Le lancement des produits Actian pour l'hiver 2026 résout le problème de confiance des agents et bien plus encore

Le problème fondamental de l'IA d'entreprise ne réside pas dans les modèles ou les calculs. Il réside dans le fait que la plupart des organisations tentent de développer l'IA sur une infrastructure de données conçue pour les humains, et non pour des systèmes autonomes.

Les agents IA ont besoin de données contextuelles. Les modèles IA ont besoin de jeux de données cohérents et fiables. Les workflows IA ont besoin d'une intégration transparente entre sur site cloud et sur site . Et tout cela doit fonctionner avec les investissements existants de l'entreprise, les politiques de sécurité et les exigences de conformité.

La plupart des fournisseurs d'infrastructures d'IA partent du principe que vous partez de zéro. Actian part du principe que ce n'est pas le cas.

Les organisations ont des investissements dans des plateformes de données à préserver. Elles ont des applications critiques à protéger. Elles ont des politiques de sécurité à maintenir. Elles ont des exigences en temps réel à respecter. Et elles ont des initiatives en matière d'IA à mettre en œuvre.

La plupart des fournisseurs résolvent certaines pièces de ce puzzle. Avec le lancement du produit Winter '26, Actian résout le problème dans son ensemble, sans obliger les organisations à choisir entre l'innovation et la stabilité opérationnelle. 

Actian Data Observability

Actian Data observabilité une approche native IA complète de la qualité des données grâce à observabilité des données, un serveur MCP, une interopérabilité de la plateformeet un prise en charge des formats de données non structurés .

Quoi de neuf: Sept agents IA spécialisés (Validation, Diagnostic d'incident, Lignage, Data Insight, Orchestration, Routage et Aide) qui valident les données lors de l'ingestion et coordonnent les étapes de résolution. Le serveur conforme MCP fournit de manière unique à la fois la lecture et écriture Fonctionnalités permet aux agents IA non seulement de requête le statut de qualité requête , mais aussi de configurer directement des moniteurs et des règles de validation. L'interopérabilité de la plateforme inclut désormais des intégrations natives avec Microsoft OneLake et Hive Catalog. support étendue des formats support Fonctionnalités de surveillance XML et PDF Fonctionnalités la validation de la qualité des données non structurées.

Problème résolu: Le défi de l'intégration complète agents IA . Au lieu de valider les données après coup, observabilité des données valident les données en continu dès leur arrivée dans votre lakehouse. Avant toute requête. Avant toute utilisation en aval. Avant que tout agents IA les agents IA . 

La plupart des implémentations MCP sont en lecture seule, ce qui oblige à configurer manuellement les workflows d'IA. Le serveur MCP avec capacité d'écriture d'Actian permet aux agents d'IA de gérer de manière autonome l'infrastructure de qualité des données. Les intégrations de la plateforme résolvent le silo de données dans les architectures lakehouse modernes, tandis que support XML/PDF support 80 % des données d'entreprise non structurées.

Pourquoi est-ce important ?: Il s'agit de la première observabilité prêt pour la production spécialement conçue pour les opérations d'IA autonomes. Les agents IA peuvent non seulement consommer des signaux de qualité, mais aussi participer activement à gouvernance des données. Les services financiers peuvent valider les données transactionnelles et les documents contractuels au format PDF. Le secteur de la santé peut surveiller les dossiers des patients et les documents cliniques au format XML. L'interopérabilité de la plateforme signifie qu'elle fonctionne dans les environnements de données Microsoft Fabric, Apache Iceberg et Git sans enfermement propriétaire. 

Plateforme Actian Data Intelligence

La plateforme Data Intelligence inclut désormais nativement Microsoft Fabric et une pilotée par l’IA Extension.

Nouveautés : L'intégration directe avec les environnements Microsoft Fabric, y compris OneLake et les ressources de données gérées par Fabric, ainsi qu'une extension Chrome qui fournit le contexte des données directement dans PowerBI, Tableau et d'autres outils bi, modifie fondamentalement la manière dont les organisations découvrent et font confiance à leurs données.

Problème résolu : Les organisations qui utilisent Microsoft Fabric n'ont plus besoin de dupliquer métadonnées de modifier les flux de travail existants pour obtenir une visibilité et gouvernance leur patrimoine de données. Les utilisateurs professionnels peuvent se fier aux rapports sans se demander constamment « Puis-je me fier à ces données ? » ou « Que signifie cet indicateur ? ».

Pourquoi est-ce important ? Cela élimine découverte de données qui ralentit les initiatives en matière d'IA. Lorsque data scientists les analystes commerciaux peuvent rapidement trouver, comprendre et se fier aux données sans changer d'outil, les projets d'IA passent de plusieurs mois à quelques semaines. Pour les entreprises qui ont beaucoup investi dans les écosystèmes Microsoft, cela permet de préserver ces investissements tout en augmentant leur valeur.

Actian Ingres 12.1

Ingres 12.1 fournit un chiffrement transparent, capture de données en temps réel capture des données modifiées (CDC), une observabilitéet analyse dans la base de données.

Quoi de neuf: Chiffrement entièrement transparent des blocs de disque et des journaux de transactions avec architecture à clé principale, TLS 1.3 pour la communication client-serveur, nouvelle API Log Reader permettant le CDC en temps réel avec un connecteur Debezium officiel pour streaming Kafka/Spark, nouvel Actian Monitor avec intégration OpenTelemetry/Prometheus/Grafana pour afficher plus de 100 métriques DBMS, et inférence ML dans la base de données ( support native de TensorFlow) pour déployer des modèles prédictifs directement dans le moteur d'analyse X100 et éliminer les mouvements de données.

