TDWI Checklist Report: Leveraging a Data Fabric for Generative AI

L’introduction de l’IA générative a transformé le paysage de l’intelligence artificielle. Les cas d’utilisation de l’IA générative dépassent désormais les simples agents conversationnels et les systèmes d’intégration des employés pour évoluer vers des implémentations nécessitant des données d’entreprise plsu sensibles, sur les clients ou les produits. Par exemple, un agent pourrait être amélioré en intégrant des informations sur la fidélité des clients afin d’adapter ses réponses en fonction de la personne avec qui il converse.

Pour mettre en œuvre efficacement ce type d’IA, une fondation de données solide est essentielle. Un environnement de données hybride complique encore davantage la construction de modèles d’IA générative avec des données d’entreprise. Comment trouver des données pertinentes pour répondre à une question lorsqu’elles sont dispersées entre plusieurs systèmes, stockées sous différents formats et nécessitent des méthodes d’accès variées ? Comment garantir que les données fournies à un modèle d’IA générative sont précises et actualisées?

Ce rapport TDWI Checklist explore la manière d’implémenter des applications d’IA générative en adoptant une approche architecturale logique, telle qu’un data fabric, combinée à des techniques permettant l’intégration sécurisée des données internes de l’entreprise.

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