fr.wedoany.com Rapport : Amazon Web Services (AWS) a dévoilé un nouveau service baptisé « AWS Context », qui permet de connecter de manière sécurisée les relations de données dispersées, les règles métier et les connaissances sectorielles d’une organisation aux agents d’intelligence artificielle (IA). Lancé officiellement le 22, ce service cartographie automatiquement les relations entre les données existantes d’une entreprise sous forme de graphe de connaissances et propose des fonctionnalités de recherche basées sur des agents.
AWS Context peut connecter les contextes dispersés issus de systèmes tels que les lacs de données, les entrepôts de données, les architectures lakehouse, les bases de données et les flux de données, pour les mettre à disposition des agents IA. Les administrateurs de données et les conservateurs peuvent examiner les relations déduites dans la console, les refléter dans l’environnement opérationnel, ou ajouter des connaissances sectorielles telles que des définitions métier et des règles d’utilisation. Ce service étend en réalité le graphe de connaissances basé sur Amazon Quick à l’échelle de l’organisation. Le graphe de connaissances Amazon Quick était auparavant utilisé pour connecter et gérer des ensembles de données, des tableaux de bord et des métadonnées, tout en améliorant l’expérience utilisateur grâce à l’apprentissage des schémas d’utilisation. Une fois AWS Context activé, l’agent Quick peut dépasser le graphe de connaissances personnel d’origine pour accéder à un graphe de connaissances d’entreprise au niveau organisationnel, incluant les relations intersystèmes, les règles métier et divers contextes gérés au niveau de l’organisation.
AWS Glue Data Catalog, Amazon SageMaker Unified Studio et AWS Lake Formation sont également intégrés au graphe de connaissances. Les organisations peuvent gérer le graphe de connaissances en fonction des règles métier et des politiques d’autorisation, et ajouter de nouveaux contextes via des fonctionnalités assistées par IA ou une curation manuelle. AWS Context apprend, lors de l’utilisation par les agents, quelles sources de données fournissent des résultats précis et quels chemins de connexion sont les plus fréquemment utilisés. Une fois qu’un agent a trouvé le bon chemin ou résolu une ambiguïté de schéma, les autres agents peuvent l’utiliser directement sans intervention manuelle supplémentaire.
AWS a souligné la conception ouverte et standardisée de ce service. AWS Context publie les métadonnées principales des données structurées et non structurées au format Apache Iceberg dans des tables Amazon S3, les rendant interrogeables via des moteurs compatibles Iceberg tels qu’Amazon Athena, Amazon Redshift et Apache Spark. La gouvernance est basée sur l’identité : chaque appel applique les autorisations AWS Identity and Access Management et AWS Lake Formation de l’utilisateur demandeur, garantissant que les agents n’accèdent qu’aux données et relations autorisées.
AWS a également présenté en avant-première les fonctionnalités de contexte métier et de recherche sémantique pour AWS Glue Data Catalog. Les utilisateurs peuvent ajouter des descriptions métier, des entrées de glossaire et des métadonnées personnalisées aux tables, vues et colonnes, et rechercher des données par signification métier via la nouvelle API de recherche Glue. L’aperçu des actifs de compétences de Glue Data Catalog est également rendu public de manière synchrone : les producteurs de données peuvent créer de nouveaux types d’actifs pointant vers des fichiers situés dans S3, des dépôts Git, des wikis, etc., tels que des compétences IA, des fichiers Markdown de guides et des manuels d’équipe, et les associer à des actifs de données. De plus, Amazon S3 Annotations est désormais officiellement disponible, permettant d’attacher directement un contexte métier aux objets S3 et de les stocker dans des tables S3 Iceberg, chaque objet pouvant contenir jusqu’à 1 Go de contexte.
AWS a déclaré : « Nous définissons le contexte comme un lac de données orienté agents IA. Avec cette innovation, nous posons les bases des connaissances et de l’intelligence nécessaires aux organisations et entreprises de toutes tailles pour construire l’interaction entre les agents IA et les données. »
Texte compilé par Wedoany. Toute citation par IA doit mentionner la source « Wedoany ». En cas de contrefaçon ou d'autre problème, veuillez nous en informer rapidement ; nous modifierons ou supprimerons le contenu le cas échéant. Courriel : news@wedoany.com