Problème résolu: Le problèmeisolementsystème enregistrement isolementqui empêche les bases de données opérationnelles de participer aux workflows modernes d'IA et d'analyse. Les organisations peuvent désormais répondre aux exigences d'audit et aux normes de sécurité sans modifier leurs applications, transmettre leurs données opérationnelles vers des pipelines d'IA sans tâches batch ni charge de production, et exécuter des modèles d'analyse et d'IA directement là où se trouvent les données, éliminant ainsi les frictions architecturales et la complexité du transfert de données.

Pourquoi est-ce important ?: Cela permet aux entreprises de préserver leurs investissements Ingres, solides comme le roc, tout en participant pleinement aux initiatives d'IA. Les systèmes de paie des administrations publiques, les réseaux de transport et les systèmes de contrôle de la fabrication peuvent désormais alimenter les pipelines d'IA en temps réel, répondre de manière transparente aux normes de sécurité modernes et offrir une visibilité opérationnelle sans déstabiliser la production. Au lieu de choisir entre stabilité et innovation, les entreprises obtiennent les deux, transformant leurs systèmes les plus fiables en une infrastructure prête pour l'IA.

Actian Zen 16.10

Zen 16.10 introduit de nouveaux connecteurs Kafka pour l'intégration en temps réel, la télémétrie basée sur Prometheus, support du dialecte SQLAlchemy support Python et masquage de données SQL intégré.

Nouveautés : L'intégration basée sur Kafka Connect intègre Zen directement dans les environnements Kafka existants pour streaming en temps réel, un point de terminaison /metrics natif compatible avec Prometheus pour observabilité multiplateforme du moteur, support du dialecte SQLAlchemy support permet Python d'utiliser Zen avec des workflows ORM familiers, et le masquage des données SQL intégré qui applique une protection au niveau des colonnes directement dans la base de données.

Problème résolu : Intégration fragmentée, surveillance, workflows des développeurs et protection des données. Les organisations peuvent désormais diffuser des données validées en temps réel via Kafka, surveiller la santé des moteurs sur toutes plateformes Prometheus, créer Python à l'aide de workflows SQLAlchemy familiers et appliquer un masquage cohérent des données directement au niveau de la couche de base de données.

Pourquoi est-ce important ? Cela renforce la capacité de Zen à support les exigences support en matière d'intégration, de surveillance, de développement et de sécurité sans ajouter de complexité architecturale. Les équipes peuvent adopter streaming en temps réel, observabilité unifiée, les workflows Python et la protection des données au niveau de la base de données tout en continuant à utiliser Zen comme moteur de base de données de confiance.

HCL Informix® 15.0.1

HCL Informix 15.0.1 offre Point de contrôle parallèleFonctionnalités, E/S asynchrones pour les périphériques au format avancé, ainsi que des fonctionnalités d'administration améliorées conçues pour les applications critiques de haute performance.

Nouveautés : Point de contrôle parallèle pour une disponibilité et une récupérabilité améliorées, E/S asynchrones pour les périphériques de stockage haute capacité (taille de bloc > 512 ko), paramètres de création de base de données améliorés et support améliorée d'archecker support les schémas de fragmentation complexes.

Problème résolu : goulots d’étranglement en termes de performances et de fiabilité goulots d’étranglement empêchent les applications critiques de prendre en charge les charges de travail IA modernes. jeux de données grands jeux de données désormais être traités avec des performances d'E/S optimales tout en conservant une fiabilité de niveau entreprise.

Pourquoi est-ce important ? Pour les organisations qui exécutent des applications critiques sur HCL Informix, ces mises à jour réduisent temps d'arrêt et garantissent des performances prévisibles à mesure que la charge de travail augmente. Des points de contrôle plus rapides, des E/S optimisées sur un stockage 4K et des restaurations de tables accélérées contribuent à maintenir la disponibilité et à accélérer la récupération lorsque cela est le plus important.

L'avenir de l'IA dans l'entreprise

L'IA d'entreprise ne consiste pas à disposer des modèles les plus récents ou des plus grands clusters informatiques. Il s'agit plutôt de disposer d'une infrastructure de données capable de fournir de manière fiable des données fiables aux systèmes d'IA à l'échelle de l'entreprise, dans des environnements hybrides, tout en répondant aux exigences de sécurité et de conformité.

Le portefeuille Actian Winter 2026 répond exactement à cette attente, non pas par une modernisation radicale, mais par une évolution intelligente de l'infrastructure de données existante.

Actian Data Intelligence et Actian Data observabilité présentés lors du Gartner Data & Analytics Summit qui se tiendra à Orlando du 9 au 11 mars. observabilité Data observabilitéActian Data observabilité seront lancés en avant-première publique. 

Informix® est une marque commerciale d'IBM Corporation dans au moins une juridiction et est utilisée sous licence.

À propos de l'auteur

À propos de Dee Radh

En tant que directrice principale du marketing produit, Dee Radh dirige le marketing produit pour Actian. Auparavant, elle a occupé des postes de direction dans le domaine du PMM chez Talend et Formstack. Dee a passé la totalité de sa carrière à commercialiser des produits technologiques. Son expertise réside dans le développement de récits stratégiques et d'un positionnement différencié pour l'efficacité du GTM. En plus d'un diplôme de troisième cycle de l'Université de Toronto, Dee a obtenu des certifications du Pragmatic Institute, de la Product Marketing Alliance et de Reforge. Dee est basée à Toronto, au Canada.