Pourquoi les entreprises d’aujourd’hui ont besoin de plus que de simples chatbots.
Au fur et à mesure que la technologie de l’IA générative progresse, les entreprises constatent que les simples chatbots ne suffisent pas à répondre à leurs demandes croissantes. Les entreprises ont désormais besoin d’applications d’IA intelligentes et contextuelles, qui réagissent aux données et aux conditions opérationnelles en temps réel.
Les entreprises cherchent à tirer parti d’outils d’IA capables de gérer des tâches de plus en plus complexes telles que le support client automatisé, les systèmes de prise de décision intelligents et l’analyse avancée des données. L’évolution de la technologie de l’IA signifie que les entreprises doivent aller au-delà de l’automatisation de base et s’orienter vers des solutions capables d’interpréter, d’apprendre et d’agir sur les données d’une manière qui ajoute une véritable valeur aux processus d’entreprise.
La montée en puissance des hyperscalers du cloud-fournisseurs de services cloud à grande échelle- soutient cette évolution. Ces entreprises sont en concurrence pour fournir aux entreprises l’infrastructure nécessaire à l’élaboration de solutions d’IA de nouvelle génération.
En se concentrant sur l’amélioration des technologies de base de données et des outils d’IA, les fournisseurs comme Google Cloud dotent les entreprises des ressources nécessaires pour déployer des applications d’IA sophistiquées plus rapidement et plus efficacement.
L’IA évolue rapidement et les entreprises demandent plus de puissance
Les entreprises constatent une évolution rapide des capacités de l’IA, ce qui les pousse à rechercher des solutions plus puissantes et plus performantes. Les simples chatbots, qui suffisaient autrefois à l’automatisation de base et aux tâches de service à la clientèle, ne suffisent plus.
Aujourd’hui, les entreprises veulent des applications d’IA capables de traiter de gros volumes de données opérationnelles, de s’adapter à des contextes changeants et de prendre des décisions éclairées en temps réel. Cette demande incite les fournisseurs à innover et à proposer des outils avancés qui facilitent des solutions d’IA plus rapides, plus intelligentes et plus fiables.
Les géants du cloud font la course pour transformer les applications d’IA des entreprises.
Les hyperscalers du cloud comme Google Cloud, Amazon Web Services et Microsoft Azure sont dans une course pour fournir des outils de pointe qui prennent en charge le déploiement d’applications d’IA à l’échelle de l’entreprise.
Google Cloud, par exemple, a déployé d’importantes mises à jour de ses offres de bases de données et d’outils d’IA, facilitant ainsi le déploiement et la maintenance de solutions d’IA avancées pour les entreprises. Ces fournisseurs proposent l’infrastructure nécessaire pour gérer des charges de travail d’IA à grande échelle, notamment des bases de données vectorielles et des systèmes à mémoire efficace conçus pour le calcul à haute performance.
Leurs services aident les entreprises à intégrer de manière transparente les capacités d’IA dans leurs opérations, permettant tout, de l’amélioration du service à la clientèle à l’intelligence économique basée sur les données. Grâce aux outils basés sur le Cloud, les entreprises peuvent construire des systèmes d’IA à la fois puissants et évolutifs, s’adaptant au fur et à mesure que leurs besoins se développent et changent.
Les dernières mises à jour des bases de données de Google Cloud établissent de nouvelles références en matière d’IA.
Google Cloud a publié une série de mises à jour qui améliorent les performances et l’évolutivité de ses bases de données prêtes pour l’IA, en particulier AlloyDB. En tant que base de données compatible avec PostgreSQL entièrement gérée, AlloyDB est conçue pour les entreprises modernes et offre des fonctionnalités avancées telles que ScaNN (scalable nearest neighbor) index vectoriel.
Cette mise à jour optimise les performances de la base de données pour les tâches d’intelligence artificielle, pour des réponses plus rapides aux requêtes et une utilisation plus efficace des ressources mémoire.
L’index ScaNN, une technologie qui alimente Google Search et YouTube, améliore les temps de création de l’index et booste la vitesse des requêtes vectorielles, tout en réduisant l’empreinte mémoire – autant d’éléments essentiels pour les entreprises qui cherchent à déployer des applications d’IA nécessitant un traitement en temps réel et un accès rapide à de vastes ensembles de données.
AlloyDB évolue avec des mises à jour majeures qui améliorent la vitesse et l’efficacité de la mémoire.
L’une des principales mises à jour d’AlloyDB est l’intégration de ScaNN qui a transformé la capacité de la base de données à traiter les requêtes vectorielles.
Les bases de données vectorielles sont essentielles pour les applications modernes d’intelligence artificielle, telles que les systèmes de recommandation et les chatbots, qui doivent effectuer des recherches rapides et précises dans de vastes ensembles de données.
ScaNN accélère ces processus en offrant des requêtes vectorielles 4x plus rapides et création d’index 8x plus rapidetout en réduisant l’empreinte mémoire de 3-4x par rapport aux anciens algorithmes tels que HNSW.
