Aperçu
L’IA d’entreprise bloque rarement par manque de vision ; elle échoue à cause de la fragmentation architecturale. Les plateformes logicielles traditionnelles ont été conçues pour des requêtes humaines périodiques, produisant des rapports et tableaux de bord statiques tout en laissant les modèles d’IA isolés des bases de données centrales. Lorsque les agents d’IA autonomes sont contraints d’interroger des bases de données externes à travers des chaînes d’outils déconnectées, les organisations subissent de lourdes pénalités de latence, des angles morts de gouvernance et une augmentation imprévisible des coûts. La plateforme autonome de connaissances Teradata élimine cette friction des données en unifiant la gestion des données, l’analytique, le développement de l’IA Studio et l’exécution agente en un seul système d’intelligence continu. En exécutant la logique du modèle directement là où résident les données d’entreprise, la plateforme transforme l’IA d’une génération épisodique d’insights en une action opérationnelle continue et gouvernée.
Cette vidéo montre comment la plateforme aborde la fragmentation architecturale et met en œuvre l’IA d’entreprise dans les environnements cloud et locaux
Points clés
- Exécution agente continue : Fait passer l’IA d’entreprise au-delà de la requête passive vers une détection autonome, un raisonnement et une exécution opérationnelle autonome
- Zéro mouvement de données : Teradata Fabric permet un accès fédéré entre formats de tables ouvertes et dépôts multi-cloud sans pipelines ETL complexes
- Gestion complète du cycle de vie de l’IA : Teradata AI Studio intègre la pile d’agents d’entreprise — AgentBuilder, Enterprise MCP, AgentEngine et AgentOps — afin de simplifier la création, la gouvernance et le déploiement des agents
- Souveraineté du déploiement : Parité complète des fonctionnalités entre les déploiements Teradata Cloud entièrement gérés et l’infrastructure privée Teradata Factory sur site
L’évolution : des insights statiques à l’exécution continue
Le défi de la friction des données dans l’IA d’entreprise
La plupart des architectures d’entreprise traditionnelles séparent les plateformes de données des moteurs d’exécution de l’IA. Lorsque les agents IA sont contraints d’interroger des bases de données externes, de transférer des données entre des outils disparates et de maintenir des mémoires vectorielles séparées, les systèmes subissent une latence sévère, des coûts accrus et des risques de sécurité.
Ancrer les agents d’IA dans un contexte d’entreprise
La plateforme répond aux frictions des données en exécutant la logique IA directement dans la couche centrale des données. En fournissant une assistance interactive via Tera et en établissant des contrôles unifiés de lignée, la plateforme permet aux organisations de passer de la requête humaine épisodique à une exécution continue pilotée par la machine — la base de la connaissance autonome.
Architecture centrale de la plateforme autonome de connaissance Teradata
La plateforme repose sur une architecture connectée et multi-couches, conçue pour des charges de travail d’entreprise à forte concurrence.
Fondation de données connectées et Teradata Fabric
Teradata Fabric unifie des données structurées, semi-structurées et non structurées à travers des environnements multi-cloud et sur site. Propulsées par Fabric, les organisations réalisent une fédération de requêtes à haute vitesse sans aucun mouvement de données entre formats de tables ouvertes et magasins d’objets cloud.
Couche de contexte des connaissances et magasin vectoriel d’entreprise
La couche de contexte des connaissances établit la sémantique métier, la lignée des données et les règles de sécurité. En intégrant le Enterprise Vector Store, la plateforme indexe et gère les données non structurées parallèlement à l’analyse structurée à l’intérieur de la plateforme. Cela fournit un contexte fiable pour la génération augmentée par récupération (RAG) et les applications d’IA multimodales, avec des fonctions analytiques intégrées à la base de données maintenant la génération de contexte à faible latence.
Teradata AI Studio et Enterprise AgentStack
Teradata AI Studio offre un espace de travail unifié pour les data scientists, développeurs et ingénieurs afin de construire, affiner et gouverner des modèles. Son Enterprise AgentStack contribue à quatre modules principaux :
- AgentBuilder : Environnements no-code et pro-code pour le développement rapide d’agents
- Enterprise MCP : Intégration du protocole de contexte modèle offrant un accès sécurisé aux données de l’entreprise
- AgentEngine : Temps d’exécution évolutif pour exécuter des charges de travail d’agents
- AgentOps : Gestion opérationnelle pour surveiller la performance, la sécurité et la conformité des agents
Moteur d’exécution d’agent à haute concurrence
L’exécution agente nécessite une mise à l’échelle continue du calcul. La plateforme utilise Active Compute pour le raisonnement d’agents à faible latence en permanence, et Elastic Compute pour l’entraînement de modèles et les tâches batch dynamiquement évolutives et très chargées en calcul. Context Engine fonctionne dans ce cadre pour maintenir la continuité contextuelle à travers des interactions multi-agents de longue durée.
