Bases de données IA : gestion des données avec l’intelligence artificielle

Les bases de données IA, en anglais AI Databases, sont des bases de données qui intègrent l’intelligence artificielle afin de traiter les données plus efficacement. Conçues pour le Machine Learning, ces bases de données sont des outils puissants pour la prise de décisions fondées sur les données en entreprise, qui offrent également de nombreuses possibilités d’utilisation dans le domaine de l’analyse des données.

AI Database : qu’est-ce que c’est ?

Les bases de données IA sont des systèmes de base de données avancés qui intègrent des technologies du domaine de l’intelligence artificielle afin de gérer efficacement des tâches complexes de traitement et d’analyse des données. Alors que les bases de données traditionnelles sont principalement utilisées pour stocker des données et effectuer des requêtes simples, les bases de données reposant sur l’intelligence artificielle sont conçues pour reconnaître des modèles dans de grandes quantités de données. Cela leur permet de faire des prédictions concrètes et de soutenir les décisions basées sur les données. Les bases de données IA sont souvent optimisées pour les applications utilisant le Machine Learning, ce qui permet une intégration transparente des algorithmes de reconnaissance des formes, de classification des données et de prédiction.

L’une des caractéristiques des AI Databases est qu’elles apprennent à partir des données et des analyses collectées. Cela s’avère particulièrement utile pour les applications où les exigences changent constamment, par exemple pour les approches personnalisées des clients et les analyses dynamiques du marché. Afin d’accroître la précision du traitement des données, des modèles d’IA spécialisés tels que les réseaux neuronaux sont souvent utilisés.

Base de données IA vs traditionnelle : quelles sont les différences ?

Les bases de données alimentées par l’intelligence artificielle offrent des fonctionnalités spécialement conçues pour les applications à forte intensité de données et pilotées par l’IA. Les systèmes de base de données traditionnels sont généralement conçus pour des tâches moins complexes. C’est pourquoi les bases de données IA diffèrent significativement des bases de données classiques à certains égards. L’aperçu ci-dessous résume les principales différences :

• Conception pour une grande variété de types de données : les systèmes de base de données ordinaires traitent principalement des données structurées telles que des tableaux avec des champs clairement définis. Les bases de données IA, en revanche, sont optimisées pour une grande variété de types de données. Les systèmes correspondants peuvent également gérer efficacement des données non structurées telles que des images, des textes et des fichiers audio. Ils répondent ainsi aux exigences dynamiques qui sont courantes dans le domaine des applications IA.
• Traitement des données en temps réel : pour l’entraînement des modèles et l’établissement de prédictions, les applications IA ont souvent besoin d’un traitement rapide et en temps réel des données. À cette fin, on utilise fréquemment des architectures distribuées, des mécanismes d’indexation modernes et le traitement in-memory, qui permet de conserver l’ensemble des données directement dans la mémoire vive.
• Scalabilité : ces bases de données sont capables d’évoluer horizontalement ou d’ajouter des nœuds supplémentaires pour gérer de grandes quantités de données et des tâches de calcul intensives. La mise à l’échelle horizontale permet d’adapter de manière flexible aussi bien la capacité de stockage que la puissance de calcul.
• Intégration possible de frameworks ML : dans de nombreux cas, les bases de données IA offrent des interfaces directes avec des frameworks d’apprentissage automatique. Cette intégration transparente simplifie considérablement le pipeline de traitement, en évitant la migration de données vers un environnement d’analyse distinct.

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AI Databases : quelles sont les meilleures solutions sur le marché ?

La base de données optimale dépend fortement de vos besoins individuels et du domaine d’application. Il y a de grandes disparités entre les bases de données IA, notamment dans leurs points forts respectifs. Les meilleurs systèmes se distinguent par une grande flexibilité, une évolutivité et des performances élevées. Découvrez ci-dessous quelques-unes des principales solutions reposant sur l’intelligence artificielle :

