Les bases de données vectorielles (DB), autrefois des outils de recherche spécialisés, sont devenues des infrastructures largement utilisées en quelques années seulement. Elles alimentent la recherche sémantique, les moteurs de recommandation, les mesures anti-fraude et les applications d’IA générique dans divers secteurs. Il existe une multitude d’options : PostgreSQL avec pgvector, MySQL HeatWave, DuckDB VSS, SQLite VSS, Pinecone, Weaviate, Milvus, et plusieurs autres.
La profusion de choix semble être une aubaine pour les entreprises. Cependant, un problème croissant se profile : l’instabilité des piles. De nouvelles bases de données vectorielles apparaissent chaque trimestre, avec des API disparates, des schémas d’indexation et des compromis de performances. Le choix idéal d’aujourd’hui peut sembler dépassé ou limitant demain.
Pour les équipes d’IA des entreprises, cette volatilité se traduit par des risques d’enfermement et un enfer de migration. La plupart des projets commencent avec des moteurs légers comme DuckDB ou SQLite pour le prototypage, puis passent à Postgres, MySQL ou un service cloud en production. Chaque changement implique de réécrire des requêtes, de remodeler des pipelines, et de ralentir les déploiements.
Ce manège de réingénierie compromet la vitesse et l’agilité que l’adoption de l’IA est censée apporter.
Pourquoi la portabilité est importante maintenant
Les entreprises doivent jongler habilement entre :
- Expérimenter rapidement avec un minimum de frais généraux, dans l’espoir d’obtenir une valeur précoce ;
- Se développer en toute sécurité sur une infrastructure stable et de qualité de production sans mois de refonte ;
- Être agile dans un monde où de nouveaux et meilleurs backends arrivent presque chaque mois.
Sans portabilité, les organisations stagnent. Elles accumulent une dette technique due à des chemins de code récursifs, sont réticentes à adopter de nouvelles technologies et ne peuvent pas déplacer les prototypes en production à un rythme soutenu. En fin de compte, la base de données devient un goulot d’étranglement plutôt qu’un accélérateur.
La portabilité, ou la capacité de déplacer l’infrastructure sous-jacente sans réencoder l’application, est de plus en plus une exigence stratégique pour les entreprises déployant l’IA à grande échelle.
L’abstraction en tant qu’infrastructure
La solution n’est pas de choisir la base de données vectorielle "parfaite" (elle n’existe pas), mais de changer la façon dont les entreprises envisagent le problème.
En ingénierie logicielle, le modèle d’adaptateur fournit une interface stable tout en masquant la complexité sous-jacente. Historiquement, nous avons vu comment ce principe a remodelé des industries entières :
- ODBC/JDBC a donné aux entreprises un moyen unique d’interroger les bases de données relationnelles, réduisant le risque d’être lié à Oracle, MySQL ou SQL Server ;
- Apache Arrow a normalisé les formats de données en colonnes, permettant aux systèmes de données de bien fonctionner ensemble ;
- ONNX a créé un format agnostique au fournisseur pour les modèles d’apprentissage automatique (ML), réunissant TensorFlow, PyTorch, etc. ;
- Kubernetes a abstrait les détails de l’infrastructure, permettant aux charges de travail de s’exécuter de la même manière partout sur les clouds ;
- any-llm (Mozilla AI) rend désormais possible d’avoir une seule API pour de nombreux grands fournisseurs de modèles de langage (LLM), rendant l’utilisation de l’IA plus sûre.
Toutes ces abstractions ont conduit à l’adoption en réduisant les coûts de changement. Elles ont transformé des écosystèmes défaillants en infrastructures solides de niveau entreprise.
Les bases de données vectorielles se trouvent également à ce point de basculement.
L’approche adaptateur pour les vecteurs
Au lieu d’avoir un code d’application directement lié à un backend vectoriel spécifique, les entreprises peuvent compiler contre une couche d’abstraction qui normalise les opérations telles que les insertions, les requêtes et les filtres.
Cela n’élimine pas nécessairement le besoin de choisir un backend ; cela rend ce choix moins rigide. Les équipes de développement peuvent commencer avec DuckDB ou SQLite en laboratoire, puis passer à Postgres ou MySQL pour la production et adopter enfin une base de données vectorielle cloud spécialisée sans avoir à réarchitecturer l’application.
Des efforts open source comme Vectorwrap sont des exemples précurseurs de cette approche, présentant une API Python unique pour Postgres, MySQL, DuckDB et SQLite. Ils démontrent la puissance de l’abstraction pour accélérer le prototypage, réduire les risques d’enfermement et soutenir des architectures hybrides utilisant de nombreux backends.
Pourquoi les entreprises devraient s’intéresser
Pour les responsables de l’infrastructure de données et les décideurs en matière d’IA, l’abstraction offre trois avantages :
- Rapidité du prototypage à la production
- Réduction du risque lié aux fournisseurs
- Flexibilité hybride
Le résultat est une agilité de la couche de données, et c’est de plus en plus la différence entre les entreprises rapides et lentes.
Un mouvement plus large dans l’open source
Ce qui se passe dans l’espace vectoriel est un exemple d’une tendance plus large : les abstractions open source en tant qu’infrastructure critique.
- Dans les formats de données : Apache Arrow
- Dans les modèles ML : ONNX
- Dans l’orchestration : Kubernetes
- Dans les API d’IA : Any-LLM et d’autres frameworks similaires
Ces projets réussissent non pas en ajoutant de nouvelles capacités, mais en éliminant les frictions. Ils permettent aux entreprises de se déplacer plus rapidement, de se couvrir et d’évoluer avec l’écosystème.
Les adaptateurs de bases de données vectorielles poursuivent cette même logique, transformant un espace fragmenté à haute vitesse en une infrastructure sur laquelle les entreprises peuvent réellement compter.
L’avenir de la portabilité des bases de données vectorielles
Le paysage des bases de données vectorielles ne convergera pas de sitôt. Au contraire, le nombre d’options va croître, et chaque fournisseur va se concentrer sur des cas d’utilisation, une échelle, une latence, une recherche hybride, une conformité ou une intégration avec une plateforme cloud différente.
L’abstraction devient une stratégie dans ce cas. Les entreprises adoptant des approches portables seront capables de :
- Prototyper de manière audacieuse
- Déployer de manière flexible
- Évoluer rapidement vers les nouvelles technologies
Il est possible que nous finissions par voir un "JDBC pour les vecteurs", une norme universelle qui codifie les requêtes et les opérations sur tous les backends. En attendant, les abstractions open source posent les bases.
Conclusion
Les entreprises adoptant l’IA ne peuvent pas se permettre d’être ralenties par l’enfermement des bases de données. Alors que l’écosystème vectoriel évolue, les gagnants seront ceux qui considèrent l’abstraction comme une infrastructure, en construisant sur des interfaces portables plutôt que de se lier à un seul backend.
La leçon de plusieurs décennies d’ingénierie logicielle est simple : les normes et les abstractions conduisent à l’adoption. Pour les bases de données vectorielles, cette révolution a déjà commencé.