AI-First Google Colab est tout ce dont vous avez besoin

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Introduction

Pendant des années, Google Colab est comme une pierre angulaire pour les scientifiques des données, les ingénieurs de l’apprentissage automatique, les étudiants et les chercheurs. Il a un accès démocratisé à ce qui équivaut aux ressources informatiques essentielles dans le monde d’aujourd’hui telles que les unités de traitement graphique (GPU) et les unités de traitement des tenseurs (TPU), et a offert un environnement de cahier Jupyter hébergé sans configuration gratuit dans le navigateur. Cette plate-forme a joué un rôle déterminant dans tout, de l’apprentissage de Python et Tensorflow au développement et à la formation de réseaux de neurones modernes. Mais le paysage de l’intelligence artificielle évolue à un rythme incroyable, et les outils que nous utilisons doivent évoluer avec lui.

Reconnaissant ce changement, Google a dévoilé un Ai-First Colab. Annoncée à Google I / O 2025 et maintenant accessible à tous, cette nouvelle itération va au-delà d’être un environnement de codage simple et hébergé pour devenir un partenaire de flux de travail de développement alimenté en IA. En intégrant la puissance des Gémeaux, Colab fonctionne désormais comme un collaborateur agentique qui peut comprendre votre code, votre intention et vos objectifs, réduisant la barrière à l’entrée pour résoudre les problèmes de données d’aujourd’hui. Ce n’est pas seulement une mise à jour; C’est vraiment un changement fondamental dans la façon dont nous pouvons aborder la science des données et le développement de l’apprentissage automatique.

Examinons de plus près les nouvelles fonctionnalités de l’IA de Google Colab et découvrons comment vous pouvez les utiliser pour augmenter votre productivité quotidienne de workflow de données.

Pourquoi Ai-First change la donne

Le flux de travail traditionnel d’apprentissage automatique peut être minutieux. Elle implique une série de tâches distinctes, souvent répétitives: analyse exploratoire des données, nettoyage et préparation des données, ingénierie des caractéristiques, sélection d’algorithmes, réglage de l’hyperparamètre, formation des modèles et évaluation du modèle. Chaque étape nécessite non seulement des connaissances profondes du domaine, mais aussi un investissement en temps important dans la rédaction de code, la documentation de consultation et le débogage.

Un environnement AI-First comme le nouveau Colab vise à comprimer considérablement ce flux de travail, intégrant l’IA dans l’environnement de développement lui-même. L’utilisation précoce de ces nouvelles fonctionnalités alimentées par l’IA suggère un gain 2x dans l’efficacité des utilisateurs, transformant les heures de travail manuel en une expérience conversationnelle guidée, vous permettant de vous concentrer sur les aspects plus créatifs et critiques de votre travail.

Considérez ces obstacles de développement communs:

• Codage répétitif: écrire du code pour charger des données, nettoyer les valeurs manquantes ou générer des parcelles standard est une partie nécessaire mais fastidieuse du processus
• Le problème de la « page vierge »: regarder un cahier vide et tenter de comprendre la meilleure bibliothèque ou fonction pour une tâche spécifique peut être intimidante, en particulier pour les nouveaux arrivants
• Débogage de l’enfer: Un message d’erreur obscur peut dérailler les progrès pendant des heures lorsque vous recherchez les forums et la documentation pour une solution
• Visualisations complexes: la création de graphiques de qualité de publication nécessite souvent un ajustement étendu des paramètres de bibliothèque de traçage, une tâche qui distrait de l’exploration réelle des données

Le nouveau colab AI-First traite directement de ces points de douleur, agissant en tant que programmeur de paires qui aide à générer du code, suggère des correctifs et même automatiser des flux de travail analytiques entiers. Ce changement de paradigme signifie que vous passez moins de temps sur la mécanique du codage et plus de temps sur la pensée stratégique, les tests d’hypothèse et l’interprétation des résultats.

Caractéristiques de base de l’IA de Colab

Désormais alimenté par Gemini 2.5 Flash, voici 3 fonctionnalités de béton AI que Colab propose pour faciliter vos workflows.

1. Interrogation itérative et assistance intelligente

Au cœur de la nouvelle expérience se trouve l’interface de chat Gemini. Vous pouvez le trouver via l’icône Gemini Spark dans la barre d’outils inférieure pour des invites rapides ou dans un panneau latéral pour des discussions plus approfondies. Ce n’est pas seulement un simple chatbot; Il est conscient du contexte et peut effectuer une gamme de tâches, notamment:

• Génération de code à partir du langage naturel: décrivez simplement ce que vous voulez faire, et Colab générera le code nécessaire. Cela peut aller d’une fonction simple pour refactoriser un ordinateur portable entier. Cette fonctionnalité réduit considérablement le temps consacré à la rédaction du chaudron et du code répétitif.
• Exploration de la bibliothèque: Besoin d’utiliser une nouvelle bibliothèque? Demandez à Colab une explication et une utilisation d’échantillons, fondée dans le contexte de votre cahier actuel.
• Correction d’erreur intelligente: Lorsqu’une erreur se produit, Colab ne se contente pas de l’identifier, il suggère de manière itérative des correctifs et présente les modifications de code proposées dans une vue différente de Diff, vous permettant d’examiner et d’accepter les modifications.

