L'IA agentique marque le passage de flux de travail statiques, centrés sur le modèle, à des systèmes de raisonnement continu qui planifient, agissent et s'adaptent sans surveillance humaine constante. Alors que les LLM avec RAG peuvent extraire des informations fraîches au moment de la requête, les systèmes agentiques ont des exigences accrues en matière de données en temps réel, de sorte que l'extraction et l'adaptation du contexte se produisent en continu, au milieu du raisonnement. Cela introduit un défi fondamental en matière de données : plusieurs agents, chacun avec ses propres tâches, doivent accéder au même contexte évolutif et le partager sans empiéter sur l'état de l'autre. Sans cela, le raisonnement se fragmente, les résultats dérivent et les flux de travail en aval échouent.
L'IA agentique remplace les messages ponctuels par un raisonnement continu : les agents perçoivent l'environnement, se souviennent du contexte pertinent, planifient, agissent et évaluent de manière itérative pour maximiser les fonctions de récompense. Pour que cela fonctionne à grande échelle, la boucle de données continue doit se déplacer en cadence : de nouveaux signaux sont ingérés, conservés et versionnés, indexés (y compris les encastrements), puis récupérés sous forme de tranches immuables à chaque fois qu'un agent réfléchit. Les boucles de données sont alimentées par des volumes massifs de données non structurées, notamment des textes, des images, des vidéos et des flux de capteurs. Ces ensembles de données sont de plus en plus géo-distribués dans les nuages, les centres de données et les environnements périphériques. Les actions et les résultats sont vérifiés avec la provenance et réinjectés dans la curation, de sorte que l'étape de raisonnement suivante commence à partir d'un état cohérent et vérifiable. Dans les flux à agent unique, il s'agit d'un simple modèle d'extraction et de contexte ; dans les systèmes multi-agents, cela nécessite des points de contrôle persistants, des lectures épinglées par instantané, une extraction simultanée, un accès tenant compte des politiques et un lignage. Sans ce couplage étroit entre les deux boucles, les agents se heurtent à un contexte périmé, se heurtent à des données changeantes et échouent à la reproductibilité, ce qui fait de l'architecture des données un facteur décisif pour déterminer si ces systèmes d'IA de la prochaine génération peuvent atteindre l'échelle de l'entreprise.
Comme le dit Andrew Ng, "le goulot d'étranglement pour de nombreuses applications est d'obtenir les bonnes données pour alimenter le logiciel", et comme le dit si bien le PDG de Snowflake, "la puissance de l'IA d'aujourd'hui n'est pas liée aux modèles, mais à la couche de données qui les alimente".
Principaux défis
Gestion des données non structurées dans des infrastructures cloisonnées
Les modèles multi-agents de l'IA agentique exigent un accès transparent à divers ensembles de données. Lorsque les informations sont cloisonnées, comme les dossiers des clients, la télémétrie IoT ou les règles opérationnelles, la complexité du pipeline et les goulets d'étranglement des performances apparaissent. Les GPU perdent en efficacité lorsque l'accès aux données est décalé, ce qui fait grimper les coûts de calcul en raison de la baisse des performances des applications d'IA. Pour maintenir l'agilité, il faut orchestrer les ensembles de données pertinents pour le pré-entraînement, le réglage fin et l'augmentation avec une latence minimale.
61% des dirigeants déploient des agents d'IA, pourtant Gartner prévoit une automatisation de seulement 15 % d'ici 2028, ce qui souligne que les silos de données fragmentés compromettent le retour sur investissement de l'agentivité.
Conservation et fourniture de données pour des flux de travail adaptatifs
Les flux d'apprentissage continu nécessitent une fourniture rapide et ciblée de données. Complexe la curation consomme 30 à 50 % du temps du projet les modèles d'apprentissage sont souvent très complexes, en particulier pour les sources dynamiques telles que les flux de sentiments des médias sociaux. Les pipelines CI/CD multi-agents doivent alimenter simultanément de nombreux modèles d'apprentissage, où même des retards mineurs dans les données peuvent bloquer le traitement entre les agents.
Selon Forbes, jusqu'à 79 % du temps des spécialistes des données est consacré à la préparation des ensembles de données, ce qui souligne l'importance de l'automatisation et de la gestion des versions des pipelines de livraison.
