Afin de maintenir son avance sur les services de base de données dans le cloud de ses concurrents AWS, Google Cloud, IBM ou encore Snowflake, Oracle a mis à jour son offre Autonomous Database. Ce service OCI (Oracle Cloud Infrastructure) repose sur le système de gestion de base de données relationnelle (SGBDR) propriétaire d'Oracle, actuellement Database 23c, capable de traiter aussi bien les charges de travail transactionnelles qu’analytiques. L’automatisation des correctifs, des mises à niveau et de l'optimisation sont les principaux facteurs de différenciation de l’offre Autonomous Database, le système de gestion sous-jacent gérant toutes les tâches de maintenance de routine de la base de données sans aucune intervention manuelle. Autonomous Database peut exécuter quatre charges de travail distinctes, notamment le traitement des transactions, l'analyse et l'entreposage des données, les transactions et l'analyse des données JSON, et le développement d'applications Apex, une plateforme de développement d'applications low-code managée pour la création et le déploiement d'applications axées sur les données. Les dernières mises à jour comprennent la prise en charge des conversations dans Select AI, une amélioration spatiale dans Oracle Machine Learning, une interface de monitoring des modèles no-code et une nouvelle interface pour Autonomous Database Graph Studio. 

Prise en charge des conversations par Select AI 

Introduite en septembre de l'année dernière, la prise en charge des conversations par Select AI permet aux utilisateurs d'analyser leurs données en utilisant le langage naturel et avec l'aide de grands modèles de langage (LLM) accessibles via le service OCI Generative AI. Cependant, avant cette mise à jour, Select AI ne pouvait pas se souvenir des questions précédentes ou permettre aux utilisateurs de poser des questions de suivi. « Select AI met désormais l'historique des conversations à la disposition du LLM afin qu'il puisse interpréter le contexte des questions de suivi. Les utilisateurs peuvent dorénavant avoir une « conversation » avec leur base de données pour explorer et affiner les réponses dont ils ont besoin », a écrit George Lumpkin, vice-président de la gestion des produits chez Oracle, dans un billet de blog. « Les utilisateurs d’entreprise peuvent aussi demander à Select AI de produire le SQL généré et une description du traitement de la requête », a ajouté M. Lumpkin.  

Selon David Menninger, directeur exécutif du cabinet de recherche et de conseil ISG, ces capacités de Select AI faciliteront le travail des développeurs et amélioreront leur productivité. « Sans le contexte d'une requête précédente, le développeur doit répéter un problème ou une demande, en la modifiant le cas échéant, ce qui devient rapidement frustrant et va à l'encontre du but recherché », a expliqué M. Menninger, ajoutant qu'auparavant, Select AI pouvait simplement générer une structure de base de la requête SQL à partir d'une entrée en langage naturel. Tony Baer, analyste principal chez dbInsight, estime qu’avec cette mise à jour, les copilotes d'IA, ou les systèmes d'IA pour le codage, passent à un niveau supérieur. « Outre la génération de code, le modèle de langage doit aussi « comprendre » la structure logique de la base de données ainsi que le texte non structuré que constituent les métadonnées descriptives. Il doit également avoir une compréhension approfondie de l'optimisation des requêtes », a déclaré l’analyste. Bien que Select AI d'Oracle soit en concurrence avec un nombre croissant de services de requêtes en langage naturel, notamment Microsoft Copilot, Github Copilot, Amazon Q, Snowflake Copilot et Databricks IQ, M. Baer estime que Select AI se différencie par sa capacité à comprendre des schémas très complexes, typiques des déploiements de bases de données Oracle. « Select AI est accessible à toute application SQL et est disponible en tant que fonction intégrée dans Autonomous Database », a indiqué Oracle. 