2. Agent de science des données de nouvelle génération

L’agent de science des données améliorée (DSA) est un autre ajout bienvenu à Colab. La DSA peut effectuer de manière autonome des tâches analytiques complexes du début à la fin. Vous pouvez déclencher un flux de travail complet simplement en demandant. L’agent sera:

1. Générer un plan: décrit les étapes qu’il faudra pour atteindre votre objectif
2. Exécuter le code: écrit et exécute le code Python nécessaire sur plusieurs cellules
3. Raison sur les résultats: analyse la sortie pour informer ses prochaines étapes
4. Résultats actuels: résume ses résultats et vous les présente

La DSA permet une rétroaction interactive lors de l’exécution, vous permettant de affiner ou de relancer le processus pour garantir que l’analyse s’aligne sur vos objectifs pendant l’ensemble du processus. Cela fait des tâches complexes comme prendre un ensemble de données brutes et effectuer un nettoyage de bout en bout, une analyse des fonctionnalités, une formation sur modèle et une évaluation d’un processus conversationnel rationalisé.

3. Transformation et visualisation du code

Le refactorisation ou la modification du code existant est simple; Décrivez simplement le changement dont vous avez besoin en langage naturel. Colab identifiera les blocs de code pertinents et suggérera les modifications nécessaires d’une vue DIFF pour votre approbation.

De plus, la visualisation des données, une partie critique mais souvent fastidieuse de l’exploration des données, est désormais simple. Les utilisateurs peuvent demander à Colab de représenter graphiquement leurs données, et l’agent générera des graphiques clairement étiquetés sans avoir besoin de lutter manuellement avec les minuties de bibliothèques comme Matplotlib ou Seaborn.

Commencer avec le nouveau Colab AI-First

Google a facilité l’accès aux nouvelles fonctionnalités Colab. Il n’y a pas de configuration complexe ou de liste d’attente; Ils sont juste là, prêts à utiliser – même dans le niveau libre.

Une fois connecté à Colab avec un ordinateur portable ouvert, recherchez l’icône Gemini Spark dans la barre d’outils inférieure. Cliquez sur l’icône pour commencer à interagir avec votre cahier, à faire des demandes de codage ou à poser des questions.

Notez que, bien que ces fonctionnalités soient disponibles dans le niveau gratuit, les niveaux payants offrent un accès plus fiable, des temps d’exécution plus longs et des GPU plus rapides.

Procédure pas à pas en utilisant le nouveau Colab AI-First

Utilisons certaines des données d’échantillons Colab pour tester la DSA.

Pour ce faire, j’ai ouvert le panneau de chat Gemini et tapé à l’invite de tâche d’exploration de données exploratoires suivantes (notez que je n’ai pas eu à demander explicitement à Colab d’utiliser ses capacités DSA mais que je l’ai fait de toute façon):

Analysons quelques données! Utilisez vos capacités d’agent de science des données pour examiner et faire rapport sur les exemples de données ANSCombe.json dans le dossier Sample_Data (/content/sample_data/anscombe.json).

La nouvelle interface utilisateur de Google Colab avec panneau de chat Gemini Visible <((cliquez pour agrandir) / Font>

L’agent de science des données de Colab a ensuite répondu par un plan:

• Chargez l’ensemble de données: chargez le fichier ANSCombe.json dans un Pandas DataFrame.
• Explorez l’ensemble de données: affichez les premières lignes, vérifiez les types de données et obtenez un résumé de l’ensemble de données pour comprendre sa structure et son contenu.
• Calculer les statistiques sommaires: calculer les statistiques descriptives (moyenne, médiane, écart-type, etc.) pour chacun des quatre ensembles de données dans le fichier Anscombe.json.
• Visualisez les ensembles de données: créez des tracés de dispersion pour chacun des quatre ensembles de données pour visualiser la relation entre les variables x et y.
• Signaler les résultats: résumer les principales résultats de l’analyse et des visualisations, en mettant en évidence l’importance de la visualisation en plus des statistiques sommaires.
• Tâche de finition: mettez les résultats des étapes précédentes dans un format que tout le monde peut lire.

L’agent a commencé à exécuter le code, Cell by Cell. S’il rencontre un format de date dont il n’est pas sûr, il pourrait faire une pause et demander des éclaircissements. Vous fournissez des visualisations – une tâche combinée qui aurait pu prendre une quantité importante de codage manuel et de débogage.

Réflexions finales

Le Colab repensé marque une étape importante dans le parcours de Google vers des outils de développement plus intuitifs et puissants, en particulier ceux du domaine de la science des données. En intégrant un collaborateur agentique au cœur de l’expérience Colab Notebook, Google a créé une plate-forme qui accélère le travail des professionnels et rend le monde de la science des données et de l’apprentissage automatique plus accessible à tous. Ce n’est peut-être pas un codage d’ambiance à part entière que WW connaît dans d’autres paramètres, mais Colab fournit ce que l’on pourrait appeler l’analyse de l’ambiance … ou le livreur d’ambiance?

L’avenir du codage est collaboratif, et avec Colab, votre partenaire d’IA est maintenant juste un clic et une invite.

Matthew Mayo (@ Mattmayo13) est titulaire d’une maîtrise en informatique et d’un diplôme d’études supérieures en exploration de données. En tant que rédacteur en chef de Kdnuggets & Statologieet rédacteur en chef à Maîtrise de l’apprentissage automatiqueMatthew vise à rendre les concepts de science des données complexes accessibles. Ses intérêts professionnels incluent le traitement du langage naturel, les modèles de langue, les algorithmes d’apprentissage automatique et l’exploration de l’IA émergente. Il est motivé par une mission pour démocratiser les connaissances dans la communauté des sciences des données. Matthew est codant depuis l’âge de 6 ans.