Un traitement multimodal natif
Texte, images, documents scannés, audio et vidéo peuvent être analysés par le même modèle. C’est utile pour qualifier des pièces jointes, lire des formulaires ou transcrire et résumer des échanges.
Intégration IA · Gemini
Solutions IA avec Gemini API : multimodal et agents en production
Etixio réalise des solutions IA avec Gemini API : traitement documentaire, interfaces multimodales, agents et automatisation. Nous évaluons les modèles Google sur votre contexte avant de les intégrer à votre produit, puis nous livrons un service exploitable en production, avec contrôles, évaluations et suivi des coûts.
Comprendre la technologie
Un modèle intégré à votre application.
Les modèles Gemini de Google peuvent être utilisés dans des applications qui traitent du texte ou, selon le modèle retenu, d’autres types de contenu. Le choix de l’interface et du service détermine les capacités et les conditions d’exploitation disponibles. Nous intégrons ces composants à un périmètre logiciel défini.
Gemini API est accessible directement ou par Vertex AI sur Google Cloud. Dans les deux cas, le modèle n’est qu’une brique : nous construisons autour le service qui prépare les données, contrôle les résultats et s’intègre à votre produit, sous forme de fonctionnalités IA, ou à un agent IA connecté à vos outils.
Les atouts pour votre produit
Pourquoi choisir Gemini API ?
Gemini se distingue surtout par son traitement multimodal et son intégration à l’écosystème Google. Nous le retenons lorsque ces atouts correspondent à votre usage, après comparaison sur vos propres exemples.
Des documents longs
Selon le modèle, la fenêtre de contexte permet de traiter des dossiers volumineux en une seule demande, ce qui simplifie certaines chaînes documentaires.
L’écosystème Google Cloud
Vertex AI pour le déploiement, la supervision et la gouvernance ; BigQuery pour relier l’IA aux données de l’entreprise ; Google Workspace pour les usages bureautiques.
Une gamme adaptée au volume
Les modèles Flash et Flash-Lite permettent de traiter de gros volumes à coût maîtrisé ; les modèles Pro sont réservés aux étapes qui demandent une analyse approfondie.
Le raisonnement et la planification
Les modèles récents enchaînent plusieurs étapes, appellent des fonctions et produisent des sorties structurées, ce qui permet de construire des agents contrôlés par l’application.
Notre champ d’intervention
Choisir une famille de modèles selon le travail à réaliser.
Nous comparons les familles Gemini sur un même jeu de demandes représentatives, avec vos vrais formats : PDF scannés, images, enregistrements audio. Le coût d’un traitement multimodal dépend de la taille et de la durée des fichiers ; nous le mesurons dès les premiers essais. Avec Vertex AI, la région de traitement se choisit sur Google Cloud. Lorsqu’un fournisseur européen ou un hébergement sur vos serveurs est exigé, nous comparons aussi avec Mistral ou un modèle open source auto-hébergé.
Gemini Flash
Une famille pour les traitements généraux et les workflows agentiques.
Gemini Flash-Lite
Une famille à évaluer pour les traitements à volume élevé.
Gemini Pro
Une famille à évaluer pour les tâches qui demandent une analyse approfondie et un raisonnement complexe.
Notre expertise Gemini API
L’écosystème Gemini que nous mettons en œuvre.
Accès aux modèles
Gemini API et Google AI Studio pour le prototypage et la comparaison, Vertex AI pour le déploiement en entreprise, SDK officiels (Python, Node.js, Java, Go).
Données et documents
Recherche dans vos documents (RAG), extraction depuis des PDF et des images, analyse de données avec BigQuery, classement et synthèse.
Multimodal
Analyse d’images et de documents scannés, transcription et compréhension audio, lecture de vidéos selon les besoins du cas d’usage.
Agents et intégration
Appels de fonctions, sorties structurées, connexion à vos API et à vos outils, avec journalisation, supervision et plafonds de consommation.
Sur le terrain
Un exemple de chaîne de traitement.
Sur un processus de qualification de documents, nous préparons les contenus, les catégories et les exemples nécessaires à l’évaluation. Le service classe ou extrait les informations, puis l’application vérifie le format et applique les règles métier. Les erreurs et les situations incertaines sont conservées pour améliorer la chaîne et décider des validations humaines nécessaires.
Du prototype à la production
Passer d’un essai AI Studio à un service exploitable.
Beaucoup de projets Gemini commencent par un essai concluant dans AI Studio ou un notebook. Nous reprenons ce POC et le transformons en service : code maintenable, authentification et droits d’accès, gestion des erreurs et des délais, jeu d’évaluation, supervision et suivi des coûts, déploiement sur votre infrastructure ou sur Google Cloud.
