Développer des fondations prêtes pour l'IA pour l'analytique agentique
Étude TDWI sur la scalabilité de l'IA générative et agentique
Étude TDWI sur la scalabilité de l'IA générative et agentique
Les dirigeants d'entreprise investissent massivement dans l'IA générative, mais son déploiement nécessite des pipelines de données, une gouvernance et une automatisation fiables. Découvrez la dernière étude TDWI, des discussions d'experts et des exemples pratiques pour comprendre comment les organisations développent des fondations prêtes pour l'IA.
Découvrez l'étude TDWI, des discussions d'experts et des exemples concrets sur la façon dont les entreprises mettent en œuvre l'IA générative et agentique.
Les entreprises investissent rapidement dans l'IA générative et agentique, mais de nombreuses initiatives échouent en raison de la fragmentation des données, du manque de gouvernance et de la complexité des pipelines.
Les organisations qui réussissent à déployer l'IA à grande échelle se focalisent sur la création de fondations de données prêtes pour l'IA qui intègrent les éléments suivants :
Dans cette vidéo, Donald Farmer, chercheur chez TDWI, discute avec des experts de Databricks et d'Alteryx des éléments que doit inclure une architecture lakehouse moderne afin de faciliter une IA responsable et prête pour la mise en production.
Développer l'IA agentique et générative : fondations de données et applications en entreprise
Ce rapport de TDWI explore la manière dont les organisations préparent leur infrastructure de données pour l'IA générative et agentique, avec notamment les points suivants :
Développer l'IA agentique et générative : fondations de données et applications en entreprise
Partenaire : Snowflake
Thèmes clés :
• Modèles d'architecture de données pour l'IA
• Préparation des pipelines de données pour les workflows LLM
• Gouvernance et observabilité pour les systèmes d'IA
Déploiement à grande échelle de plateformes de données prêtes pour l'IA avec Databricks et Alteryx
Partenaire : Databricks
Thèmes clés :
• Intégration de l'automatisation analytique à des plateformes modernes de stockage de données
• Préparation des pipelines de données pour les workflows d'IA agentique
• Opérationnalisation des cas d'usage de l'IA au sein des équipes métiers
Moments forts du Sommet virtuel TDWI
Ce sommet virtuel a réuni des leaders data, des architectes et des praticiens de l'IA pour explorer comment les entreprises rendent l'IA opérationnelle.
Exemples de sujets abordés :
• Architectures d'IA agentique
• Pipelines de données pour l'IA générative
• Gouvernance et gestion des risques pour les systèmes d'IA
• Opérationnalisation de l'IA au sein des équipes métier
Dans cette entretien TDWI, Jason Klein explique comment les entreprises font évoluer leur architecture de données pour prendre en charge l'IA agentique et pourquoi l'automatisation et l'analytique gérée sont essentielles pour unes calabilité de l'IA en toute sécurité.