Pourquoi les architectures de données flexibles s’imposent dans l’IA

Les bases de données héritées génèrent un « frein architectural » qui limite les systèmes d’IA

Aujourd’hui, le principal défi lié à l’IA réside souvent dans l’infrastructure qui la sous-tend. Les modèles d’IA progressent à un rythme extraordinaire, mais de nombreuses entreprises continuent de les exploiter sur des systèmes de données conçus pour des applications qui évoluent lentement et obéissent à des règles fixes. Ce décalage engendre un « frein architectural ».

Les agents d’IA ne produisent pas le même type de données chaque jour. Ils créent de nouvelles structures, génèrent de nouveaux champs et s’adaptent en permanence à mesure que les invites, les modèles et les exigences métier évoluent. Les bases de données relationnelles traditionnelles ont été conçues autour de schémas prédéfinis, dans lesquels chaque modification nécessite une planification, des tests et, souvent, des migrations manuelles de la base de données. Ce processus fonctionnait bien pour les logiciels d’entreprise classiques. Il devient toutefois un goulot d’étranglement lorsque les systèmes d’IA évoluent quotidiennement, voire d’heure en heure.

Les applications modernes d’IA nécessitent également des fonctionnalités qui étaient autrefois facultatives. Elles ont besoin de représentations vectorielles pour prendre en charge la compréhension sémantique, la recherche d’informations en temps réel, le stockage flexible des documents et la capacité de servir simultanément un grand nombre de clients. De nombreuses organisations ajoutent ces fonctionnalités en interconnectant plusieurs bases de données et services spécialisés. Bien que cette approche puisse fonctionner, chaque système supplémentaire entraîne un surcroît de travail d’intégration, une latence accrue, une complexité opérationnelle plus importante et davantage de risques de défaillance.

Pour les dirigeants, il ne s’agit pas seulement d’une question technologique. L’infrastructure a une incidence directe sur la rapidité des opérations. Si les équipes d’ingénieurs passent des semaines à adapter les bases de données chaque fois que l’IA introduit de nouveaux formats de données, le développement des produits s’en trouve ralenti. Si des systèmes distincts doivent être constamment synchronisés, les coûts opérationnels augmentent tandis que la fiabilité diminue. Ces problèmes deviennent plus évidents à mesure que l’IA passe du stade expérimental à celui de la mise en production.

La question stratégique n’est plus de savoir si une organisation est capable de déployer l’IA. La véritable question est de savoir si son architecture sous-jacente permet à l’IA de s’améliorer en continu sans créer de frictions opérationnelles. Les entreprises qui parviennent à résoudre ce problème d’infrastructure peuvent commercialiser leurs produits plus rapidement, répondre plus vite aux besoins de leurs clients et exploiter leurs services d’IA avec davantage d’assurance.

Il s’agit là d’un changement important, car l’avantage concurrentiel dépend de plus en plus de la mise en œuvre plutôt que de l’accès aux modèles d’IA. Les modèles de base sont désormais largement accessibles. Les entreprises qui se démarqueront seront celles qui disposeront de systèmes capables de s’adapter aussi rapidement que la technologie elle-même.

Modelence utilise une architecture de base de données unifiée pour accélérer le développement d’applications natives pour l’IA

Modelence a abordé ce défi en partant d’un postulat simple : l’infrastructure doit être conçue en fonction du fonctionnement de l’IA, et non selon les méthodes de développement logiciel d’il y a vingt ans. L’entreprise a créé un générateur d’applications IA qui permet aux utilisateurs de créer en quelques minutes des applications web, des API et des bases de données prêtes à être mises en production. Pour atteindre cet objectif, il fallait disposer d’une plateforme de données capable d’évoluer sans intervention manuelle constante.

Au lieu de s’appuyer sur des structures de base de données rigides, Modelence a opté pour MongoDB Atlas, car son modèle de documents prend naturellement en charge les structures de données évolutives. Les agents d’IA peuvent générer de nouveaux champs et différentes formes de documents sans que les ingénieurs soient contraints de repenser la base de données à chaque fois que les exigences changent. Cela réduit considérablement les obstacles au développement.

Dans le même temps, Modelence n’a pas pour autant renoncé totalement à la structure. L’entreprise a délibérément ajouté une couche de schéma typé par-dessus le modèle de document flexible. Cela garantit la cohérence là où cela est essentiel, tout en préservant la capacité à évoluer rapidement. Concrètement, cela aide l’IA à générer des applications à la fois fonctionnelles et fiables, ce qui réduit les erreurs avant que le logiciel n’atteigne la phase de production.

