Pay As You GoEssai gratuit de 7 jours ; aucune carte de crédit requise
Le middleware IA simplifie la façon dont les entreprises connectent leurs systèmes logiciels en agissant comme une passerelle intelligente entre les plateformes. Il garantit l'échange de données en temps réel, automatise les tâches répétitives et intègre les systèmes existants aux outils d'IA modernes. Cette technologie est cruciale pour les entreprises qui gèrent plusieurs applications, car elle réduit les inefficacités, améliore la prise de décision et réduit les coûts.
Les solutions middleware transforment les flux de travail dans tous les secteurs, du commerce de détail à la finance, en rationalisant les opérations et en permettant une prise de décision plus intelligente et plus rapide.
L'intergiciel d'IA agit comme un pont, connectant différents systèmes via une couche d'intégration unifiée. Il gère tout, de la transformation des formats de données à l'application de protocoles de sécurité, garantissant ainsi une communication fluide entre des plateformes disparates.
Au cœur de l'intergiciel d'IA se trouvent quatre composants clés qui permettent une intégration fluide. Passerelles API servir de hub central, gérant les demandes entrantes et sortantes entre les systèmes. Outils de mappage de données gérer la tâche critique de conversion des données dans des formats compréhensibles par différents systèmes. Connecteurs des plateformes de liens et des bases de données, tandis que couches d'intégration orchestrer l'ensemble du processus. Ensemble, ces composants permettent une communication multiplateforme en temps réel, simplifiant ainsi les opérations de l'entreprise.
Capacités de traitement avancées, telles que génération instantanée d'API et intégration de données en temps réel, jouent également un rôle crucial. Ces fonctionnalités automatisent des tâches telles que la documentation et la maintenance, réduisant ainsi les tâches manuelles. David Schuler de Données de pH souligne l'importance des passerelles API :
« Les passerelles AI constituent un point d'accès central pour l'IA dans votre organisation, en intégrant de manière fluide plusieurs fournisseurs de modèles via une interface unique. »
Cette configuration centralisée permet de résoudre un problème courant : de nombreuses API ne sont toujours pas documentées, ce qui peut nuire à l'évolutivité et à la maintenance.
Pour les charges de travail spécifiques à l'IA, l'architecture intègre un routage intelligent, une intégration multimodèle, une redondance de basculement et une mise à l'échelle native du cloud. Par exemple, une société énergétique américaine a utilisé Fabrique de rêves pour créer des API REST sur Flocon de neige, réduisant le temps de développement de 85 % et en accélérant leur déploiement d'analyses basées sur l'IA.
Les intergiciels d'IA excellent pour combler le fossé entre les systèmes existants et les solutions d'IA modernes grâce à des API standardisées. Le middleware traduit les anciens formats de données en formats que les plateformes d'IA peuvent traiter.
Les protocoles normalisés permettent à diverses technologies de communiquer efficacement. Par exemple, Netflix s'appuie sur des outils intergiciels tels que Zuul, Eureka et Hystrix pour gérer des millions d'événements en temps réel, notamment les interactions avec les utilisateurs et la diffusion de contenu. De même, PayPal utilise des connexions point à point pour relier ses systèmes de paiement à diverses plateformes de commerce électronique, garantissant ainsi un traitement fluide des transactions.
Lors de l'adoption d'un intergiciel d'IA, il est essentiel de sélectionner des solutions compatibles avec un large éventail de technologies. Edo Williams, ingénieur logiciel en chef chez Intel, a partagé son expérience :
« DreamFactory rationalise tout et vous permet de vous concentrer facilement sur la création de votre application frontale. J'ai trouvé quelque chose qui vous permet de cliquer, de cliquer, de cliquer... de vous connecter, et vous êtes prêt à partir. »
Ces capacités d'intégration ont préparé le terrain pour les mesures de sécurité robustes discutées ci-dessous.
Le middleware d'IA ne se contente pas d'intégrer les systèmes, il applique également des normes de sécurité et de gouvernance strictes. Avec 72 % des organisations signalent une augmentation des cyberrisques en raison de menaces telles que le phishing et l'usurpation d'identité, les mesures de sécurité strictes ne sont plus facultatives.
