Produits d'IA et de machine learning
Des produits et services de machine learning innovants sur une plate-forme fiable
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AI Hub, notre dépôt hébergé de composants d'intelligence artificielle prêts à l'emploi, favorise l'expérimentation et la collaboration au sein de votre entreprise.
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Grâce aux composants de base de Cloud AI, les développeurs peuvent ajouter facilement des capacités de vision, de langage et de conversation, ainsi que des données structurées, à leurs applications.
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AI Platform, notre environnement de développement de science des données basé sur du code, permet aux développeurs en ML et aux data scientists de passer rapidement de la conception au déploiement.
AI Hub
Dépôt hébergé de composants d'IA prêts à l'emploi
AI Hub de Google Cloud offre des fonctionnalités de partage de niveau entreprise, telles que des pipelines d'IA de bout en bout et des algorithmes prêts à l'emploi, qui vous permettent d'héberger de manière privée vos contenus d'IA pour favoriser la réutilisation et la collaboration entre développeurs et utilisateurs internes. Les utilisateurs en entreprise peuvent accéder à des composants d'IA créés par d'autres équipes de l'entreprise et à des contenus d'IA publiés par Google AI, Google Cloud AI et les partenaires Google Cloud. Vous pouvez également déployer en toute facilité des technologies uniques de Google AI et Google Cloud AI à des fins d'expérimentation, mais aussi de production, sur Google Cloud et sur des infrastructures hybrides.
En savoir plus sur AI HubComposants IA
Des outils qui facilitent l'ajout de capacités de vision, de langage et de conversation, ainsi que de données structurées, aux applications
En savoir plus sur les composants IA
IA Vision
Analyse d'images dans le cloud ou à la périphérie
Google propose deux méthodes pour mieux comprendre la richesse des connaissances cachées dans vos images. Nos modèles pré-entraînés et puissants de l'API Vision classent rapidement les images dans des milliers de catégories (par exemple "voilier" ou "Tour Eiffel") et détectent les objets, les visages et les mots. Vous pouvez également utiliser AutoML Vision pour créer et entraîner facilement des modèles personnalisés conformément à vos besoins, même avec des connaissances limitées en machine learning.
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IA Video
Analyse vidéo précise… à l'image près
Ces deux produits complets d'IA permettent de simplifier la consultation de votre bibliothèque de vidéos et de la rendre plus pertinente. Les modèles pré-entraînés de l'API Video Intelligence extraient les métadonnées, identifient les mots clés et annotent le contenu des vidéos. AutoML Video Intelligence permet d'entraîner des modèles personnalisés pour les projets non couverts par les modèles pré-entraînés de l'API. N'hésitez pas à conjuguer ces deux produits pour obtenir des résultats optimaux.
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Natural Language
Traitement multimédia et multilingue
Grâce au machine learning, Natural Language révèle la structure et la signification d'un texte. Vous pouvez extraire des informations sur des personnes, des lieux et des événements, mieux comprendre les conversations avec les clients des centres d'appel et le sentiment général qui se dégage sur les médias sociaux, et intégrer des textes analysés à votre espace d'archivage de documents sur Google Cloud Storage. AutoML Natural Language facilite la création et l'entraînement de vos propres modèles de ML. Les modèles pré-entraînés de l'API Natural Language offrent des fonctionnalités de compréhension du langage telles que l'analyse des sentiments, des entités et de la syntaxe, et la classification du contenu.
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Translation
Des traductions instantanées adaptées à vos contenus
Cloud Translation vous permet de traduire rapidement des textes d'une langue à une autre, à l'aide du modèle qui convient le mieux à vos contenus. Si vous souhaitez que votre site Web et vos applications soient capables de traduire des textes instantanément, vous pouvez utiliser la traduction automatique neuronale pré-entraînée de l'API Translation pour fournir des résultats rapides et dynamiques dans plus de cent langues. Les développeurs et les experts en localisation ayant peu de connaissances en machine learning peuvent rapidement créer des modèles personnalisés de haute qualité et prêts à l'emploi avec AutoML Translation. Avec l'API, vous pouvez même utiliser des traductions provenant de modèles personnalisés, ce qui simplifie votre workflow au sein de la même bibliothèque cliente.
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API Cloud Speech-to-Text
Reconnaissance vocale dans 120 langues
Google Speech-to-Text permet aux développeurs de convertir le son en texte en appliquant de puissants modèles de réseau de neurones via une API facile à utiliser. L'API reconnaît 120 langues et variantes pour s'adapter à votre base mondiale d'utilisateurs. Vous pouvez activer la commande vocale, transcrire des contenus audio provenant de centres d'appels et bien plus. L'outil s'appuie sur la technologie de machine learning de Google pour traiter des flux en temps réel et des fichiers audio préenregistrés.
