Les entreprises veulent des agents IA plus rapidement qu’elles ne peuvent créer l’architecture IA pour les exécuter. La plupart peuvent monter une démo convaincante. Beaucoup moins de personnes peuvent mettre leurs agents en production sans exposer les données, nuire à la disponibilité ou faire exploser leur budget.
Cette lacune pousse les fournisseurs de bases de données à repenser ce qu’une plateforme de données destinée aux agents doit offrir. Près de 70 % des organisations prévoient de déployer des agents d'IA, mais très peu les mettent en production, selon Çetin Özbütün (photo), vice-président exécutif des produits et de la recherche, de l'entrepôt de données et des bases de données autonomes chez Oracle Corp.
« L'IA est très facile à démontrer, mais lorsque vous essayez de la mettre en production, les entreprises rencontrent généralement quatre difficultés de déploiement différentes », a déclaré Özbütün. « Le premier d'entre eux concerne la sécurité. Il est très difficile de fournir un accès sécurisé aux agents IA, et c'est l'un des principaux défis. »
Özbütün s'est entretenu avec Dave Vellante de theCUBE Research à Oracle AI World, lors d'une diffusion exclusive sur theCUBE, le studio de diffusion en direct de SiliconANGLE Media. Ils ont discuté de l’architecture de l’IA et des défis liés à la mise en production des agents. (* Divulgation ci-dessous.)
Construire une architecture d'IA à laquelle les agents peuvent faire confiance
La sécurité est le premier obstacle. Les agents d'IA découvrent des vulnérabilités à des niveaux sans précédent, et les clients ne peuvent souvent pas corriger leurs bases de données avant que les attaquants n'exploitent ces failles, a noté Özbütün. La base de données Autonomous AI d'Oracle chiffre par défaut les données au repos et en transit, et les utilisateurs ne peuvent pas désactiver ces protections.
« Dès que la vulnérabilité est découverte, avant qu'elle ne soit publiée ailleurs, nous la mettons en production dans la base de données Autonomous AI », a déclaré Özbütün.
La résilience est le prochain test, car les agents travaillent 24 heures sur 24 et imposent des exigences lourdes et imprévisibles à la plateforme de données. Oracle s'engage à une disponibilité de 99,995 % sans aucune exclusion. Ce chiffre est mesuré par la capacité d'un client à se connecter et à exécuter des requêtes, et non par le fonctionnement de l'infrastructure sous-jacente, a expliqué Özbütün.
« Nous mettons à jour nos systèmes chaque semaine, par exemple », a déclaré Özbütün. « Tous nos correctifs sont des correctifs en ligne, donc la base de données est opérationnelle, acceptant les nouvelles connexions et les nouvelles demandes pendant que nous exécutons le correctif. »
La même approche toujours actuelle s'applique à l'architecture Deep Trust AI d'Oracle, dans laquelle la base de données applique les profils de sécurité définis par les clients. De nouvelles fonctionnalités telles que les fonctionnalités étendues de Deep Data Security apparaissent dans Autonomous AI Database dès leur annonce, avant les versions sur site, selon Özbütün.
« En tant qu'utilisateur ou administrateur d'Autonomous Database, vous ne faites rien pour obtenir cette fonctionnalité », a déclaré Özbütün. « Dès qu'une nouvelle fonctionnalité est disponible, comme Oracle Deep Data Security, elle devient disponible pour que vous puissiez l'utiliser dès le premier jour. »
Voici l'interview vidéo complète, faisant partie de la couverture de SiliconANGLE et theCUBE à Oracle AI World :
(* Divulgation : TheCUBE est un partenaire média payant pour Oracle AI World. Ni Oracle, le sponsor de la couverture de l'événement theCUBE, ni les autres sponsors n'ont de contrôle éditorial sur le contenu de theCUBE ou SiliconANGLE.)