Pour protéger les données, le middleware utilise plusieurs niveaux de protection. Masquage des données garantit la sécurité des informations sensibles pendant les transferts, tout en détection avancée des menaces identifie les risques tels que l'accès non autorisé. Mise en cache sémantique améliore non seulement les performances, mais fournit également une couche de sécurité supplémentaire en filtrant le contenu avant qu'il n'atteigne les modèles d'IA.
Les cadres de gouvernance répondent à des préoccupations critiques telles que l'explicabilité, l'éthique et les préjugés, des problèmes qui 80 % des chefs d'entreprise identifient comme des obstacles à l'adoption de l'IA. Les intergiciels aident à surmonter ces obstacles en proposant des outils de surveillance détaillés et des pistes d'audit qui suivent la façon dont les données circulent et la manière dont les modèles d'IA prennent des décisions.
La conformité est un autre domaine clé, en particulier pour les réglementations telles que le RGPD. Banque Raiffeisen International (RBI) a démontré l'efficacité de l'intergiciel d'IA en centralisant les données clients de 12 pays dans un environnement analytique unifié tout en mettant en œuvre un Architecture de données conforme au RGPD en moins de huit mois. Cela a conduit à une Amélioration de 60 % de l'efficacité des campagnes.
L'architecture prend également en charge modèles Zero-Trust, qui vérifient chaque interaction au lieu de supposer une confiance implicite. Terence Bennett, PDG de DreamFactory, explique :
« En détectant les vulnérabilités de notre pipeline de création, nous pouvons ensuite informer nos clients et empêcher que les API créées par une installation de DreamFactory ne soient utilisées pour exploiter le réseau de notre client. Anchore nous a aidés à créer cette énorme valeur ajoutée pour nos clients. »
Les entreprises doivent donner la priorité aux fournisseurs d'intergiciels qui répondent à des certifications de sécurité telles que NORME ISO 27001 et s'aligner sur les politiques organisationnelles en matière de cybersécurité, d'éthique et de gestion des risques.
Alors que les entreprises s'efforcent de faciliter l'échange de données, elles se heurtent inévitablement à des obstacles techniques et opérationnels. Bien que l'idée d'intégrer des flux de travail sur plusieurs plateformes puisse sembler simple, la réalité est bien plus complexe. La connexion fluide de différents systèmes nécessite de surmonter plusieurs défis, et comprendre ces obstacles, et la manière dont les intergiciels d'IA peuvent y contribuer, est la clé du succès.
Les organisations d'aujourd'hui jonglent avec une moyenne de 342 demandes dans leurs piles technologiques, créant ainsi un réseau enchevêtré de systèmes qui doivent fonctionner ensemble. Cette complexité entraîne plusieurs problèmes majeurs qui peuvent nuire à l'efficacité.
L'un des plus grands défis est différences de format de données et incompatibilités du système. Les plateformes aux architectures variées ou aux formats obsolètes ont souvent du mal à communiquer. Par exemple, différents outils d'intelligence artificielle, tels que les modèles de traitement du langage naturel et les systèmes de vision par ordinateur, nécessitent des formats d'entrée et de sortie uniques, ce qui crée des goulots d'étranglement lors de la tentative d'intégration.
Ces obstacles techniques ne sont pas seulement frustrants, ils coûtent du temps et de l'argent aux entreprises. 89 % des entreprises signalent des difficultés liées à la compatibilité des données et des systèmes, ce qui entraîne des inefficacités, des processus mal alignés et une hausse des coûts opérationnels. Des problèmes tels que la perte de données lors des transferts, le ralentissement des performances du système et le travail de développement supplémentaire pour créer des correctifs temporaires ne font qu'alourdir la charge. En outre, des problèmes opérationnels tels que le refoulement des employés et des processus mal documentés compliquent encore les choses.
C'est pourquoi une solution intergicielle unifiée est si importante. Un cadre a souligné l'impact de la résolution de ces défis :
« Nous avons amélioré la transparence et la gouvernance grâce à des données et à des informations... Nous n'aurions pas obtenu les résultats de transformation que nous avons obtenus cette année sans [cela]. »
— Responsable de la transformation de l'entreprise
Le middleware d'IA offre un moyen pratique de résoudre ces problèmes d'intégration en se concentrant sur trois fonctions clés : standardisation, automatisation, et interfaces intelligentes. Au lieu d'obliger les entreprises à remanier l'ensemble de leur infrastructure technologique, le middleware agit comme un traducteur universel, permettant aux systèmes de communiquer efficacement.