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API Cloud Text-to-Speech
Des interactions de synthèse vocale très réalistes
Cloud Text-to-Speech applique les avancées révolutionnaires de DeepMind aux réseaux de neurones de Google et WaveNet pour permettre aux développeurs de synthétiser des discours naturels à l'aide de 32 voix différentes dans plusieurs langues et variantes, avec une excellente fidélité. Cette API facile à utiliser permet de créer des interactions réalistes avec vos utilisateurs dans de nombreuses applications et sur de nombreux appareils.
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Dialogflow
Des interfaces de conversation sur plusieurs appareils et plates-formes
Cette suite de développement de bout en bout vous permet de concevoir des interfaces de conversation (chatbots) qui utilisent le machine learning pour créer des interactions riches et naturelles avec vos utilisateurs sur des sites Web, des applications mobiles, des plates-formes de messagerie et des appareils IoT.
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AutoML Tables
Créez des modèles de ML avancés sur des données structurées.
AutoML Tables permet aux data scientists, analystes et développeurs de créer et déployer facilement, beaucoup plus rapidement et à plus grande échelle des modèles ultraperfectionnés de machine learning travaillant sur des données structurées. Exploitez les données de votre entreprise pour effectuer des tâches essentielles telles que la gestion de la chaîne d'approvisionnement, la détection des fraudes, l'optimisation de la conversion de prospects et l'augmentation de la valeur du client.
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API Cloud Inference
Exécutez des corrélations à grande échelle sur des ensembles de données de séries temporelles.
L'API Cloud Inference vous permet de dégager des insights en temps réel à partir de vos ensembles de données de séries temporelles. Elle est généralement utilisée pour analyser les visites en magasin et le taux de conversion des marchands, détecter des anomalies au sein des données, identifier des corrélations en temps réel sur des données de capteurs ou générer des recommandations de haute qualité.
En savoir plus sur l'API Cloud Inference
Recommandations IA (bêta)
Proposez des recommandations de produits hautement personnalisées à grande échelle.
Depuis des années, Google propose des contenus recommandés sur ses produits tels que Google Ads, la recherche Google et YouTube. Recommandations AI s'appuie sur ces connaissances pour formuler des recommandations hautement personnalisées qui s'adaptent en temps réel au comportement du client et aux modifications de produits et de prix sur tous les canaux. Contactez votre responsable de compte Google pour en savoir plus sur cette version bêta à disponibilité limitée et fidélisez vos clients en leur montrant à quel point vous les comprenez.
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BigQuery ML
Création de modèles avec SQL
BigQuery ML permet aux data scientists et aux analystes de données de créer et d'exploiter des modèles personnalisés de machine learning en quelques minutes, en utilisant le langage SQL familier et sans avoir à échantillonner d'importantes quantités de données. Effectuez des recommandations de produits, des segmentations et des prédictions à l'échelle du pétaoctet et à moindre coût.
En savoir plus sur BigQuery ML
Cloud AutoML
Entraînez facilement et rapidement des modèles personnalisés de machine learning.
Cloud AutoML est une suite de produits de machine learning qui permet aux développeurs peu expérimentés dans ce domaine d'entraîner des modèles de haute qualité répondant à leurs besoins. Cloud AutoML tire parti de plus de 10 ans consacrés à la technologie propriétaire Google Research pour optimiser les performances de vos modèles de machine learning et améliorer la précision de vos prédictions.
En savoir plus sur Cloud AutoMLAI Platform
Cet environnement de développement de science des données basé sur du code permet aux développeurs en machine learning, aux data scientists et aux ingénieurs en données de passer de la conception au déploiement, rapidement et à moindre coût.
En savoir plus sur AI PlatformAI Platform Notebooks
Un service de notebook d'entreprise pour lancer ses projets en quelques minutes
AI Platform Notebooks est un service géré dont l'environnement JupyterLab intégré facilite la création d'instances. Les frameworks de machine learning et de science des données les plus récents y sont préinstallés. Notebooks est intégré à BigQuery, Cloud Dataproc et Cloud Dataflow pour faciliter le développement et le déploiement.
