Intégration API Gemini
Nous développons votre connecteur Gemini
Nous intégrons Gemini pour extraire, classer et appeler vos outils, avec la résidence UE via Vertex quand le contrat l'exige. L'API Studio n'est pas l'Europe.
- Équipe produit senior
- connecteurs LLM en production
- du cadrage au monitoring
À quoi sert l'API Gemini et pourquoi l'intégrer dans un produit européen ?
Gemini est la famille de modèles d'IA de Google, disponible via API pour générer du texte, analyser des images, traiter des PDF et appeler des fonctions dans votre application. On l'intègre pour automatiser la lecture de documents, classifier des emails, répondre à des questions sur une base de connaissance ou déclencher des actions métier à partir d'une entrée en langage naturel. Pour les projets qui requièrent que les données restent en Europe, Gemini est disponible via Vertex AI dans des régions européennes, ce qui répond aux exigences de résidence des données pour les secteurs régulés.
Ce que nos clients construisent sur l'API Gemini
Extraction de factures PDF vers l'ERP
Vertex eu, prompt minimisé. La fiche client complète ne part pas. Qualité mesurée en français, pas supposée.
Assistant support avec outils ticket
Le modèle interroge la doc interne et ouvre un ticket. Il n'hallucine pas le stock : il appelle votre fonction.
Classification d'e-mails SAV
Urgence, thème, routage. Un libellé métier, pas une réponse libre collée dans la file.
Descriptifs produit depuis la fiche technique
Génération bornée, identifiant de modèle figé, tests de non-régression de prompt à chaque bump.
Ce que ça change dans votre produit
La technique au service d'un résultat mesurable : l'UE quand le contrat l'exige, des outils plutôt que de l'invention, une qualité FR mesurée.
La résidence n'est plus un slogan
L'API Studio n'est pas Google Cloud Europe. Quand le contrat l'exige, on passe par Vertex en région UE, avec une preuve d'audit.
Le modèle appelle vos fonctions
Stock, prix, ticket : le modèle interroge votre métier au lieu d'inventer. Moins d'hallucinations coûteuses.
Le moteur reste remplaçable
Une couche interne (fournisseur, modèle, région). Vous basculez vers Mistral sans réécrire le métier.
Les évals françaises sont un livrable
Accents, SIRET, adresses : on rejoue les cas à chaque montée de modèle. La qualité FR n'est pas supposée, elle est mesurée.
Comment nous livrons votre connecteur Gemini
Cadrage
Studio (prototype) ou Vertex eu (prod réglementée). models.list sur l'endpoint choisi. Décision écrite, pas un slogan Europe.
Évals
Corpus français : SIRET, adresses, liaisons. Le modèle se fige après mesure, pas sur un alias latest.
Développement
Abstraction LLM, hostname loggé, minimisation du prompt, plafonds tokens / jour, idempotence des tool calls.
Monitoring
Tokens, 429 régionaux (quotas séparés du global), traces d'endpoint. Bascule de modèle = test de non-régression.
Ce que permet l'API Gemini
- generateContent et streaming
- Texte, PDF, image, audio dans un seul modèle. Extraction de BL, CNI, facture, sous réserve de qualité mesurée en français.
- Outils / function calling
- Le modèle appelle vos fonctions (stock, prix, ticket) plutôt que d'inventer. Idempotence métier sur les effets de bord.
- Vertex multi-région UE
- aiplatform.eu.rep.googleapis.com. Paris europe-west9 est locational, matrice modèle-dépendante. UE n'est pas « France only ».
- Deux auths, non interchangeables
- Clé AI Studio sur generativelanguage.googleapis.com. Compte de service Vertex. Les clés Studio ne marchent pas sur Vertex, et inversement.
Le vocabulaire de l'API Gemini
- Developer API
- AI Studio, generativelanguage.googleapis.com, clé x-goog-api-key. Pas de région. Le staff Google oriente vers Vertex pour coller le traitement à l'UE.
- Vertex eu
- Hôte aiplatform.eu.rep.googleapis.com, ou région europe-west*. Projet GCP, IAM, compte de service. Le chemin documenté pour un engagement de résidence.
- Endpoint global
- Phrase Google : doesn't support data residency requirements. L'utiliser et dire « c'est Google Cloud Europe » est faux.
- ML processing vs stockage
- Données au repos dans la location choisie. Le traitement ML suit l'endpoint juridictionnel ou locational. La matrice modèle × pays change.
- Quotas séparés
- Global vs régional. Un passage à eu peut 429 alors que le global passait. Anticiper, ne pas découvrir en go-live.
- ZDR / training
- Zero-data-retention et opt-out d'entraînement : non affirmés ici. Contrats payants, pages à relire au cadrage. Nous ne les promettons pas sur la foi d'un slogan.
Les contraintes réelles de l'API Gemini
Studio n'est pas l'Europe
generativelanguage.googleapis.com et l'endpoint global n'offrent pas la résidence. Vertex eu est le chemin Google documenté. L'hostname se logge.
