cratedb révolutionne les données en temps réel pour l’intelligence artificielle

CrateDB : Une Révolution dans l'Infrastructure des Données pour l'IA en Temps Réel

CrateDB : la réponse aux nouveaux défis de l'infrastructure IA

Le potentiel de l’intelligence artificielle (IA) est immense, mais son développement est freiné par une infrastructure de données inadaptée. Selon un récent article de CIO.com, “L’infrastructure actuelle qui alimente l'IA ne pourra pas répondre aux besoins futurs.” Les DSI doivent apprendre à évoluer intelligemment, et non simplement à échelle plus grande, sous peine d’être dépassés.

CrateDB partage ce constat et entend y répondre en devenant une « couche unifiée de données pour l’analytique, la recherche et l’IA ».

Une base de données conçue pour l'agilité et la performance

Stéphane Castellani, Vice-Président Marketing chez CrateDB, souligne : “La plupart des systèmes informatiques actuels reposent sur des pipelines en mode batch ou asynchrones. Aujourd'hui, il est essentiel de réduire le temps entre la production et la consommation des données.” CrateDB se démarque par sa capacité à fournir des analyses sur un volume massif de données hétérogènes avec des temps de réponse de l’ordre de la milliseconde.

Un processus en quatre étapes pour connecter données et intelligence artificielle

Dans un article de blog dédié, CrateDB explique son processus en quatre étapes pour alimenter l’IA grâce aux données opérationnelles :

• Ingestion continue des données
• Traitement et agrégation en temps réel pour délivrer des insights
• Alimentation directe des pipelines IA
• Création de boucles de rétroaction entre les modèles et les données

Ce processus est particulièrement utile dans le secteur manufacturier, où la télémétrie des machines peut être analysée instantanément pour améliorer les modèles de maintenance prédictive.

CrateDB et l’assistance intelligente en usine

CrateDB va encore plus loin en permettant des fonctionnalités d’assistance intelligente sur site. “En usine, si une erreur apparaît sur une machine, un opérateur non expert peut demander l’aide d’un assistant de connaissances, basé sur CrateDB, pour comprendre le problème et recevoir un guide de résolution en temps réel,” précise Castellani.

Vers l’autonomie des IA Agentiques

Bien que l’IA évolue rapidement, les entreprises manufacturières restent en retard sur les agents IA autonomes, d'après une étude de PYMNTS Intelligence. Pour combler cet écart, CrateDB a conclu un partenariat stratégique avec Tech Mahindra afin d’apporter des solutions d’IA agentique aux secteurs de l’automobile, de la fabrication et des usines intelligentes.

Standardisation et LLMs : place au Model Context Protocol (MCP)

CrateDB investit également dans le Model Context Protocol (MCP), encore au stade expérimental. Ce protocole vise à standardiser la façon dont les applications fournissent du contexte aux grands modèles de langage (LLMs), d’une manière comparable à la standardisation des API dans les années 2010.

“MCP est à l’IA ce que les API étaient au web d’entreprise,” explique Castellani. Le serveur MCP de CrateDB agit comme un pont entre les outils d’IA et la base de données analytique.

Objectif : évolutivité, performance et faible latence

CrateDB continue de renforcer son cœur technologique avec trois priorités :

• Amélioration continue des performances
• Scalabilité à grande échelle
• Réduction de la latence en ingestion et en requêtes

L'entreprise multiplie également les intégrations avec des sources de données de plus en plus variées pour enrichir les cas d’usage.

Interventions prochaines de CrateDB

Stéphane Castellani prendra la parole lors de l'événement AI & Big Data Expo Europe sur le thème : “Bringing AI to Real-Time Data – Text2SQL, RAG, and TAG with CrateDB”. Il parlera également à l’IoT Tech Expo Europe de l’analytique en temps réel et du diagnostic par IA dans les parcs éoliens.

Vidéo : CrateDB en action

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