Vos données sont dans BigQuery, Cloud Storage ou vos logiciels métier. Pour exploiter un modèle dans une application, il faut organiser leur accès, suivre les traitements et restituer un résultat utilisable. Dawap développe ces échanges dans votre environnement Google Cloud.
Modèles et données Google Cloud
Nous raccordons les services de modèles utilisés dans Vertex AI à vos sources et à vos logiciels. L’intégration suit le dossier traité, les données transmises et le résultat accepté. Selon le besoin, elle appelle un modèle à la demande ou organise un traitement par lots avec restitution dans le système destinataire.
Situations à résoudre
L’application doit savoir quelles données ont été traitées, quels résultats sont valides et ce qui reste à reprendre.
Le logiciel destinataire attend un format, des références et un état de validation. Le retour des résultats doit être prévu dès le raccordement.
Les permissions cloud doivent correspondre aux opérations nécessaires. Les droits des utilisateurs sur les dossiers restent à contrôler dans l’application.
Une réponse 429 indique un problème de capacité ou de limites à examiner. Les reprises doivent être espacées et bornées, avec un suivi des dossiers en attente.
Développements Vertex AI
Nous retenons les services utiles à votre parcours et vérifions les interfaces déjà disponibles dans vos outils.
Préparer les données autorisées depuis vos tables et fichiers. Conserver les références et versions qui permettent de relier la sortie à sa source.
Connecter le modèle et le point d’accès adaptés au besoin. Définir formats, délais, contrôle des erreurs et réponse présentée à l’utilisateur.
Soumettre les entrées, suivre l’exécution et examiner les résultats disponibles. Identifier les éléments absents ou rejetés avant de préparer leur reprise.
Limiter les droits IAM des comptes de service aux opérations nécessaires. Vérifier séparément les accès aux données et les autorisations métier.
Transformer la sortie, vérifier les références puis transmettre le résultat au CRM, au PIM ou à l’ERP. Suivre son acceptation par le destinataire.
Comparer les résultats sur des exemples métier, suivre consommation et délais, puis préparer les changements de modèles avec vos équipes.
Méthode
Nous partons d’un processus et de quelques dossiers représentatifs. La recette couvre l’accès aux sources, l’exécution, la validation et la réception du résultat. Nous ajoutons les cas incomplets, les refus d’accès et les reprises pour définir un fonctionnement que vos équipes peuvent exploiter.
Sources, références et données autorisées.
Modèle, point d’accès et mode d’exécution.
Format, cohérence et règles métier.
Réception, erreurs et éléments à reprendre.
Premier périmètre
Présentez vos données, le traitement envisagé et le logiciel qui doit recevoir le résultat. Nous définirons les échanges, les droits et les critères de recette avec les équipes responsables de votre environnement Google Cloud.
À examiner ensemble
Données Tables, fichiers ou API métier.
Traitement Appel à la demande ou exécution par lots.
Destination Logiciel, action et validation attendue.
Exploitation Volumétrie, délais et reprises nécessaires.
Scénarios de recette
La réussite d’un appel ou d’un job ne suffit pas à confirmer la bonne mise à jour de vos outils.
Nous rapprochons les entrées attendues des sorties reçues. Les résultats invalides sont isolés et la reprise porte sur les dossiers concernés, avec leur état dans l’application.
L’application espace et limite les tentatives, puis signale les traitements encore en attente. Une éventuelle autre destination doit respecter les contraintes du projet.
L’intégration compare la catégorie proposée au référentiel autorisé. Elle transmet les résultats valides et présente les écarts pour correction avant l’écriture.
Sources et logiciels
Les données, les ressources cloud et l’application destinataire font partie du même projet d’intégration.
Questions fréquentes
Les choix à préciser avant de raccorder les données et les applications.
Nous développons les échanges avec vos sources et les applications destinataires. Le travail comprend la préparation des données, les appels de modèles, le suivi des traitements et la validation des résultats. Les droits et l’exploitation sont définis avec votre équipe Google Cloud et la DSI.
Gemini désigne une famille de modèles. Un projet Vertex AI porte aussi sur leur utilisation dans votre environnement Google Cloud : identités, projets, sources et traitements. Le choix dépend de vos contraintes existantes et du parcours à intégrer, sans ajouter des services inutiles au besoin.
La documentation actuelle présente la plateforme sous le nom Gemini Enterprise Agent Platform. Un changement de nom ne suffit pas à conclure qu’une application doit être réécrite. Nous vérifions les API, les modèles et les échéances effectivement utilisés dans votre projet avant de définir les adaptations nécessaires.
Oui, en définissant la sélection des données et le mode de traitement adapté. Nous conservons leurs références, contrôlons les accès et organisons la restitution. L’intégration vérifie aussi les entrées incomplètes et les résultats qui ne peuvent pas être acceptés par le logiciel destinataire.
Son nom ne suffit pas à établir cette garantie. Il faut examiner les engagements applicables au modèle et aux fonctions utilisées, ainsi que les points d’accès disponibles. Le point d’accès global ne permet pas de choisir la région de traitement. Ces choix sont validés avec votre DSI.
Non. IAM contrôle l’accès aux ressources et opérations cloud. L’application doit aussi vérifier les droits de l’utilisateur sur les dossiers et les actions métier. Nous définissons ces deux niveaux et limitons les permissions des comptes de service au besoin retenu.
Nous identifions le motif et organisons des tentatives espacées, avec une limite de durée et de nombre. Le suivi distingue les dossiers traités, en attente et à reprendre. Une montée de capacité ou un autre point d’accès doit être évalué selon les contraintes de données et de coût.
Des dossiers représentatifs servent à comparer les résultats avant la bascule. Les critères portent sur la tâche métier, les formats, les erreurs et le temps de traitement. Nous suivons les échéances de retrait du fournisseur pour préparer la migration avant qu’un modèle ne soit plus disponible.
Intégration API IA et données
Décrivez les sources, le traitement et le logiciel destinataire. Nous définirons une intégration dont les résultats, les erreurs et les reprises peuvent être suivis.
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Votre sujet : Intégrateur Vertex AI : données et applications
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