Une autre décision importante en matière de conception a consisté à intégrer directement MongoDB à TypeScript. Les types de données de MongoDB correspondant naturellement à ceux de TypeScript, le framework de l’application et la base de données partagent une définition commune du modèle de données. Cela permet de disposer d’une source unique de vérité à l’échelle de l’application, ce qui réduit les incohérences entre la logique backend et les données stockées. Pour les équipes d’ingénierie, cela se traduit par moins de bogues, une maintenance simplifiée et une mise à disposition plus rapide des fonctionnalités.

Il en résulte un processus de développement qui passe rapidement de la phase de planification à celle du déploiement, tout en minimisant les régressions. La rapidité est importante, mais une qualité prévisible l’est tout autant. Les entreprises qui déploient l’IA à grande échelle ont besoin des deux.

Aram Shatakhtsyan, cofondateur et PDG de Modelence, a expliqué pourquoi l’entreprise avait opté pour cette approche : « Le choix de MongoDB nous a permis de tout regrouper en un seul et même endroit, ce qui est une caractéristique essentielle de ce que nous nous efforçons d’offrir à nos propres utilisateurs. Flux de données en temps réel, recherche vectorielle, le tout au sein de la base de données principale. Pour les agents d’IA, il est particulièrement important de disposer d’une plateforme unique où tout peut être effectué, car l’interconnexion de plusieurs plateformes augmente le risque d’erreurs. »

Il a également souligné l’équilibre entre flexibilité et fiabilité : « Le modèle documentaire de MongoDB nous permet à la fois de privilégier la simplicité et de décider du niveau de structuration souhaité. Nous ajoutons tout de même un schéma typé par-dessus, ce qui améliore considérablement la précision avec laquelle l’IA peut générer des applications web pleinement fonctionnelles et fiables. »

Selon M. Shatakhtsyan, l’intégration de TypeScript renforce encore cet avantage, car les types MongoDB se traduisent directement en TypeScript, ce qui permet au framework de l’entreprise de conserver une source unique de vérité tant pour la logique applicative que pour la conception de la base de données.

Les progrès réalisés par l’entreprise ont également suscité la confiance des investisseurs. Modelence a levé 3 millions de dollars dans le cadre d’un financement d’amorçage lors du lancement de son générateur d’applications « natif IA ». Le financement ne suffit pas à lui seul à prouver la réussite technique, mais il indique que les investisseurs reconnaissent la valeur d’une architecture spécialement conçue pour les logiciels « natifs IA », plutôt que l’adaptation d’une infrastructure existante à de nouvelles charges de travail.

Tavily met en place une infrastructure capable de s’adapter à des charges de travail d’IA en constante évolution

Les systèmes d’IA évoluent dans un environnement en constante mutation. De nouveaux modèles apparaissent fréquemment, les attentes des utilisateurs évoluent rapidement et les données sur lesquelles repose l’IA changent à chaque minute. Une infrastructure incapable de s’adapter au même rythme finit par devenir un frein. Tavily a conçu sa plateforme en tenant compte de cette réalité.

Tavily propose une API de recherche spécialement conçue pour les agents IA. Au lieu de se fonder uniquement sur les informations contenues dans les données d’entraînement des modèles, elle relie les systèmes d’IA aux informations actuelles disponibles sur le Web. Cela permet aux réponses générées par l’IA de rester ancrées dans l’actualité et les informations en constante évolution, plutôt que de s’appuyer sur des connaissances obsolètes.

Pour prendre en charge cette fonctionnalité, il ne suffit pas d’une recherche rapide. Chaque document doit comporter des métadonnées en constante évolution, notamment la date à laquelle il a été consulté, son degré d’actualité, les indicateurs de fiabilité et la fréquence à laquelle il est consulté. Ces informations ne sont pas statiques. À mesure que la plateforme se développe, de nouveaux indicateurs et attributs sont régulièrement ajoutés.

La flexibilité du modèle de documents de MongoDB permet à Tavily d’étendre ces enregistrements sans avoir à procéder à des migrations de schéma perturbantes. Les équipes de développement peuvent ainsi introduire de nouvelles fonctionnalités tout en garantissant la disponibilité du service. Cela réduit les interruptions opérationnelles et permet aux améliorations apportées aux produits d’être mises à la disposition des clients plus rapidement.

