Les fournisseurs multiplient les annonces sur les agents IA ces derniers jours. Après ServiceNow et Datadog - ou encore Salesforce - c'est au tour du spécialiste en data store, Databricks de dévoiler ses cartes. A l’occasion de sa conférence Data + AI Summit 2025 qui se déroule en ce moment à San Francisco, le fournisseur a ainsi annoncé en version bêta, Agent Bricks qui propose d’automatiser la création d’agents IA dans les entreprises en se basant sur la description des tâches et des données d’entreprise. "Agent Bricks est optimisé pour les cas d’usage sectoriels courants, parmi lesquels l'extraction d'informations structurées, l'assistance en matière de connaissances, la transformation de textes personnalisée et les systèmes multi-agents", fait savoir l'éditeur.
Cet outil permet de créer et d'optimiser à la volée des agents IA avec les données de l'entreprise, par exemple en générant automatiquement des données synthétiques spécifiques à un domaine et des benchmarks adaptés aux tâches à partir de techniques d'optimisation. "À la fin de ce processus automatisé, le client n'a plus qu'à sélectionner l'itération qui correspond à l'équilibre entre la qualité et le coût qu'il souhaite que l'agent atteigne", explique Databricks. Agent Bricks utilise des techniques de recherche développées par Mosaic AI - renforcé il y a tout juste un an - également pour optimiser automatiquement les coûts et la qualité, évitant ainsi aux entreprises les essais et erreurs fastidieux des approches actuelles. "La gouvernance intégrée et les contrôles d'entreprise offrent aux équipes de passer rapidement du concept à la production, sans avoir à assembler des outils distincts", précise en outre le fournisseur.
L'outil est composé de trois composants : extraction d'informations (pour transformer de grands volumes de documents texte non étiquetés en tables structurées avec des informations extraites), spécialisation du modèle (tâches de génération de texte personnalisées, telles que la synthèse, la classification et la transformation de texte), et assistant de connaissances (chatbot pour répondre aux questions et citer ses sources.)
L'ETL no-code Lakeflow en disponibilité générale
A l'occasion de son événement, l'entreprise a aussi annoncé la disponibilité générale de l'ETL no-code Lakeflow qui donne la capacité aux utilisateurs non techniques de concevoir des pipelines de données prêts pour la production grâce à une interface en glisser-déposer couplée à un assistant de GenAI en langage naturel.
Que trouve-t-on comme dernières fonctions ? Notamment Declarative Pipelines pour concevoir des pipelines de production de bout en bout en SQL ou Python sans avoir à gérer l'infrastructure sous-jacente, des connecteurs d'ingestion pour Google Analytics, ServiceNow, SQL Server, SharePoint, PostgreSQL, et SFTP. Ou encore Zerobus qui propose aux développeurs d'écrire de gros volumes de données d'événements avec une latence presque temps réel dans leur centre de données sans avoir à gérer une infrastructure supplémentaire comme un bus de messages. "Cette infrastructure rationalisée et serverless apporte des performances évolutives pour les événements IoT, le transit des données, la télémétrie et d'autres cas d'utilisation axés sur les événements", selon Databricks.
Le dernier Lakeflow Designer apporte une expérience no-code plus intuitive pour la mise en œuvre de l'ETL. (crédit : Databricks)
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