Formation Intelligence Artificielle sur Google Cloud : le guide ultime
Il s’agit du guide le plus complet sur les formations en intelligence artificielle (IA) sur Google Cloud.
Dans ce guide rédigé par des experts, vous apprendrez tout ce que vous devez savoir pour monter en compétence sur l’IA sur Google Cloud, propulser votre carrière, construire les bons chemins de formation pour vos collaborateurs ou transformer votre entreprise.
Débutant ou experts, en quête d’acculturation pour comprendre la valeur et l’impact de l’IA ou d’upskilling technique pour implémenter l’IA dans vos projets, ce guide vous permettra de trouver la bonne formation IA.
Contenu
| 1. L'intelligence Artificielle sur Google Cloud | 2. Les formations IA pour les métiers Google Cloud | 3. (a venir) Les formations IA pour les dirigeants et leaders Google Cloud |
| 4. (a venir) Les formations IA par technologies Google Cloud | 5. (a venir) Les modalités de formations à l'IA sur Google Cloud | 6. (a venir) Conclusion |
Google s'est imposé comme l'un des leaders mondiaux en matière d'intelligence artificielle (IA) .
Comment ?
Grâce à plusieurs facteurs clés, notamment des investissements massifs en R&D, des talents en IA parmi les meilleurs du monde entier, des données massives issues de ses nombreux services ou encore des innovations majeures.
(Vous avez par exemple peut-être entendu parler de Tensorflow, des Transformers ou encore de Gemini)
Et croyez-le ou non, Google offre aux entreprises un accès privilégié à ses avancées en intelligence artificielle à travers Google Cloud.
Ainsi, en utilisant Google Cloud, les entreprises peuvent bénéficier directement des innovations en intelligence artificielle de Google.
Et voici exactement quelles sont les produits et solutions d'IA de Google Cloud peut offrir à votre entreprise... et comment choisir les meilleures solutions d'IA pour vos besoins spécifiques.
Qu'est-ce que l'intelligence artificielle
L'intelligence artificielle (IA) est un domaine de l'informatique qui vise à créer des systèmes capables d'effectuer des tâches nécessitant normalement l'intelligence humaine.
L'IA permet aux machines d'apprendre à partir de données et de prendre des décisions de manière autonome.
Les domaines d'application de l'Intelligence Artificielle sont vastes et en constante expansion.
Le Machine Learning, pilier central de l'IA, permet aux systèmes d'apprendre à partir de données sans être explicitement programmés.
Les algorithmes de Machine Learning permettent de faire des prédictions, des classifications ou encore de découvrir des structures cachées dans des données non étiquetées.
Le Deep Learning, sous-ensemble du Machine Learning, utilise des réseaux de neurones artificiels pour modéliser des abstractions de haut niveau et traiter de grandes quantités de données complexes.
Les algorithmes de Deep Learning sont aujourd'hui parmi les plus performant dans le traitement du langage naturel (NLP) qui permet aux machines de comprendre, interpréter et générer le langage humain ou encore la vision par ordinateur qui donne aux systèmes la capacité d'interpréter et d'analyser des images et des vidéos.
Enfin, l'IA générative, dérivée du Deep Learning, crée de nouveaux contenus, comme des images ou du texte, à partir de données existantes.
Google Cloud propose des outils et services pour travailler avec ces différentes familles d'IA, permettant aux développeurs, data scientists ou encore aux machine learning engineers de choisir l'approche la plus adaptée à leurs besoins spécifiques.
L'IA Générative une révolution pour la création de contenu
Oui l'IA générative est en train de transformer radicalement la façon dont nous créons du contenu.
Ces outils ouvrent de nouvelles possibilités pour les créateurs et les entreprises, en permettant de produire du contenu à grande échelle.
Grâce à des modèles comme Gemini de Google, il est désormais possible de générer du texte, des images et même du code de manière automatisée.
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C'est une véritable mine d'or pour votre entreprise... mais c'est aussi une technologie que vos compétiteurs cherchent à exploiter la plus activement possible.
C'est pourquoi il est indispensable pour rester compétitif de former vos collaborateurs à l'IA Générative sur Google Cloud pour l'intégrer dans vos produits.
Pro tip : l'IA générative soulève aussi des questions importantes, il est crucial de comprendre comment utiliser ces technologies de manière éthique et responsable.