• MySQL : la base de données relationnelle MySQL, développée par Oracle et exploitée depuis 1995, n’est pas conçue spécifiquement pour les applications d’intelligence artificielle, mais elle peut être intégrée dans des pipelines de traitement de données. Elle se distingue par sa robustesse, sa large adoption, sa capacité à gérer de grands volumes de données, ainsi que par sa licence communautaire flexible.
• H2O.ai : la plateforme open source H2O.ai offre des outils spécialisés pour les bases de données avec Machine Learning et IA. Elle prend en charge les architectures distribuées qui permettent un traitement rapide des données et des modèles à grande échelle. Grâce à l’intégration avec des frameworks tels que TensorFlow et Spark, H2O.ai est particulièrement adapté aux entreprises qui souhaitent mettre en place des modèles prédictifs et des analyses de données complexes.
• Redis : la base de données en mémoire Redis est conçue pour des performances ultra-rapides. Bien qu’elle ne soit pas une base de données IA à proprement parler, elle est largement utilisée dans des architectures d’intelligence artificielle pour la mise en cache de modèles, la gestion d’états intermédiaires ou comme courtier de messages.
• TensorFlow Extended (TFX) : TensorFlow Extended (TFX) est une plateforme de bout en bout pour la création et l’exploitation de pipelines de Machine Learning. Elle permet la gestion des données d’apprentissage, le déploiement de modèles et l’évaluation continue. Elle constitue un excellent choix pour le développement et la mise à l’échelle d’applications basées sur l’IA et nécessitant une analyse intensive des données.
• PostgreSQL : le système de base de données PostgreSQL étend le langage SQL pour traiter et faire évoluer des charges de travail de données complexes.
• MongoDB : lorsqu’il s’agit de données de documents et de bases de données NoSQL, MongoDB compte parmi les systèmes leaders et les plus populaires. Bien qu’il ne s’agisse pas d’une base de données spécifiquement conçue pour l’intelligence artificielle, MongoDB est couramment utilisé dans les projets IA pour gérer efficacement de grandes quantités de données semi-structurées ou non structurées.
• MariaDB : le système de gestion de base de données MariaDB est né d’une scission de MySQL. Découvrez comment ils se comparent dans notre article « MariaDB vs MySQL ».
• Weaviate : Weaviate est une base de données de graphes moderne dotée de fonctions d’IA, spécialement conçue pour la recherche sémantique et la gestion des connaissances. Elle combine des fonctions de base de données classiques avec des modèles d’IA afin de traiter efficacement des données non structurées telles que des textes, des images et des vecteurs.

Comment trouver la base de données IA adéquate ?

Pour trouver la base de données IA optimale pour vos besoins, il est nécessaire de prendre en compte différentes variables. Outre vos exigences spécifiques, il s’agit notamment de la croissance potentielle des données et du type d’analyses à effectuer. Voici quelques points auxquels prêter attention pour faire votre choix :

• Calculer la charge de travail IA : analysez le volume des données attendues et le rythme de réception des données. Dans ce contexte, il est également important de savoir si vous effectuez de simples requêtes ou si vous créez de vastes modèles de Machine Learning.
• Définir les exigences fonctionnelles : les performances, la vitesse et l’évolutivité sont essentielles. Pour les applications d’IA, il est souvent préférable que la base de données prenne en charge différents types de données et puisse traiter plusieurs opérations simultanément (parallélisme).
• Vérifier les types de base de données : les bases de données NoSQL sont populaires parce qu’elles sont adaptées à la gestion de grandes quantités de données non structurées. Les bases de données NewSQL combinent la fiabilité des bases de données SQL ordinaires avec l’évolutivité des bases de données NoSQL. Pour les relations complexes entre les données, une base de données de graphes est idéale. Pour analyser les données dans le temps, une base de données de séries temporelles peut être nécessaire. Pour le Deep Learning, les bases de données accélérées par GPU sont un bon choix, avec des fonctions de traitement à grande vitesse.
• Évaluer les coûts et considérations internes à l’entreprise : regardez le coût total de possession. Outre les coûts d’acquisition, ceux-ci comprennent également les dépenses à long terme, par exemple pour la mise à l’échelle, le support et les mesures de maintenance. Si l’on travaille avec des données sensibles, il est aussi nécessaire que la base de données IA soit conforme aux dispositions en matière de protection et de sécurité des données.
• Effectuer une démonstration de faisabilité : avant de choisir un système de base de données, il est recommandé de réaliser une preuve de concept (PoC), ou démonstration de faisabilité. Cette démarche permet de valider que la base de données choisie répond bien aux exigences spécifiques de votre cas d’usage. Elle offre également l’opportunité d’évaluer la complexité de la mise en œuvre, les compétences nécessaires et les ressources à mobiliser pour un déploiement à plus grande échelle.