Erreurs fréquentes avec Google Vertex AI au Maroc : les détecter et les corriger

Commencer par vérifier le contexte

Avant de corriger une erreur, établissez ce qui a réellement été exécuté. Dans Vertex AI, le résultat peut dépendre du projet Google Cloud sélectionné, de la région, du service utilisé, des autorisations du compte, des fichiers transmis et des paramètres de la tâche. Une capture d’écran seule ne suffit souvent pas à reproduire le problème.

Consignez la date et l’heure du test, le nom du projet sans identifiant sensible, la région, le type d’opération et l’étape où le problème apparaît : préparation des données, création d’une ressource, entraînement, évaluation, déploiement ou appel d’un modèle. Notez aussi si vous utilisez la console Google Cloud, un notebook, une API ou une interface en ligne de commande, ainsi que les versions pertinentes des bibliothèques dans votre environnement.

Ne confondez pas la version d’un modèle avec celle de votre code ou de votre environnement. Si le comportement change, vérifiez ce qui a été modifié depuis le dernier essai réussi : données, paramètres, identité utilisée, région, dépendances, modèle sélectionné ou méthode d’appel. La comparaison entre un essai qui fonctionne et un essai qui échoue est souvent plus informative qu’une longue série de modifications simultanées.

• Projet et région sélectionnés ; service ou fonctionnalité concernés.
• Compte ou identité d’exécution et autorisations attendues.
• Nom, format, emplacement et taille approximative des fichiers, sans copier de contenu confidentiel.
• Étapes suivies, paramètres modifiés et message d’erreur exact, après retrait des secrets.
• Dernier essai réussi et différences avec l’essai défaillant.

Repérer les erreurs de configuration

Les problèmes de configuration empêchent souvent l’opération de démarrer ou de joindre la ressource prévue. Un message d’autorisation refusée peut indiquer que l’identité qui exécute la tâche n’a pas les droits nécessaires. Vérifiez quel compte est actif et si les rôles requis sont accordés au bon compte, plutôt que d’ajouter des permissions très larges sans diagnostic.

Une ressource introuvable ou une opération qui ne se déroule pas dans l’emplacement attendu peut venir d’un décalage entre la région choisie dans l’interface, celle configurée dans le code et celle où se trouve la ressource. Vérifiez ces éléments ensemble avant de recréer le modèle ou le jeu de données. Les limites de service et les quotas peuvent également bloquer une tâche : consultez le détail de l’erreur et l’état du projet, puis ajustez le test ou demandez l’accès approprié.

Un notebook qui fonctionne sur une machine mais échoue ailleurs peut utiliser des bibliothèques absentes ou des versions différentes. Conservez la liste des dépendances et le mode d’authentification employés. Évitez d’insérer une clé ou un secret directement dans le notebook : utilisez une méthode d’authentification adaptée à l’environnement et gardez les identifiants hors des fichiers partagés.

Pour un échec de chargement, contrôlez le chemin réellement utilisé, l’existence du fichier, son encodage et son format. Un fichier CSV dont les séparateurs ou les en-têtes sont mal interprétés peut sembler chargé tout en produisant des colonnes inattendues. Testez d’abord un échantillon réduit et vérifiez son aperçu avant de lancer un traitement plus coûteux.

• Erreur d’accès : confirmer l’identité active, la ressource visée et les autorisations nécessaires.
• Ressource non trouvée : vérifier projet, région, nom et emplacement de stockage.
• Tâche refusée ou interrompue : lire le détail de l’erreur et vérifier les quotas et limites applicables.
• Échec dans un notebook : comparer les versions des bibliothèques et la méthode d’authentification.
• Fichier mal lu : contrôler format, encodage, séparateur, en-têtes et chemin.

Corriger les erreurs de méthode

Une erreur de méthode se produit lorsque la configuration permet d’exécuter la tâche, mais que la démarche ne permet pas d’obtenir une réponse utile. Un exemple courant consiste à demander à un modèle de produire une réponse à partir d’une consigne vague, puis à conclure qu’il est inadapté sans tester une consigne plus précise. Définissez le résultat attendu, ajoutez le contexte nécessaire et essayez plusieurs exemples représentatifs.

