Petit pas. Tous les acteurs du marché saturent l’espace médiatique avec leurs fonctions agentiques. L’éditeur californien garde ses annonces pour Informatica World, au début du mois de mai.
« Vous pouvez vous attendre à beaucoup d’annonces autour des agents et de l’IA agentique », promet Pratik Parekh, SVP et directeur général de l’analytique et de la gestion de données chez Informatica.
L’événement sera aussi l’occasion de lancer en disponibilité générale les copilotes Claire GPT au sein de l’Intelligent Data Management Cloud (IDMC).
Les copilotes Claire bientôt disponibles
En attendant, dans la Spring Release 2025 de la plateforme, ces copilotes sont accessibles en préversion.
Claire Copilot for Data Integration doit permettre de générer des pipelines d’ingestion, de réplication et d’intégration de données à partir de prompts en langage naturel. L’outil doit aussi aider à optimiser les pipelines existants en recommandant des modifications. Enfin, le copilote peut documenter ces flux de données.
Informatica propose un assistant similaire pour son iPaaS (Claire Copilot for iPaaS) en se concentrant sur l’intégration multi-étape entre des applications métiers, l’automatisation du mapping d’objets, ainsi que la production de résumés techniques.
Avec Claire GPT for MDM (Master Data Management), l’éditeur entend simplifier la recherche dans les golden records, mais aussi d’explorer les données et les métadonnées à l’aide de fonctions NLP.
Une fonction de description des glossaires métiers, ainsi que l’intégration d’un assistant d’IA générative dans Data Marketplace doit assister la recherche et la compréhension de données standardisées, comme des adresses ou des données confidentielles.
L’interface de Claire GPT et des copilotes permet également d’obtenir des statistiques et des analyses sur les données présentes dans les différents systèmes.
En outre, Informatica poursuit son effort autour de la découverte de patterns dans les données. Au moment de l’intégration, CLAIRE Intelligent Structure Discovery doit à la fois identifier ces modèles, les relations entre les données structurées et semi-structurées (CSV, XLSX, formulaires PDF, tables dans Word, XML, JSON, ORC, Parquet) afin de créer des modèles hybrides. Historiquement, l’éditeur utilise principalement des modèles de machine learning afin de parser et classer les données, afin de préparer leur traitement avec Apache Spark (par exemple). Cette fois-ci, il ajoute des fonctions de chunking des documents, de vectorisation et de parsing de PDF. Bref, tous les outils nécessaires pour bâtir des architectures RAG (Retrieval Augmented Generation).
En parlant d’architectures RAG, Informatica continue le développement d’une dizaine de recettes (templates) d’intégration avec les suites d’IA, dont Amazon Bedrock, Azure OpenAI, Databricks Mosaic AI, Google Vertex AI, Agentforce, Pega GenAI, ServiceNow ou encore Oracle Select AI.
Il est notamment possible d’appeler des LLM multimodaux pour certaines tâches, d’automatiser des tâches de synchronisation et d’agrégation de données en provenance de Salesforce, Zendesk, Netsuite ou Shopify et de créer des flux d’automatisation personnalisés.
Pour Steward Bond, analyste chez IDC, Informatica fait bien de combiner des briques existantes de sa plateforme avec des ajouts incrémentaux consacrée à l’IA générative. « Ces améliorations peuvent aider les utilisateurs de la plateforme Informatica à obtenir de la valeur ajoutée plus rapidement que par le passé », anticipe-t-il.
Pour Stephen Catanzano, analyste chez Enterprise Strategy Group, une filiale d’Omdia au sein d’Informa Techtarget, ne voit pas là des « extensions superficielles ». « C’est ce que les entreprises veulent », affirme-t-il.
L’IA agentique peut attendre : la qualité et la gouvernance de données priment
En matière d’infusion de l’IA générative, les concurrents sont aussi de la partie. Et Informatica en a beaucoup, puisqu’il est présent sur un bon nombre de segments du traitement de données. Boomi, WSO2, MuleSoft, (iPaaS), Ataccama, Semarchy, Akeneo, Stibo Systems (PIM/MDM), DataGalaxy, Alation (Data Governance/Catalog) Qlik-Talend (ETL/ELT), etc. Tous déploient une feuille de route GenAI. Peu de produits sont en disponibilité générale.
Avant de se jeter à corps perdu dans l’IA agentique, Stephen Catanzano suggère à Informatica de favoriser l’interopérabilité cross-cloud, l’approfondissement du contrôle de la qualité des données et la gouvernance des projets d’IA en eux-mêmes.
« Des investissements supplémentaires dans la gouvernance de l’IA et l’explicabilité aideront les clients à faire confiance à leurs initiatives en la matière », justifie-t-il.
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