En réduisant les ressources matérielles nécessaires au traitement des charges de travail d’IA, les entreprises peuvent désormais exécuter des modèles d’IA plus complexes sans compromettre la vitesse ou les performances. ScaNN prend également en charge plus de 1 milliard de vecteursce qui en fait l’une des options les plus évolutives pour les entreprises qui cherchent à créer des applications basées sur l’IA.
Google Cloud s’associe à Aiven pour mettre AlloyDB Omni à la portée de toutes les plateformes
Google Cloud a élargi son partenariat avec Aiven propose AlloyDB Omni en tant que service géré, offrant ainsi aux entreprises des options de déploiement plus flexibles. AlloyDB Omni peut désormais être déployé sur différentes plateformes cloud ou même dans des environnements sur site, ce qui donne aux entreprises la possibilité de gérer les éléments suivants. charge de travail transactionnelle, analytique et vectorielle sur une seule plateforme.
Cette flexibilité permet aux entreprises de créer des applications d’IA générative adaptées à leurs environnements opérationnels spécifiques. Qu’elles s’exécutent sur Google Cloud, sur d’autres services cloud ou dans des centres de données privés, les entreprises peuvent bénéficier des fonctionnalités avancées d’AlloyDB sans être enfermées dans un seul fournisseur d’infrastructure.
ScaNN apporte la technologie de Google Search et de YouTube à AlloyDB
Les bases de données vectorielles deviennent de plus en plus importantes pour les charges de travail d’IA, y compris les systèmes qui s’appuient sur des moteurs de recommandation ou des chatbots qui ont besoin de réponses rapides et contextuelles.
Grâce au stockage et à la gestion de vecteurs intégrés (représentations numériques des données), ces bases de données permettent d’effectuer des recherches de similarité essentielles pour les tâches d’intelligence artificielle en temps réel.
Google Cloud a intégré la technologie ScaNN à AlloyDB, qui alimente les principaux services de Google tels que Search et YouTube, afin d’améliorer considérablement les performances des bases de données dans les applications d’IA.
pgvector on PostgreSQL est le moteur de l’innovation en matière d’IA, mais ce n’est pas fini
Les développeurs privilégient largement PostgreSQL comme base de données opérationnelle de choix, en particulier avec la montée en puissance de pgvector qui permettent des recherches vectorielles, faisant de PostgreSQL une option attrayante pour les développeurs d’IA, mais il reste encore des défis à relever pour adapter ces bases de données à des charges de travail plus importantes.
Au fur et à mesure que les charges de travail augmentent, les anciens algorithmes tels que le HNSW peuvent souffrir d’une augmentation des temps de latence et de la consommation de mémoire, ce qui limite leur efficacité dans les environnements d’entreprise.
ScaNN permet d’effectuer des requêtes rapides en utilisant moins de mémoire
L’introduction de ScaNN dans AlloyDB offre une amélioration des performances par rapport aux solutions précédentes telles que HNSW. ScaNN fournit des requêtes vectorielles 4x plus rapides et des temps de construction d’index 8x plus rapidestout en utilisant 3-4x moins de mémoire.
Cette amélioration des performances est essentielle pour les entreprises qui ont besoin de traiter efficacement de grands volumes de données. ScaNN peut évoluer pour traiter plus de 1 milliard de vecteursoffrant ainsi des performances de premier plan pour les requêtes dans les environnements PostgreSQL.
Valkey obtient une recherche vectorielle et une latence ultra-faible pour les ensembles de données massifs
Google Cloud a introduit des fonctionnalités de recherche vectorielle à Memorystore pour Valkeypermettant d’effectuer des recherches de similarité sur plus d’un milliard de vecteurs. 1 milliard de vecteurs avec une un temps de latence de l’ordre du millième de seconde et plus de 99% de rappel.
Memorystore for Valkey convient donc parfaitement aux applications d’IA nécessitant des temps de réponse ultra-rapides, telles que les systèmes de détection des fraudes, les recommandations de contenu personnalisées et l’assistance clientèle en temps réel.
Firebase fait un bond en avant avec l’intégration de Data Connect et PostgreSQL
Google Cloud’s Firebase de Google Cloud ajoute Data Connectun nouveau backend-as-a-service qui s’intègre à une base de données PostgreSQL entièrement gérée par Cloud SQL-Les développeurs disposent ainsi d’une solution de backend plus robuste et plus évolutive, qui les aide à créer des applications d’intelligence artificielle plus complexes avec une infrastructure de données fiable.
Data Connect devrait être présenté en avant-première au public dans le courant de l’année.
Le marché de l’IA générative est en train d’exploser, avec une croissance énorme à venir
Le marché des applications d’IA générative devrait connaître une croissance exponentielle, passant de 6,2 milliards de dollars en 2023 à 58,5 milliards de dollars en 2028reflétant un CAGR de 56 %. Growth here is being driven by increasing demand across industries for AI solutions that can improve decision-making, refine customer experiences, and automate complex processes.
Au fur et à mesure que l’IA se développe, de plus en plus d’entreprises devraient investir massivement dans les technologies de l’IA pour rester compétitives.