Pour une tâche de prédiction ou d’entraînement, une mauvaise préparation des données peut dégrader le résultat même si le traitement se termine correctement. Vérifiez la cohérence des colonnes, les valeurs manquantes, les doublons, les catégories, les unités et la variable cible. Assurez-vous aussi que les données utilisées pour l’évaluation ne sont pas mélangées de façon à donner une mesure trompeusement favorable. Gardez un jeu de validation distinct lorsque la méthode le demande.

Ne choisissez pas un indicateur uniquement parce qu’il est facile à lire. La mesure doit correspondre au besoin métier : par exemple, le coût d’une erreur, le type de résultat attendu et les conséquences d’une fausse alerte ou d’un oubli. Examinez aussi plusieurs exemples concrets, notamment les cas difficiles, au lieu de vous fier à une seule valeur agrégée.

Pour une application générative, un prompt trop long, contradictoire ou peu structuré complique l’analyse. Séparez les consignes, le contexte et le format de sortie demandé. Fixez des critères de contrôle : exactitude sur les éléments fournis, respect du format, pertinence et comportement lorsque l’information manque. Un résultat plausible n’est pas nécessairement vérifié ; faites contrôler les réponses importantes par une personne compétente.

• Paramétrage : vérifiez région, droits, chemin, dépendances et limites lorsque l’opération ne démarre pas ou n’accède pas à la bonne ressource.
• Méthode : revoyez la question, les données, le protocole de test et le critère d’évaluation lorsque l’opération fonctionne mais donne un résultat médiocre.
• Pour une consigne générative, testez une version plus claire et comparez les sorties sur les mêmes exemples.
• Pour un jeu de données, vérifiez les exemples, les étiquettes et les valeurs inattendues avant de relancer l’entraînement.
• Ne modifiez qu’un facteur à la fois afin de savoir quelle correction a réellement aidé.

Contrôler les fichiers et les résultats

Les fichiers d’entrée et de sortie méritent une vérification séparée du modèle. Avant de lancer une tâche, confirmez que l’échantillon correspond au format attendu, que les colonnes importantes sont présentes et que les lignes ne sont pas tronquées. Après l’exécution, comparez le nombre d’éléments soumis et traités lorsque cette information est disponible, puis examinez les erreurs, les valeurs manquantes et quelques résultats individuels.

Les problèmes de sortie peuvent être discrets : ordre de colonnes modifié, format inattendu, fichier vide, texte coupé ou résultat associé à la mauvaise entrée. Faites un test avec des données fictives clairement identifiées et vérifiez que chaque sortie peut être reliée à son entrée. Pour un traitement en plusieurs étapes, conservez les fichiers intermédiaires nécessaires au diagnostic, mais ne gardez pas de données personnelles au-delà de ce qui est autorisé par les règles de votre organisation.

Établissez un petit ensemble d’exemples de référence : cas habituel, cas limite et cas qui doit être refusé ou signalé. À chaque changement, comparez les résultats avec ces références. Une routine simple permet de détecter une régression avant qu’elle n’atteigne les utilisateurs.

• Avant : vérifier format, colonnes, encodage, taille attendue et échantillon représentatif.
• Pendant : noter l’état de la tâche, les avertissements et l’étape exacte d’un éventuel arrêt.
• Après : vérifier volume de sortie, structure, valeurs manquantes, cohérence entrée-sortie et exemples de référence.
• Sécurité : remplacer les données réelles par des exemples fictifs avant de partager un fichier ou une capture.

Diagnostiquer une erreur étape par étape

Une checklist progressive évite les corrections au hasard. Commencez par reproduire le problème avec la même entrée et les mêmes paramètres. Si l’erreur n’est pas reproductible, notez les différences d’environnement ou de données. Si elle l’est, réduisez le cas jusqu’à obtenir le plus petit exemple qui échoue.

Consultez ensuite le message complet et la documentation officielle correspondant à la fonctionnalité utilisée. Repérez si l’erreur concerne l’authentification, les autorisations, la région, un quota, un format ou un paramètre. Testez une seule correction à la fois, puis relancez exactement le même exemple. Si le problème persiste, revenez à l’état initial et consignez le nouveau résultat avant d’essayer une autre piste.

