Oracle fait évoluer Autonomous AI Lakehouse avec une couche sémantique métier et une prise en charge étendue des données Iceberg

Oracle AI World, LAS VEGAS—26 octobre 2026

Oracle annonce de nouvelles fonctionnalités pour Oracle Autonomous AI Lakehouse destinées à aider les organisations à fournir aux utilisateurs et aux agents IA le contexte métier nécessaire, à réaliser des simulations multidimensionnelles et à renforcer la gouvernance des données sur l’ensemble de leur patrimoine informationnel. S’appuyant sur l’architecture ouverte et hautement performante d’Autonomous AI Lakehouse, ces évolutions permettent aux clients d’exploiter conjointement des données opérationnelles en temps réel et des données stockées dans des tables Apache Iceberg, tout en préservant leur contexte métier, en appliquant une gouvernance unifiée et en évitant les déplacements inutiles de données.

« Donner à l’IA accès aux données de l’entreprise ne suffit pas. Pour prendre des décisions éclairées et exécuter des actions fiables, les agents d’IA doivent comprendre le contexte métier de ces données et respecter les règles et politiques de l’organisation », déclare Çetin Özbütün, Executive Vice President, Autonomous AI Database Technologies, Oracle. « En associant la sémantique métier et la modélisation multidimensionnelle à un accès ouvert aux données et à une gouvernance unifiée, les dernières évolutions d’Autonomous AI Lakehouse permettent aux organisations de fournir aux agents d’IA le contexte et les mécanismes de contrôle nécessaires pour interpréter les données d’entreprise, appliquer les règles métiers et exécuter des actions fiables. »

Liberty Energy, une entreprise nord-américaine de services énergétiques accompagnant les producteurs de pétrole et de gaz naturel, utilise Oracle Autonomous AI Lakehouse pour unifier ses données financières, opérationnelles, logistiques et de gestion des effectifs dans son environnement multicloud. Cette approche permet à Liberty de disposer d’une base de données unifiée pour l’intelligence artificielle, l’analyse et les simulations métiers.

« Oracle Autonomous AI Lakehouse offre aux décideurs une visibilité en temps réel sur les revenus générés sur le terrain, la consommation des stocks, les coûts et la rentabilité », déclare Rhett Rowan, Vice President of IT, Liberty Energy. « La solution réunit de manière transparente les tables Apache Iceberg et les données provenant d’Amazon S3, des bases de données Amazon, de Microsoft SQL Server sur Azure, de MongoDB et de PostgreSQL. Elle facilite ainsi l’ajout de nouvelles sources de données pour alimenter l’IA, les analyses et les simulations métiers. »

Un lakehouse ouvert et optimisé pour l’IA

Autonomous AI Lakehouse propose une architecture lakehouse ouverte, optimisée pour l’IA, permettant d’accéder aux données d’entreprise en temps réel, quel que soit leur emplacement. La solution est disponible sur Oracle Cloud Infrastructure (OCI), Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure, Google Cloud, Oracle Exadata Cloud@Customer, et OCI Dedicated Region. Les nouvelles fonctionnalités et les évolutions d’Autonomous AI Lakehouse comprennent :

