Dans le paysage en évolution des technologies numériques, les bases de données ne sont plus de simples conservateurs passifs de dossiers, mais se mettent en lumière comme de véritables moteurs de raisonnement actifs. À mesure que nous pénétrons dans l’ère agentique, les agents autonomes redéfinissent les opérations commerciales avec leur capacité à percevoir, raisonner, agir et apprendre. Le véritable défi réside dans l’assurance que ces systèmes intelligents maintiennent la confiance et le contrôle. Selon Google Cloud, la solution consiste à transformer la base de données conventionnelle en une plateforme AI-native qui agit comme la conscience de l’agent, expliquant non seulement ce qui s’est passé, mais pourquoi cela s’est produit.
Les trois mandats clés pour les dirigeants
- Transformer la base de données : Les dirigeants sont chargés de faire évoluer leurs plateformes de données d’entrepôts statiques en participants actifs dans la prise de décisions pilotée par l’IA. Le changement nécessite l’intégration de la perception, de la cognition et de l’action au sein de la base de données.
- Créer un avantage IA avec les graphes de connaissances : L’avantage concurrentiel dans cette ère repose sur des données propriétaires exhaustives structurées au sein de graphes de connaissances d’entreprise, permettant des capacités de raisonnement sophistiquées.
- Adopter l’‘AgentOps’ pour un déploiement rapide de l’IA : Accélérer la délivrance de valeur de l’IA est essentiel. Mettre en œuvre des cadres AgentOps surmonte les blocages des flux de travail humains, facilitant des transitions rapides du concept aux systèmes autonomes de qualité production.
Phase Un : Maîtriser la perception
Créer des agents avec des capacités de perception impeccables est crucial. Des entreprises comme The Home Depot en donnent l’exemple avec leur agent ‘Magic Apron’, offrant des conseils sur mesure en temps réel aux clients. La transformation repose sur la fusion de données opérationnelles en temps réel avec des analyses, unifiant le flux d’informations au sein de plateformes comme BigQuery, Spanner, et AlloyDB.
Déverrouiller la vue d’ensemble
Doter les agents de la capacité de comprendre des données non structurées — comme des textes ou des images — est essentiel. Des plateformes comme BigQuery permettent un traitement de données unifié, permettant aux agents de tirer parti des informations multimodales pour des prises de décision enrichies, reproduisant le succès observé dans la modélisation biologique par AlphaFold 3 de DeepMind.
Assurer la conformité et la sécurité
La rapidité des décisions à vitesse machine exige une gouvernance. Transformer les catalogues de données en plans de contrôle attentifs à l’IA comme Dataplex est impératif, garantissant que les actions des agents respectent les protocoles de sécurité et de conformité prédéfinis.
Phase Deux : Améliorer la cognition et le raisonnement
La capacité d’un agent à percevoir avec précision doit être complétée par une architecture cognitive robuste. Des systèmes comme Spanner et BigQuery fournissent des capacités de mémoire à court et à long terme, essentielles pour raisonner et dériver des insights à partir de jeux de données vastes.
Développer les capacités de raisonnement
L’introduction de GraphRAG permet aux systèmes IA de connecter diverses sources de données de manière transparente, favorisant des insights plus profonds et des compétences avancées en résolution de problèmes. Cela positionne le graphe de connaissances d’entreprise comme le fossé définitif dans la stratégie IA.
Phase Trois : Prendre des mesures avec confiance
La confiance est à la base de l’ère AI-native. L’intégration des capacités IA directement dans les plateformes de données aide au raisonnement transparent des agents, ouvrant de nouveaux horizons pour un déploiement IA digne de confiance, comme démontré par le travail pionnier de DeepMind dans l’intelligence artificielle explicable.
De la théorie à la pratique : AgentOps en action
Une fois la confiance établie, la vitesse devient cruciale. En adoptant les pratiques AgentOps, des entreprises comme Gap Inc. accélèrent leurs initiatives IA, s’appuyant sur des écosystèmes entièrement intégrés autour de plateformes telles que Vertex AI, rationalisant la transition du développement au déploiement.
Aller de l’avant dans l’ère AI-Native
Le voyage dans l’ère agentique insiste sur l’architecture d’un ensemble AI-native complet. En unifiant la perception, en développant la cognition et en maîtrisant le dernier kilomètre d’action grâce à AgentOps, les organisations peuvent transformer les expériences IA en une valeur commerciale significative.
La voie est tracée pour une ère où les bases de données agissent avec perception, raisonnent profondément, et permettent des opérations à une vitesse entièrement autonome, promettant un avenir transformateur.