Depuis que ChatGPT a retenu l'attention du grand public, et fait connaître les bénéfices de l’intelligence artificielle, de nombreuses organisations ont créé leur propre IA générative. L’intelligence artificielle est une technologie pleine de ressources, capable de détecter des éléments que nous, êtres humains, pourrions négliger ou même ignorer. Cependant, il est crucial de comprendre que les données sont le fondement de l’IA. Comprendre cette réalité est essentiel, étant donné les défis complexes et les investissements considérables nécessaires pour créer une intelligence artificielle performante.

Il faut veiller à garantir une gestion et une protection approprié des données. Ce n'est pas seulement l'élément vital de l'ensemble de l'infrastructure informatique, mais c’est aussi le fondement de toute innovation que cette dernière soit créée par des humains ou grâce à l'intelligence artificielle. En tant que pièce maîtresse de l’infrastructure qui alimente l'IA générative, les bases de données ont évolué pour répondre aux exigences des entreprises à l'ère de l'IA générative. La performance de l’IA repose sur la manière dont les données sont générées.

Il y a les bases de données qui permettent le traitement des transactions en ligne, ce qui assure la gestion des transactions réalisées en temps réel. Cela permet aux entreprises d'effectuer des transactions simultanées. Lors d'opérations bancaires en ligne, d'achats, à mesure que les données s'accumulent dans la base de données, il est possible d’en tirer de la valeur. Par exemple, un commerçant peut fusionner les données de son inventaire et de son stock avec un autre ensemble de données qui concerne les achats clients. Cela permet de générer des données indiquant la nécessité d’augmenter la production d’un article spécifique en réponse à une demande forte.

Une autre catégorie de modèle de bases de données connue sous le nom de NoSQL gagne en popularité en raison de sa capacité à organiser des données non structurées.

Avec l'émergence de l’intelligence artificielle, un modèle de base de données vectorielle sera le plus transformateur. Une base de données vectorielle permet de gérer les charges de travail intelligentes, capable de gérer des modèles de langages linguistiques. Ces bases de données stockent et manipulent des millions de vecteurs à haute dimension afin de permettre à l’IA de saisir la subtilité du langage, de comprendre le contexte et des nuances sous-jacentes. D’ici 2050 plus de 80 % des données mondiales seront des informations structurées telles que les documents, les images, les enregistrements audio, les vidéos. C’est là que réside la véritable révolution des bases de données vectorielles.

L'IA consiste à donner un sens aux données, et il est impossible de donner un sens aux données sans utiliser une base de données vectorielle. Il s'agit d'une condition essentielle pour accroître les connaissances sectorielles des grands modèles de langage, qui constituent l'une des principales contraintes auxquelles sont confrontés les modèles d'IA générative. Par exemple, une société de jeux en ligne qui utilise une solution de base de données vectorielle peut créer des personnages non joueurs dotés d’une intelligence accrue. Ces personnages interagissent de manière authentique avec les “vrais” joueurs. Ils ne suivent pas un script. Ils réagissent en temps réel grâce à une compréhension instantanée des actions des joueurs.

L'IA peut gérer la base de données elle-même. Lorsque l'espace de stockage devient insuffisant, l'IA peut alerter les administrateurs système pour qu'ils surveillent les besoins en stockage et demandent s'il est nécessaire d'augmenter l'espace de stockage. L'IA peut automatiquement augmenter l'espace de stockage si l'autorisation est donnée. La même fonctionnalité peut être appliquée à la capacité de l'unité centrale, à la capacité de la mémoire et à d'autres fonctions. Cette capacité est pratique compte tenu de l'évolution vers l'informatique en cloud sans serveur.

Auparavant, lorsqu'on achetait un produit de service en cloud, il fallait prévoir un ensemble de serveurs. Par exemple, quatre cœurs, huit gigaoctets de mémoire, mais cela avait un coût. En effet, si les serveurs étaient surdimensionnés par rapport aux tâches de travail réelles, les ressources du serveur étaient gaspillées. L'informatique sans serveur est conçue pour relever le défi de veiller à ce que la capacité des serveurs utilisée par le cloud corresponde aux exigences de la charge de travail. Elle s'adapte à l'évolution dynamique des charges de travail. Cependant, si les charges de travail évoluent de manière significative au fil du temps, l'informatique sans serveur peut s'avérer plus coûteuse.

En conclusion, l’association de l’intelligence artificielle et de l'informatique en cloud sans serveur est la combinaison parfaite. C'est pourquoi de nombreuses entreprises optent pour des produits de base de données pilotés par l'IA et sans serveur. Cela permet de ne payer que pour les ressources nécessaires, tandis que l'IA est là pour guider et optimiser des décisions face à des pics soudains de la demande ou de charge de travail dynamique. La façon dont l’IA est exploitée peut permettre d'évaluer le succès d’une organisation.

Par Li Feifei, président de Database Products Business chez Alibaba Cloud