Chad Aronson, responsable mondial de l'automatisation intelligente COE, a souligné l'importance de l'alignement lors de l'utilisation de tels outils :
« Pour en arriver là, nous avions besoin d'un alignement complet entre l'accueil, le développement, le support et l'activité. S'ils ne fonctionnaient pas en synergie, nous proposerions des automatisations qui ne fonctionnent pas. Nous ne serions jamais à cette échelle sans Shibumi. »
L'impact des intergiciels est évident. Par exemple, Product Scope AI a permis à un client de réduire ses coûts opérationnels en 37 % en intégrant les flux de travail de conception de produits. Ces solutions constituent une alternative pratique et évolutive aux méthodes d'intégration traditionnelles.
Lorsqu'il s'agit de connecter des systèmes, les entreprises ont généralement le choix entre des solutions codées sur mesure, des connecteurs point à point ou des plateformes intergicielles. Chaque option a ses avantages et ses inconvénients, notamment en termes de coût, d'évolutivité et de maintenance.
Les intégrations personnalisées permettent un contrôle précis et des solutions personnalisées, mais elles créent souvent des problèmes à long terme. Lorsque les développeurs d'origine passent à autre chose, la maintenance ou la mise à jour de ces systèmes peut devenir une tâche coûteuse et imprévisible.
Les connecteurs point à point, quant à eux, sont attrayants en raison de leurs faibles coûts initiaux et de leur déploiement rapide. Cependant, à mesure que de nouvelles applications sont ajoutées, ces connecteurs peuvent créer un désordre complexe et difficile à gérer, souvent appelé « intégration spaghetti ». Les frais d'abonnement s'accumulent également au fil du temps.
Les plateformes middleware trouvent un équilibre entre ces deux extrêmes. Ils sont dotés de connecteurs prédéfinis, d'une sécurité de niveau professionnel et d'une surveillance intégrée, le tout géré par le fournisseur. Avec des coûts prévisibles et une évolutivité élevée, le middleware est particulièrement efficace pour les entreprises qui utilisent plusieurs applications critiques et planifient leur croissance. Il réduit la dépendance vis-à-vis des développeurs, accélère l'intégration du système et réduit le coût total de possession à long terme.
Les entreprises d'aujourd'hui prospèrent grâce à la communication instantanée entre les systèmes. L'intergiciel d'IA transforme ce besoin en avantage stratégique en permettant l'échange de données en temps réel et une gestion intelligente des flux de travail sur toutes les plateformes. Cette capacité est d'autant plus vitale que les organisations adoptent de plus en plus des processus pilotés par l'IA qui exigent des réponses immédiates à des conditions en constante évolution.
L'échange de données en temps réel garantit la circulation instantanée des informations entre les systèmes, ce qui permet aux entreprises de prendre des décisions sur la base des données les plus récentes disponibles. Considérez l'intergiciel d'IA comme le pont intelligent qui traite, traduit et dirige les données de manière fluide entre les plateformes.
Les résultats de cette technologie sont impressionnants. Par exemple, Le monde du camping a fait équipe avec IBM pour améliorer l'engagement des clients de 40 % et réduire les temps d'attente à seulement 33 secondes. Ces améliorations ont été rendues possibles par un intergiciel capable de traiter instantanément les demandes des clients, de récupérer les données pertinentes de plusieurs systèmes et de fournir des réponses immédiates.
Mais cela ne s'arrête pas là. L'intergiciel d'IA utilise également ses capacités analytiques pour prendre des décisions qui ont un impact sur plusieurs domaines d'une entreprise. En appliquant une logique pilotée par l'IA, il détermine les meilleures actions de flux de travail en fonction des données qu'il traite, permettant ainsi une prise de décision automatisée pour les opérations complexes.
Il ne s'agit pas d'une simple tendance passagère. Selon un rapport de l'IBM Institute for Business Value, 92 % des dirigeants s'attendent à ce que leurs flux de travail soient numérisés et optimisés par l'automatisation de l'IA d'ici 2025. L'échange de données en temps réel n'est plus facultatif, c'est une nécessité pour rester compétitif.