Déploiement flexible : Teradata Cloud et Teradata Factory
La plateforme a atteint une disponibilité générale en juillet 2026. Pour soutenir des exigences strictes de souveraineté, de performance et de conformité des données, Teradata offre une parité complète de fonctionnalités selon les environnements de déploiement.
Infrastructure Teradata Cloud
Teradata Cloud propose un service cloud entièrement géré et élastique à travers les environnements cloud publics, permettant l’auto-scaling, l’accessibilité mondiale et la maintenance automatisée tout en maintenant un accès sans aucun mouvement de données aux datalakes cloud.
Architecture sur site Teradata Factory
Pour les charges de travail d’entreprise soumises à des contraintes réglementaires strictes ou à des exigences locales de latence, Teradata Factory propose une infrastructure sur site préintégrée et dédiée. Factory combine un stockage d’entreprise à haute densité, un réseau haute performance et une accélération GPU propulsés par Dell Technologies et le matériel NVIDIA, permettant aux opérations d’IA privées une souveraineté opérationnelle. La protection des données à travers les déploiements est assurée grâce à Teradata Enterprise Data Protection.
Résultats stratégiques des affaires
| Pilier stratégique | Chaînes d’outils d’IA traditionnelles | Plateforme autonome de connaissances Teradata |
|---|---|---|
| Vitesse opérationnelle | Des requêtes épisodiques, initiées par des humains | Détection continue, raisonnement et exécution autonome |
| Gouvernance des données | Compartimenté entre des magasins vectoriels et des API LLM séparés | Lignée unifiée, gouvernance basée sur les rôles et sécurité sans aucun mouvement de données |
| Contrôle des coûts | Frais de consommation imprévisibles par jeton | Mise à l’échelle prévisible du calcul via le calcul actif et le calcul élastique |
| Souveraineté de déploiement | Migration forcée du cloud ou configurations hybrides fragmentées | Parité entre Teradata Cloud et Teradata Factory |
Conclusion
La transition vers l’entreprise autonome nécessite une architecture conçue pour l’exécution continue, une intégration profonde du contexte et un zéro mouvement de données. En unifiant les capacités de base de données, le contexte sémantique et l’orchestration multi-agents en un seul système, la plateforme fournit l’infrastructure nécessaire pour faire évoluer l’IA d’entreprise en toute sécurité et à moindre coût. Qu’elle soit déployée sur Teradata Cloud ou en privé sur Teradata Factory, les organisations peuvent opérationnaliser l’IA agente en toute confiance.
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Questions fréquemment posées
Comment la plateforme autonome de connaissance Teradata gère-t-elle l’absence de déplacement de données ?
Comment la plateforme autonome de connaissance Teradata gère-t-elle l’absence de déplacement de données ?
La plateforme utilise Teradata Fabric pour exécuter des requêtes fédérées sur des bases de données externes, des formats de tables ouvertes et des magasins d’objets cloud directement là où résident les données. Cela supprime les pipelines ETL du chemin et réduit les risques de sécurité liés au déplacement des données.
Quels composants sont inclus dans Teradata AI Studio ?
Quels composants sont inclus dans Teradata AI Studio ?
Teradata AI Studio est un espace de travail intégré intégrant l’Enterprise AgentStack — AgentBuilder, Enterprise MCP, AgentEngine et AgentOps — ainsi que le stockage vectoriel Enterprise et les outils du cycle de vie des modèles. Il offre un environnement pour développer, déployer et gouverner des agents IA.
En quoi Teradata Factory diffère-t-il des déploiements du cloud public ?
En quoi Teradata Factory diffère-t-il des déploiements du cloud public ?
Teradata Factory est une solution dédiée sur site, conçue en partenariat avec Dell Technologies et NVIDIA pour des organisations ayant des exigences strictes en matière de souveraineté des données ou en IA privée. Elle offre la parité de fonctionnalités avec Teradata Cloud tout en maintenant le calcul et les données contenus localement.
Comment la plateforme supporte-t-elle le RAG et la recherche vectorielle ?
Comment la plateforme supporte-t-elle le RAG et la recherche vectorielle ?
Le magasin vectoriel d’entreprise est intégré directement dans la base de données Teradata, permettant d’interroger ensemble des données structurées d’entreprise et des embeddings vectoriels à partir de données non structurées via une recherche hybride, fournissant ainsi du contexte aux modèles de génération augmentée par récupération (RAG).