Créer un projet de portfolio Google Vertex AI au Maroc : du besoin à la démo

Choisir un projet adapté à son niveau

Pour apprendre Google Vertex AI, choisissez d’abord un projet dont vous pouvez expliquer le résultat à une personne qui ne travaille pas dans la data. Un cas d’usage limité aide à relier le besoin, les données, les outils et les tests. À l’inverse, un projet qui prétend automatiser tout un service risque de multiplier les dépendances et de rendre votre contribution difficile à comprendre.

Le projet proposé ici est un assistant qui aide à retrouver une information dans un petit ensemble de documents publics, par exemple des guides administratifs ou des fiches pratiques publiées avec une autorisation de réutilisation adaptée. L’utilisateur pose une question ; l’application recherche les passages pertinents et génère une réponse fondée sur ces passages. Si le contenu ne permet pas de répondre, elle doit le signaler plutôt que d’inventer une information.

Ce choix permet de montrer plusieurs compétences : préparation de documents, utilisation d’un modèle ou d’un service disponible sur Vertex AI, conception d’un flux de réponse, évaluation sur des questions de test et présentation d’une application. Le périmètre peut rester modeste : quelques documents, une interface simple et un jeu de questions préparé à l’avance. Vous n’avez pas besoin de prétendre créer ou entraîner un grand modèle de langage.

Avant de commencer, écrivez une phrase d’objectif, une phrase sur le public visé et une limite explicite. Par exemple : « L’outil aide un nouvel arrivant à retrouver des informations pratiques dans trois guides publics ; il ne remplace pas les indications officielles et renvoie au document source. » Cette formulation rend le projet plus crédible et facilite les choix techniques.

• Choisissez un problème que vous pouvez décrire en moins d’une minute.
• Réduisez le corpus et les fonctions à ce que vous pouvez tester.
• Prévoyez une réponse avec référence à la source, ou un message clair en cas d’information absente.
• Vérifiez avant de coder que les services Google Cloud envisagés et les éventuels coûts correspondent à votre environnement.

Partir d’un besoin concret

Un projet de portfolio convaincant commence par une difficulté observable, pas par une liste de technologies. Dans une entreprise, une question revient souvent : comment aider un nouvel employé à retrouver une consigne dans plusieurs documents ? Dans un organisme de formation, un apprenant peut chercher une information précise dans des supports de cours. Dans une petite structure, un responsable peut vouloir interroger des procédures internes. Ces exemples servent à cadrer le besoin ; pour un portfolio personnel, utilisez des ressources publiques ou synthétiques plutôt que des documents réels d’une entreprise.

Formulez le besoin comme une tâche : « Une personne doit trouver la règle applicable dans un ensemble de documents et vérifier où elle est écrite. » Définissez ensuite le comportement attendu : l’assistant restitue une réponse courte, fournit une référence vers la source et indique qu’il ne sait pas répondre lorsque les éléments sont insuffisants. Cette dernière exigence est importante : un outil d’IA ne doit pas donner une impression de certitude quand les documents ne permettent pas de trancher.

Voici un brief prêt à adapter. **Objectif :** construire une démonstration de recherche et de réponse sur un corpus public restreint. **Public :** un recruteur, un client potentiel ou une équipe métier qui veut comprendre l’usage. **Livrables :** une application de démonstration, un schéma simple du flux, un jeu de questions de test, un compte rendu des résultats, un dépôt de code nettoyé et une fiche qui décrit les limites. **Critère de réussite :** sur les questions prévues, l’utilisateur peut vérifier la réponse dans le document indiqué ; les questions hors périmètre déclenchent une réponse d’incertitude.

Choisissez des indicateurs observables plutôt qu’une promesse générale de « précision ». Vous pouvez compter, dans votre petit jeu de test, le nombre de réponses qui renvoient au bon document, les réponses appuyées par un passage pertinent et les cas où l’assistant aurait dû s’abstenir. Présentez ces résultats comme ceux de votre test, sur votre corpus et vos questions, et non comme une performance universelle.

• Qui rencontre le problème et dans quelle situation ?
• Quelle tâche l’application doit-elle aider à accomplir ?
• Qu’est-ce qui ferait échouer une réponse, même si elle paraît fluide ?
• Comment une personne vérifiera-t-elle l’information donnée ?

Préparer les données, fichiers ou ressources

Commencez par un inventaire des documents : titre, provenance, date de consultation, format et conditions d’utilisation. Privilégiez des fichiers publics dont la réutilisation est permise, des documents que vous avez rédigés vous-même ou des données synthétiques. Une page visible sur Internet n’est pas automatiquement libre de réutilisation. Respectez les licences, les droits d’auteur et les conditions d’accès.