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Consultez notre guide des formations à l'IA Générative sur Google Cloud pour trouver la bonne formation pour vos projets Gen AI sur Google Cloud.
Vertex AI la plateforme pour vos projets IA
Vertex AI est un produit puissant pour les entreprises qui souhaitent créer et déployer des modèles d'apprentissage automatique (ML) et des applications d'intelligence artificielle (IA).
Vertex AI regroupe de nombreux outils et services qui s'exécutent sur une infrastructure entièrement gérée par Google Cloud, qu'il est possible de personnaliser en fonction de vos besoins en performances et de votre budget.
Par exemple il est possible d'accéder à des centaines de modèles d'IA et d'IA Générative, comme Gemini, depuis Vertex AI Model Garden :
Ou encore de créer un pipeline d'entraînement de bout en bout pour construire vos propres modèles personnalisés, entrainés à grande échelle via une approche MLOps dans Vertex AI Pipelines :
Vertex AI permet donc à vos équipes techniques de construire les solutions d'IA qui propulseront vos produits de demain.
Explorons quelques aspects de Vertex AI qui vous permettront d'accélérer et d'industrialiser le développement de vos projets d'intelligence artificielle
L'IA no code ou low code
L'adoption de l'intelligence artificielle peut sembler complexe pour les entreprises qui ne disposent pas d'une équipe de data scientists chevronnés.
C'est là qu'intervient l'IA low code ou no code, qui permet de créer et de déployer des modèles d'IA sans avoir à écrire de code complexe.
Cela rend l'IA accessible à un plus large éventail d'utilisateurs, y compris les développeurs, les analystes métier, les décideurs et même les citoyens data scientists.
Et Google Cloud vous offre des solutions très intéressantes.
Les APIs d'IA dans Google Cloud
Google Cloud offre une gamme d'API d'intelligence artificielle et qui font appel à des modèles de machine learning déjà entraînés.
Ces APIs permettent d'intégrer très simplement de l'intelligence artificielle dans vos applications sans connaissance en Machine Learning et en quelques minutes seulement !
Parmi les APIs disponibles on pourra citer la Vision API qui est un outil incroyable pour détecter et identifier des objets, des visages, des textes et bien plus encore dans vos contenus visuels de type images.
Il y a également l'API Natural Language qui permet d'exploiter le pouvoir du traitement du langage naturel (NLP) pour analyser et comprendre le texte.
Cette API offre des fonctionnalités telles que l'analyse de sentiments, l'extraction d'entités et la classification de contenu, vous permettant d'obtenir des informations précieuses à partir de données textuelles non structurées.
Dernière mention les APIs Speech-to-Text et Text-to-Speech permettent de convertir facilement la parole en texte et vice versa. Que vous souhaitiez transcrire des enregistrements audio, créer des assistants vocaux ou rendre votre contenu plus accessible, ces APIs offrent des performances de pointe et une grande précision
AutoML
AutoML, ou Automatic Machine Learning, est un ensemble d'outils basés sur le cloud qui permettent de créer vos propres modèles d'apprentissage automatique de haute qualité, sans avoir écrire une ligne de code.
Avec AutoML, Google Cloud révolutionne l'accès à l'intelligence artificielle en la rendant plus simple, plus rapide et plus accessible que jamais.
AutoML offre une gamme de solutions pour différents types de tâches de machine learning, telles que :
- La vision par ordinateur (AutoML Vision)
- Le traitement du langage naturel (AutoML Natural Language)
- La prédiction structurée (AutoML Tables)
- La détection d'objets (AutoML Video Intelligence)
Grâce à des techniques d'apprentissage par transfert et à des algorithmes d'optimisation avancés, AutoML explore automatiquement différentes architectures de réseaux neuronaux et hyperparamètres pour trouver le modèle le plus performant pour votre cas d'utilisation spécifique.
BiQuery ML
BigQuery ML est une fonctionnalité intégrée à BigQuery, le data warehouse entièrement géré de Google, qui permet aux entreprises de tirer parti de l'apprentissage automatique (ML) pour obtenir des informations précieuses à partir de leurs données.
Que vous soyez un expert en données ou un débutant, BigQuery ML simplifie le processus d'intégration du ML dans vos analyses, offrant ainsi une expérience transparente et efficace basée sur le langage SQL que la plupart des analystes de données et des développeurs connaissent déjà.