Une interface no-code pour le monitoring des modèles 

Afin d'aider les opérateurs à gérer les opérations d'apprentissage machine (MLOps), Oracle a aussi ajouté une interface no-code pour surveiller les modèles d'apprentissage. Selon M. Lumpkin d'Oracle, cette interface de monitoring des modèles permettra non seulement aux utilisateurs d'entreprise de les surveiller, mais aussi de les modifier si nécessaire. « Cela fait longtemps que les développeurs attendent une amélioration dans la performance des modèles et c’est même leur priorité absolue, en particulier dans les domaines de la modélisation du climat et de la météo et de la réactivité de la sécurité publique », a déclaré Ron Westfall, directeur de recherche au Futurum Group. « Cette capacité permet à la base de données Autonomous Database d'Oracle de rationaliser le processus de modélisation par rapport aux offres concurrentes », a ajouté M. Westfall. 

De plus, l’amélioration spatiale introduite dans Oracle Machine Learning pour Python, et comprise avec l'offre Autonomous Database, permet aux entreprises d'inclure des relations de localisation dans les modèles d'apprentissage machine pour améliorer la précision du modèle. « Les data scientists peuvent détecter des modèles spatiaux via une approche quantitative - comme le clustering spatial ou classification par la densité, la régression, la classification et la détection d'anomalies - sans déplacer les données en dehors de la SGBD ou sans avoir à écrire eux-mêmes des algorithmes complexes », a écrit M. Lumpkin. Afin d'aider les entreprises à mieux comprendre leurs données, Oracle a ajouté une interface utilisateur à Autonomous Database Graph Studio qui permettra aux entreprises de créer des vues de graphes de propriétés sur les graphes de connaissances RDF (Resource Description Framework) par glisser-déposer. « Les graphes de connaissances RDF contribuent à donner un sens aux relations entre les données en capturant les associations complexes entre les données dans les silos institutionnels. Les entreprises peuvent obtenir des informations supplémentaires à partir des données contenues dans les graphes de connaissances », a encore écrit M. Lumpkin.  

Oracle, en avance sur ses rivaux ? 

Selon M. Menninger du cabinet ISG, ces mises à jour, qui se concentrent sur la gestion des données, la génération d'informations à partir des données et l'accélération du développement d'applications à l'aide de l'apprentissage machine et de l'IA, pourraient donner à Oracle une longueur d'avance sur ses rivaux. « Il y a des années, au moment de l’introduction d’Autonomous Database, Oracle avait fait des déclarations audacieuses. À l'époque, ces annonces étaient probablement peu réalistes, mais la technologie rattrape son retard et rend possible des capacités plus autonomes. Grâce à l'investissement précoce d'Oracle, on peut dire sans risque que le fournisseur a pris de l'avance dans la fourniture de capacités de bases de données autonomes », a déclaré M. Menninger, ajoutant que toute base de données pouvant décharger les entreprises des tâches d'administration et de gestion les attirerait, car aucune entreprise n’a envie consacrer du temps à ce genre de tâches. « Tant que les fonctionnalités fonctionnent et que leur prix est approprié, elles ont du sens pour toutes les entreprises », a-t-il renchéri. 

Aujourd’hui, les fournisseurs de logiciels cherchent clairement à intégrer des capacités d'IA dans leurs offres de bases de données pour éviter le plus possible aux entreprises de déplacer leurs données vers une base de données ou une plateforme de données distincte pour développer des applications basées sur l'IA graph ou générative. Selon un rapport de Gartner, « le marché des SGBD va s’orienter nettement vers la fourniture d’un écosystème de données en tant que plateforme de données globale ». M. Westfall, du Futurum Group, estime que Select AI a placé la base de données autonome d'Oracle à l'avant-garde des innovations en matière de plateforme de données. « Avec Select AI, Oracle innove en matière d'intelligence artificielle en mettant à la disposition des entreprises une capacité de dialogue contextuel avec leurs données privées et propriétaires, et ce, de manière intuitive. D'après les démonstrations, l'utilisation est simple, de sorte que les entreprises de toutes tailles peuvent l'utiliser immédiatement », a fait valoir le directeur de recherche.