L’entreprise a également conçu son infrastructure de manière à séparer les différentes responsabilités opérationnelles. L’authentification, les comptes clients et le suivi de l’utilisation s’appuient sur un cluster de bases de données optimisé pour les transactions à faible latence. Le stockage des documents s’effectue sur un cluster fragmenté distinct, dont la mise à l’échelle repose sur les URL plutôt que sur les utilisateurs. Cette architecture permet à chaque charge de travail de se développer de manière indépendante sans exercer de pression inutile sur les autres parties du système.

Pour les dirigeants, cela illustre un principe important. L’évolutivité ne se résume pas simplement à la gestion d’un trafic accru. Il s’agit de concevoir des systèmes qui continuent à fonctionner efficacement à mesure que les charges de travail se diversifient. Les applications d’IA évoluent rarement de manière prévisible. Les nouvelles fonctionnalités introduisent de nouveaux types de données, modifient les habitudes d’utilisation et imposent des exigences de performance différentes. L’infrastructure doit être préparée à ce niveau d’incertitude.

Tomer Weiss, responsable de l’équipe Data chez Tavily, a expliqué en quoi cette flexibilité soutient les activités de l’entreprise : « Du côté des utilisateurs, chaque requête d’agent est authentifiée et mesurée par rapport à ce système. Du côté des données, nous l’utilisons pour suivre le cycle de vie de chaque document que nous avons traité : quand il a été récupéré, son degré d’obsolescence, les indicateurs de fraîcheur associés et sa popularité. La flexibilité du schéma de MongoDB nous permet de faire évoluer ces enregistrements sans migration à mesure que de nouveaux indicateurs et de nouvelles fonctionnalités apparaissent. »

M. Weiss a également décrit l’approche architecturale de l’entreprise : « Nous avons très tôt séparé les fonctionnalités entre différents clusters : un cluster utilisateur/compte optimisé pour l’authentification à faible latence et les opérations d’écriture liées à l’utilisation, et un cluster segmenté dédié à l’état des documents, où l’axe d’évolutivité repose sur les URL et non sur les utilisateurs. Cette séparation s’est avérée payante. »

Sa conclusion générale met en lumière un défi auquel sont confrontées de nombreuses entreprises du secteur de l’IA : « Le domaine de l’IA évolue si rapidement que le changement est notre norme. Pour une entreprise au service d’agents d’IA, où les charges de travail elles-mêmes ne cessent de se transformer, le choix d’une plateforme de données qui ne pénalise pas le changement s’est avéré plus précieux que n’importe quelle fonctionnalité isolée. »

Cette perspective va au-delà de Tavily. À mesure que les systèmes d’IA occupent une place centrale dans les opérations des entreprises, la flexibilité de l’infrastructure devient une capacité stratégique plutôt qu’une simple préférence technique.

Huntr utilise un modèle de données nativement basé sur l’IA pour proposer un accompagnement professionnel plus personnalisé

La personnalisation repose sur la compréhension d’informations complexes. Les parcours professionnels sont rarement standardisés. Chaque candidat possède des expériences, des compétences, des projets, des certifications, une formation et des réalisations qui lui sont propres. Les systèmes d’IA doivent tenir compte de cette diversité sans contraindre les utilisateurs à se conformer à des modèles rigides.

Huntr a conçu sa plateforme en tenant compte de cette réalité. L’entreprise aide les utilisateurs à rédiger leur CV, à personnaliser leurs candidatures et à gérer leur recherche d’emploi grâce à l’IA. Au lieu de traiter les informations professionnelles comme des enregistrements figés, Huntr les stocke dans un modèle de document qui prend naturellement en charge des structures de données profondément imbriquées et évolutives. Cela offre aux utilisateurs la flexibilité nécessaire pour inclure les informations qui reflètent le mieux leur expérience professionnelle, tout en fournissant à l’IA un contexte plus riche pour générer des recommandations.

La plateforme associe MongoDB Search à MongoDB Vector Search afin d’améliorer la mise en correspondance entre les candidats et les offres d’emploi. La recherche par mots-clés traditionnelle identifie des termes exacts, tandis que la recherche vectorielle saisit le sens sémantique. Combinées, ces fonctionnalités permettent à la plateforme d’évaluer à la fois les correspondances littérales et les relations contextuelles plus larges entre l’expérience d’un candidat et un poste spécifique. Il en résulte une personnalisation plus pertinente des CV et une meilleure adéquation avec les exigences des employeurs.

