L’intelligence artificielle (IA) promet de révolutionner les industries, mais son essor se heurte à un obstacle de taille : l’infrastructure actuelle ne sera pas à la hauteur des besoins de demain. Selon une analyse récente de CIO.com, les DSI doivent repenser leur approche, non pas en misant uniquement sur la taille, mais sur l’intelligence et l’agilité de leurs systèmes. Sans cette évolution, le risque est clair : rester en retrait dans une course technologique qui s’accélère.
CrateDB mise sur une solution audacieuse : devenir « la couche de données unifiée pour l’analyse, la recherche et l’IA ». Stéphane Castellani, vice-président marketing de CrateDB, souligne un problème récurrent : la plupart des systèmes informatiques reposent encore sur des pipelines par lots ou asynchrones, alors que l’urgence est désormais de réduire le délai entre la production et l’exploitation des données. Avec CrateDB, les entreprises peuvent extraire des insights pertinents à partir de volumes massifs et de formats complexes, en quelques millisecondes seulement.
Quatre étapes pour connecter données opérationnelles et IA
CrateDB se positionne comme « le tissu connectif » entre les données et les systèmes d’IA. Un article de blog détaille son processus en quatre phases clés :
- Ingestion des données : Collecte en temps réel, qu’il s’agisse de télémétrie industrielle ou de logs applicatifs.
- Agrégation et analyse : Traitement instantané pour transformer les données brutes en informations exploitables.
- Alimentation des pipelines d’IA : Fourniture de données structurées aux modèles pour un apprentissage continu.
- Boucles de rétroaction : Interaction dynamique entre les modèles et les données, afin d’affiner en permanence les prédictions.
Exemple concret : Dans le secteur manufacturier, la télémétrie des machines est analysée en temps réel pour alimenter des modèles de maintenance prédictive. Résultat ? Une réduction drastique des temps d’arrêt et une optimisation des coûts.
« La vitesse et la variété des données sont cruciales. Nous passons de requêtes en minutes à des réponses en millisecondes, » insiste Castellani.
Au-delà de l’analyse : l’IA comme assistant opérationnel
CrateDB ne se limite pas à l’analyse. Dans les usines, il joue aussi le rôle d’assistant intelligent :
- Un message d’erreur s’affiche sur une machine ? L’opérateur peut interroger une base de connaissances, alimentée par CrateDB, pour obtenir en temps réel le manuel de réparation adapté ou les instructions précises.
- Grâce à ses capacités de base de données vectorielle, CrateDB permet de croiser des informations techniques avec des contextes opérationnels, offrant une aide immédiate et ciblée.
« Nous ne savons pas à quoi ressemblera l’IA dans quelques mois, voire quelques semaines, » souligne Castellani. Les organisations visent des flux de travail autonomes et intégrés, mais une étude de PYMNTS Intelligence révèle un retard notable dans le secteur manufacturier. Pour y remédier, CrateDB s’allie à des partenaires comme Tech Mahindra, afin de déployer des solutions IA sur mesure pour l’automobile, la fabrication et les usines intelligentes.
Le Modèle Context Protocol (MCP) : une révolution en marche
Castellani se montre particulièrement enthousiaste à propos du Modèle Context Protocol (MCP), une norme émergente qui standardise la façon dont les applications fournissent un contexte aux grands modèles de langage (LLM). Il compare cette innovation à l’essor des API il y a une décennie :
« Le MCP pour les LLM, c’est un peu comme ce que les API ont été pour les applications : un pont universel. Notre serveur MCP, encore en phase expérimentale, agit comme un traducteur entre les outils d’IA et nos bases de données d’analyse. »
Prochaines étapes : performance, scalabilité et partenariats
CrateDB ne compte pas s’arrêter là. Ses priorités pour 2025 ?
- Améliorer la performance et la scalabilité pour absorber des flux de données toujours plus denses.
- Réduire la latence, tant côté ingestion que requêtes, pour une réactivité optimale.
- Développer des partenariats stratégiques, comme celui avec Tech Mahindra, pour étendre son impact dans l’industrie.
« Nous restons concentrés sur nos fondamentaux : ingérer des données de sources toujours plus variées, tout en garantissant une latence minimale, » conclut Castellani.
En résumé : Face à l’explosion des besoins en IA, CrateDB propose une infrastructure agile, unifiée et temps réel, capable de transformer les données en levier d’innovation. Une approche qui pourrait bien redéfinir les standards de l’industrie.
Et vous, comment voyez-vous l’évolution des infrastructures IA dans votre secteur ?
Site Internet : https://cratedb.com/