Données de référence pour la sécurité, l'éthique et la conformité
Les systèmes autonomes présentent des risques accrus en matière de conformité, en particulier lorsque 35 % ou plus de leurs données sont impossibles à retracer, comme on l'a vu dans certains cas industriels. Sans une transparence totale sur l'origine, la transformation et l'utilisation des données, les entreprises sont confrontées à des risques juridiques, opérationnels et de réputation. Le manque de traçabilité nuit à la capacité d'explication, à la détection des biais et à la protection de la vie privée, qui sont essentielles dans les secteurs réglementés.
Avec 75 % des initiatives d'IA qui échouent en raison d'incohérences dans les données et 69 % qui n'atteignent jamais le stade de la production, selon l'étude Radar technologique les données propres et la traçabilité ne sont pas facultatives, elles sont essentielles pour les systèmes agentiques.
Exigences architecturales
Yann LeCun, lauréat du prix Turing, nous rappelle que "plus de données et plus de calcul" ne produiront pas magiquement une IA plus intelligente ; ce qui compte le plus, c'est ce que vous donnez au système, la cohérence des données et la manière dont les informations sont structurées et gérées. Après tout, il est difficile d'atteindre une intelligence de niveau "félin", ce qui montre bien que l'IA agentique exige plus qu'une simple mise à l'échelle.
Accès unifié aux données
Un espace de nommage global (GNS) hybride/multi-cloud intègre tous les ensembles de données dans le nuage, à la périphérie et sur site dans une vue logique unique. Cela élimine la gestion manuelle des emplacements, la duplication des données et les incohérences de version, permettant aux agents d'opérer avec un ensemble d'informations complet et cohérent.
Support inter-protocoles
Les différentes étapes de la boucle de données exploitent différentes bibliothèques déployées dans les conteneurs et bénéficient différemment des interfaces POSIX/objet. Les charges de travail ETL et de formation bénéficient de POSIX, tandis que l'étiquetage bénéficie d'interfaces objet. Les plateformes prenant en charge l'accès aux fichiers (SMB, NFS), aux objets (S3) et aux API (REST) évitent les reformatages coûteux, ce qui permet aux agents de fonctionner de manière native dans tous les environnements sans retard dans la migration des données.
Des performances optimisées
Une mise en cache intelligente utilisant des cartes thermiques ou un préchargement garantit un accès à faible latence dans une seule grappe ou un ensemble de grappes géodistribuées. L'accès flexible et à faible latence aux données distantes, où qu'elles se trouvent, permet aux agents de prendre des décisions en temps réel dans des domaines tels que les diagnostics autonomes.
Évolutif, performant, simultané
L'IA agentique nécessite une livraison simultanée et à grande vitesse d'ensembles de données curatées à plusieurs agents, sans goulot d'étranglement ni changement d'état. Le versionnage intégré, les instantanés immuables et l'indexation garantissent que tous les agents travaillent à partir d'un ensemble de données cohérent. L'intégration avec les pipelines CI/CD automatise les mises à jour, les tests et le déploiement à travers la formation, la validation, le RAG et le réglage fin. Sans ces capacités, les systèmes multi-agents sont confrontés à la dérive des données, au traitement redondant et aux ralentissements en cascade.
Gouvernance robuste et suivi de la provenance
La provenance automatisée des données permet de capturer un enregistrement chronologique détaillé de chaque transformation, mouvement et accès aux données. Cela facilite les rapports de conformité, soutient les audits, détecte les utilisations abusives et reconstruit les contextes de décision afin de les expliquer et d'atténuer les biais.
Résumé
En bref, la mise à l'échelle de l'IA agentique est autant une question de sécurité qu'une question d'efficacité défi de l'architecture des données comme un défi pour l'IA. Le succès exige des plates-formes de données unifiées, performantes et prêtes pour la gouvernance, capables d'orchestrer des pétaoctets de données distribuées et non structurées tout en préservant la transparence, la sécurité et l'agilité essentielles pour des systèmes autonomes sûrs et efficaces. La plate-forme de données en nuage de Qumulo a été conçue pour résoudre des défis similaires. Pour en savoir plus ici.