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Comment fonctionne la prise en charge de l’IA par une base de données

Prise en charge de l'IA par une base de données

La prise en charge des algorithmes d’IA par une base de données permet d’optimiser certaines tâches. Elle vise principalement à faciliter le travail des développeurs en accélérant les routines d’intelligence artificielle.

Une base de données ne sert pas uniquement à stocker les données, elle est capable d’effectuer des tâches simples comme les organiser et les analyser. Avec l’émergence de l’intelligence artificielle, les bases de données ont intégré de nouvelles fonctionnalités avancées.

La prise en charge de l’IA par une base de données

Le traitement de données est au cœur de tout système d’intelligence artificielle. Chaque fois qu’il est question d’IA, nous devons également parler de base de données. Une base de données traditionnelle combine le stockage, l’organisation et l’analyse de données. En effet, elle peut effectuer quelques tâches simples comme trouver des enregistrements correspondants à des critères donnés. C’est par exemple le cas des bases de données relationnelles et des entrepôts de données.

Plus récemment, elles ont intégré de nouvelles fonctionnalités, à savoir des routines d’intelligence artificielle. Autrement dit, l’IA peut désormais être prise en charge par une base de données afin d’accélérer son optimisation.

Comment ça marche ?

Précisons avant tout qu’une base de données ne peut pas réellement accroître la puissance d’un algorithme. Les calculs sont les mêmes que dans les logiciels d’IA. La prise en charge dans une base de données consiste plus en une accélération ou une automatisation de certaines tâches. Cela inclut l’ingestion, l’exploration, l’analyse et la visualisation des données. Par exemple, une base de données peut aider à indexer ou à planifier les requêtes. En outre, certaines bases de données d’IA peuvent exploiter les GPU.

L’objectif de la prise en charge de l’IA par une base de données est d’accélérer le processus, d’améliorer la flexibilité des algorithmes et de réduire les coûts. Il s’agit également d’intégrer des modèles de machine learning pour prendre des décisions plus efficaces fondées sur les données.

Quelle base de données choisir pour la de prise en charge de l’IA ?

L’intelligence artificielle étant un domaine très concurrentiel, plusieurs entreprises établies et des startups explorent différents moyens pour prendre en charge les tâches qui s’y rapportent.

Les grands fournisseurs de bases de données d’IA

Commençons notre liste par Hadoop, une plateforme open source basée sur Java. Il fournit des outils pour le traitement du Big Data. Hadoop contient des bases de données telles que HBase ou MapReduce qui, en plus d’offrir une espace de stockage volumineux, permet de traiter les immenses quantités de données. En outre, il propose des outils intégrés comme Submarine pour la prise en charge des algorithmes d’IA et notamment le deep learning.

De son côté, Oracle fournit également plusieurs bases de données offrant différentes possibilités. Par exemple, l’interpréteur Python aide les développeurs à exécuter les algorithmes ML, tandis que Oracle Machine Learning for R permet d’analyser les données en R. Oracle contient d’autres outils de data science ou de data analytics.

Pour IBM, la base de données d’IA est appelée Db2. La prise en charge de certaines tâches peut se faire facilement dans un langage SQL, comme la régression linéaire. Par ailleurs, d’autres outils tels que Watson Studio permettent d’accélérer la prise en charge des modèles d’IA en se connectant directement à la base de données.

Certaines bases de données d’IA comme Comprehend d’Amazon exploitent le traitement du langage naturel (NLP) pour analyser les données.

La prise en charge de l’IA par une base de données dans le Cloud

Les fournisseurs de stockage cloud proposent généralement des solutions de base de données d’IA. Google Drive fournit par exemple des outils tels que AutoML ou Firebase ML qui permet de déployer les modèles TensorFlow Lite. Pour sa part, Microsoft Azure propose plus d’une base de données pour la prise en charge de l’IA. Nous pouvons notamment citer Cosmos DB, Data Lake, Neo4j ou encore Elasticsearch.

Les startups

Comme nous l’avons mentionné plus tôt, la prise en charge de l’IA par une base de données n’est pas uniquement l’affaire des grandes entreprises numériques. Certaines startups proposent également des solutions de traitement de tâches d’IA/ML.

Nous avons par exemple SingleStore pour la télémétrie en temps réel ou MindsDB qui étend SQL afin d’inclure des routines ML dans les bases de données standards. Certaines entreprises mettent plus en avant le traitement des données tandis que l’aspect base de données reste en arrière-plan, comme le cas de H2O.ai et de Riskified.

Rappelons tout de même que le principal avantage de la prise en charge de l’IA par une base de données reste l’accélération de quelques processus. Mis à part le gain de temps d’exportation et d’importation des données dans un logiciel d’IA distinct, elle peut limiter les développeurs aux algorithmes pris en charge.

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