D'ici 2028, 80 % des applications commerciales GenAI seront développées sur des plateformes de gestion de données existantes

Intégrant des données provenant de sources traditionnelles et non traditionnelles

D'ici 2028, 80 % des applications commerciales GenAI seront développées sur des plateformes de gestion de données existantes, intégrant des données provenant de sources traditionnelles et non traditionnelles

D'ici 2028, 80 % des applications commerciales GenAI seront développées sur des plateformes de gestion de données existantes, intégrant des données provenant de sources traditionnelles et non traditionnelles comme contexte, d'après Gartner. Un analyste de Gartner commente : "Les catalogues de données peuvent aider à capturer ces informations sémantiques, enrichissant ainsi les bases de connaissances et garantissant le contexte et la traçabilité appropriés pour les données utilisées dans les solutions RAG."

Lors du Gartner Data & Analytics Summit, Prasad Pore, directeur analyste senior chez Gartner, a déclaré : "Aujourd'hui, la création d'applications commerciales GenAI implique l'intégration de grands modèles de langage (LLM) aux données internes d'une organisation et l'adoption de technologies en évolution rapide telles que la recherche vectorielle, la gestion des métadonnées, la conception rapide et l'intégration. Cependant, sans une approche de gestion unifiée, l'adoption de ces technologies dispersées entraîne des délais de livraison plus longs et des coûts irrécupérables potentiels pour les organisations."

Alors que les organisations cherchent à développer des solutions centrées sur la GenAI, les plateformes de gestion des données doivent évoluer pour intégrer de nouvelles capacités ou de nouveaux services pour le développement de la GenAI, garantissant ainsi la préparation à l'IA et la réussite de la mise en œuvre. C'est pourquoi Gartner prévoit que d'ici 2028, les organisations développeront 80 % des applications commerciales d'IA générative (GenAI) sur leurs plateformes de gestion des données existantes. Cette approche réduira de 50 % la complexité et le temps nécessaires à la mise en œuvre de ces applications.

La génération augmentée par la récupération (RAG) devient la pierre angulaire du déploiement des applications GenAI, offrant une flexibilité de mise en œuvre, une explicabilité améliorée et une composabilité avec les LLM. En intégrant des données provenant de sources traditionnelles et non traditionnelles comme contexte, le RAG enrichit le LLM pour prendre en charge les systèmes GenAI en aval.


Pour naviguer efficacement dans les complexités du déploiement d'applications GenAI, les entreprises doivent tenir compte des recommandations clés suivantes, selon Gartner :

• Faire évoluer les plateformes de gestion des données : évaluer si les plateformes de gestion des données actuelles peuvent être transformées en une plateforme RAG-as-a-service, remplaçant les magasins de documents/données autonomes comme source de connaissances pour les applications GenAI commerciales.
• Donner la priorité aux technologies RAG : évaluer et intégrer les technologies RAG telles que la recherche vectorielle, les graphes et le chunking, à partir des solutions de gestion des données existantes ou de leurs partenaires écosystémiques lors de la création d'applications GenAI. Ces options sont plus résistantes aux perturbations technologiques et compatibles avec les données organisationnelles.
• Exploiter les métadonnées à des fins de protection : les entreprises doivent exploiter non seulement les métadonnées techniques, mais aussi les métadonnées opérationnelles générées lors de l'exécution dans les plateformes de gestion des données. Cette approche permet de protéger les applications GenAI contre les utilisations malveillantes, les problèmes de confidentialité et les fuites de propriété intellectuelle.

Prasad Pore a ajouté : "La plupart des LLM sont formés à partir de données accessibles au public et ne sont pas très efficaces à eux seuls pour résoudre des défis commerciaux spécifiques. Cependant, lorsque ces LLM sont combinés avec des ensembles de données appartenant à l'entreprise à l'aide du modèle architectural RAG, leur précision est considérablement améliorée. La sémantique, en particulier les métadonnées, joue un rôle crucial dans ce processus. Les catalogues de données peuvent aider à capturer ces informations sémantiques, enrichissant ainsi les bases de connaissances et garantissant le contexte et la traçabilité appropriés pour les données utilisées dans les solutions RAG."

Source : Gartner

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