Un système d’IA composite est une architecture d’intelligence artificielle qui utilise plusieurs agents ou modules d’IA spécialisés, chacun étant conçu pour accomplir des tâches spécifiques. Contrairement à un modèle monolithique, un système d’IA composite divise les tâches complexes en sous-tâches plus simples, chaque agent traitant une fonction particulière. Ces agents collaborent pour produire des résultats plus précis et polyvalents, car chaque agent étant spécialisé dans une tâche particulière, les erreurs sont minimisées et la précision globale des réponses est améliorée. Par exemple, un agent spécialisé en génération de SQL sera plus efficace qu’un système généraliste.
Une BI intégrée nativement à Data Intelligence Platform
Databricks AI/BI propose ainsi deux fonctionnalités complémentaires : Dashboards, une interface low-code alimentée par l’IA pour créer et distribuer des tableaux de bord interactifs. Et Genie, une interface conversationnelle pour répondre aux questions adhoc et de suivi en langage naturel. Databricks vise une démocratisation de la BI vers un modèle en libre-service, en élargissant les types d’analyses que les utilisateurs peuvent effectuer grâce à une approche axée sur l’IA. Pour ce faire, l’intelligence de l’AI/BI repose sur la Data Intelligence Platform de Databricks, intégrée nativement pour fournir une gouvernance unifiée, un lignage, un partage sécurisé et la performance pour toutes les tailles de données.Dashboard et Genie sont ainsi alimentés par un système d’IA composite, qui apprend continuellement à partir de l’utilisation des données de l’organisation, y compris les pipelines ETL, le lignage et d’autres requêtes. Cela permet à l’IA/BI de répondre à des questions complexes de manière précise et automatique, sans nécessiter de configuration ou de modélisation préalable, contrairement aux outils conventionnels.
La BI en libre-service grâce à l’IA générative
Selon Databricks, les outils actuels de BI ne permettent pas aux organisations d’accéder aux spécificités de leurs données pour personnaliser les réponses. Leurs outils de BI accèdent ainsi « de manière basique aux données via des rapports et des tableaux de bord, mais ils ne peuvent répondre qu’aux questions spécifiques pour lesquelles ils ont été conçus », explique l’éditeur. Elle manque de pertinence, car l’évolution des données ou des conditions commerciales soulève constamment de nouvelles questions nécessitant l’expertise des data scientistes et des data analystes. En somme, l’IA doit s’appuyer sur les données de l’entreprise, à jour et cataloguées pour des réponses adaptées.Pour résoudre ce problème, l’industrie de la BI s’est tournée vers l’IA générative, en y ajoutant de grands modèles de langage (LLM) à une pile de BI conventionnelle.
Un « bricolage » qui limite les possibilités, selon Databricks. « L’approche consistant à transmettre un ensemble de questions en langage naturel aux LLM pour générer un plan d’exécution est limitée, car les cas d’utilisation réels comportent des questions commerciales nuancées avec des données désordonnées et une sémantique mal définie ». En fin de compte, les solutions « Bolt-on », c’est-à-dire greffées par-dessus, peuvent fournir des démonstrations convaincantes, mais elles sont incapables de gérer des questions et des données réelles.
« Une solution BI vraiment intelligente doit comprendre la sémantique et les nuances uniques d’une entreprise pour répondre efficacement aux questions des utilisateurs professionnels, a déclaré Ali Ghodsi, cofondateur et CEO de Databricks. Nous pensons que cela nécessite une approche différente de la conception des logiciels de BI, une approche qui place un système d’IA au centre de l’architecture et qui est conçue pour tirer parti des forces des systèmes d’IA ainsi que pour compléter leurs faiblesses, afin de relever les défis de la compréhension et de l’apprentissage de ces nuances. Le lancement d’AI/BI est une étape vers la construction d’un tel système. »
Aller au-delà des LLM « Bolt-on »
Au cœur de l’IA/BI de Databricksse trouve un système d’IA composite, utilisant un ensemble d’agents d’IA pour raisonner sur les questions métiers et générer des réponses. Chaque agent est responsable d’une tâche spécifique, comme la planification, la génération de requêtes SQL, l’explication, la visualisation et la certification des résultats. Ces agents sont également soutenus par d’autres composants, tels qu’un sous-système de classement des réponses et un index vectoriel. Ensemble, ils offrent des capacités de raisonnement dépassant celles de tout modèle monolithique individuel.Le système est conçu pour apprendre en permanence et améliorer ses performances grâce au retour d’information humain. Par exemple, si l’on donne la définition d’un client résilié, l’IA/BI n’utilisera pas seulement ces connaissances pour répondre à des questions similaires, mais aussi pour calculer le taux de résiliation ou déduire la signification des clients fidélisés. L’intelligence artificielle conserve ces connaissances au-delà d’une seule analyse ou conversation pour s’améliorer continuellement, à l’instar d’un analyste humain. En outre, l’IA/BI apprend d’autres informations sur les données d’une organisation dans la plateforme Databricks, telles que les pipelines ETL, le lignage, les statistiques de popularité et d’autres requêtes sur les données.
Databricks AI/BI est inclus pour tous les clients Databricks SQL Pro et Serverless. AI/BI Dashboards est disponible, tandis que Genie est en avant-première publique à partir d’aujourd’hui. Il n’y a pas de frais de licence supplémentaires au-delà des coûts de calcul de l’entrepôt pour les deux produits.
