Alors que l’IA générative s’impose comme un moteur clé de la transformation digitale, les entreprises doivent relever le défi de moderniser leur infrastructure IT. La consolidation des bases de données et l’intégration de fonctionnalités avancées comme la recherche vectorielle sont désormais indispensables pour garantir des performances optimales et une expérience utilisateur hyper-personnalisée.
Il y a 18 mois, le grand public découvrait le potentiel de l’IA générative et de ses usages lors du lancement de ChatGPT par Open AI. Pour les entreprises, cette technologie ouvre également la voie vers une meilleure expérience client, en soutenant par exemple de nouveaux types d’applications adaptatives, sensibles au contexte et hyper-personnalisées.
Bien que les opportunités soient stimulantes, les services IT sont aussi confrontés à de nouveaux défis alors que l’IA générative sollicite l’infrastructure existante tout en exigeant de nouvelles ressources pour gérer la croissance des données et atteindre in fine les objectifs de modernisation.
Une récente étude a même révélé que 98 % des entreprises françaises ont des objectifs spécifiques d’utilisation de l’IA générative cette année, et qu’elle représentera près d’un tiers (32,9 %) de toutes les dépenses de transformation digitale pour l’année passée et en cours, soit 18,6 millions d’euros par organisation. Cependant, les entreprises françaises ne font pas confiance à leur infrastructure IT actuelle pour prendre en charge les applications internes de l’IA générative, en tout cas pas avant un an et demi. De plus, 63 % des dirigeants craignent que leurs capacités de gestion des données ne répondent pas aux exigences de cette technologie, du moins pas sans investissement massif.
Les capacités de gestion des données en question
Une entreprise française sur deux (51 %) admet qu’elle ne dispose pas des outils nécessaires pour garantir une stratégie de données adaptée à l’IA générative. Les responsables IT doivent ainsi se familiariser avec les conditions requises à l’élaboration d’une telle pratique. Il s’agit notamment de pouvoir contrôler le stockage, l’accès et l’utilisation des données, de leur exploitation en temps réel ou encore de l’utilisation de la recherche vectorielle pour disposer d’une IA générative plus performante. Enfin, il est crucial de consolider l’infrastructure de bases de données afin d’éviter que les applications ne doivent accéder à des sources multiples pour fonctionner. La question du délai se pose également puisque si les organisations sont incapables de partager et d’utiliser efficacement les données dans un délai minimal, elles ne pourront pas développer des applications performantes.
Alors que de plus en plus de professionnels intègrent l’IA dans des applications qui dialoguent avec de grands modèles de langage (LLM), les fonctionnalités de recherche sémantique alimentées par la recherche vectorielle et améliorées par la génération augmentée de recherche (RAG) sont essentielles pour limiter les résultats imprécis, les « hallucinations », et garantir des réponses plus fiables. Aujourd’hui, seules 20 % des organisations françaises disposent d’une base de données vectorielles capable de stocker, gérer et indexer efficacement ces données.
L’étude montre également que deux entreprises sur trois pensent que la modernisation des bases de données est essentielle à la prise en charge des applications d’IA générative. Pourtant, de nombreux dirigeants IT estiment avoir besoin de plusieurs bases de données pour accéder aux fonctionnalités critiques. Leur utilisation croisée pour des solutions spécifiques risque pourtant d’engendrer de la complexité et des failles. En conservant les données dans une seule base polyvalente, dotée de capacités de recherche vectorielle et d’analyse en temps réel, les développeurs créeront un environnement plus simple, plus sûr et plus efficace.
Six organisations françaises sur dix se disent contraintes de renouveler constamment l’expérience de leurs utilisateurs finaux, sous peine de voir leurs clients mais aussi leurs talents se diriger vers des concurrents. L’étude a en effet révélé que la caractéristique la plus importante des applications destinées aux consommateurs est l’adaptabilité. Les applications adaptatives ajustent dynamiquement le contenu et les services présentés aux utilisateurs en fonction du contexte et de leurs besoins individuels, garantissant ainsi une expérience hyper-personnalisée.
Les entreprises doivent donc fournir aux développeurs les outils dont ils ont besoin pour travailler plus efficacement et créer plus rapidement de nouvelles applications alimentées par l’IA générative. Cette dernière contribue d’ores et déjà à rendre les développeurs plus productifs. À l’avenir, des outils de codage pilotés par l’IA, une base de données polyvalente et diverses fonctionnalités comme la recherche vectorielle, le RAG et l’analyse en temps réel accélèreront et faciliteront le développement de nouvelles applications.
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Par Éric Delattre, VP Europe du Sud et Benelux, Couchbase
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