Écartez les informations personnelles, les identifiants, les coordonnées, les dossiers de clients, les contrats et tout document interne non autorisé. Le fait de retirer un nom ne garantit pas qu’un fichier soit anonyme : des détails de contexte peuvent permettre de reconnaître une personne ou une organisation. Ne copiez pas de données de travail vers votre projet personnel ou un service cloud sans autorisation et sans respecter les règles de sécurité applicables.

Préparez une version propre du corpus : fichiers lisibles, noms explicites, doublons retirés et contenu découpé de manière cohérente si l’application doit retrouver des passages. Conservez une trace de la source et de la version utilisée. Pour une démonstration publique, fournissez un corpus de test qui peut être partagé ; si un document ne peut pas être publié, ne l’incluez ni dans le dépôt ni dans les captures.

Enfin, documentez les ressources techniques réellement utilisées : services Vertex AI, stockage éventuel, paramètres utiles et prérequis. Les interfaces et options de Google Cloud peuvent évoluer ; vérifiez la documentation officielle au moment de réaliser le projet. N’inscrivez jamais dans le dépôt une clé, un secret, un identifiant de compte ou une valeur qui donne accès à votre environnement.

• Préparer un corpus public, synthétique ou explicitement autorisé.
• Tenir une liste des sources, licences et versions des documents.
• Retirer les secrets et données sensibles avant toute mise en ligne.
• Éviter d’utiliser un document professionnel sans accord de l’organisation concernée.

Réaliser le projet par étapes

Les services mobilisés dépendent de votre conception. Un parcours possible consiste à sélectionner un modèle disponible dans l’environnement Vertex AI, à préparer une recherche dans les documents, puis à construire un flux qui transmet au modèle les passages utiles avant de restituer une réponse. Vous pouvez commencer par une interface minimale et conserver une configuration simple. Le but de l’exercice pratique Google Vertex AI est de rendre le flux compréhensible, pas d’empiler des composants.

Étape 1 : dessinez le parcours de l’information. L’utilisateur pose une question ; l’application cherche des passages ; un modèle formule une réponse à partir du contexte disponible ; l’interface affiche aussi la référence au document. Faites apparaître les cas où la recherche ne retourne rien ou où le contexte est insuffisant.

Étape 2 : préparez et vérifiez le corpus. Testez manuellement quelques questions dont vous connaissez la réponse et repérez le passage correspondant. Cette étape évite de confondre un problème de données avec un problème de génération.

Étape 3 : construisez le flux dans Vertex AI et configurez les accès nécessaires selon les bonnes pratiques de votre environnement. Gardez les paramètres importants dans une configuration documentée plutôt que de les disperser dans le code. Utilisez une maquette ou une interface minimale si votre priorité est de démontrer le traitement plutôt que le design.

Étape 4 : ajoutez des instructions qui demandent une réponse fondée sur les éléments fournis, une référence vérifiable et une abstention lorsque les informations manquent. Ces instructions ne garantissent pas à elles seules un résultat juste ; elles doivent être évaluées avec des cas de test.

Étape 5 : testez le parcours complet, de la question jusqu’à l’affichage. Relevez les erreurs, modifiez une seule chose à la fois et conservez les résultats. Une démonstration fiable comprend aussi un moyen de relancer le projet ou une courte vidéo, selon ce que vous pouvez partager.

• Compétences visibles : cadrage métier, préparation des données, usage de services cloud, conception d’un flux IA, tests et communication.
• Restez précis sur votre contribution personnelle si vous avez utilisé un tutoriel ou un modèle de départ.
• Ne présentez pas un prototype comme un système prêt pour la production.

Tester, corriger et documenter

Un résultat qui semble convaincant sur une seule question ne suffit pas. Préparez des questions dont vous connaissez la réponse, puis comparez la réponse produite au document source. Incluez des formulations différentes d’une même question, des demandes auxquelles le corpus ne répond pas, des questions ambiguës et des questions qui mélangent plusieurs documents.

Gardez une trace simple : question, résultat attendu, réponse obtenue, référence retournée et observation. Les erreurs peuvent venir du document, de la recherche du passage, de la formulation de la réponse ou de l’interface. Classez-les plutôt que de changer plusieurs paramètres à la fois. Si vous améliorez le système, relancez les mêmes tests : cela montre ce qui a changé et permet d’éviter de corriger un cas tout en en dégradant un autre.