A travers sa bibliothèque de modèles ML prêts à l'emploi, BigQuery ML réduit considérablement la courbe d'apprentissage et facilite l'adoption du ML dans votre organisation.
BigQuery ML peut s'appliquer à de très nombreux cas d'usage, notamment :
- Détection de fraudes et d'anomalies
- Prévision des ventes et de la demande
- Analyse des sentiments et du comportement des clients
- Optimisation des campagnes marketing
- Maintenance prédictive des équipements
- Et bien plus encore !
Agent Builder pour créer rapidement des applications IA
Vertex AI Agent Builder permet aux entreprises de créer et de déployer des agents ou des applications d'IA facilement.
La création d'expérience d'IA Générative est accélérée par Vertex AI Agent Builder à travers une approche no-code facile d'utilisation basée sur le langage naturel ou alors une approche orientée code offrant des capacité d'orchestration et de personnalisation avancées,
Vertex AI Agent Builder est à la fois un rebranding et une extension de Vertex AI Search and Conversation.
Pour les créateurs d'agents conversationnels, Agent Builder propose un constructeur d'agents sans code intuitif.
Vous pouvez concevoir, déployer et gérer des agents d'IA conversationnelle intelligents en utilisant simplement le langage naturel.
Créer des moteurs de recherche de qualité Google, des chatbots, des moteurs de recommandations sans écrire la moindre ligne de code.
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Vous pouvez également
- combiner plusieurs agents pour créer des workflows complexes
- personnaliser les réponses selon vos priorités métier
- connecter les agents à vos données d'entreprise via un système RAG intuitif
- intégrer la recherche Google à vos applications pour présenter des jeux de données à jour à vos utilisateurs
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L'IA Générative dans Google Cloud améliorer l'efficacité des équipes
Google Cloud a intégré de manière transparente l'IA Générative Gemini à la plupart des services.
Qu'il s'agisse du développement d'applications, de la gestion de l'infrastructure ou de la sécurisation des systèmes, l'IA générative de Google Cloud est un levier puissant pour optimiser les processus et maximiser l'efficacité des équipes IT.
Une véritable opportunité pour booster la productivité et l'agilité des entreprises dans un monde en constante évolution.
Développeurs : un allié de taille pour le codage
Les développeurs sont aux premières loges pour bénéficier des avantages de l'IA générative. Celle-ci peut en effet les assister dans l'écriture de code en générant automatiquement des extraits, en complétant des fonctions ou en suggérant des optimisations. Un gain de temps précieux qui leur permet de se concentrer sur les tâches à plus forte valeur ajoutée.
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Équipes de sécurité : un rempart contre les cybermenaces
La cybersécurité est un enjeu majeur pour les entreprises. L'IA générative représente ici un atout de poids en analysant en temps réel les flux de données pour détecter les potentielles failles et menaces. Elle peut également générer des scripts de correction et des patchs de sécurité sur mesure.
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Architectes cloud : une aide précieuse pour la conception
La conception d'architectures cloud performantes et évolutives est un défi de taille. L'IA générative facilite grandement cette tâche en proposant des modèles optimisés en fonction des besoins spécifiques de chaque projet. Elle peut également simuler différents scénarios pour identifier la solution la plus adaptée.
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Équipes DevOps : une visibilité accrue sur les systèmes
Le monitoring est essentiel pour garantir la disponibilité et les performances des systèmes. L'IA générative renforce ces capacités en analysant en continu les données de monitoring pour détecter les anomalies et prédire les éventuels problèmes avant qu'ils ne surviennent. Un moyen efficace d'anticiper et de réagir plus rapidement.
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L'essor de l'Intelligence Artificielle (IA) et de l'IA générative révolutionne tous les secteurs et impacte toutes les entreprises.
Il est crucial que les collaborateurs techniques et non techniques soient non seulement acculturés à l'intelligence artificielle mais également capables d'en comprendre la valeur et de mettre en oeuvre l'IA pour garantir la compétitivité et l'innovation de leur organisation.
Les entreprises qui investissent dans la formation de leurs équipes cloud à l'IA bénéficient d'un avantage concurrentiel significatif, en étant capables de proposer des solutions innovantes et performantes à leurs clients.
