RAG, IA agentique : Couchbase lance (lui aussi) ses services dans Capella
Les nouveaux services comprennent l’accès aux LLM et la transformation des données non structurées visant à permettre aux clients de bâtir des applications d’IA.
Couchbase a présenté, lundi, Capella AI Services, un ensemble de nouveaux services en cours de développement visant à accélérer et à simplifier le développement d’applications d’IA générative.
La suite, actuellement en préversion privée, inclut des fonctionnalités telles que des services de modèle pour connecter des données à des LLM et des services pour transformer des documents textuels non structurés en fichiers semi-structurés JSON.
L’éditeur assure qu’en rapprochant des données les outils de prototypage, de compilation, de test et de déploiement d’IA, il réduit « la latence et les coûts opérationnels excessifs ».
La disponibilité générale est prévue pour 2025, selon Matt McDonough, vice-président senior de Couchbase chargé des produits et des partenaires.
« [La solution] unifie l’hébergement des modèles d’IA, le traitement des données et les outils de développement en une seule plateforme, réduisant ainsi la complexité, la latence et les coûts. »
Stephen CatanzanoAnalyste, Enterprise Strategy Group
Les entreprises continuent d’augmenter leurs investissements dans le développement d’outils d’IA, tels que les assistants conversationnels et les agents qui permettent aux utilisateurs d’interagir avec les données en utilisant le langage naturel plutôt que le code. Compte tenu de l’intérêt croissant pour le développement d’outils d’IA, le lancement de Capella AI Services par Couchbase offre des fonctionnalités intéressantes et importantes pour les clients, selon Stephen Catanzano, analyste chez Enterprise Strategy Group, une filiale d’Informa Techtarget [propriétaire du MagIT].
« L’annonce de la solution Capella AI Services est importante parce que celle-ci unifie l’hébergement des modèles d’IA, le traitement des données et les outils de développement en une seule plateforme, réduisant ainsi la complexité, la latence et les coûts », considère-t-il. « Elle améliore la sécurité et la gouvernance des données tout en accélérant la mise sur le marché des applications d’IA, ce qui permet de relever les principaux défis du développement de l’IA. »
Basé à Santa Clara, en Californie, Couchbase est un éditeur de bases de données NoSQL d’abord connu sous le nom de Membase avant une fusion en 2011 avec CouchOne. Capella est une DBaaS lancée en 2021. Couchbase Enterprise, quant à elle, est la distribution de la base de données sur site.
Couchbase se trouve généralement en concurrence avec MongoDB, Redis, AWS (DynamoDB), Google, Microsoft, Oracle et des acteurs de niche comme Aerospike, ArangoDB et ScyllaDB.
Une nouvelle suite pour l’IA
L’intérêt des entreprises pour le développement d’applications d’IA s’est accru au cours des deux années qui ont suivi le lancement de ChatGPT par OpenAI en novembre 2022.
Désormais, en utilisant des modèles d’IA générative en conjonction avec leurs données propriétaires, les entreprises peuvent créer des applications qui permettent aux utilisateurs d’interagir en langage naturel plutôt que d’interroger des tables en SQL. Cela promet une véritable démocratisation de l’analytique afin d’éclairer les décisions. En outre, les organisations s’attendent à automatiser certains processus répétitifs et chronophages pour rendre les experts en données plus efficaces.
De nombreux éditeurs de solutions de gestion des données et d’analyse ont créé des environnements de développement de l’IA au sein de leurs plateformes afin de permettre à leurs clients de créer plus facilement des applications qui rendent les employés plus ingénieux et plus efficaces.
C’est le cas de MongoDB, SingleStore, Snowflake, Databricks, AWS, Google Cloud ou encore Microsoft qui entendent tous aider les développeurs à intégrer l’IA dans leurs applications.
Selon Matt McDonough, avant de lancer Capella AI Services, Couchbase a accumulé les retours de ses clients tout en observant une tendance émergente : l’IA agentique.
« Les développeurs manquent actuellement de bonnes pratiques bien définies pour créer et déployer des applications agentiques », considère M. McDonough. « Avec les nouveaux services, nous nous attaquons à ce problème ».
Couchbase entend se concentrer sur l’une des capacités inhérentes de sa plateforme technologique : la gestion des données non structurées.
« Nous voulons équiper les développeurs de l’IA de manière sûre et efficace afin qu’ils puissent tirer parti de sa plus grande force, qui est de traiter des données non structurées et de les transformer en quelque chose de pertinent. »
Matt McDonoughV-P senior, chargé des produits et des partenaires, Couchbase
De fait, elle représente le plus grand volume qui occupe les disques durs des entreprises et des documents variés : images, textes, fichiers audio, etc. Elles demeurent complexes à exploiter, malgré l’émergence du pattern d’architecture RAG.
