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De la ingesta de documentos al agente en producción: Vertex AI RAG Engine, Gemini y Cloud Run.
IA generativa
Quatre kits RAG testés en vrai sur vos documents Drive, SharePoint et OneDrive : RAG Engine + synchro, Gemini Enterprise natif, hybride, et 100 % local avec Claude.
IA generativa
Comprendre en mots simples comment fonctionne un assistant comme Claude ou Gemini, ce qu'il sait faire, ses limites, et choisir un premier cas d'usage utile pour votre équipe.
IA generativa
Écrire, structurer, versionner et tester des prompts qui donnent des réponses fiables en production, du service client à la génération de contenu.
IA generativa
Coder en Python un agent qui appelle des outils, lui donner une mémoire, le brancher via MCP puis le passer en production avec Google ADK et Cloud Run.
IA generativa
Construire un jeu de données doré, mesurer un assistant RAG avec des métriques et un LLM-juge, le protéger en production et bloquer les régressions en CI.
IA generativa
Identifier les risques d'un assistant IA (OWASP Top 10 LLM), poser les bonnes parades techniques, respecter le RGPD et l'AI Act, puis gouverner les usages en entreprise.
IA generativa
Infrastructure as code, image conteneur et CI/CD GitHub Actions pour un agent Google ADK.
Cloud & DevOps
Un service Terraform « managé » sur votre machine : Gitea, Atlantis, MinIO, politiques OPA, verrous et approbations, vérifié automatiquement.
Cloud & DevOps
Les 6 façons d'ajouter un agent à Gemini Enterprise, des agents d'autres projets GCP, un orchestrateur qui découvre et appelle les autres.
Agents IA sur Google Cloud › Construire et publier des agents
Un serveur MCP de catalogue produits, privé sur Cloud Run et référencé dans Agent Registry, utilisable par ADK, Claude Code ou Gemini CLI.
Agents IA sur Google Cloud › Serveurs MCP
Des serveurs MCP Google Sheets (17 outils) et Google Slides (20 outils) branchés à Gemini Enterprise : local, shell, Terraform, console.
Agents IA sur Google Cloud › Serveurs MCP
Le socle de sécurité en 6 couches (identité, CMEK, connecteurs, Model Armor + DLP, exposition UE, détection), expliqué fichier par fichier.
Agents IA sur Google Cloud › Sécuriser Gemini Enterprise
Une note de sécurité d'entreprise appliquée : console d'abord, puis Terraform par paliers, plan de tests et exploitation quotidienne.
Agents IA sur Google Cloud › Sécuriser Gemini Enterprise
Construire dans Google AI Studio un assistant qui rédige des fiches produit en JSON, puis le transformer en script Python testé, sans rien installer d'autre que Python.
Académie IA › Débuter
Appeler Gemini depuis Python avec le SDK google-genai (streaming, conversation, tokens et coût, erreurs et réessais) et livrer un mini-CLI « assistant de réunion » qui fonctionne avec une clé d'API comme sur Vertex AI.
Académie IA › Débuter
Envoyer à Gemini une photo de ticket, un PDF, un mémo vocal ou une courte vidéo, et en tirer un JSON fiable : vous construisez un analyseur de justificatifs et un résumeur de PDF testés.
Académie IA › Débuter
Trier et résumer automatiquement un lot d'e-mails : d'abord dans Google Sheets avec une fonction =RESUMER(A2) en Apps Script, puis en Python sur un CSV ou un fichier Excel, avec un humain qui valide.
Académie IA › Débuter
Construire, tester et mettre en ligne Alti, l'assistant d'une salle de sport fictive : cadrage, prompt système, mémoire, connaissances métier, page web en streaming, journal, satisfaction et Cloud Run.
Académie IA › Débuter
Transformer des CV, des e-mails de commande et des comptes rendus en JSON fiable avec Gemini : schémas Pydantic, validation, réparation, revue humaine et précision mesurée par champ sur un jeu annoté.
Académie IA › Pratiquer
Connecter Gemini à une API REST interne avec google-genai : déclarer des fonctions, enchaîner des appels parallèles, valider les arguments, confirmer les actions sensibles et tout tracer dans un journal d'audit.
Académie IA › Pratiquer
Construire un moteur de recherche sémantique sur 60 fiches produit avec gemini-embedding-2, numpy et sqlite : recherche multilingue, produits similaires, dédoublonnage, clustering, et rappel@5 mesuré pour de vrai.
Académie IA › Pratiquer
Construire une API FastAPI qui résume et classe des tickets de support avec Gemini (validation, streaming SSE, délais), puis la déployer sur Cloud Run en service privé, sans clé, avec journaux structurés.
Académie IA › Pratiquer
Classer des milliers d'avis clients avec Gemini sans exploser quotas ni budget : concurrence bornée, réessais exponentiels, reprise après incident, Batch API et Vertex AI batch prediction, suivi des coûts et contrôle qualité.
Académie IA › Pratiquer