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Intégrée aux processus critiques, l’IA d’entreprise ne peut atteindre son plein potentiel qu’avec une architecture de données conçue pour la performance, un impératif encore loin d’être acquis.
Un tournant pour l’intelligence artificielle
L’intelligence artificielle a franchi un cap. Ce qui n’était encore qu’un terrain d’expérimentations devient un moteur d’industrialisation. Cependant, une barrière technique freine encore de nombreuses organisations : leur socle de données n’est pas conçu pour faire tourner l’IA à grande échelle. Pour passer de la preuve de concept à la valeur concrète, il faut plus que des modèles performants : une plateforme de données capable de suivre le rythme de l’intelligence.
Une base de données : bien plus qu’un simple stockage
Modernes, les bases de données ne sont plus de simples entrepôts, mais des plateformes de développement à part entière. Elles sont conçues pour exécuter des applications en temps réel, orchestrer des flux complexes et accompagner les usages IA tout au long de leur cycle de vie.
Une couche d’intelligence
Historiquement choisies pour leur stabilité et leur capacité à structurer l’information, les bases doivent aujourd’hui être agiles et adaptables. Les développeurs attendent une plateforme capable de gérer des formats multiples et des requêtes variées. Émergent ainsi des bases capables de tout gérer sous un même toit, du transactionnel au temps réel, de l’analyse à la recherche vectorielle, du SQL à la clé-valeur. Le format JSON, devenu le langage commun des systèmes d’IA, en est le cœur technique, permettant de manipuler des données structurées et non structurées.
Concevoir pour les développeurs, c’est investir dans l’agilité
Pour que les entreprises innovent rapidement, il faut placer les développeurs au centre des projets. Les meilleures plateformes actuelles offrent des modèles de données adaptés et des index optimisés. Prenons l’exemple d’un assistant virtuel en e-commerce : il doit analyser en quelques millisecondes le panier d’un utilisateur, comparer avec son historique d’achat et générer une recommandation contextuelle, le tout dans une architecture fluide et réactive.
Une IA efficace repose sur des données vivantes
Si les modèles sont la vitrine de l’IA, les données en sont la fondation. Cette fondation englobe toute une chaîne qu’il faut maîtriser. La collecte et la préparation des données, intégrant des formats hétérogènes, deviennent plus complexes, nécessitant une préparation pour des usages avancés. Une fois en production, les systèmes d’IA doivent accéder à ces données instantanément dans des formats légers. La validation des résultats, la traçabilité et la conformité aux régulations sont également essentielles pour garantir la robustesse des projets IA.
Unifier plutôt que multiplier : la clé d’une IA durable
De nombreuses organisations tombent dans le piège des architectures fragmentées. Pour fonctionner efficacement, l’IA nécessite une cohérence assurée par une plateforme unifiée. Des solutions émergent, permettant aux développeurs de travailler avec différents modèles de données dans un même environnement et d’intégrer les fonctions IA sans complications. Dans le secteur industriel, cela autorise des agents embarqués à fonctionner hors ligne et à synchroniser les données dès que la connexion est rétablie.
Une base moderne pour une IA évolutive
Les entreprises recherchent aujourd’hui une IA qui évolue et s’adapte sans nécessiter de refontes permanentes. Une base unique, robuste mais souple, est nécessaire pour accompagner l’évolution des capacités IA sans freiner l’innovation. Les plateformes de données multipurpose sont désormais essentielles à la réussite des projets IA.