L'IA générative prend de l'ampleur et MongoDB est bien décidé à en tirer les bénéfices. Lors de son évènement à Londres, le spécialiste de la base de données NosSQL open source a présenté plusieurs évolutions dans ce sens. L'objectif est d'améliorer la productivité des développeurs et accélérer la modernisation des applications. Sont concernés, Relational Migrator, Compass, Atlas Charts et Documentation. Selon Sahir Azam, Chief Product Officer chez MongoDB. « L'IA générative offre aux développeurs de nouvelles possibilités de créer de meilleures applications. En automatisant les tâches répétitives, les outils et les fonctionnalités alimentés par l’IA peuvent aider les développeurs à économiser du temps et des efforts considérables et à fournir plus rapidement des applications de meilleure qualité ».

Les développeurs consacrent notamment beaucoup de temps à la création de requêtes et d'agrégations pour que les applications fonctionnent efficacement ou encore à la génération de visualisations à partir de données opérationnelles pour découvrir des informations et éclairer la prise de décision. Une autre tâche chronophage est liée au dépannage des comportements inattendus de la base de données et de l’application. Si elles s’avèrent importantes, ces tâches souvent indifférenciées requièrent des ressources importantes qui pourraient être mieux utilisées pour le prototypage, la livraison de fonctions supplémentaires et la création d’expériences pour les utilisateurs finaux, estime MongoDB. Ainsi, l’ensemble de capacités d’IA générative introduits cette semaine doit délester les utilisateurs d’une grande partie de ces tâches.

Relational Migrator et Compass montent en gamme

Relational Migrator, qui facilite et accélère la migration des technologies de base de données existantes vers Atlas grâce à des recommandations en matière de schéma de données et de code, profite de cette mise à jour. Jusqu’à présent, lors de la migration, les développeurs devaient travailler avec des requêtes SQL et des procédures stockées souvent non documentées et qui doivent être converties manuellement à la syntaxe Query API. Désormais, les entreprises peuvent accélérer ce travail grâce à une fonction de conversion automatique des requêtes SQL et des procédures stockées dans les applications héritées en syntaxe MongoDB Query API prête à être développée.

Compass profite également de cette vague d’IA. Utilisé par les développeurs pour interagir avec les données en raison de ses capacités à faciliter l'interrogation et l’agrégation des données dans MongoDB, l’outil monte en gamme. Dorénavant, les développeurs peuvent utiliser le langage naturel pour générer rapidement la syntaxe exécutable de Query API dans Compass et incorporer des fonctions sophistiquées et demandant beaucoup de données dans les applications dans un temps réduit. Par exemple, un développeur peut saisir « Filtrer les commandes de pizzas par taille, regrouper les documents restants par nom de pizza et calculer la quantité totale » et Compass suggérera du code pour exécuter les étapes du pipeline d'agrégation requis pour traiter les données.

Un chatbot basé sur l'IA pour la documentation

L’intelligence artificielle s’immisce également dans Atlas Charts, l’outil de dataviz de MongoDB. Avec ce dernier, les développeurs peuvent créer, partager et intégrer facilement des graphiques utilisant des données stockées dans Atlas. Grâce à des capacités alimentées par l’IA, ces derniers pourront créer des graphiques et des tableaux de bord dans Atlas Charts en utilisant le langage naturel. Par exemple, les développeurs peuvent saisir « Montrez-moi une comparaison des revenus annuels par pays et par produit » et la solution rassemblera les données et générera rapidement la visualisation demandée. Ensuite, il suffit d’utiliser l'interface « glisser-déposer » pour affiner et personnaliser cette visualisation.

Enfin, l’entreprise dope sa documentation à l’IA à l’aide d’un chatbot. Regroupant des tutoriels, des exemples de code et des bibliothèques de référence nécessaires pour créer des application, la partie documentation est plus accessible, les développeurs peuvent désormais poser des questions et recevoir des réponses sur les produits et services de MongoDB, en plus du dépannage pendant le développement du logiciel - le tout en quelques secondes. Un développeur pourrait par exemple demander « Comment puis-je indexer des données avec Atlas Vector Search » et le chatbot fournira des instructions étape par étape, un exemple de code et des liens vers des références pour en savoir plus et démarrer rapidement. Le chatbot lié à Documentation est un projet open source qui utilise Atlas Vector Search pour la recherche d'informations alimentée par l’IA à partir de la curation de données afin de répondre à des questions contextuelles, et les développeurs utiliseront le code du projet pour construire et déployer leurs propres chatbots pour une variété de cas d'utilisation.

Notons enfin que l’ensemble de ces fonctionnalités alimentées par l’IA dans Relational Migrator, Compass et Atlas Charts sont disponibles en preview. Le chatbot de documentation est quant à lui disponible dès aujourd'hui.