L’Agentic Data Cloud donne vie au « System of Action »
La gestion de la couche de données sous-jacente par Google évolue radicalement. Au lieu de servir de simple espace de stockage numérique passif, votre environnement de données devient un moteur actif.
Google appelle cela un « System of Action » : une architecture spécifiquement conçue pour que les agents IA puissent lire, mettre à jour et exploiter vos informations en temps réel.
Voici donc le quatrième volet de notre série spéciale d’articles de blog. Bonjour à tous !
Grâce à Knowledge Catalog et à une sémantique métier unifiée intégrée directement dans la couche de données, Google permet aux agents d’IA d’aller bien au-delà du simple traitement de données brutes afin de comprendre le véritable contexte métier.
Cette intégration verticale native de l’IA permet aux entreprises de passer d’analyses pilotées par l’humain à une exécution pilotée par des agents, sans les coûts habituels liés aux architectures fragmentées ni les risques d’hallucinations.
Pour les entreprises, cela signifie moins de temps consacré au déplacement et à la préparation des données, moins de silos technologiques, des coûts opérationnels réduits et une prise de décision beaucoup plus rapide entre équipes et environnements cloud. »
Adieu Dataplex, bonjour Knowledge Catalog
Au cœur de cette configuration se trouve le Knowledge Catalog, qui remplace officiellement Dataplex. Il centralise des informations provenant de multiples sources, y compris des plateformes tierces comme SAP, ServiceNow et Palantir, et en reconstitue le contexte métier.
Un agent LookML dédié gère automatiquement les définitions techniques, tandis qu’un moteur de recherche hybride vous permet de trouver exactement ce dont vous avez besoin, sans jamais compromettre vos règles de sécurité actuelles.
De plus, la fonctionnalité Smart Storage s’active dès qu’un fichier non structuré (comme un PDF ou une image) arrive dans votre Cloud Storage. Elle étiquette et organise instantanément les fichiers, libérant ainsi vos équipes de ces tâches manuelles.
La fin du casse-tête multi-cloud
Google simplifie considérablement le travail entre différents clouds. Grâce à la standardisation de l’Apache Iceberg REST Catalog, vos agents IA peuvent désormais interroger des données stockées sur AWS, Azure, Databricks ou Snowflake sans déplacer les données.
Cela signifie plus de transferts complexes et zéro frais d’extraction. Par ailleurs, Spanner Omni peut désormais s’exécuter sur plusieurs environnements, et AlloyDB se connecte directement à votre lakehouse sans pipeline complexe.
De nouveaux agents
Pour les développeurs et ingénieurs de données, le Data Agent Kit intègre des assistants IA prêts à l’emploi directement dans vos espaces de travail quotidiens, comme VS Code et Gemini CLI. Vous disposez ainsi d’agents spécialisés pour des usages précis :
- L’agent Data Engineering pour gérer les modifications de pipelines.
- L’agent Data Science pour piloter les cycles de vie des modèles dans Spark.
- L’agent Database Observability pour surveiller votre infrastructure backend 24h/24 et 7j/7.
Performances accrues et économies massives
Pour garantir la fluidité de ces nouveaux agents, Google a boosté les performances sur tous les fronts. Le nouveau Lightning Engine pour Apache Spark traite les données jusqu’à 4,5 fois plus vite. Managed Lustre atteint des vitesses records de 10 To par seconde, et Bigtable introduit un nouveau niveau en mémoire avec une latence quasi nulle.
Cerise sur le gâteau, BigQuery intègre une nouvelle mise à l’échelle fluide qui maintient une performance stable tout en réduisant vos coûts d’environ 34 %.
Cela signifie la disparition des frais d’egress ainsi que des pipelines complexes uniquement destinés à faire communiquer les systèmes entre eux.
Nous avançons enfin vers un modèle dans lequel les données restent là où elles se trouvent, tout en restant pleinement exploitables. »
Prêt à propulser vos données à l’ère agentique ?
Vous ne pouvez plus vous permettre de laisser vos données dormir dans un simple espace de stockage statique. Si vous souhaitez entrer dans l’ère des systèmes autonomes et agentiques et en tirer une réelle valeur, votre infrastructure doit devenir un moteur vivant alimentant continuellement vos IA.
En tant que Partenaire Premier Google Cloud mondial, Cloudfresh vous aide à :
- Moderniser vos architectures de données pour l’ère de l’IA agentique.
- Migrer de Dataplex vers le nouveau Knowledge Catalog.
- Connecter vos environnements de données AWS, Azure, Snowflake et on-premise avec BigQuery.
- Optimiser vos environnements BigQuery et Spark afin d’améliorer les performances tout en maîtrisant les coûts.
- Construire des fondations de données prêtes pour l’IA, l’analytique, l’automatisation et les agents autonomes.
Vous vous demandez si vos données sont réellement prêtes pour l’ère « agentic-first » ? Laissez vos coordonnées ci-dessous pour planifier un échange rapide et évaluer précisément la maturité actuelle de votre infrastructure de données.