S'appuyant sur ce flux de données instantané, les systèmes pilotés par les événements vont encore plus loin en permettant des réponses adaptatives.
L'architecture pilotée par les événements (EDA) représente un changement dans la façon dont les systèmes interagissent et réagissent aux changements. Au lieu de s'appuyer sur des mises à jour constantes ou des transferts de données planifiés, l'EDA permet aux systèmes de réagir en temps réel à des événements spécifiques au fur et à mesure qu'ils se produisent.
L'EDA s'articule autour de trois composants principaux :
Comparé aux modèles traditionnels, l'EDA est mieux adapté à la gestion de charges de travail imprévisibles, en temps réel et à haute simultanéité. Sa nature asynchrone permet aux systèmes de fonctionner indépendamment et en parallèle, ce qui améliore à la fois les performances et la fiabilité.
Uber est un excellent exemple de l'EDA en action. L'entreprise utilise une configuration avancée de diffusion d'événements avec Kafka pour un streaming d'événements résilient, Pinot pour un stockage et une récupération rapides, et Flink pour valider et dédupliquer les événements. Ce système garantit un traitement en temps réel et une évolutivité, permettant à Uber de gérer avec précision les événements publicitaires à volume élevé.
Le potentiel de l'EDA ne cesse de croître. Une enquête de Forum Ventures a révélé que 48 % des hauts responsables informatiques sont prêts à intégrer des agents d'IA dans leurs opérations, 33 % se déclarant très préparés. Cet état de préparation met en évidence la manière dont les systèmes pilotés par les événements peuvent servir de base à des flux de travail plus intelligents et plus adaptables.
L'EDA prend également en charge diverses approches de traitement. Le traitement simple des événements gère les événements individuels au fur et à mesure qu'ils se produisent, le traitement des événements complexes identifie des modèles entre plusieurs événements et le traitement des flux d'événements gère des flux de données continus. Cette flexibilité permet aux organisations d'adapter leurs stratégies pour répondre à des besoins spécifiques.
Alors que les systèmes pilotés par les événements améliorent la réactivité en temps réel, la prochaine étape cruciale consiste à garantir l'évolutivité et les performances.
Compte tenu de l'augmentation des volumes de données et des attentes croissantes des utilisateurs, maintenir des performances élevées tout en évoluant constitue un défi. Le middleware GenAI résout ce problème en gérant dynamiquement les ressources dans des environnements distribués. Il analyse les métriques du système et les interactions des utilisateurs, équilibre les charges de travail entre les nœuds et résout les problèmes de performances.
La mise à l'échelle devient encore plus délicate lorsqu'il s'agit de demandes en temps réel. Par exemple, le middleware personnalisé d'Uber gère des millions de demandes de course par seconde dans le monde. Il optimise le traitement des données, gère le suivi de localisation en temps réel et garantit une communication fluide entre les conducteurs et les passagers. Atteindre ce niveau de performance nécessite des stratégies avancées qui vont au-delà du simple équilibrage de charge.
L'optimisation des intergiciels fait appel à plusieurs techniques :
« L'intergiciel d'IA permet à vos applications d'évoluer sans effort à mesure que votre base d'utilisateurs augmente, garantissant ainsi des performances constantes et la satisfaction des utilisateurs. » — Enhanced Ai
Des stratégies de connexion et de mise en cache efficaces sont tout aussi importantes. Le middleware utilise le regroupement de connexions pour réutiliser efficacement les connexions aux bases de données, équilibrer les charges entre les instances et surveiller les connexions pour se rétablir rapidement en cas d'interruption.
Les avantages de ces optimisations sont évidents. Par exemple, une entreprise de logistique a amélioré la précision des commandes de 40 % en intégrant HubSpot avec son système de gestion d'entrepôt via un intergiciel. Ce succès n'était pas uniquement dû à une meilleure intégration des données : le middleware a également traité et validé les commandes sans aucune baisse de performance.
Une surveillance robuste joue un rôle clé dans le maintien des performances. Les organisations doivent suivre la disponibilité et la latence, en particulier pour les interactions avec les bases de données impliquant un intergiciel. Les systèmes de configuration dynamiques permettent également des ajustements rapides, garantissant ainsi la stabilité des performances même en cas d'évolution des conditions.
