Google souhaite que Gemini, sa famille de modèles d’IA générative, alimente les bases de données de votre application – dans un certain sens.
Lors de sa conférence annuelle Cloud Next à Las Vegas, Google a annoncé l’avant-première publique de Gemini in Databases, un ensemble de fonctionnalités reposant sur Gemini pour, comme l’a présenté la société, « simplifier tous les aspects de l’utilisation des bases de données ». Dans un langage moins jargonneux, Gemini in Databases est un ensemble d’outils axés sur les développeurs et alimentés par l’IA, destinés aux clients de Google Cloud qui créent, surveillent et migrent des bases de données d’applications.
L’un des éléments de Gemini in Databases est Database Studio, un éditeur de langage de requête structuré (SQL), le langage utilisé pour stocker et traiter les données dans les bases de données relationnelles. Intégré à la console Google Cloud, Database Studio peut générer, résumer et corriger certaines erreurs dans le code SQL, selon Google, en plus d’offrir des suggestions générales de codage SQL par le biais d’une interface de type chatbot.
Les migrations assistées par l’IA via le service de migration de bases de données existant de Google rejoignent Database Studio sous la marque Gemini in Databases. Les modèles Gemini de Google peuvent convertir le code des bases de données et fournir des explications sur ces changements ainsi que des recommandations, selon Google.
Par ailleurs, dans le nouveau Database Center de Google – un autre composant de Gemini in Databases – les utilisateurs peuvent interagir avec les bases de données en utilisant le langage naturel et gérer un parc de bases de données à l’aide d’outils permettant d’évaluer leur disponibilité, leur sécurité et leur conformité à la législation sur la protection de la vie privée. En cas de problème, ces utilisateurs peuvent demander à un robot alimenté par Gemini de leur donner des conseils de dépannage.
« Gemini in Databases permet aux clients de générer facilement du code SQL ; en outre, ils peuvent désormais gérer, optimiser et gouverner des parcs entiers de bases de données à partir d’une seule fenêtre ; enfin, ils peuvent accélérer les migrations de bases de données grâce à des conversions de code assistées par l’IA », a déclaré le directeur général de Gemini. Andi Gutmans, GM des bases de données chez Google Cloud, a écrit dans un billet de blog partagé avec TechCrunch. « Imaginez que vous puissiez poser des questions telles que « Quelles sont les bases de données de production en Asie de l’Est dont les sauvegardes ont disparu au cours des dernières 24 heures ? » ou « Combien de ressources PostgreSQL ont une version supérieure à 11 ? » et obtenir des informations instantanées sur l’ensemble de votre parc de bases de données. »
Cela suppose, bien sûr, que les modèles Gemini ne commettent pas d’erreurs de temps à autre – ce qui n’est pas garanti.
Quoi qu’il en soit, Google va de l’avant en intégrant Gemini à Looker, son outil de veille stratégique.
Lancé en avant-première privée, Gemini in Looker permet aux utilisateurs de « discuter avec leurs données commerciales », comme le décrit Google dans un billet de blog. Intégré à Workspace, la suite d’outils de productivité d’entreprise de Google, Gemini in Looker comprend les fonctionnalités suivantes l’analyse conversationnelle, la génération de rapports, de visualisations et de formules, et la génération automatisée de présentations Google Slide.
Je suis curieux de voir si Gemini dans la génération de rapports et de présentations de Looker fonctionne de manière fiable. Les modèles d’IA générative n’ont pas vraiment la réputation d’être précis, après tout, ce qui pourrait conduire à des erreurs embarrassantes, voire critiques. Avec un peu de chance, nous le saurons au fur et à mesure que Cloud Next avancera dans la semaine.
Gemini dans les bases de données pourrait être perçu comme une sorte de réponse à son principal rival, Microsoft, qui a récemment lancé Copilot dans Azure SQL Database, qui a apporté l’IA générative au service de base de données en nuage entièrement géré de Microsoft. Microsoft cherche à garder une longueur d’avance dans la course naissante aux bases de données pilotées par l’IA, et a également travaillé à l’élaboration d’une IA générative avec Azure Data Studio, l’ensemble d’outils de gestion et de développement de données d’entreprise de la société.