Vertex AI s'intègre nativement avec BigQuery, permettant d'entraîner des modèles directement sur les données du data warehouse sans export complexe. Les fonctionnalités BigQuery ML permettent même de créer des modèles prédictifs en SQL standard, rendant le machine learning accessible aux équipes analytics sans nécessiter de compétences Python ou R avancées.

Les fonctionnalités AutoML de Vertex AI automatisent les étapes complexes du développement de modèles : sélection d'algorithmes, feature engineering, optimisation des hyperparamètres. Les équipes data peuvent ainsi créer des modèles performants pour la classification, la régression ou le forecasting sans expertise machine learning approfondie.

Vertex AI donne accès aux modèles de fondation Google, notamment Gemini pour l'IA générative. Ces modèles pré-entraînés permettent de déployer rapidement des cas d'usage avancés : génération de contenu, analyse de sentiment, classification de texte, extraction d'entités ou traitement d'images sans développement ML from scratch.

Vertex AI intègre des capacités MLOps complètes pour industrialiser le cycle de vie des modèles. Les pipelines automatisent l'entraînement, le déploiement et le monitoring des modèles en production. La détection de drift et le réentraînement automatique garantissent la performance des prédictions dans le temps face à l'évolution des données.

La plateforme s'appuie sur l'infrastructure Google Cloud pour offrir une scalabilité transparente. L'entraînement de modèles bénéficie automatiquement des ressources GPU et TPU nécessaires, tandis que le serving des prédictions s'adapte dynamiquement au volume de requêtes. Cette approche serverless élimine la gestion d'infrastructure et optimise les coûts.