Les grandes sociétés de plateformes d’entreprise s’empressent de créer des outils pour une nouvelle classe d’utilisateurs : les agents d’intelligence artificielle.
Un exemple en est évident aujourd'hui avec les dernières versions de Databricks Inc. La société a dévoilé une nouvelle architecture – Lake Transactional/Analytical Processing – qui permet aux agents d'IA d'accéder aux charges de travail opérationnelles et analytiques sur une copie principale des données résidant dans un lac de données.
En plaçant ces données dans le même format ouvert, Databricks estime que les agents auront la capacité d'observer et de raisonner sur une multitude de bases de données de production au sein d'une entreprise et d'agir en conséquence. Il s'agit d'une étape importante dans la réalisation de l'intelligence artificielle générale ou AGI, la capacité de l'IA à égaler ou dépasser les capacités humaines, selon le cofondateur et directeur général de Databricks, Ali Ghodsi.
« Nous pensons qu'AGI est déjà là », a déclaré Ghodsi (photo) lors de son discours d'ouverture au Data + AI Summit à San Francisco aujourd'hui. « L'IA n'a pas de problème d'intelligence pour le moment. Elle est très intelligente. Le problème est que l'AGI n'imprègne pas complètement nos organisations. La question est : « Comment pouvons-nous permettre cela au travail ? »
Ouvrir la voie aux employés autonomes
La confiance de Ghodsi dans l'arrivée d'AGI est limitée par un ensemble de facteurs englobant le contexte, le coût et le contrôle. Databricks souhaite créer une plate-forme capable de supprimer ces obstacles tout en servant une nouvelle classe d'employés autonomes capables de lancer plusieurs versions d'une application en même temps tout en créant et en supprimant des environnements logiciels entiers en quelques minutes.
Le lancement par Databricks de son Lakehouse en temps réel est alimenté par Reyden, un nouveau moteur de calcul conçu pour fournir une latence de requête de l'ordre de l'ordre de la milliseconde pour des dizaines de milliers d'utilisateurs et d'agents simultanés. Le nom provient de « Reynold's Dream Engine », un clin d'œil au rôle du co-fondateur de Databricks, Reynold Xin, dans la création de la nouvelle version.
Xin est apparu lors de la session d'ouverture pour démontrer les fonctionnalités de Reyden, notamment des temps de réponse cohérents à faible latence lorsque des milliers d'agents IA répondent simultanément à la même requête.
« Aucun des autres systèmes existants ne peut faire cela », a déclaré Xin lors de la conférence. « Il s'agit probablement de l'introduction la plus importante que nous ayons réalisée depuis le lancement de Lakehouse. »
Améliorations pour Genie AI
Databricks a également relevé le défi du contexte agentique avec l'introduction d'un ensemble d'améliorations pour sa plateforme Genie AI. Le lancement aujourd'hui de Genie One est conçu pour aider les équipes commerciales à automatiser le travail fondé sur des données commerciales réelles.
Lors d'une séance avec les médias après son discours, Ghodsi a décrit les différenciateurs que Databricks a intégrés dans sa nouvelle offre agent. « Genie One calcule tandis que d'autres agents récitent », a expliqué Ghodsi. « C'est un avantage unique dont il dispose. »
Databricks alimente désormais sa suite de collaborateurs IA avec Genie Ontology, une couche contextuelle en direct qui apprend en permanence à partir des données commerciales internes et externes. Ghodsi a comparé Genie Ontology aux algorithmes de classement de page utilisés par la recherche Google pour identifier les informations les plus pertinentes.
« Nous faisons la même chose pour l'entreprise », a déclaré Ghodsi. « Genie Ontology recherche dans les coulisses. Nous pensons que c'est la pièce manquante du puzzle pour les agents. »
Greg Brockman, co-fondateur d'OpenAI
La société a concentré un certain nombre de ses nouveaux produits sur les moyens de réduire les coûts de mise en œuvre de l’intelligence artificielle pour les entreprises. Un élément clé de cette approche est Unity AI Gateway, la solution de gouvernance de Databricks pour assurer les contrôles de sécurité, la gestion des coûts et la surveillance des agents pour l'IA d'entreprise.
Le coût est devenu un problème important car l'utilisation des jetons d'IA a grimpé en flèche dans de nombreuses organisations, a noté Ghodsi. « Chaque organisation est très inquiète de voir les coûts monter en flèche », a-t-il déclaré. « C'est la question n°1 qu'on nous pose. »
Un autre domaine qui inquiète les organisations à l’ère de l’IA en pleine expansion est la sécurité, et Databricks a continué à développer de nouvelles offres d’entreprise dans ce domaine. En mars, la société a annoncé Lakewatch, une solution de gestion agentique des informations et des événements de sécurité ou SIEM pour déployer des agents de sécurité défensifs et automatiser la détection des menaces. Cela a été suivi par l'annonce aujourd'hui de l'acquisition par Databricks de Panther Labs Inc., une plate-forme de centre d'opérations de sécurité IA dont les clients incluent le principal fournisseur de modèles Anthropic PBC.
Canaliser les signaux vers la productivité
Les annonces d'aujourd'hui de Databricks, et celles de son concurrent Snowflake Inc. plus tôt ce mois-ci, mettent en évidence l'émergence de systèmes d'engagement basés sur des agents tels que Genie, où le travail de l'entreprise sera réellement accompli. Pourtant, comme l'ont récemment noté les analystes de SiliconANGLE, le back-end pour piloter ce nouveau modèle nécessitera des systèmes d'intelligence, dans lesquels les agents apprennent des données de l'entreprise et canalisent les signaux vers une véritable productivité organisationnelle.
Cela incarne l'architecture que Databricks cherche à construire, une plate-forme d'entreprise capable de relier efficacement l'endroit où le travail est effectué à l'endroit où l'intelligence d'entreprise est construite. Cela s'inscrit dans la vision de l'AGI de Databricks, un défi consistant à doter les agents d'IA de données d'entreprise clés qui n'a pas été facile à résoudre.
« Intégrer ce contexte à l’IA est plus difficile qu’on ne peut l’imaginer », a admis Ghodsi. « C'est le problème sur lequel nous nous sommes concentrés chez Databricks. »
Même si Databricks se concentre clairement sur la construction de l’infrastructure agentique du futur, sa conviction que le moment de l’AGI est à nos portes peut être une question d’interprétation. Lors d'une apparition au sommet aujourd'hui, le président et co-fondateur d'OpenAI Group PBC, Greg Brockman, a rappelé aux participants que les développeurs restent une partie intégrante du tableau et que les opportunités sont importantes.
« C'est presque comme si l'AGI était un sentiment et non une chose définie », a déclaré Brockman à l'assemblée. « Cela n'a jamais été un meilleur moment pour être un bâtisseur. La créativité se libère. Tout ce que vous voulez faire, vous pouvez le construire. »