L’efficacité opérationnelle constitue un enjeu commercial majeur. L’équipe d’ingénierie de Huntr ne compte que trois ingénieurs, mais l’entreprise évite néanmoins de gérer des systèmes distincts pour les bases de données, la recherche et l’extraction vectorielle. Le regroupement de ces fonctionnalités au sein d’une seule et même plateforme réduit la complexité technique et permet à l’équipe de se concentrer davantage sur le développement du produit que sur la gestion de l’infrastructure.

L’entreprise ne se limite pas non plus à la simple création de CV. Son objectif à long terme est de développer une intelligence artificielle capable d’apprendre en continu à partir du parcours professionnel évolutif d’un candidat, ce qui permettra de proposer des recommandations de plus en plus personnalisées au fil du temps. À mesure que de nouvelles informations professionnelles sont ajoutées, le système dispose d’un contexte plus riche pour améliorer les interactions futures.

Pour les dirigeants d’entreprise, cela montre à quel point l’architecture des données influence directement l’expérience client. La personnalisation basée sur l’IA ne dépend pas seulement de la qualité des modèles, mais aussi de la qualité, de la flexibilité et de l’accessibilité des données sous-jacentes. Les organisations qui mettent en place des bases de données solides sont mieux à même de proposer des services d’IA de plus en plus pertinents, à mesure que les attentes des clients ne cessent de croître.

Huntr accompagne actuellement plus de 500 000 demandeurs d’emploi dans 190 pays grâce à sa plateforme basée sur l’intelligence artificielle. Une telle portée, assurée par une équipe d’ingénieurs composée de trois personnes, montre à quel point les choix en matière d’infrastructure peuvent améliorer considérablement l’efficacité opérationnelle.

Trevor McCann, ingénieur logiciel senior chez Huntr, a expliqué pourquoi le modèle de données de l’entreprise est adapté à son produit : « Les types de données professionnelles que nous collectons chez Huntr s’alignent naturellement sur le modèle documentaire de MongoDB. Le problème central que nous résolvons grâce aux outils de recherche d’emploi basés sur l’IA consiste à mettre en avant les qualités qui rendent un candidat unique. Nous devons être prêts à stocker tous les types de données que le candidat souhaite inclure dans son dossier. »

M. McCann a également souligné l’intérêt pratique des fonctionnalités de recherche intégrées : « La recherche hybride de MongoDB nous permet d’effectuer des requêtes de manière transparente, tant sur les correspondances textuelles littérales que sémantiques, ce qui est indispensable lorsque l’on travaille avec des données aussi variées. C’est une fonctionnalité que nous aurions pu mettre en place à l’aide d’autres solutions, mais avec MongoDB, elle est prête à l’emploi et s’intègre directement à notre couche de données existante. »

Ses remarques viennent renforcer un enseignement plus général destiné aux dirigeants d’entreprise. La simplification de l’infrastructure ne se limite pas à une réduction des coûts techniques. Elle permet aux équipes de disposer de davantage de moyens pour développer des produits différenciés et réagir plus rapidement à mesure que les capacités de l’IA continuent d’évoluer.

Une infrastructure de données unifiée et nativement compatible avec l’IA devient le fondement d’un avantage concurrentiel

Les expériences de Modelence, Tavily et Huntr témoignent d’une évolution plus générale dans la manière dont se développent les entreprises prospères du secteur de l’IA. Bien que chacune d’entre elles opère sur un marché différent, elles sont parvenues à une conclusion similaire : la réduction de la complexité de l’infrastructure libère davantage de capacités pour l’innovation. Au lieu de mettre en place plusieurs bases de données et services spécialisés, elles ont choisi de regrouper leurs capacités essentielles au sein d’une plateforme unifiée.

Cette approche combine le stockage de documents, la recherche, la recherche vectorielle et l’évolutivité du cloud au sein d’une seule couche de données. L’avantage immédiat réside dans la simplicité opérationnelle. Les équipes d’ingénierie consacrent moins de temps à la gestion des intégrations, à la synchronisation des données entre les systèmes et à la maintenance de multiples technologies. Elles peuvent ainsi se concentrer sur l’amélioration des produits, le déploiement de nouvelles fonctionnalités d’IA et la réponse plus rapide aux besoins des clients.

Pour les agents d’IA, cette flexibilité revêt une importance particulière. Les systèmes agentiques génèrent en permanence de nouveaux flux de travail, exploitent différentes formes d’informations et évoluent au rythme des modèles de base en constante mutation. Une plateforme de données capable de s’adapter sans nécessiter d’interventions manuelles fréquentes permet aux organisations d’évoluer au rythme imposé par le développement moderne de l’IA.

