Google Cloud vous loue à la demande serveurs, stockage et outils d'IA. Il est souvent choisi pour trois points forts : l'analyse de grands volumes de données avec BigQuery, l'hébergement d'applications avec GKE et l'IA avec les modèles Gemini. Un freelance Google Cloud conçoit vos plateformes de données et vos infrastructures, les automatise, les sécurise et en suit les coûts. Nous vous présentons 1 ou 2 profils évalués en moins de 48h.
Par Hugo Brisset · Mis à jour le
Google Cloud permet à vos équipes d'analyser de très grands volumes de données et de lancer des projets d'IA sans gérer de serveurs. C'est la plateforme de cloud public de Google : des ressources informatiques louées à l'usage et partagées entre de nombreux clients. Elle couvre l'infrastructure (serveurs virtuels Compute Engine, réseau, stockage), l'hébergement d'applications en conteneurs avec Google Kubernetes Engine (GKE) et Cloud Run, les bases de données et surtout l'analyse de données. BigQuery en est la pièce maîtresse : un entrepôt de données serverless, c'est-à-dire sans serveur à installer ni à dimensionner. Son offre d'IA s'appuie sur les modèles Gemini et sur les TPU, des puces conçues par Google pour l'IA.
En France, Google Cloud est très présent dans le commerce, les médias, le numérique et les équipes data des grands groupes. Les missions types sont la construction d'une plateforme de données autour de BigQuery, la migration d'un entrepôt de données existant, l'exploitation de Kubernetes avec GKE, l'automatisation de l'infrastructure avec Terraform et, de plus en plus, l'intégration de modèles et d'agents Gemini dans des applications métier.
AWS et Azure sont plus répandus pour l'infrastructure générale. Google Cloud se distingue par la donnée, Kubernetes et l'IA. Pour les données soumises à SecNumCloud, le label de sécurité de l'ANSSI exigé pour certaines données sensibles, une solution existe : S3NS, société contrôlée par Thales en partenariat avec Google Cloud, propose PREMI3NS. Cette offre est qualifiée SecNumCloud 3.2 depuis décembre 2025 et reprend une partie des services Google Cloud dans des datacenters français.
L'IA change le travail sur Google Cloud. Les assistants écrivent en quelques secondes des requêtes BigQuery, du code d'infrastructure ou des chaînes de traitement de données. Mais ils ignorent souvent le coût des requêtes (BigQuery facture selon le volume de données lu), le découpage des tables qui limite ce volume ou les droits d'accès. Beaucoup de projets consistent aussi à construire des agents avec Gemini Enterprise Agent Platform. Lors de notre entretien technique, mené par un ingénieur en partie en partage d'écran, nous observons comment le profil vérifie et optimise ce que l'IA produit.
À jour au 7 octobre 2026. Une plateforme cloud n'a pas de version unique : ce sont ses services, ses offres et ses certifications qui évoluent.
Annoncée en avril 2026 lors de Google Cloud Next, Gemini Enterprise Agent Platform est présentée comme l'évolution de Vertex AI. Elle reprend le choix et l'entraînement des modèles d'IA. Elle y ajoute de quoi construire des agents, coordonner leur travail et encadrer leur usage. Les services Vertex AI sont désormais livrés au sein de cette plateforme.
En décembre 2025, l'ANSSI a qualifié SecNumCloud 3.2 PREMI3NS, l'offre de cloud de confiance de S3NS. S3NS est une société de droit français contrôlée par Thales et fondée en partenariat avec Google Cloud. La qualification couvre des services d'infrastructure (IaaS), de conteneurs et de plateforme (PaaS), dont BigQuery et Cloud SQL. Elle porte sur l'offre de S3NS et pas sur Google Cloud lui-même.
Google a présenté en avril 2026 sa huitième génération de TPU, ses puces dédiées à l'IA. Elle se décline en TPU 8t pour l'entraînement des modèles et TPU 8i pour leur utilisation au quotidien (l'inférence). Ces puces conditionnent la disponibilité et le coût des traitements d'IA sur la plateforme.
Google Cloud est certifié selon le référentiel HDS 2.0 (Hébergeur de Données de Santé). Celui-ci impose d'héberger les données de santé dans l'Espace économique européen. La région Paris permet de conserver ces données en France.
Les services et outils que nos clients attendent le plus souvent autour de Google Cloud. Un profil qui les connaît est opérationnel plus vite dans votre équipe.
Chaque fiche détaille les missions, la stack, notre évaluation de la pratique de l'IA et le TJM du profil.
FAQ
Pour une plateforme de données autour de BigQuery et de Dataflow, choisissez un data engineer. Un architecte cloud conçoit l'organisation des projets, le réseau et la sécurité. Un DevOps / Cloud Engineer automatise l'infrastructure et fait tourner GKE au quotidien. Pour une application ou un agent fondé sur Gemini, adressez‑vous à un AI engineer.
Google Cloud, dans sa région Paris, répond à la plupart des besoins, y compris pour les données de santé grâce à la certification HDS. Pour les données qui exigent SecNumCloud, l'offre PREMI3NS de S3NS est qualifiée. Elle propose cependant moins de services que Google Cloud. L'architecte vérifie que les services dont vous avez besoin y sont disponibles.
Google présente la nouvelle plateforme comme l'évolution de Vertex AI. Les services existants y sont repris, et les nouveautés n'arrivent plus que par elle. Le changement porte surtout sur les outils dédiés aux agents : coordination, mémoire, point d'accès unique, encadrement des usages. Le profil vérifie vos dépendances, kits de développement (SDK) et noms de services avant d'adopter les nouveaux outils.
Oui, pour un audit des coûts BigQuery, une revue d'architecture ou l'accompagnement d'une équipe data quelques jours par semaine. La migration d'un entrepôt de données ou la construction d'une plateforme demandent en général un engagement plus soutenu. Nous précisons ce format dès la qualification de votre besoin.
Le TJM dépend du profil : voir la fiche data engineer, la fiche architecte cloud, la fiche DevOps / Cloud Engineer ou la fiche AI engineer. Nous communiquons le TJM exact avec les profils, sous 48h.
L'IA accélère l'écriture des requêtes SQL, du code d'infrastructure (Terraform) et des chaînes de traitement de données. Mais elle produit volontiers des requêtes coûteuses ou accorde trop de droits. Elle ouvre aussi de nouveaux chantiers : brancher les modèles Gemini sur vos données, construire des agents et encadrer leur usage. Nous observons, en partage d'écran, comment le profil vérifie et optimise ce que l'IA lui propose.
Fiche rédigée par Hugo Brisset, cofondateur de Top Profil.
Publiée le , mise à jour le .
Sources : Google Cloud : récapitulatif de Google Cloud Next '26 · Le Monde Informatique : S3NS obtient la qualification SecNumCloud pour PREMI3NS · S3NS : site officiel · Google Cloud : ouverture de la région Paris · Google Cloud : certification HDS
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