Présentation d'Actian VectorAI DB : l'IA là où se trouvent vos données
Résumé
- L'IA passe du stade expérimental à celui de la mise en production, ce qui nécessite une infrastructure de données plus solide.
- Les bases de données vectorielles permettent la recherche sémantique pour l'IA, le RAG et les flux de travail des agents.
- Les architectures centralisées ne font pas l'affaire dans les environnements réglementés, en périphérie et distribués.
- La base de données Actian VectorAI permet une recherche rapide et portable sur le cloud, en local et en périphérie.
- Les futurs systèmes d'IA fonctionneront là où se trouvent les données, et non sur plateformes centralisées.
L'IA entre dans une nouvelle phase. L'ère des prototypes touche à sa fin, et celle des systèmes de production commence. Au cours des deux dernières années, les entreprises ont expérimenté IA générative, mis en place des projets pilotes et exploré les possibilités offertes par les grands modèles linguistiques. À présent que l'accent est mis sur la production, les équipes se posent une question bien plus difficile : quelle infrastructure est nécessaire pour rendre l'IA fiable à l'échelle de l'entreprise ? La réponse repose de plus en plus sur la couche de données.
Les systèmes d'IA modernes reposent sur un accès rapide et intelligent aux données. La recherche sémantique, la génération augmentée par la recherche (RAG) et les agents IA dépendent tous de la capacité à extraire rapidement des informations pertinentes et à ancrer leurs réponses dans les connaissances de l'entreprise. Lorsque la recherche fonctionne bien, le système donne l'impression d'être intelligent. Dans le cas contraire, c'est le chaos.
Parallèlement, les environnements dans lesquels fonctionnent les systèmes d'IA sont de plus en plus décentralisés. Les données d'entreprise sont rarement stockées en un seul endroit. Elles sont réparties entre plateformes cloud, les systèmes opérationnels, les centres de données et les environnements périphériques, où les données sont générées à proximité des machines et des applications. Les exigences réglementaires, les contraintes en matière de confidentialité et gouvernance internes dictent souvent l'emplacement où ces données doivent être stockées. En d'autres termes, la prochaine génération d'infrastructures d'IA ne sera pas centralisée. Elle sera décentralisée, régie et déployée là où se trouvent les données.
Aujourd'hui, nous vous présentons la Actian VectorAI DB, une base de données vectorielle conçue pour support nouvelle génération de systèmes d’IA en permettant une recherche sémantique rapide dans les environnements cloud, sur site et en périphérie. Ce lancement coïncide avec la publication de mon nouveau rapport O’Reilly, «Bases de données vectorielles pour l’IA d’entreprise», qui explore les raisons pour lesquelles la recherche vectorielle devient une capacité fondamentale pour l’IA d’entreprise et explique comment les architectures distribuées redéfinissent la conception des plateformes de données d’IA.
Résumé
- Les systèmes d'IA s'appuient de plus en plus sur la recherche vectorielle pour extraire du contexte destiné aux pipelines RAG, aux assistants IA et aux flux de travail pilotés par des agents.
- De nombreuses bases de données vectorielles reposent sur des architectures cloud centralisées qui ne sont pas adaptées aux environnements réglementés ou en périphérie.
- La base de données Actian VectorAI permet de haute performance recherche de haute performance avec une solution légère et peu gourmande en mémoire, qu'il s'agisse de déploiements en périphérie, sur site, hybrides ou dans le cloud.
- L'objectif est simple : rapprocher l'IA des données dont elle dépend, plutôt que de contraindre ces données à passer par des systèmes centralisés.
Pourquoi les bases de données vectorielles deviennent indispensables à l'IA d'entreprise
Depuis le lancement de ChatGPT en 2023, les entreprises ont connu un essor sans précédent dans l'expérimentation de IA générative. Cependant, à mesure que de nouveaux cas d'utilisation apparaissent, de nouveaux risques se font également jour. Des incidents de sécurité très médiatisés ont mis en évidence les défis liés à la gestion des données sensibles dans les environnements basés sur l'IA, tandis que les entreprises reconnaissent de plus en plus que les systèmes d'IA doivent extraire les connaissances de l'entreprise et interagir avec celles-ci de manière contrôlée et fiable.
Dans le même temps, la pression réglementaire s'intensifie. Entre 2023 et 2024, plus de 170 nouvelles lois sur la protection de la vie privée¹ ont été adoptées à travers le monde, et la loi européenne sur l'IA annonce un renforcement de la surveillance de la manière dont les systèmes d'IA sont développés et utilisés. À mesure que l'IA passe du stade expérimental à celui de la mise en production, les entreprises ont besoin d'un contrôle accru sur la manière dont les données sont consultées, extraites et utilisées par les systèmes d'IA.
L'un des changements les plus importants dans les architectures modernes d'IA concerne la manière dont ces systèmes acquièrent des connaissances.
Les modèles d'apprentissage automatique transforment des informations telles que des documents, des images, des conversations et d'autres contenus non structurés en vecteurs numériques appelés « embeddings ». Ces embeddings capturent la signification sémantique plutôt que la structure littérale. Une base de données vectorielle indexe ces embeddings et permet aux systèmes de rechercher des vecteurs similaires, de sorte que les applications puissent extraire des informations correspondant à l'intention de la requête qu'à un mot-clé.