UE n'est pas la France
Le multi-région eu n'est pas europe-west9. La matrice modèle-dépendante se relit au cadrage. Un DPA UE ne dit pas « France only », et il faut l'écrire.
Les IDs de modèles bougent
Comme ailleurs. Figer un ID listé sur l'endpoint choisi. Le global a des modèles que eu n'a pas encore. Tests de prompt à chaque bump.
Pas de ZDR improvisé
Nous ne promettons ni zero-data-retention ni opt-out d'entraînement sans les relire dans le DPA du compte. Minimisation du prompt, toujours.
Gemini Developer API ou Vertex UE ?
Deux portes Google, deux promesses. Le bon choix se fait par le contrat de résidence, pas par la facilité de la clé AI Studio.
| Critère | Developer APIAI Studio | Vertex UERésidence |
|---|---|---|
| Hôte | generativelanguage.googleapis.com | aiplatform.eu.rep.googleapis.com |
| Résidence | Pas de paramètre de région | UE documentée (pas France only) |
| Auth | Clé x-goog-api-key | Compte de service, IAM |
| Facturation | Plan AI Studio | GCP, tokens Vertex |
| Modèles | Catalogue Studio | Sous-ensemble, models.list sur eu |
| Quotas | Ceux du global / Studio | Séparés, 429 possible au passage |
| Le bon cas | Prototype, démo | Prod réglementée, AO |
Les clés Studio ne marchent pas sur Vertex, et inversement. Nous isolons provider, model et region derrière une interface interne. ZDR et training : DPA au cadrage, pas une phrase de page.
Ce que nous mesurons sur une intégration Gemini
Les autres briques IA
Gemini se combine plus souvent qu'il ne se remplace. Ces options se discutent au cadrage.
GeminiNous développons votre connecteur GeminiCette page
MistralL'inférence api.eu.mistral.ai, quand le contrat veut un labo européen.
HeyGenL'avatar vidéo, quand le texte et la voix ne portent pas le message.
ElevenLabsNous développons votre connecteur ElevenLabsTranscriptionNous développons votre connecteur de transcription
Anthropic (Claude)Un modèle qui appelle vos outils, pas un chat de plus
OpenAILe modèle écrit dans vos outils, il ne discute pas
CursorL'agent atteint vos outils internes, pas juste votre codeOn combine Gemini avec
La stack qui entoure Gemini sur nos projets.
Gemini : vos questions
Trois étapes. Trancher la porte : Developer API pour un prototype, Vertex eu (aiplatform.eu.rep.googleapis.com) dès qu'un engagement de résidence existe. Lister les modèles sur cet hôte, figer un ID, poser une abstraction LLM (provider, model, region). Minimiser le prompt, plafonner les tokens, idempotence sur les tool calls, logger l'hostname. La partie sensible n'est pas generateContent, c'est de ne pas vendre Studio comme « Google Cloud Europe », et de ne pas promettre un ZDR non relu dans le DPA.
Seulement si l'appel part vers Vertex sur un endpoint UE (aiplatform.eu.rep.googleapis.com ou une région europe-west*), pas vers generativelanguage.googleapis.com ni vers l'endpoint global, dont Google écrit qu'il doesn't support data residency requirements. Le multi-région eu n'est pas la France (europe-west9 est locational, matrice modèle-dépendante). Nous loggons l'hostname à chaque requête. Zero-data-retention et opt-out d'entraînement : non affirmés ici, à relire dans le DPA du compte au cadrage.
Studio : clé x-goog-api-key, pas de région, facturation plan Studio, chemin de démo. Vertex : projet GCP, IAM, compte de service, endpoint régional ou multi-région, facturation tokens GCP. Les clés ne s'échangent pas. Un passage à eu peut 429 (quotas séparés) et un modèle du global peut manquer sur eu : models.list sur l'hôte choisi. Pour un appel d'offres résidence, Vertex eu. Pour une démo interne, Studio suffit, à condition de le dire.
Le RGPD se joue sur la porte (Vertex eu vs Studio), la minimisation du prompt, et le DPA. Nous ne promettons pas de ZDR sur cette page. L'AI Act : si l'utilisateur dialogue avec un système d'IA, l'information (article 50) s'applique, comme sur un agent vocal. Transparence dans l'UI, pas seulement dans un contrat. Quand le cadre ne tient pas, nous proposons Mistral api.eu ou un autre moteur derrière la même interface interne.
Un premier flux utile, extraction ou classification sur Vertex eu avec hostname loggé, se livre en deux à trois semaines. Une chaîne avec outils métier, évals françaises et bascule Mistral demande plutôt six à huit semaines. La durée dépend du choix Studio vs Vertex, du catalogue régional, et du corpus d'évals. Nous cadrons le périmètre en amont et vous donnons une estimation ferme avant de commencer.
Un projet d'intégration Gemini ?
Parlons-en. 30 minutes pour cadrer Studio ou Vertex eu, ce que le DPA permet, et vous dire franchement ce qui est opposable à un client.
Parler de mon projet Gemini