Nuages : Quoi de neuf dans Google Cloud en février

L'IA au premier plan avec des avancées majeures

Février a été un mois important pour les initiatives d'IA de Google Cloud, marqué par une forte présence au AI Impact Summit en Inde et la sortie de plusieurs outils et mises à niveau d'IA puissants. Le sommet a souligné l'engagement de Google à exploiter l'IA pour résoudre des problèmes concrets, avec de nouveaux partenariats et investissements visant à faire progresser la science, l'éducation et les solutions d'IA évolutives. Parmi les points saillants, citons la sortie de Nano Banana 2, qui allie la génération d'images de haute qualité à une vitesse impressionnante, rendant la création visuelle avancée plus accessible aux développeurs et aux utilisateurs dans des produits tels que l'application Gemini et Google Search. Les améliorations apportées à SynthID continuent également d'aider à l'identification du contenu généré par l'IA.

Au-delà de la génération d'images, Google a dévoilé Lyria 3, son outil de création musicale le plus avancé, permettant aux utilisateurs de générer de la musique personnalisée dans l'application Gemini avec des invites descriptives et même des illustrations personnalisées. L'intégration de ProducerAI dans Google Labs élargit encore les possibilités créatives dans la production musicale. Pour les développeurs et les professionnels de la création, Flow intègre désormais des capacités d'IA de pointe pour générer, éditer et animer des images et des vidéos dans un espace de travail unique et rationalisé, simplifiant la gestion des actifs et les flux de travail de création.

Autonomiser la découverte scientifique et l'analyse des performances

La puissance de l'IA de Google Cloud s'est étendue à des entreprises scientifiques complexes avec la sortie de Gemini 3 Deep Think amélioré. Cette version améliorée est spécialement conçue pour relever les défis complexes des données rencontrés dans la science et l'ingénierie, allant au-delà des concepts théoriques pour fournir des résultats pratiques et exploitables pour les problèmes techniques. Disponible pour les abonnés Google AI Ultra dans l'application Gemini et via l'API Gemini en accès anticipé, Deep Think promet d'accélérer la recherche et le développement. Dans le domaine du sport, l'outil d'analyse vidéo IA de Google Cloud, développé avec Google DeepMind, a donné aux athlètes de Team USA et de U.S. Ski & Snowboard un avantage concurrentiel. Cet outil analyse les mouvements des athlètes à partir de vidéos 2D, même avec des équipements volumineux, offrant un retour d'information quasi en temps réel pour optimiser les performances pour les Jeux Olympiques d'hiver.

Outils de développement et infrastructure améliorés

Février a également apporté des mises à jour importantes pour les développeurs et la gestion de l'infrastructure. La préversion publique de l'intégration des métadonnées de Datastream avec Knowledge Catalog a été annoncée, offrant une vue unifiée des actifs Datastream tels que les flux et les profils de connexion. Cette intégration rationalise la découvrabilité et la gouvernance en permettant aux utilisateurs de rechercher des actifs Datastream aux côtés des tables BigQuery. Pour ceux qui modernisent leur infrastructure, un guide a été publié sur la mise à niveau d'Apigee OPDK vers la version v4.53 avec modernisation du système d'exploitation, détaillant une transition stable et sans temps d'arrêt. De plus, la disponibilité générale des pools de workers Cloud Run et l'open-sourcing du Cloud Run External Metrics Autoscaler (CREMA) permettent l'IA serverless à grande échelle en permettant une mise à l'échelle efficace et consciente des files d'attente pour les charges de travail non HTTP.

Gestion simplifiée des API et traitement des données

Google Cloud simplifie la gouvernance des API avec la disponibilité générale du support natif d'OpenAPI v3 (OASv3) pour API Gateway et Cloud Endpoints. Cela élimine la nécessité de rétrograder les spécifications d'API modernes et permet la définition et l'application directes des politiques, y compris la télémétrie, les quotas et la sécurité, à l'aide d'extensions spécifiques à Google dans les fichiers OASv3. Cela garantit une meilleure sécurité dès la conception et une intégration transparente avec l'écosystème de développement plus large. En matière de gestion des données, les notes de version soulignent la disponibilité générale du serveur d'API Cloud Logging MCP, permettant aux applications d'IA d'interagir avec les entrées de journal. De plus, la prise en charge de Database Center pour le Model Context Protocol (MCP) est maintenant généralement disponible, permettant aux applications d'IA comme Gemini CLI de se connecter à Database Center pour des revues de santé de flotte, des audits d'inventaire et des contrôles de sécurité.

Améliorations du calcul et du stockage

Pour les ressources de calcul, février a vu la préversion des VM A4X alimentées par NVIDIA GB200 NVL72, offrant des performances et une efficacité élevées pour les modèles de raisonnement IA de nouvelle génération, positionnant Google Cloud comme un leader dans la fourniture de matériel d'IA avancé. En matière de stockage, Google Kubernetes Engine (GKE) a introduit des classes de stockage par défaut dynamiques. Cette fonctionnalité simplifie la gestion du stockage sur des clusters de VM de générations mixtes en sélectionnant automatiquement le stockage approprié (Persistent Disk ou Hyperdisk) en fonction de la compatibilité matérielle du nœud. Cette abstraction réduit la surcharge opérationnelle et garantit des performances et une rentabilité optimales sans règles de planification complexes.

Améliorations de l'expérience utilisateur et de la sécurité

Améliorant l'expérience utilisateur dans la console Google Cloud, le mode sombre est maintenant généralement disponible. Cette fonctionnalité offre un environnement moderne, confortable et productif, en particulier pour une utilisation prolongée ou dans des conditions de faible luminosité, avec des options d'activation automatique ou manuelle. La sécurité et l'identité ont également connu des avancées, avec la préversion des signatures numériques résistantes au quantique dans le service de gestion des clés Cloud (Cloud KMS). Cela s'aligne sur les nouvelles normes PQC du NIST, aidant les développeurs à implémenter une cryptographie résistante au quantique pour se protéger contre les futures menaces de l'informatique quantique. Le support continu de l'infrastructure SIEM des opérations de sécurité Google héritée prendra fin le 30 avril 2027, encourageant la migration vers Google Cloud pour une fiabilité et une sécurité améliorées.

L'évolution continue des modèles d'IA générative

L'évolution des modèles d'IA générative s'est poursuivie avec des avancées déployées en préversion. Gemini 3.1 Flash-Lite est devenu disponible pour les entreprises via Vertex AI et pour les développeurs via l'API Gemini, offrant des capacités de génération d'images améliorées. Le modèle 3.1 Pro, décrit comme sensiblement plus intelligent et plus performant pour la résolution de problèmes complexes, a également commencé son déploiement en préversion via Vertex AI et Gemini Enterprise, autonomisant les entreprises pour l'avenir agentique. De plus, BigQuery ML prend désormais en charge les modèles d'IA générative open-source du Vertex AI Model Garden, y compris ceux de Hugging Face, élargissant les choix de modèles pour les tâches basées sur SQL telles que l'analyse des sentiments et la génération de texte. Cette large intégration de l'IA de pointe dans divers services Google Cloud consolide sa position de leader dans les solutions cloud intelligentes.