Pourquoi les architectures centralisées finissent par s'effondrer
La plupart des bases de données vectorielles partent du principe d'une infrastructure cloud centralisée. Dans la pratique, de nombreux systèmes d'IA d'entreprise fonctionnent dans des environnements où ces hypothèses ne se vérifient pas.
Les systèmes de fabrication analysent les données des capteurs directement sur les chaînes de production. Les systèmes de santé traitent des informations sensibles sur les patients dans des environnements réglementés. Les institutions financières sont soumises à des règles strictes en matière de résidence des données, qui limitent les lieux où celles-ci peuvent être transférées. Les systèmes gouvernementaux fonctionnent souvent sur des réseaux déconnectés ou soumis à des restrictions.
Dans ces cas de figure, le transfert de grands volumes de données vers une infrastructure centralisée est souvent impossible ou interdit. Les systèmes d'IA doivent donc fonctionner à proximité des données dont ils dépendent.
Présentation de la base de données Actian VectorAI
Actian VectorAI DB est spécialement conçu pour les environnements dans lesquels les systèmes d'IA doivent fonctionner à proximité des données dont ils dépendent. Il offre un stockage vectoriel natif et une recherche de haute performance grâce à des techniques telles que l'indexation par voisinage approximatif (ANN). Des algorithmes comme HNSW permettent une recherche efficace dans de vastes collections d'embeddings tout en assurant un équilibre entre vitesse, précision et utilisation des ressources. Plus important encore, Actian VectorAI DB est conçu pour fonctionner partout où les applications d'IA en ont besoin. Le système prend en charge déploiement Embarqué , des environnements périphériques, sur site , des architectures hybrides et plateformes cloud.
Les développeurs peuvent créer des applications d'IA une seule fois et les déployer dans différents environnements en utilisant la même architecture et les mêmes API. Cela évite d'avoir à repenser l'infrastructure de récupération lorsque les systèmes passent du stade de prototype à celui de production. Il en résulte une base de données vectorielle portable qui permet aux entreprises de rapprocher l'IA de leurs données, plutôt que de devoir transférer ces dernières vers plateformes centralisées.
Pour comprendre comment la recherche vectorielle s'intègre dans les systèmes d'IA modernes, il est utile d'examiner l'architecture d'une application d'IA type. Les sources de données d'entreprise, telles que les documents, les registres opérationnels, les bases de connaissances et métadonnées d'application, métadonnées transformées en représentations vectorielles et indexées pour permettre la recherche par similarité. frameworks modèles d'IA interagissent ensuite avec cette couche de recherche via des API, des connecteurs et des intégrations d'applications, permettant ainsi à des applications telles que les moteurs de recherche, les systèmes RAG, les copilotes et les agents IA de récupérer le contexte pertinent en temps réel.
Le schéma ci-dessous montre comment la base de données Actian VectorAI s'inscrit au cœur de cette architecture, permettant la recherche sémantique tout en prenant en charge déploiement le cloud, déploiement des infrastructures hybrides, sur site et sur site terminaux périphériques.
Ce que permet la base de données Actian VectorAI
La recherche sémantique rapide ouvre la voie à un large éventail d'applications d'IA. Les systèmes de recherche d'entreprise peuvent extraire des informations à partir de vastes bases de connaissances en se basant sur le sens plutôt que sur des mots-clés. Les pipelines RAG permettent d'ancrer les grands modèles linguistiques dans les données propriétaires de l'entreprise. Les assistants et agents IA peuvent extraire les informations contextuelles nécessaires pour support et prise de décision.
La similarité vectorielle peut également support anomalie , aux systèmes de recommandation et support la recherche multimodale dans des textes, des images et d'autres formes de données non structurées. À mesure que ces applications gagnent en autonomie, la capacité à déployer une infrastructure vectorielle dans des environnements distribués revêt une importance croissante.
L'avenir des infrastructures d'IA
Pendant de nombreuses années, la tendance architecturale dominante dans le domaine plateformes de données plateformes la centralisation. Les données étaient collectées et regroupées au sein de grandes plateformes pouvaient être exécutés des analyses et des processus d'apprentissage automatique. L'IA pousse désormais le secteur vers un modèle différent.
L'intelligence est de plus en plus présente partout où des données sont générées, que ce soit au sein des systèmes d'entreprise, dans les environnements périphériques ou dans les applications distribuées. Les bases de données vectorielles s'imposent comme l'un des éléments clés de cette architecture, car elles permettent aux systèmes d'extraire des informations en se basant sur le sens plutôt que sur la structure.
La base de données Actian VectorAI est conçue pour cet avenir.
Elle fournit une base de données vectorielle portable qui permet la recherche sémantique partout où des applications d'IA sont exécutées, tout en laissant aux entreprises le contrôle sur l'emplacement de leurs données et la manière dont elles sont traitées. Car l'avenir de l'IA ne se limitera pas à un seul endroit. Elle fonctionnera partout où se trouvent les données. Et l'infrastructure qui la soutient doit être conçue pour s'adapter à cette réalité.
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¹Source : Graham Greenleaf, « Législations mondiales en matière de protection des données 2025 : 172 pays, dont douze nouveaux en 2023/24 », Macquarie Law School, 2 avril 2025
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