Les practiciens de l'IA comme les data scientists ou les machine learning engineers doivent impérativement savoir mettre en oeuvre l'IA à l'échelle au sein des produits et solutions de l'entreprise.
Les métiers du cloud, tels que les architectes, les développeurs et les administrateurs, doivent impérativement maîtriser les concepts et les applications de l'IA pour rester compétitifs sur le marché du travail.
La formation à l'IA générative, en particulier, ouvre de nouvelles perspectives pour la création de contenu, l'automatisation des tâches et l'analyse prédictive dans le cloud.
De plus, la maîtrise de l'IA par les professionnels du cloud contribue à réduire les coûts opérationnels et à accélérer le développement de nouvelles fonctionnalités.
Les formations IA sur Google Cloud pour le
Data Scientist
Les data scientists jouent un rôle central et polyvalent dans le développement de solutions d'intelligence artificielle (IA). Leurs compétences en analyse de données, en statistiques et en programmation sont essentielles pour mener à bien ces projets complexes.
Aussi, la formation des data scientists à l'intelligence artificielle sur Google Cloud est devenue cruciale dans le paysage technologique actuel.
Google Cloud offre aux data scientists une plateforme puissante et évolutive pour développer et déployer des solutions d'IA à grande échelle.
Les data scientists qui maîtrisent Vertex AI peuvent créer des modèles plus performants et les mettre en production plus rapidement.
Pour les data scientists qui démarrent sur Google Cloud, la formation Introduction to AI and Machine Learning on Google Cloud permet de découvrir en une journée les solutions d'Intelligence Artificielle (IA) et de Machine Learning (ML) sur Google Cloud.
La formation Machine Learning on Google Cloud permet quand à elle d'approfondir en 5 jours les produits majeurs pour construire ses modèles de machine learning personnalisés à l'échelle dans Google Cloud.
Le parcours de formation Google Cloud Machine Learning Engineer est prévu pour les Data Scientists qui souhaitent aller plus loin dans le maîtrise des produits Google Cloud pour l'IA ou préparer la certification Google Cloud Professional Machine Learning Engineer.
Les formations IA sur Google Cloud pour le
Machine Learning Engineer
Le machine learning engineer joue un rôle essentiel au sein des équipes de data science.
Ce professionnel polyvalent est chargé de concevoir, développer et optimiser les systèmes d'intelligence artificielle basés sur l'apprentissage automatique.
Au-delà de ses compétences techniques, le machine learning engineer agit également comme un véritable pont de communication entre les différents acteurs du projet.
Il collabore étroitement avec les data scientists pour transformer leurs modèles en systèmes d'IA fonctionnels, tout en interagissant avec les équipes chargées de la mise en production et de la maintenance de ces systèmes.
Vertex AI est une plateforme de choix pour les machine learning engineers qui doivent industrialiser l'IA au sein des entreprises.
Pour les Machine Learning Engineers qui démarrent sur Google Cloud, la formation Introduction to AI and Machine Learning on Google Cloud permet de découvrir en une journée les solutions d'Intelligence Artificielle (IA) et de Machine Learning (ML) sur Google Cloud.
La formation Machine Learning on Google Cloud permet quand à elle d'approfondir en 5 jours les produits majeurs pour industrialiser l'intelligence artificielle dans Google Cloud.
Le parcours de formation Google Cloud Machine Learning Engineer est prévu pour les Machine Learning Engineers qui souhaitent aller plus loin dans le maîtrise des produits Google Cloud pour l'IA ou préparer la certification Google Cloud Professional Machine Learning Engineer.
Le Machine Learning Engineer nécessite également des connaissances sur le volet Infrastructure du Cloud. Il est donc intéressant pour un Machine Learning Engineer de suivre la formation Google Cloud Fundamentals: Core Infrastructure qui présente les produits et services liés au calcul, au stockage, au contrôle d'accès, au réseau et aux conteneurs.
Les formations IA sur Google Cloud pour le
Data Analyst et BI Analyst
A venir
Les formations IA sur Google Cloud pour le
Data Engineer
A venir
Les formations IA sur Google Cloud pour le
Développeur Cloud
A venir
Les formations IA sur Google Cloud pour les
Utilisateurs d'IA Générative
A venir
Nous avons écrit un guide complet pour identifier la bonne formation à l'IA Générative sur Google Cloud.