L'IA souveraine commence par votre base de données

L'IA d'entreprise passe du stade de technologie spéculative à Préparation production, bouleversant ainsi les processus et les hypothèses bien ancrées au sein des organisations. Les services informatiques sont confrontés à la complexité liée à la gestion d'une vaste pile technologique composée de systèmes de données, de systèmes d'IA, de systèmes de recherche et gestion des données . Gartnerprévoit¹ que 60 % des projets d’IA seront abandonnés d’ici 2026 pour plusieurs raisons, telles que de mauvaises pratiques en matière de données, en silo , déploiement ou un manque de confiance dans la mise en production des projets pilotes.  

Le dilemme de la souveraineté

Les entreprises s'efforcent d'acquérir des capacités de pointe afin de prendre une longueur d'avance dans la course à l'IA et de se forger des avantages concurrentiels. Ces capacités englobent des fonctionnalités avancées, des modèles d'IA de pointe, des écosystèmes étendus bénéficiant support d'une communauté, et sont facilement accessibles sous forme de services gérés pour une rentabilisation rapide. Si cela permet d'accéder immédiatement à des capacités de premier ordre, cela engendre toutefois de graves vulnérabilités opérationnelles.  

Les bouleversements géopolitiques ont propulsé les débats sur la souveraineté au cœur des conseils d'administration du monde entier. La véritable réussite d'une entreprise passe par l'IA souveraine, un impératif stratégique que 71 % des dirigeants considèrent désormais comme une préoccupation existentielle, selon McKinsey². Pour protéger l’entreprise, les dirigeants doivent exercer un contrôle total sur l’infrastructure, les logiciels, les données et l’IA. 

Cette perte de contrôle a un coût réel : chaque requête transmise à un modèle tiers, chaque représentation vectorielle calculée par une API externe et chaque jeu de données dans le magasin de vecteurs d’un fournisseur constituent des connaissances propriétaires qui quittent l’environnement contrôlé. Compte tenu du durcissement des règles de résidence des données et frameworks la loi européenne sur l’IA, cette exposition n’est pas hypothétique. Il s’agit d’une menace susceptible d’entraîner l’échec du prochain audit de conformité. Sur le plan concurrentiel, les schémas que les modèles d’une organisation apprennent à partir de ses données peuvent tout aussi bien être utilisés pour entraîner fonctionnalité même qu’un fournisseur livrera ensuite à un concurrent, ce qui constitue une menace directe pour l’avantage concurrentiel et la conformité réglementaire. 

Combler le fossé grâce à une architecture unifiée alliant bases de données relationnelles et IA

Actian Analytics Engine 8.0 met définitivement fin à ce compromis. Il comble le fossé entre les performances analytiques brutes et le contrôle opérationnel total en unifiant les charges de travail mixtes (relationnelles et IA) au sein d’un seul de haute performance . Au lieu d’obliger les ingénieurs à extraire, transformer et transférer en permanence des données d’entreprise sensibles vers des bases de données vectorielles tierces et fragmentées, Analytics Engine 8.0 amène les flux de travail d’IA directement là où les données se trouvent déjà. Cette approche unifiée réduit considérablement les mouvements de données dans des pipelines fragiles et tire parti des propriétés ACID à toute épreuve d’un système de gestion de bases de données éprouvé, pour une faible complexité opérationnelle et cohérence élevée. 

Sovereign, une solution d'analyse compatible avec l'IA : des fonctionnalités gages de réussite

Actian Analytics Engine est un de haute performance analyses complexes, capable de traiter des téraoctets de données. La version 8.0 étend les capacités de ce moteur et permet d’exécuter des charges de travail d’IA là où les données sont déjà stockées, comblant ainsi les lacunes liées au transfert de données et à la dépendance vis-à-vis d’un fournisseur décrites ci-dessus. La recherche vectorielle native, les modèles d’embedding intégrés et l’intégration GénAI permettent aux organisations de créer des chatbots et des systèmes de questions-réponses sécurisés et spécifiques à leur domaine, directement derrière leur pare-feu, avec une capacité pouvant atteindre des milliards de points de données. Les informations sensibles n’ont jamais besoin de quitter l’environnement pour être exploitables.  

support native support formats de tables ouverts tels qu’Apache Iceberg signifie que la souveraineté ne se limite pas à l’emplacement actuel des données, mais consiste plutôt à ne jamais être prisonnier de la feuille de route d’un seul fournisseur pour l’avenir. L’inférence des modèles d’IA au sein de la base de données effectue des prédictions directement via SQL, éliminant ainsi les appels d’API externes qui génèrent à la fois une latence et l’exposition juridictionnelle décrite précédemment.  

