Mediaflux d'Arcitecta : Infrastructure de Données Prête pour l'IA pour Tous les Workloads
Dans une avancée significative pour la gestion des données à l’ère de l’intelligence artificielle, Arcitecta a dévoilé des améliorations substantielles de sa plateforme Mediaflux, la positionnant comme une fabrique de données prête pour l’IA. Cette mise à niveau intègre une base de données vectorielle intégrée au sein de son système XODB haute performance, transformant fondamentalement la manière dont les divers types de données et modèles d’IA interagissent. En unifiant les métadonnées et en exploitant les intégrations vectorielles, Mediaflux vise à renforcer les flux de travail d’IA, rendant de vastes ensembles de données facilement accessibles pour l’entraînement et améliorant significativement la qualité des modèles dans des domaines critiques, de la recherche sur le cancer et l’analyse génomique à la découverte scientifique plus large.
Le moment de ces avancées est particulièrement pertinent, compte tenu de l’adoption croissante de l’IA et de l’apprentissage automatique dans toutes les industries. Gartner prédit que d’ici 2026, 70 % des entreprises auront intégré des bases de données vectorielles. Mediaflux répond directement au besoin pressant de plateformes unifiées pour contrer la prolifération des données, l’hétérogénéité et les défis complexes de conformité qui entravent souvent les initiatives d’IA. L’architecture robuste de métadonnées et basée sur les vecteurs de la plateforme est conçue pour garantir la reproductibilité des modèles, un facteur crucial pour un déploiement fiable de l’IA.
« Alors que les organisations s’appuient de plus en plus sur l’IA et l’apprentissage automatique, le défi de rendre de vastes et divers ensembles de données accessibles et utilisables pour l’entraînement de l’IA est devenu primordial », a expliqué Jason Lohrey, PDG d’Arcitecta. Il a souligné que le Mediaflux amélioré offre une fabrique de données révolutionnaire capable d’intégrer n’importe quel actif de données dans un pool de ressources prêt pour l’IA. Cette approche intégrée contourne la nécessité d’outils de développement logiciel fragmentés et de magasins de vecteurs séparés, établissant une nouvelle norme pour la gestion des données d’IA et promettant des résultats tels que des avancées transformatrices dans la recherche sur le cancer, la découverte accélérée de médicaments et la préservation d’archives culturelles vitales.
Mediaflux fonctionne comme une fabrique de données flexible et agnostique au modèle, s’adaptant à tout type de données et modèle d’IA à grande échelle, éliminant ainsi le verrouillage propriétaire et les contraintes de format de données restrictives. Il accélère le chemin vers les insights de l’IA grâce à des pipelines intégrés qui automatisent l’ingestion, le balisage et la transformation des données. Ses riches capacités de métadonnées et son support des intégrations vectorielles offrent un contexte et une précision accrus pour les modèles d’IA. De plus, un modèle de métadonnées sans schéma offre la flexibilité nécessaire à travers diverses sources de données, garantissant le respect des normes de conformité réglementaire, avec des options de déploiement sur site et dans le cloud disponibles.
Contrairement aux solutions traditionnelles qui nécessitent souvent l’ajout de bases de données vectorielles externes, Mediaflux offre des fonctionnalités complètes de métadonnées et de recherche vectorielle au sein d’un système unique et haute performance. Cette conception simplifie l’infrastructure de données et réduit la complexité opérationnelle. En optimisant les données et en exploitant les intégrations vectorielles, Mediaflux garantit que les données non structurées et structurées deviennent recherchables et utilisables pour l’IA, annulant le besoin d’un magasin de vecteurs séparé. Les fonctionnalités principales incluent un catalogue de métadonnées robuste, des intégrations vectorielles, la recherche de similarité, des données prêtes pour la génération augmentée par récupération (RAG), et une orchestration à panneau unique pour une gestion simplifiée.
