur l’IA générative, avancent avec une surprenante célérité et prennent une avance considérable (et peut-être même irratrapable) sur les clouds européens en la matière.
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