Le service est ensuite maintenu et réévalué à chaque changement de modèle. Voir notre offre de reprise de POC IA, nos solutions IA pour l’entreprise et nos précautions pour un usage maîtrisé de l’IA.
Les choix qui comptent
Maîtriser les documents transmis.
Les documents et médias envoyés au modèle sont souvent les plus sensibles : pièces d’identité, contrats, enregistrements. Nous définissons ce qui peut être transmis, masquons ce qui n’est pas nécessaire et appliquons les droits d’accès dans l’application avant tout appel.
Avec Vertex AI, les identités Google Cloud, la région de traitement et les journaux d’audit s’intègrent à votre gouvernance existante. Chaque changement de modèle est rejoué sur le jeu d’évaluation, formats de fichiers compris, avant d’être déployé.
Du travail aux livrables
Le logiciel livré autour de Gemini.
- Chaîne de préparation des documents, images et fichiers audio.
- Connexions aux données (BigQuery, stockage, API métier) du périmètre retenu.
- Jeu d’évaluation couvrant chaque format, suivi des erreurs et de la consommation.
- Code, configurations Google Cloud et documentation pour exploiter le service.
Le service est déployé dans votre projet Google Cloud ou dans votre infrastructure, avec vos comptes et vos accès. Le cadre de réalisation précise les environnements et la maintenance.
Questions fréquentes
Gemini API : vos questions.
Qu’est-ce que Gemini API ?
Gemini API donne accès aux modèles de langage multimodaux de Google, développés par Google DeepMind. Une application leur transmet du texte, des documents, des images ou de l’audio et reçoit une réponse, éventuellement structurée ou accompagnée d’appels de fonctions. L’accès se fait directement ou par Vertex AI sur Google Cloud.
Gemini, OpenAI ou Claude, quelles différences ?
Gemini est souvent retenu pour le multimodal, les documents longs et l’intégration à Google Cloud ; OpenAI pour sa polyvalence ; Claude pour les tâches techniques et les agents. Nous tranchons sur un jeu d’exemples représentatifs, en comparant qualité, latence et coût. Si l’hébergement en Europe ou sur vos serveurs est exigé, Mistral ou un modèle open source auto-hébergé entrent dans la comparaison.
Quels sont les cas d’usage adaptés à Gemini ?
Qualification et extraction de documents, analyse d’images ou de pièces scannées, transcription et synthèse d’échanges, assistance à l’analyse de données, agents reliés aux services Google. Gemini est pertinent lorsque vos contenus ne sont pas seulement du texte ou que votre système repose déjà sur Google Cloud.
Gemini gère-t-il bien le multimodal ?
Oui, c’est l’un de ses points forts. Le même modèle peut analyser texte, images, audio et vidéo. Comme pour le texte, les résultats sont vérifiés par l’application et évalués sur des exemples réels avant la mise en service.
Comment utiliser Gemini pour des analyses complexes ?
En décomposant le problème en étapes, en imposant un format de sortie et en ajoutant des vérifications entre les étapes. Les modèles Pro sont réservés aux étapes qui demandent un raisonnement approfondi ; les étapes simples utilisent des modèles plus rapides et moins coûteux.
Comment déployer Gemini en production ?
Par Vertex AI lorsque vous êtes sur Google Cloud, ou par l’API directe intégrée à votre application. Dans les deux cas, nous ajoutons l’authentification, la gestion des erreurs, les journaux, la supervision, les évaluations et des plafonds de consommation.
Quelles sont les limites de Gemini ?
Comme tout modèle de langage, Gemini peut produire des réponses inexactes. Les modèles Pro coûtent plus cher, et certaines fonctions dépendent de l’écosystème Google Cloud. Un jeu d’évaluation et des contrôles applicatifs restent nécessaires.
Gemini est-il adapté aux entreprises ?
Oui, en particulier pour les organisations déjà présentes sur Google Cloud ou Google Workspace. Vertex AI apporte les fonctions de gouvernance et de supervision attendues. Les conditions de traitement des données sont à vérifier selon l’offre retenue.
Combien de temps faut-il pour intégrer Gemini ?
Cela dépend du périmètre : quelques semaines pour une fonction ciblée dans une application existante, plusieurs mois pour une solution complète avec données, agents et supervision. Un cadrage fixe un premier périmètre réaliste.
Quels modèles de collaboration proposez-vous ?
Un projet au forfait pour une solution au périmètre défini, une équipe dédiée pour faire évoluer un produit intégrant l’IA dans la durée, ou une intervention ciblée (reprise de POC, migration vers Gemini).
Construisons un usage IA intégré à votre métier.
Présentez-nous ce que vous voulez construire, les utilisateurs concernés et votre environnement technique. Nous préciserons ensemble le premier périmètre à étudier.