Cela a des répercussions directes sur l’activité. Les cycles de lancement des produits s’accourcissent, car les équipes consacrent moins de temps à résoudre les problèmes d’infrastructure. La fiabilité opérationnelle s’améliore, car la réduction du nombre d’éléments mobiles diminue le risque de défaillances de synchronisation et de problèmes d’intégration. À mesure que les organisations se développent, les ressources d’ingénierie peuvent être orientées vers la création de valeur pour le client plutôt que vers la maintenance de systèmes backend de plus en plus complexes.

Les dirigeants doivent également prendre conscience que les décisions en matière d’infrastructure ont des conséquences stratégiques à long terme. Les modèles d’IA ne cessent de s’améliorer et se généralisent sur le marché. À mesure que l’accès à des modèles avancés perd de son caractère différenciateur, l’avantage concurrentiel se déplace vers la mise en œuvre. Les entreprises capables d’intégrer rapidement de nouveaux modèles, de déployer de nouvelles fonctionnalités en toute sécurité et d’adapter leurs plateformes sans modifications architecturales majeures seront en mesure d’innover plus rapidement que leurs concurrents.

La caractéristique principale des organisations « natives de l’IA » ne réside pas simplement dans l’utilisation de l’intelligence artificielle. Il s’agit plutôt de leur capacité à mettre en place des systèmes qui restent flexibles à mesure que la technologie et les attentes des clients évoluent. Cela nécessite une architecture conçue pour s’adapter à un changement continu plutôt qu’à des mises à niveau périodiques.

Cette perspective reflète également une tendance plus générale dans le domaine des technologies d’entreprise. Les organisations s’attachent de plus en plus à regrouper leurs capacités en matière de données, d’analyse et d’IA afin de réduire leurs coûts d’exploitation et d’améliorer la gouvernance. Les plateformes unifiées permettent de simplifier la sécurité, la conformité, la surveillance et la gestion des données, tout en rendant les informations plus accessibles à l’ensemble de l’entreprise. Ces avantages opérationnels prennent de plus en plus de valeur à mesure que les charges de travail liées à l’IA dépassent le stade des projets pilotes isolés pour s’intégrer aux processus métier fondamentaux.

Le message principal est clair. La réussite à l’ère de l’IA ne dépendra pas uniquement du choix du modèle le plus performant. Elle dépendra de la mise en place de systèmes de production fiables, évolutifs et capables de s’adapter sans heurts. Les entreprises qui investissent dès aujourd’hui dans ces bases seront mieux préparées à la prochaine génération d’applications d’IA, quelle que soit la rapidité avec laquelle la technologie évoluera.

Principaux enseignements pour les dirigeants

• Éliminez les freins architecturaux : les modèles d’IA évoluent plus rapidement que les infrastructures de données existantes. Les dirigeants doivent déterminer si des schémas rigides et des services de données déconnectés ralentissent la mise sur le marché des produits, accroissent la complexité opérationnelle et limitent l’adoption de l’IA.
• Développez l’IA autour d’une plateforme de données unifiée : Modelence démontre que l’association d’un stockage flexible des documents à une validation structurée peut accélérer le développement sans compromettre la fiabilité. Les organisations devraient privilégier les architectures qui limitent les migrations et garantissent l’alignement entre la logique applicative et les modèles de données.
• Concevoir une infrastructure adaptée à l’évolution permanente : Tavily démontre que les charges de travail liées à l’IA évoluent constamment, ce qui rend la capacité d’adaptation plus précieuse que n’importe quelle fonctionnalité individuelle d’une base de données. Les dirigeants devraient investir dans des plateformes capables de s’adapter de manière indépendante à l’évolution des charges de travail et de prendre en charge des itérations rapides sans perturber les opérations.
• Considérez les données comme le fondement de la personnalisation par l’IA : Huntr démontre que des modèles de données riches et flexibles permettent d’obtenir des recommandations plus précises grâce à l’IA, tout en réduisant la charge de travail technique. Les dirigeants doivent s’assurer que leur architecture de données est capable de prendre en compte l’évolution des informations clients et de prendre en charge à la fois les fonctionnalités de recherche sémantique et traditionnelles.
• Faites de votre infrastructure de données un atout stratégique : les entreprises mises en avant partagent une approche commune consistant à regrouper les fonctionnalités de base de données, de recherche et vectorielles au sein d’une plateforme unifiée. Les organisations qui simplifient leur infrastructure d’IA seront mieux à même d’innover plus rapidement, d’évoluer plus efficacement et de s’adapter à mesure que les technologies d’IA continuent de progresser.