Prompts.ai simplifie la gestion chaotique de plusieurs outils d'IA en créant des flux de travail structurés et efficaces qui fournissent des résultats tangibles.
Prompts.ai sert de plate-forme centralisée pour gérer divers outils d'IA, aidant les entreprises à contrôler les coûts, à garantir la sécurité et à maintenir les performances. Grâce à une interface unique et sécurisée, il connecte les utilisateurs à plus de 35 grands modèles linguistiques de premier plan, notamment GPT-4, Claude, Lama, et Gémeaux. En consolidant ces modèles sur une seule plateforme, il remédie aux inefficacités causées par la fragmentation des outils d'IA entre les différents services. La plateforme fournit également une visibilité complète et des pistes d'audit pour les interactions avec l'IA, transformant des expériences ponctuelles en processus évolutifs et reproductibles qui peuvent être gérés au niveau de l'entreprise. Cette structure cohérente jette les bases des applications pratiques et des avantages explorés plus loin ci-dessous.
Prompts.ai va au-delà de l'accès à des modèles de langage en fournissant des outils d'automatisation et de gestion des flux de travail. Ces fonctionnalités réduisent les tâches répétitives, permettant aux équipes de se concentrer sur les objectifs stratégiques. La plateforme permet de comparer directement les meilleurs modèles linguistiques, aidant ainsi les entreprises à prendre des décisions éclairées pour équilibrer performances et coûts. Il s'intègre également parfaitement à des outils d'entreprise largement utilisés tels que Slack, Gmail, et Trello, en améliorant les systèmes existants grâce à des fonctionnalités pilotées par l'IA.
L'une des caractéristiques les plus remarquables est son système de crédit TOKN à paiement à l'utilisation, qui remplace les modèles d'abonnement traditionnels. Cette approche garantit que les entreprises ne payent que pour ce qu'elles utilisent, avec des allégations selon lesquelles les coûts de l'IA pourraient être réduits de 98 %. Sa conception évolutive permet aux entreprises d'ajouter rapidement des modèles, des utilisateurs ou des équipes en fonction de l'évolution de leurs besoins. Ces fonctionnalités répondent directement aux défis antérieurs liés à l'intégration et à la complexité, offrant une solution rationalisée et rentable.
Gérer l'adoption de l'IA peut être intimidant, mais Prompts.ai permet de surmonter ces obstacles grâce à une stratégie d'intergiciel qui met l'accent sur la sécurité, la gouvernance et des résultats mesurables. Il simplifie les opérations en remplaçant plus de 35 outils d'IA déconnectés par une interface unifiée. Cela permet non seulement de réduire la complexité, mais également de réduire les coûts et de renforcer la supervision de la sécurité.
L'impact de la plateforme est évident dans des cas d'utilisation réels :
Ces exemples montrent comment Prompts.ai améliore la productivité, réduit les coûts et garantit une sécurité et une gouvernance robustes à mesure que les organisations intensifient leurs efforts en matière d'IA. Ces réussites soulignent l'importance des intergiciels pour permettre une intégration fluide des flux de travail multiplateformes.
Des recherches récentes mettent en évidence un changement majeur dans la manière dont les flux de travail multiplateformes sont intégrés. Au lieu de s'appuyer sur des systèmes déconnectés et des outils d'IA fragmentés, les entreprises se tournent vers des solutions intergicielles. Ces outils agissent comme des passerelles, connectant diverses plateformes et applications de manière fluide. Cette évolution met en évidence les principaux avantages des intergiciels modernes.
Les intergiciels d'IA offrent trois avantages majeurs qui remodèlent les opérations des entreprises. Tout d'abord, il permet échange de données en temps réel, en éliminant les retards et les inefficacités qui entravaient les méthodes d'intégration traditionnelles. Le middleware agit également comme traducteur universel, normalisant la communication entre les systèmes indépendamment de leur architecture ou de leur format de données.
L'impact sur efficacité opérationnelle est saisissant. Les entreprises qui mettent en œuvre des flux de travail d'IA personnalisés ont enregistré des gains de productivité de 30 à 50 % dans des processus spécifiques. Dans le secteur de la santé, l'intégration des flux de travail basés sur l'IA aux systèmes ERP a permis de réduire de 40 % le temps de traitement des réclamations. Entre-temps, Automatisation pilotée par l'IA a réduit les temps de traitement des tâches ERP répétitives de 70 %.