Marc Staimer, fondateur de Dragon Slayer, a souligné le rôle critique de la qualité des données dans l’IA. « L’IA n’est aussi bonne que les données sur lesquelles elle s’entraîne », a-t-il déclaré, soulignant le problème courant des silos de données distribués auxquels l’IA ne peut pas facilement accéder ou utiliser. Il a noté que les approches traditionnelles impliquent souvent l’assemblage de plusieurs systèmes, ce qui entraîne complexité et goulots d’étranglement. Staimer a salué les plateformes comme Mediaflux, avec sa base de données XODB, pour leur capacité à gérer différents types de données tout en offrant une recherche vectorielle et une gestion des métadonnées intégrées au sein d’un système unifié. Cette approche intégrée permet aux organisations d’exploiter toutes leurs données pour l’entraînement de l’IA, ce qui conduit à des modèles supérieurs, des résultats plus rapides et des économies de coûts significatives en éliminant plusieurs points d’accès aux systèmes cloisonnés.
La plateforme Mediaflux améliorée par l’IA offre des avantages convaincants pour les entreprises gérant des volumes massifs de données. Elle promet un délai plus rapide pour l’IA en gérant divers types de données — y compris le texte, les images et les séries chronologiques — et en fournissant des pipelines de données prêts à l’emploi, éliminant ainsi la préparation manuelle. Cela conduit à de meilleurs modèles d’IA grâce à des ensembles de données d’entraînement plus riches et une précision améliorée, ainsi qu’à la flexibilité de déployer de nouveaux modèles sans modification des données. L’efficacité opérationnelle et les économies de coûts sont réalisées grâce à une plateforme centralisée qui simplifie les outils et la gouvernance, remplaçant les outils disparates par un système unique. Son moteur de recherche vectorielle natif permet des requêtes de similarité rapides sur des billions d’enregistrements en millisecondes, surpassant significativement les outils hérités. En tant que fabrique de données unifiée, Mediaflux intègre les métadonnées, les données vectorielles, de fichiers et d’objets à travers plusieurs emplacements, et prend en charge les pipelines RAG de bout en bout directement dans son environnement.
Idéale pour les entreprises des sciences de la vie, de la recherche, des médias et du divertissement, ainsi que des gouvernements et de la défense, la plateforme répond au besoin d’une infrastructure évolutive et haute performance lors de la gestion de volumes massifs de données. Elle est particulièrement bénéfique pour des départements tels que la recherche et développement, la science des données, la génomique, l’imagerie médicale et les opérations d’apprentissage automatique au sein des secteurs de la santé, de l’académie, de la finance et du gouvernement. Par exemple, dans la recherche sur le cancer, les scientifiques peuvent désormais interroger des ensembles de données génomiques massifs et des fichiers d’imagerie médicale plus rapidement en utilisant la recherche sémantique et de similarité. Les équipes gouvernementales et de défense peuvent gérer des données de séries chronologiques et géospatiales en temps réel, prenant en charge les déploiements en périphérie dans des environnements sécurisés et déconnectés. Dans les médias et le divertissement, les archives deviennent consultables par signification, et pas seulement par métadonnées, débloquant de nouveaux flux de travail créatifs et sources de revenus.
Au cœur de Mediaflux se trouve XODB, une base de données multimode flexible avec des capacités intégrées pour les intégrations vectorielles et la prise en charge de plugins pour de nouveaux modèles. XODB est un pilier fondamental de Mediaflux, permettant une recherche transparente et des insights quasi instantanés, et ouvrant la voie à de futures extensions de fonctionnalités d’IA. La plateforme prend en charge de manière exhaustive les données d’objets, de séries chronologiques, géospatiales et vectorielles, optimisant le stockage, enrichissant les métadonnées et organisant les collections de données pour faciliter la recherche. Entrelacée avec Mediaflux, XODB gère les métadonnées en temps réel, dirigeant instantanément les utilisateurs vers leurs données, quelle que soit l’échelle ou l’emplacement.
Les nouvelles capacités prêtes pour l’IA sont une partie intégrée de la plateforme Mediaflux existante. Elle est sous licence par nombre d’utilisateurs, éliminant les frais basés sur la capacité et offrant un modèle de tarification compétitif par rapport à un patchwork d’outils disparates.