La documentation doit permettre à une autre personne de comprendre le projet sans accéder à vos données privées. Expliquez le problème, le périmètre, le fonctionnement général, les services employés, les prérequis, la méthode de test et les limites. Pour illustrer le flux, un schéma avec des noms de composants suffit ; n’y faites pas apparaître d’identifiants, de noms de clients ou de détails internes.

Dans vos captures et vidéos, utilisez uniquement les documents publics ou fictifs retenus pour la démonstration. Vérifiez l’écran, l’historique du navigateur, les noms de fichiers et les informations de compte avant de publier. Remplacez les valeurs sensibles par des exemples fictifs et ne laissez pas de secrets dans les journaux, les variables affichées ou les extraits de code.

• La réponse correspond-elle au contenu du document source ?
• La référence affichée permet-elle de retrouver le passage pertinent ?
• L’application sait-elle reconnaître une question hors périmètre ?
• Les tests couvrent-ils les questions ambiguës et les échecs de recherche ?
• Le projet reste-t-il compréhensible après une nouvelle exécution ?
• Le dépôt, les captures et les journaux sont-ils exempts de secrets et de données confidentielles ?

Présenter son travail dans un portfolio

Présentez le projet dans l’ordre où un recruteur ou un client voudrait le comprendre : besoin, utilisateurs visés, périmètre, fonctionnement, résultat, tests et limites. Ajoutez une démonstration courte montrant une question répondue avec sa source, puis une question hors périmètre pour illustrer le comportement d’abstention. Une courte vidéo ou des captures annotées peuvent compléter un dépôt de code ; choisissez un format que vous pouvez réellement maintenir.

Le dépôt peut contenir un fichier de présentation, un schéma d’architecture simplifié, des exemples de tests, les instructions de lancement et un corpus public autorisé ou synthétique. Si le service utilisé impose une configuration ou un accès cloud que vous ne pouvez pas partager, expliquez les prérequis et fournissez une démonstration enregistrée. N’incluez ni clé d’accès ni fichier de configuration privé.

Soyez transparent sur les limites : taille réduite du corpus, couverture incomplète des questions, dépendance à la qualité des documents, réponses parfois erronées et absence éventuelle de validation métier. Indiquez ce que vous amélioreriez ensuite, comme enrichir les tests, améliorer la recherche ou ajouter une procédure de vérification humaine. Cette précision ne diminue pas le projet : elle montre que vous comprenez ce qu’il démontre et ce qu’il ne démontre pas.

Pour décrire votre contribution, utilisez des verbes concrets : « j’ai défini le cas d’usage », « j’ai préparé le corpus », « j’ai construit le flux », « j’ai évalué les réponses sur un jeu de questions ». Si vous avez suivi une formation ou utilisé des ressources externes, distinguez clairement ce que vous avez appris, ce que vous avez adapté et ce que vous avez réalisé vous-même.

• Une description courte du besoin et du public visé.
• Une démonstration qui montre un cas normal et un cas sans réponse fiable.
• Des tests reproductibles et des résultats présentés dans leur contexte.
• Une liste claire des limites et des améliorations envisagées.

Le parcours, étape par étape

1. 11. Cadrer le problème — Définissez un utilisateur, une tâche et une limite. Écrivez le brief et les livrables avant de choisir les composants.
2. 22. Sélectionner un corpus partageable — Réunissez des documents publics, synthétiques ou autorisés. Notez leur provenance et écartez les fichiers sensibles.
3. 33. Concevoir le flux — Dessinez le chemin entre question, recherche de passages, génération de réponse et affichage des références. Prévoyez l’abstention.
4. 44. Construire une première version — Utilisez les services Vertex AI adaptés au périmètre, avec une interface minimale et une configuration documentée.
5. 55. Évaluer et améliorer — Testez des questions connues, ambiguës et hors corpus. Consignez les résultats, corrigez et relancez les mêmes tests.
6. 66. Publier une démonstration sûre — Nettoyez le dépôt, retirez secrets et données privées, puis présentez captures ou vidéo, résultats et limites.

Formations et programmes au Maroc

Compétences clés

Questions fréquentes

Sources

1. FormaGroup — Formation Google Vertex AI formagroup.ma
2. FormaGroup — Guide projet portfolio Google Vertex AI au Maroc formagroup.ma
3. JobInTech jobintech.academy
4. Formation intra-entreprise — OFPPT ofppt.ma
5. Google Cloud — Vertex AI cloud.google.com