Informatica propose désormais des « blueprints », ou modèles de référence, pour l’IA générative, conçus pour aider les entreprises à accélérer le développement des applications d’IA adaptées à leurs besoins métiers. Un « blueprint » dans ce contexte est un guide prescriptif qui fournit des architectures standardisées, des configurations prédéfinies et des « recettes » spécifiques à des plateformes (comme AWS, Google Cloud, Microsoft Azure, Oracle Cloud, et Snowflake). Les entreprises peuvent s’appuyer sur ces modèles pour structurer leurs projets d’IA générative tout en minimisant les complexités techniques.

Les modèles de référence apportent aux entreprises un cadre d’implémentation prêt à l’emploi, réduisant le temps et les efforts requis pour concevoir une infrastructure d’IA générative. Concrètement, chaque modèle intègre des architectures de référence, des connecteurs de bases de données vectorielles, et des modèles d’IA en tant que service (GenAI Model-as-a-Service), optimisés pour une utilisation dans le cloud et sur des plateformes de données variées. Cela permet aux entreprises d’éviter des étapes souvent longues de configuration technique, notamment en matière de traitement des données et d’orchestration des flux d’IA.

Une approche sans code

Les modèles de référence pour l’IA générative d’Informatica apportent plusieurs avantages clés aux entreprises. Tout d’abord, ils assurent une gestion rigoureuse des données de référence (MDM), afin que les applications d’IA générative reposent sur des données d’entreprise fiables et enrichies. Ensuite, ils intègrent l’utilisation de métadonnées issues de glossaires métiers et des dispositifs de gouvernance de données, garantissant que les applications d’IA générative soient parfaitement alignées avec les besoins spécifiques du secteur d’activité et de l’entreprise.

Par ailleurs, ces modèles de référence adoptent une approche sans code, ce qui permet de créer et de gérer facilement des projets évolutifs et robustes dédiés à l’IA générative. Un soutien à l’IA responsable est également intégré, avec des politiques et des mesures de sécurité qui assurent une gestion sécurisée et conforme des données, y compris dans les prompts utilisés par les systèmes d’IA générative.

Des recettes iPaaS préconstruites

Ces modèles accélèrent également le développement d’applications d’IA générative en proposant des recettes iPaaS préconstruites, sans code et adaptées aux écosystèmes de plateformes comme AWS, Azure, Google et Oracle. En utilisant les capacités d’intégration et d’orchestration de la plateforme IDMC, les entreprises peuvent rapidement
déployer ces applications.

Enfin, les modèles de référence facilitent la mise à l’échelle grâce à un environnement d’exécution sans serveur (serverless) qui propose un débit élevé et une faible latence. Cela permet une intégration fluide des agents d’IA et des exécuteurs RAG-chain, tout en améliorant l’efficacité globale grâce à une interface de conception.

Les modèles sont disponibles gratuitement dans l’Architecture Center d’Informatica. Les recettes pour AWS, Google Cloud, Microsoft Azure et Oracle sont disponibles dès à présent, tandis que les recettes pour Snowflake et Databricks sont prévues pour l’année prochaine.

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