En outre, le middleware améliore les fonctionnalités traditionnelles grâce à une prise de décision intelligente et à des opérations autonomes, ce qui stimule la croissance du marché. L'essor de architectures natives du cloud et Plateforme d'intégration en tant que service (iPaaS) solutions soutient davantage cette transformation.
Plateformes d'intergiciel d'IA telles que Prompts.ai jouent un rôle de premier plan en démontrant les avantages tangibles de l'intégration. Prompts.ai simplifie l'accès à plus de 35 grands modèles linguistiques via une interface unique, remédiant ainsi aux inefficacités causées par la gestion de plusieurs outils.
Son potentiel de réduction des coûts est tout aussi impressionnant. En utilisant un système de crédit TOKN par paiement à l'utilisation, Prompts.ai prétend réduire les coûts liés à l'IA jusqu'à 98 % tout en décuplant la productivité de ses équipes. Cela constitue un argument commercial solide en faveur de l'adoption d'un intergiciel.
Prompts.ai répond également à des défis d'entreprise critiques tels que sécurité et gouvernance. Il fournit une visibilité complète et des pistes d'audit pour toutes les interactions liées à l'IA, transformant ainsi les initiatives expérimentales d'IA en processus évolutifs et reproductibles.
De plus, Prompts.ai s'intègre parfaitement à des outils tels que Slack, Gmail et Trello, améliorant ainsi les systèmes existants au lieu de les remplacer. Cette approche s'inscrit dans les tendances modernes telles que les modèles Zero Trust et les architectures distribuées, qui sont essentiels pour prendre en charge l'informatique de pointe et les applications IoT.
Alors que l'IA continue d'évoluer, des plateformes telles que Prompts.ai joueront un rôle crucial pour aider les entreprises à gérer la complexité des environnements multimodèles et multiplateformes. En garantissant la sécurité, la conformité et la rentabilité, le middleware permet aux organisations de tirer pleinement parti du potentiel de l'IA dans l'ensemble de leurs opérations.
L'intergiciel AI sert de connecteur dynamique entre les anciens systèmes et les technologies d'IA de pointe, permettant une interaction fluide sans nécessiter de révisions majeures des configurations existantes. Cette flexibilité permet aux entreprises de se moderniser progressivement, en minimisant les perturbations et les dépenses.
En soutenant mises à jour incrémentielles et intégration flexible de l'IA, le middleware garantit que les systèmes existants peuvent exploiter le potentiel des outils alimentés par l'IA pour des tâches telles que l'automatisation, l'analyse des données et la rationalisation des flux de travail. Cette stratégie permet non seulement de prolonger l'utilité des systèmes obsolètes, mais elle ouvre également la voie à une efficacité accrue et à des fonctionnalités améliorées.
Le middleware AI intègre une variété de des protocoles de sécurité robustes pour protéger les informations sensibles et garantir le respect des réglementations importantes. Ces mesures incluent chiffrement des données, qui sécurise les informations pendant leur transmission et leur stockage, surveillance en temps réel pour identifier et traiter rapidement les menaces potentielles, et infrastructure sécurisée qui bloque les accès non autorisés.
De plus, le middleware d'IA s'aligne sur les principales réglementations telles que le RGPD et suit les pratiques de sécurité établies pour rester conforme. Ces efforts protègent non seulement vos données, mais renforcent également la confiance et la fiabilité sur les différentes plateformes.
L'intergiciel d'IA aide les entreprises à réduire leurs coûts en automatisation des tâches de routine, en minimisant le travail manuel et en simplifiant la connexion de plusieurs applications. En regroupant tout sur une seule plateforme, il réduit les dépenses liées à la maintenance et aux opérations quotidiennes.
En plus de cela, il améliore l'efficacité en soutenant partage de données plus rapide, en optimisant les flux de travail et en améliorant la façon dont les services d'IA sont surveillés et gérés. Cela signifie des déploiements plus rapides, moins de temps d'arrêt et une collaboration fluide entre les plateformes, ce qui permet aux entreprises d'obtenir de meilleurs résultats avec moins de ressources.
