Uniphore, une entreprise mondiale de technologie spécialisée dans l'IA conversationnelle et l'automatisation, a dévoilé X-Stream, une couche transformative dans sa plateforme de données et d'IA. X-Stream simplifie le développement d'applications de génération augmentée par la récupération (RAG) en offrant un service de connaissance et en intégrant des outils, des connecteurs et des contrôles essentiels pour aider les entreprises à exploiter leurs ensembles de données multimodaux pour des applications d'IA spécifiques à un domaine.
X-Stream propose une architecture unifiée et ouverte qui rationalise le processus souvent morcelé de préparation de données prêtes à l'IA, représentant ainsi une solution globale et éliminant le besoin de plusieurs outils au cours du pipeline de développement. « X-Stream permet aux clients d'affiner leurs données et de les transformer en connaissances prêtes pour l'IA. Ces informations peuvent être intégrées de manière transparente dans les modèles de langage de production de petite taille d'Uniphore ou utilisées pour développer des modèles personnalisés. Nos scientifiques des données et ingénieurs expérimentés ont abordé les défis liés à l'exactitude et aux hallucinations, assurant la sécurité tout en guidant nos clients vers la souveraineté en IA », a déclaré Umesh Sachdev, PDG d'Uniphore.
Résoudre les Défis des Données pour le RAG
Avec l'évolution de l'IA générative, le concept de RAG, où l'IA extrait des informations de bases de données désignées pour fournir des réponses précises, prend de l'ampleur. Les entreprises s'efforcent de créer des applications de recherche et de chat basées sur le RAG, tirant parti de leurs bases de connaissances internes pour des réponses précises et sans hallucinations, améliorant ainsi l'efficacité dans diverses fonctions.
Cependant, le développement et l'évolutivité de ces applications posent des défis de données significatifs. Souvent, les informations nécessaires sont dispersées sur différentes sources et formats, y compris des tableaux structurés, des textes non structurés, des documents et des vidéos. Pour consolider ces données, les entreprises doivent généralement recourir à plusieurs composants et connecteurs de données pour lier leurs entrepôts de données, ERP, HCM et applications internes.
Une fois connectées, les organisations doivent activer le flux RAG en segmentant les données, en les transformant en embeddings et en les stockant dans une base de données vectorielle à l'aide d'outils comme Milvus, Weaviate ou Pinecone. Pour améliorer l'exactitude, elles peuvent également intégrer des capacités de RAG graphique avec des outils comme Neo4j. Cette approche morcelée devient rapidement lourde, souvent provoquant le prolongement des délais de projet sur plusieurs mois avant d'aboutir à une application d'IA générative évolutive.
« Nous avons entendu des responsables de données d'entreprise exprimer leur besoin d'une méthode plus efficace pour transformer les connaissances à travers la voix, la vidéo et le texte, s'éloignant des plateformes de données ou bibliothèques traditionnelles », a expliqué Sachdev. Pour combler ces lacunes, X-Stream d'Uniphore propose une architecture cohérente qui regroupe tous les outils et contrôles nécessaires en un seul endroit.
X-Stream ingère des données multimodales provenant de plus de 200 sources, les rendant prêtes pour l'IA grâce à une fusion et une transformation intelligentes. Après le traitement initial, il segmente les données, les convertit en embeddings et les stocke dans une base de données vectorielle, facilitant l'accès aux données pertinentes pour les équipes d'IA et soutenant les modèles spécifiques à l'industrie d'Uniphore ainsi que les cas d'utilisation RAG.
De plus, X-Stream génère des graphes de connaissances où le contexte et le raisonnement sont nécessaires et crée des données synthétiques pour adapter les modèles à des cas d'utilisation ou des industries spécifiques. Il inclut également des fonctionnalités de gestion des preuves comme des vérifications de factualité et une attribution des segments, renforçant la confiance dans les résultats de l'IA. Cette solution globale accélère le pipeline de l'IA de la préparation des données à la sortie finale, permettant un développement plus rapide d'applications RAG prêtes pour la production.
« X-Stream se distingue pour deux raisons clés : il tire parti des 16 ans d'expérience d'Uniphore avec des données non structurées couvrant la voix, la vidéo et le texte, et il offre une plateforme unifiée conçue pour répondre aux divers besoins de l'IA en entreprise », a ajouté Sachdev.
Un Potentiel de Valeur Significatif
Bien que X-Stream soit nouvellement lancé, Sachdev a souligné son potentiel pour optimiser les composants d'IA et de données, permettant le déploiement d'applications d'IA générative spécifiques au domaine en utilisant des données internes jusqu'à huit fois plus rapidement tout en respectant les normes les plus strictes en matière de qualité, de conformité et de gouvernance. « Uniphore adopte un modèle de tarification basé sur l'utilisation, avec des clients bénéficiant généralement d'un retour sur investissement 4x-6x dans les semaines suivant le lancement », a-t-il noté.
Il est à noter que certaines capacités de X-Stream chevauchent celles des hyperscalers et des startups, comme Amazon SageMaker, Tonic AI et Unstructured.io. La scalabilité de cette nouvelle offre sera intéressante à observer, en particulier à mesure que davantage d'entreprises adoptent l'IA générative pour leurs applications internes et externes. Uniphore collabore avec plus de 1 500 entreprises, dont DHL, Accenture et General Insurance. Selon Gartner, on prévoit qu'en 2025, 30 % des projets d'IA générative seront abandonnés après la phase de preuve de concept en raison de la mauvaise qualité des données, de contrôles de risque inadéquats ou de coûts croissants.
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