Le Google Next ’23, l’événement annuel qui rassemble les passionnés de technologie, les leaders de l’industrie et les innovateurs, a été une remarquable démonstration de l’engagement de Google à révolutionner la technologie à travers le vaste portefeuille de Google Cloud couvrant l’infrastructure, les données et l’IA, la collaboration de l’espace de travail et les solutions de cybersécurité.
Compte tenu de notre relation de longue date en tant que partenaire principal de Google Cloud, l’équipe Making Science a assisté à l’événement pour avoir un premier aperçu des principales innovations et acquérir des connaissances qui façonneront l’avenir de notre travail et de la valeur apportée à nos clients.
Au cœur de l’événement, le thème était l’intérêt principal en abordant l’avenir de la technologie : L’intelligence artificielle. L’événement s’est déroulé comme une vive démonstration du pouvoir de transformation de l’IA dans tous les secteurs d’activité et de son rôle essentiel dans la construction de l’avenir de la technologie.
Dans cet article de blog, nous nous penchons sur les différentes dimensions de l’IA qui ont occupé le devant de la scène lors du Google Next ’23.
Infrastructure optimisée par l’IA
Google Cloud s’engage à fournir une infrastructure de pointe optimisée pour l’IA qui permet aux entreprises de former et de déployer efficacement des modèles d’IA. Cette infrastructure est disponible dans toutes les régions de Google Cloud, dans les locaux des clients par le biais de Google Distributed Cloud et à la périphérie. Plus de 70% des « licornes de l’IA » sont des clients de Google Cloud, ce qui souligne la position dominante de la plateforme dans ce domaine de transformation. Les principales avancées en matière d’infrastructure annoncées lors de l’événement sont les suivantes :
- Cloud TPU v5e : Cette plateforme d’accélération de l’IA de pointe est économique, polyvalente et évolutive. Elle permet aux clients d’effectuer un entraînement et une inférence d’IA à grande échelle sur une seule plateforme. Elle offre des améliorations significatives en termes de performances d’entraînement et d’inférence par dollar par rapport à son prédécesseur.
- VM A3 avec GPU NVIDIA H100 : Dotées du GPU H100 de NVIDIA, ces machines virtuelles offrent des performances supérieures, une mise en réseau à haut débit et des avancées pour prendre en charge les applications exigeantes d’IA générique et de grands modèles de langage (LLM).
- GKE Enterprise : Permettant une mise à l’échelle horizontale multi-cluster, GKE Enterprise améliore la productivité tout en réduisant les délais de déploiement des logiciels, s’adressant aux charges de travail AI et ML critiques.
- Cross-Cloud Network :Cette plateforme mondiale de mise en réseau simplifie la connectivité et la sécurité des applications dans plusieurs environnements en nuage, en réduisant la latence du réseau et en améliorant l’accès aux services de Google.
- Google Distributed Cloud : Conçu pour les organisations qui exécutent des charges de travail en périphérie ou dans leurs centres de données. Google Distributed Cloud est en cours d’amélioration pour apporter des capacités d’IA à la pointe de la technologie.
Vertex AI : construire, déployer et mettre à l’échelle des modèles de ML
Vertex AI est la plateforme d’IA complète de Google Cloud qui permet aux clients de créer, de déployer et de mettre à l’échelle des modèles d’apprentissage machine (ML) de manière efficace. L’utilisation de la plateforme s’est considérablement développée, le nombre de projets d’IA générative des clients ayant été multiplié par plus de 150. Les principales mises à jour de cette plateforme sont les suivantes :
- Vertex AI Search et Conversation : Ces outils permettent aux organisations de créer rapidement des applications de recherche et de conversation utilisant leurs données, avec un minimum de codage et de solides fonctions de gestion et de sécurité de niveau entreprise.
- Nouveaux modèles et outils : Mises à jour de PaLM 2 pour le traitement efficace de documents volumineux, prise en charge étendue des nouvelles langues disponibles dans Codey, et capacités accrues pour Imagen en ce qui concerne l’attrait visuel et les nouvelles méthodes de réglage pour créer des images alignées sur des exigences spécifiques avec quelques références.
- Extensions Vertex AI : Les développeurs peuvent désormais accéder, créer et gérer des extensions qui fournissent des informations et des actions en temps réel, permettant aux applications AI générative d’interagir avec les systèmes d’entreprise et les plateformes tierces.
- Filigrane numérique : S’appuyant sur la technologie Google DeepMind SynthID, le filigrane numérique est désormais disponible pour les images générées par l’IA, offrant ainsi une évolutivité et une sécurité dans la génération d’images.
- Colab Enterprise : Un service destiné aux Data Scientists pour accélérer les workflows d’IA, accéder à l’ensemble de la plateforme Vertex AI, s’intégrer à BigQuery et bénéficier des fonctionnalités de complétion de code et de génération avancée.
Si vous êtes un expert en cloud ou en données, nous vous encourageons à en apprendre davantage sur ces nouvelles fonctionnalités et capacités afin que vous puissiez commencer à les utiliser pour construire et déployer des solutions innovantes.
Il ne s’agit là que de quelques-unes des nombreuses annonces faites lors de Google Cloud Next 2023. Attendez le prochain article qui parlera de la façon dont l’IA façonne le cloud, les données et la sécurité.
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