Cette démarche permet aussi de séparer une panne d’exécution d’un résultat de mauvaise qualité. Si la tâche ne démarre pas, vérifiez d’abord la configuration. Si elle se termine mais ne répond pas au besoin, examinez la méthode, les données et l’évaluation. Évitez de changer simultanément le modèle, le prompt, les données et les paramètres : vous ne sauriez pas quelle modification a produit l’effet observé.

• Reproduire : refaire le test avec les mêmes entrées, le même projet, la même région et les mêmes paramètres.
• Isoler : réduire les données et le code au plus petit cas qui échoue.
• Classer : déterminer si le problème concerne l’accès, la configuration, les fichiers, l’exécution ou la qualité du résultat.
• Consulter : vérifier la documentation officielle et le message d’erreur complet.
• Corriger : modifier un seul facteur, puis répéter le test identique.
• Valider : vérifier que la correction règle le problème sans dégrader les cas de référence.
• Documenter : enregistrer la cause probable, la correction, la date et le résultat du nouveau test.

Savoir quand demander de l’aide

Demandez de l’aide lorsque le problème persiste après un test minimal, lorsque l’accès dépend d’un administrateur, lorsque l’erreur semble liée aux limites du projet ou lorsque la qualité obtenue reste insuffisante malgré un protocole d’évaluation clair. Selon le cas, adressez-vous à votre équipe cloud, au responsable des données, à un formateur ou au canal de support approprié.

Une demande utile décrit le résultat attendu, les étapes exactes, l’environnement, l’erreur reproduite et les essais déjà réalisés. Indiquez ce qui fonctionne et ce qui échoue, sans transmettre de secrets. Remplacez les noms de clients, identifiants, données personnelles, clés et contenus internes par des valeurs fictives. Vérifiez également qu’une capture d’écran ne révèle pas de projet, de compte ou d’information confidentielle.

Pour documenter un incident reproductible, gardez un exemple minimal, les paramètres non sensibles, les versions utiles, le résultat attendu, le résultat observé et la suite de tests. Cette trace aide un collègue ou un formateur à reprendre le diagnostic sans répéter les mêmes essais.

• Décrire le but du test et l’étape où il échoue.
• Fournir le message d’erreur exact après suppression des informations sensibles.
• Préciser l’environnement, la région, les versions utiles et les changements récents.
• Joindre un exemple fictif minimal et les résultats attendus et observés.
• Lister les pistes déjà testées et leur effet.
• Ne jamais partager de clé, jeton, identifiant personnel ou donnée client.

Le parcours, étape par étape

1. 1Définir le besoin et un test de référence — Décrivez le résultat attendu et préparez quelques exemples représentatifs, dont un cas limite. Utilisez des données fictives si le diagnostic doit être partagé.
2. 2Vérifier l’environnement — Notez projet, région, identité, service, versions des dépendances, fichiers et paramètres. Vérifiez que l’essai qui échoue utilise bien le contexte prévu.
3. 3Reproduire et isoler — Relancez le test à l’identique, puis réduisez les données et le code jusqu’au plus petit cas qui reproduit le problème.
4. 4Classer le problème — Si l’opération ne démarre pas ou ne trouve pas une ressource, examinez la configuration. Si elle aboutit mais produit un résultat inadapté, examinez les données, la consigne et l’évaluation.
5. 5Consulter, corriger et retester — Comparez l’erreur à la documentation officielle, modifiez un facteur à la fois et répétez le même test. Vérifiez ensuite que les cas de référence restent corrects.
6. 6Documenter ou demander de l’aide — Enregistrez les étapes, paramètres non sensibles, versions, erreur et corrections déjà essayées. Partagez uniquement un exemple minimal expurgé de secrets et de données confidentielles.

Formations et programmes au Maroc

Compétences clés

Questions fréquentes

Sources

1. Formation intra-entreprise — OFPPT ofppt.ma
2. Ingénierie de la Formation Continue : Identification et Analyse des Besoins de Formation — OFPPT ofppt.ma
3. Google Cloud Vertex AI cloud.google.com
4. Google Cloud Skills Boost cloudskillsboost.google
5. FormaGroup — Google Vertex AI formagroup.ma