« Nous voulons équiper les développeurs de l’IA de manière sûre et efficace afin qu’ils puissent tirer parti de sa plus grande force, qui est de traiter des données non structurées et de les transformer en quelque chose de pertinent », avance Matt McDonough.
Capella AI Services comprend les fonctionnalités suivantes :
Model Services, qui permet d’accéder aux LLM et aux modèles d’intégration, ainsi qu’aux capacités qui soutiennent les pipelines RAG, telles que la mise en cache des prompts et des conversions et le filtrage par mot-clé.
Unstructured Data Services pour nettoyer les documents non structurés et les transformer en « chunks », c’est-à-dire des éléments à pousser aux modèles de GenAI afin de contextualiser une réponse.
Vectorization Services pour automatiser la vectorisation et l’indexation des données non structurées stockées dans la base de données Capella de Couchbase.
AI Agent Catalog Services, un emplacement centralisé pour les outils, les capacités de gouvernance, le lignage, les métadonnées, les invites d’entrée de modèle et les informations d’audit visant à accélérer le développement d’applications d’IA agentique.
Capella AI Functions pour permettre aux développeurs d’intégrer des analyses alimentées par l’IA dans les flux de travail des applications sans avoir à utiliser d’outils externes ou à écrire du code personnalisé.
Certaines des fonctionnalités incluses dans Capella AI Services, telles que la prise en charge de la recherche vectorielle et la transformation de données non structurées en JSON, étaient auparavant disponibles en tant qu’extensions. La suite les reconditionne et les combine avec des fonctionnalités supplémentaires telles que les services de modèle et le catalogue d’agents d’IA.
Selon M. Catanzano, l’ensemble des capacités qui composent Capella AI Services de Couchbase est à la hauteur de ce que proposent les éditeurs concurrents.
« Capella AI Services est compétitif, avec des fonctionnalités adaptées aux besoins de l’entreprise en matière d’IA, comme les pipelines RAG et la sécurité des données », considère-t-il. « Il reste peut-être en retrait par rapport à AWS ou Azure concernant le nombre de LLM disponibles et d’intégrations, mais il excelle en termes de facilité d’utilisation et d’outils centrés sur les développeurs. »
Parmi les fonctionnalités phares, on peut citer les capacités de catalogue de données dans AI Agent Catalog Services et Capella AI Functions, poursuit Stephen Catanzano.
« Ces fonctionnalités se distinguent par leur capacité à simplifier le développement et à améliorer la traçabilité et la productivité ».
À l’avenir, toujours plus d’outils d’IA pour les développeurs
Avec les fonctionnalités de Capella AI Services en préversion privée, la feuille de route de Couchbase pour 2025 inclut un effort continu sur la possibilité pour les développeurs de créer des applications d’IA, selon Matt McDonough.
« Nous nous efforçons d’aider les développeurs à tirer parti de l’IA de différentes manières, qu’il s’agisse de démarrer avec des fonctions de recherche de base ou de créer des applications d’agents d’IA avancés capables de prendre de manière autonome la meilleure décision, en fonction d’objectifs définis par l’homme », avance-t-il.
Il est notamment prévu d’améliorer les capacités de recherche vectorielle, d’étendre les capacités d’IA multimodale du cloud à la périphérie pour capturer des données provenant de sources plus nombreuses. L’éditeur entend aussi peaufiner les services d’IA de Capella pour que les développeurs puissent créer des applications sans avoir à utiliser de multiples plateformes.
Aussi, Couchbase affirme qu’il hébergera des LLM privés « au nom des clients »
Stephen Catanzano, quant à lui, déclare que Couchbase serait bien avisé de se concentrer sur l’amélioration du support pour les déploiements en Edge.
En outre, il suggère que Couchbase pourrait ajouter des capacités d’observabilité des données afin d’aider les clients à améliorer les performances des outils d’IA et devrait se concentrer sur l’élargissement de son écosystème pour attirer de nouveaux clients. Outre l’augmentation du nombre de LLM, l’éditeur devrait s’intégrer avec les environnements IA existants dans les entreprises.
« Couchbase devrait se concentrer sur l’expansion des intégrations de modèles et fournir des outils d’analyse et de surveillance avancés pour aider les organisations à gérer et à optimiser les applications d’IA à l’échelle », estime Stephen Catanzano. « Une interopérabilité améliorée avec les écosystèmes d’IA tiers renforcerait également son attrait »..
