IBM watsonx.data : améliorer la précision de l’IA grâce à des données non structurées et structurées prêtes pour l’IA

Aujourd’hui, IBM a lancé l’évolution d’IBM watsonx.data, le seul data lakehouse hybride et ouvert pour l’IA et l’analytique d’entreprise, pour une disponibilité générale.

Les entreprises peuvent désormais simplifier et étendre l’accès, la préparation et la livraison de données structurées et non structurées pour alimenter des applications d’IA générative plus précises et plus pertinentes, mettre à l’échelle les analyses en libre-service et simplifier et faire évoluer l’accès, l’enrichissement et la gouvernance de données auparavant complexes.

Les données d'enterprise sont le meilleur outil pour alimenter une IA précise, différenciée et pertinente pour votre industrie et vos clients, et pour générer un avantage concurrentiel. Cependant, 90 % des données d'entreprise sont des données non structurées, qui sont en grande partie restées inaccessibles et sous-utilisées pour l'IA générative.²

Vous pouvez désormais accéder aux données non structurées de votre entreprise, les préparer et les diffuser pour une IA 40 % plus précise que le RAG classique grâce à IBM watsonx.data*. Watsonx.data est unique en son genre :

1. Hybride et ouvert pour accéder aux données où qu'elles se trouvent et les déployer sur site, dans le cloud et multi-cloud avec une interopérabilité avec votre écosystème existant et vos investissements dans les données.
2. Workload optimisé grâce à de nombreux moteurs de requêtes adaptés aux besoins, dont le nouveau Spark open source amélioré par Apache Gluten pour optimiser les workloads en termes de coûts et de performances.
3. Prêt pour l’IA générative avec des capacités intégrées de data fabric (intégration watsonx.data et watsonx.data intelligence)le tout dans le data lakehouse, pour éviter de créer un nouveau silo de données.

Vous pouvez maintenant mettre à l'échelle et automatiser :

1. Ingestion de vos données non structurées et structurées à partir de divers nouveaux systèmes sources, notamment Filenet, Box, Google Docs, et plus encore.
2. L’enrichissement sémantique de vos données, créant à la fois des embeddings et des dérivées structurées à partir d’entités extraites et normalisées dans vos documents pour alimenter des applications d’IA qui comprennent le contexte positionnel, les relations et les calculs, afin d’obtenir des productions plus précis et complets.
3. Gouvernance de vos données grâce à des contrôles d'accès hérités des systèmes sources de documents, jusqu'à la récupération de vos données pour l'IA, avec annotation des informations personnelles pour éviter de faire apparaître des informations sensibles.
4. La récupération de ces données sur un large spectre de workloads, de la BI aux applications et agents d’IA générative

Tout cela peut être fait dans IBM watsonx.data pour déverrouiller les données non structurées de l’entreprise pour l’IA et l’analyse traditionnelle, comme l’ingénierie des données, la BI et le ML.

IBM watsonx.data propose désormais Spark accéléré par Apache Gluten comme l’un de ses multiples moteurs de requête adaptés à l’usage, ce qui améliore considérablement les performances pour les workloads Spark SQL gourmandes en ressources informatiques. Apache Gluten, une bibliothèque à performance, optimise les workload Apache Spark SQL en déchargeant l’exécution vers Velox, un moteur d’exécution C® natif. Cette intégration offre un traitement plus rapide des requêtes et une meilleure efficacité des ressources pour l’analytique à grande échelle. Désormais, les entreprises peuvent exécuter des tâches analytiques complexes avec encore plus de rapidité et d’évolutivité, et à moindre coût.

IBM a récemment acquis DataStax, apportant un magasin de données vectoriel opérationnel NoSQL, basé sur Apache Cassandra, à watsonx.data. Cette ajout à watsonx.data améliore nos capacités vectorielles et renforce nos capacités de génération augmentée de récupération et d'embedding de connaissances.

DataStax est optimisé pour les applications d'IA générative en lecture et écriture et les workloads opérationnels qui exigent des performances en temps réel, une haute disponibilité et une grande évolutivité, apportant aux entreprises la vitesse, la fiabilité et le support multimodal nécessaires pour les applications d'IA modernes.

DataStax se connecte également de façon fluide à Langflow, qui sera bientôt disponible avec IBM watsonx.ai. Langflow est un outil open source qui compte plus de 60 000 étoiles GitHub et permet aux développeurs de créer et de déployer des applications d’IA multi-agent et de génération augmentée de récupération via une interface low-code intuitive pour faciliter le développement et accélérer la création de valeur.

Nous avons annoncé l’aperçu fermé de ces capacités à l’occasion de Think 2025, tout en partageant la scène avec des intervenants invités de renom lors de la session Data keynote, des sessions Spotlight et des démonstrations Techoctet, qui ouvrent la voie à l’innovation en matière de données et d’IA dans leur secteur.

Lockheed Martin a rejoint l'étape de la conférence avec Meta. Lockheed a récemment exploité la version transformée de watsonx.data, permettant à 70 000 ingénieurs, scientifiques et techniciens de récupérer des réponses et des informations à partir de millions de documents en utilisant le langage naturel. « Nous accélérons rapidement notre innovation et notre efficacité, pour obtenir des solutions en laboratoire et sur le terrain, contribuant ainsi à créer un monde plus sûr et plus sécurisé », déclare John Clark, vice-président senior de la technologie et de l'innovation stratégique chez Lockheed.

EY a récemment lancé des solutions révolutionnaires de conformité fiscale, optimisées par l'IA, qui répondent aux plus grands défis auxquels sont confrontés les services fiscaux, avec watsonx. « EY fournit des services fiscaux dans plus de 150 pays et, presque universellement, dans ces pays, nos clients ont du mal avec les données », explique Christopher Aiken, responsable de l'IA pour les taxes indirectes pour les Amériques chez EY. «watsonx a réduit de 30 à 50 % nos efforts humains pour le nettoyage des données, l’enrichissement et l’examen de la qualité. »

USAA tire parti de l'IA générative pour façonner l'avenir de l'assurance et améliorer l'expérience client. « Dans le secteur de l’assurance, nous traitons une grande quantité de données non structurées », explique Ramnik Bajaj, directeur de l’analyse des données et de l’IA chez USAA. « Par exemple, les rapports d’inspection immobilière, les rapports de police et les images d’accident contiennent très peu de données structurées. Grâce à l’IA générative, nous avons la possibilité d’extraire des attributs et des informations clés de ces données non structurées, ce qui les rend beaucoup plus accessibles et utiles pour les souscripteurs, les experts et les représentants du service.

Vous pouvez désormais vous lancer avec l'évolution watsonx.data dans le cadre de l'édition premium.

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