fr.wedoany.com Rapport : PhoenixAI Inc. (anciennement CelerData) annonce un nouveau financement de 80 millions de dollars pour faire progresser le développement de sa base de données native intelligence artificielle et étendre la gouvernance des secteurs réglementés. Ce tour de table de série B est mené par Sky9 Capital, avec la participation d'Atypical Ventures, Olive Technology Ventures et des investisseurs existants.
Alors que les agents d'IA passent de la planification et du prototypage à la production, leurs modes d'application évoluent de l'expérimentation au déploiement à grande échelle. Un grand nombre d'agents d'IA soumettent chaque seconde des milliers de requêtes à la base de données, et la pile de données moderne est submergée. PhoenixAI a construit une base de données analytique prête pour l'IA agentique, conçue pour servir cette ère des agents et les besoins croissants des entreprises. Les bases de données transactionnelles traitent des opérations individuelles, comme l'insertion de lignes, la mise à jour de soldes de comptes et l'enregistrement de commandes. Elles enregistrent une chose de manière fiable et atomique, avec des données persistantes et hautement normalisées. Les agents peinent ici, car ces formats de données sont optimisés pour des opérations étroites, tandis que les agents traitent des cas d'utilisation conversationnels non structurés, propres à la pensée humaine, comme « Quels sont nos dix plus grands clients en termes de croissance des revenus, par gamme de produits, au cours des 90 derniers jours ? » — une question analytique qui nécessite de parcourir plusieurs tables et de scanner des millions de lignes de données.
Les bases de données analytiques peuvent stocker et traiter des requêtes complexes sur des ensembles de données massifs. Elles scannent des milliards de lignes, effectuent des agrégations, des jointures et des résumés, mais sacrifient la vitesse d'écriture au profit de la vitesse de lecture. Les représentants de ce domaine incluent Snowflake Inc., ClickHouse Inc., Apache Druid, Google BigQuery et PhoenixAI. Les bases de données analytiques ne remplacent pas les bases de données transactionnelles ; elles coexistent. Les bases de données transactionnelles servent de système d'enregistrement, agissant comme source de vérité des données ; tandis que les bases de données analytiques fournissent un système d'insight pour le monde des agents. PhoenixAI ne cherche pas à remplacer les systèmes ERP d'Oracle ou de SAP, mais à construire une couche au-dessus pour les rendre plus intelligents, afin que les agents d'IA puissent agir et penser plus rapidement.
PhoenixAI indique avoir réarchitecturé sa base de données analytique pour répondre à l'ère de l'IA agentique, en particulier pour gérer des clusters de milliers d'agents cherchant des informations. Le président Rick Underwood déclare que la plupart des bases de données analytiques existantes ont été conçues pour un monde qui n'existe plus, où les humains exécutaient des tableaux de bord sur des tables plates, et où la complexité était le problème des autres. Lorsque des milliers d'agents doivent simultanément interroger, raisonner et agir sur des données en temps réel à l'échelle du pétaoctet — toute question, simple ou complexe — la base de données est soit un goulot d'étranglement, soit une percée. PhoenixAI affirme offrir une latence inférieure à la seconde et une haute concurrence sur des données en temps réel, permettant à plusieurs agents d'interroger simultanément. Cela permet aux agents d'ingérer rapidement des données tout en les mettant à jour à grande échelle — plus d'attente, de blocage ou de goulot d'étranglement. L'entreprise appelle cette forme « sans pipeline », où les données fraîches de Kafka (une plateforme de streaming d'événements open source pour découpler les pipelines de données) affluent en continu, mettant à jour les informations en quelques secondes plutôt qu'en minutes ou heures.
D'autres acteurs majeurs du marché des bases de données analytiques progressent également dans des fonctionnalités connexes. Snowflake vient de lancer ses propres fonctionnalités agentiques. Databricks Inc. pousse vers le temps réel avec Delta Live Tables. ClickHouse Cloud a considérablement amélioré sa capacité de concurrence. Une course pour consolider la catégorie de marché des « bases de données agentiques » et construire une couche de données d'infrastructure est en cours, qui nourrira cet avenir avide d'IA. Dans cet avenir, les requêtes ne dépendent pas seulement de la ligne de base de données vérifiée, mais aussi de la manière dont l'analyse interagit avec l'information.
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