En savoir plusDeep Learning VM Image
Des machines virtuelles préconfigurées pour les applications de deep learning
Avec Deep Learning VM Image, provisionnez rapidement et facilement une VM en y important tous les éléments nécessaires pour lancer votre projet de deep learning dans Google Cloud. Vous pouvez lancer des instances Compute Engine préinstallées avec des frameworks de ML populaires comme TensorFlow, PyTorch ou scikit-learn, et profiter de la compatibilité avec les Cloud TPU et GPU en un seul clic.
En savoir plusConteneurs de deep learning (bêta)
Des conteneurs préconfigurés et optimisés destinés aux environnements de deep learning
Créez rapidement un projet de deep learning grâce à un environnement portable et cohérent qui permet de développer, de tester et de déployer vos applications d'IA sur Google Kubernetes Engine (GKE), AI Platform, Cloud Run, Compute Engine, Kubernetes et Docker Swarm. Les conteneurs de deep learning offrent un environnement uniforme quel que soit le service Google Cloud utilisé, qui facilite le scaling sur le cloud ou la migration depuis une infrastructure sur site.
En savoir plusService d'étiquetage de données (bêta)
Préparation de données pour l'entraînement de modèles de machine learning
Le service d'étiquetage de données AI Platform vous permet de demander un ajout manuel d'étiquettes sur une collection de données que vous prévoyez d'utiliser pour entraîner un modèle de machine learning personnalisé. Vous pouvez envoyer les exemples représentatifs à des étiqueteurs humains qui les annoteront de la manière spécifiée et renverront ensuite l'ensemble de données dans un format approprié qui permettra d'entraîner le modèle de machine learning.
En savoir plusAI Platform Training
Entraînement distribué avec réglage automatique d'hyperparamètres
AI Platform vous permet d'exécuter vos applications d'entraînement TensorFlow, scikit-learn et XGBoost dans le cloud. Vous pouvez également utiliser des conteneurs personnalisés pour exécuter des tâches d'entraînement avec d'autres infrastructures de machine learning.
En savoir plusAI Platform Prediction
Un service d'hébergement de modèles proposant un scaling sans serveur
Hébergez vos modèles de machine learning entraînés dans le cloud et utilisez AI Platform Prediction pour déduire les valeurs cibles de nouvelles données.
En savoir plusÉvaluation continue (bêta)
Optimisation de modèles à l'aide d'étiquettes de vérité terrain
Grâce à la fonctionnalité d'évaluation continue, vous pouvez échantillonner les prédictions des modèles de machine learning entraînés que vous avez déployés sur AI Platform et fournir des étiquettes de vérité terrain à vos entrées de prédiction. Le service d'étiquetage de données compare les prédictions de votre modèle aux étiquettes de vérité terrain et vous transmet continuellement des informations sur les performances du modèle.
En savoir plusOutil What-If
Évaluation et compréhension de modèles via une interface visuelle sans code
L'outil What-If intégré à AI Platform vous permet d'évaluer les performances de votre modèle pour toute une gamme de caractéristiques dans votre ensemble de données, de comparer diverses stratégies d'optimisation et même d'examiner le résultat de manipulations sur des valeurs de point de données individuelles.
En savoir plusCloud TPU
Du matériel conçu pour la performance
Les Cloud TPU forment une famille d'accélérateurs matériels spécialement conçus et optimisés par Google. Ils accélèrent et font évoluer les charges de travail de machine learning pour l'apprentissage et l'inférence programmés avec TensorFlow. Les Cloud TPU sont conçus pour offrir des performances économiques optimales pour des charges de travail TensorFlow ciblées, et pour permettre aux ingénieurs et chercheurs en ML d'effectuer plus rapidement des itérations.
En savoir plusKubeflow
Boîte à outils de machine learning pour Kubernetes
Kubeflow rend les déploiements de workflows de ML sur Kubernetes simples, portables et évolutifs en offrant un moyen simple de déployer les meilleurs systèmes Open Source pour ML dans diverses infrastructures.
En savoir plusAutres ressources d'IA
Découvrez le machine learning sur Google Cloud.
Partenaires Google Cloud AI
Forts d'une solide expérience de l'IA, les partenaires en machine learning de Google Cloud vous aident à utiliser le machine learning en fonction de vos besoins et cas d'utilisation. Ils vous aident à chaque étape du développement et de la diffusion de vos modèles, en préparant vos données pour le ML. Ils peuvent également vous fournir des plates-formes et outils adaptés à votre travail, des solutions d'IA prêtes à l'emploi ou bien des services personnalisés pour concevoir des solutions d'IA parfaitement adaptées à vos besoins.
Autres partenaires Google en machine learning