Actian Analytics Engine 8.0 a été conçu selon ce même principe. Il peut être déployé partout, sur site en « air-gap » aux machines virtuelles dans le cloud, et prend en charge les grands modèles linguistiques auto-hébergés ainsi que l’inférence au sein de la base de données, offrant ainsi aux équipes chargées de la sécurité et de la conformité une traçabilité complète des décisions prises par l’IA, sans que les données ne franchissent jamais de frontière juridictionnelle. Combiné à support des formats de tables ouverts, cela offre aux organisations le même contrôle sur l’infrastructure, les données et l’IA qu’elles attendent déjà de tout autre système enregistrement. 

Ce que cela signifie concrètement

Le taux d’abandon de 60 % relevé par Gartner et le chiffre de 71 % concernant les préoccupations existentielles avancé par McKinsey mettent en évidence la même erreur : considérer les capacités de l’IA et le contrôle de l’IA comme deux problèmes distincts. Les entreprises qui domineront la prochaine décennie traiteront Préparation des données Préparation la souveraineté en matière d’IA comme un seul et même choix architectural. 

Lorsque la feuille de route oblige à choisir entre fonctionnalités et contrôle, le problème réside dans la pile technologique. Actian Analytics Engine 8.0 offre une de haute performance souveraine et de haute performance permettant de combler ce fossé. 

Pour les dirigeants, ce risque est quantifiable. Chaque charge de travail d’IA charge de travail sur un modèle tiers représente un savoir-faire propriétaire hors de votre juridiction. Au regard de la loi européenne sur l’IA et du durcissement frameworks en matière de résidence des données, cela constitue à la fois un risque d’audit de conformité, un risque lié à la veille concurrentielle et un risque de responsabilité vis-à-vis du conseil d’administration. Analytics Engine 8.0 offre à votre équipe de conformité une traçabilité complète de chaque décision prise par l’IA au sein de votre environnement, jusqu’à sa source. Cela vous permet d’adopter une position défendable face à un régulateur. L’alternative consiste à expliquer, après coup, pourquoi vos données ont quitté votre environnement. 

Pour les ingénieurs et les architectes, la consolidation est un avantage concret. L'inférence intégrée à la base de données élimine les appels API externes qui génèrent à la fois de la latence et des risques juridiques. Les modèles natifs de recherche vectorielle et d'encodage fonctionnent derrière le pare-feu. Grâce aux requêtes IA natives SQL, vous pouvez continuer à exploiter vos compétences existantes. support d'Apache Iceberg support la portabilité de l'architecture à mesure que les besoins évoluent. Moins de points d'intégration à maintenir, moins de sources de défaillance à surveiller, l'analyse et l'IA regroupées dans une seule pile à orchestrer. 

Découvrez tout ce qu'Actian Analytics Engine 8.0 peut apporter à votre environnement :

À propos de l'auteur

À propos de Steffen Kläbe

Steffen Kläbe est chercheur en chef chez Actian, où il se consacre à gestion des données moderne gestion des données, à l’innovation en matière de bases de données et aux architectures compatibles avec l’IA. Il contribue à transformer les recherches émergentes en technologies concrètes, notamment dans des domaines tels que la recherche vectorielle, la génération augmentée par la recherche (RAG) et les systèmes pilotée par l’IA . Steffen est titulaire d’un doctorat (Dr.-Ing.) de l’université technique d’Ilmenau (Allemagne) et a reçu plusieurs distinctions universitaires et professionnelles pour ses travaux de recherche en analyse de données et en systèmes de bases de données.