« La Data Fabric fait un excellent travail en englobant trois concepts nécessaires à la création d’applications et de processus : le catalogue de données, le modèle de données et l’accès aux données », déclare Sanat Joshi, vice-président exécutif des produits et des innovations chez Appian. « Mais ajoutez désormais les règles métier, les modèles de processus, les API, les groupes de sécurité, le modèle organisationnel et leurs interrelations dans une vue unifiée de l’entreprise, et cela devient votre couche de contexte. »
Intégrations avec des structures de données
Les équipes Devops qui débutent tout juste sur une preuve de concept d’agent IA voudront peut-être se connecter directement aux sources de données et aux API optimales. Michel Tricot, PDG et cofondateur d’Airbyte, affirme que connecter des agents à des API en direct est un bon début, mais cela crée deux gros problèmes : les API ne renvoient que les données qu’un agent sait déjà demander, et chaque requête est une chaîne d’appels d’API coûteuse qui, avec les frais généraux, peut submerger l’infrastructure en volumes de production.
Tricot affirme que la structure de données pour les cas d’utilisation de l’IA doit être dynamique, en tirant parti de la découverte des informations disponibles à partir des données répliquées, en récupérant des informations contextuelles en direct et en réécrivant les données dans les applications métier pour mettre à jour les enregistrements.