• AI Data Catalog offre aux clients une vision globale de leurs données d’entreprise en leur permettant de connecter des catalogues externes, des bases de données Oracle et non-Oracle, des tables Iceberg, des applications et des données stockées dans des espaces de stockage objet, sans duplication des données. Ces différentes sources peuvent être interrogées directement et en temps réel via AI Data Catalog, en exploitant toute la puissance du moteur Oracle. Les capacités agentiques du catalogue peuvent enrichir en continu les métadonnées avec des informations relatives à la sémantique métier, à la traçabilité des données, aux caractéristiques des charges de travail, aux relations entre les données et aux signaux facilitant leur recherche et leur récupération. L’objectif est d’améliorer les performances, la qualité et les coûts associés à la découverte des données, à leur récupération par l’IA, aux analyses en langage naturel et aux workflows agentiques sur l’ensemble des données du lakehouse. Ces fonctionnalités seront disponibles au cours des 12 prochains mois.
• La Business Semantic Layer ou couche sémantique métier, aide les utilisateurs et les agents IA à disposer d’un contexte métier cohérent pour interroger les données d’entreprise, raisonner à partir de celles-ci et en tirer des enseignements pertinents avec précision. Elle permet de transformer des données brutes en informations contextualisées selon les besoins métiers grâce aux annotations du catalogue, aux annotations SQL importées d’Oracle AI Database et aux vues analytiques suggérées par l’IA. Les vues analytiques réutilisables regroupent les dimensions, les mesures, les indicateurs, les hiérarchies, les calculs et les indicateurs clés de performance (KPI). Elles contribuent ainsi à améliorer la précision de Select AI, NL2SQL, de la récupération d’informations par l’IA et des analyses décisionnelles. Ces fonctionnalités seront disponibles au cours des 12 prochains mois.
• La Prise en charge étendue des données Iceberg permet aux clients de créer, d’alimenter, de mettre à jour et de supprimer des tables Iceberg à l’aide du langage SQL qu’ils connaissent déjà. Cette approche fournit un modèle analytique cohérent pour les données Oracle et Iceberg. Les organisations peuvent ainsi utiliser les tables Iceberg comme socle pour les analyses assistées par l’IA et les workflows agentiques. Elles peuvent également créer des produits de données Iceberg réutilisables, intégrant des fonctionnalités de consultation des états historiques (time travel) pour faciliter les audits et la récupération des données. Les améliorations apportées à la prise en charge native d’Apache Iceberg renforcent les performances et étendent les fonctionnalités offertes aux clients qui accèdent aux tables Iceberg via des catalogues externes ou Oracle AI Data Catalog.
• Data Studio permet aux équipes de découvrir, d’accéder, de préparer, d’analyser et de gérer les données du lakehouse. La solution simplifie l’intégration des données, la création de pipelines de transformation et la production d’analyses enrichies par l’IA. Cet espace de travail unifié, assisté par l’IA, est accessible via Oracle Data Studio sans nécessiter la création préalable d’une base de données. Il simplifie ainsi le travail des équipes dans les domaines de l’analyse, de l’IA, de l’ingénierie des données, des opérations et des simulations métiers. Les équipes peuvent se connecter à plus de 100 sources de données et travailler avec celles-ci en utilisant le langage naturel, SQL ou Python.
• Les fonctionnalités de Centralized Security and Controls contribuent à garantir que les utilisateurs et les agents d’IA accèdent uniquement aux informations pour lesquelles ils disposent des autorisations nécessaires. Elles permettent également d’appliquer une gouvernance cohérente des données dans les environnements cloud et sur site (on premise). Un plan de contrôle unique au sein d’AI Data Catalog permet aux clients de mettre en œuvre des contrôles d’accès fondés sur les rôles et au niveau des objets, couvrant les données Oracle, non-Oracle et Iceberg.
• Data Lake Accelerator (DLA) améliore les performances et l’évolutivité en accélérant l’exécution des requêtes à grande échelle sur les données Iceberg stockées dans des espaces de stockage objet. Lors de tests de performance réalisés sur des jeux de données TPC-DS de 100 To, les améliorations apportées à DLA ont permis une exécution des requêtes jusqu’à trois fois plus rapide. La taille maximale des clusters DLA a également été multipliée par trois, permettant de traiter des volumes plus importants et d’accélérer les performances des requêtes.
• Le Business Simulation Engine aide les clients à prendre des décisions plus éclairées en matière de planification et de prévision, grâce à des simulations multidimensionnelles et à des analyses de scénarios hypothétiques (what-if) réalisées sur les données du lakehouse. Reposant sur l’intégration native d’Oracle Essbase au sein d’Autonomous AI Lakehouse, ce moteur permet aux équipes de prévoir les résultats et d’évaluer les conséquences de modifications des hypothèses métiers. Il prend notamment en charge la réécriture des résultats dans les données (write-back), les agrégations dynamiques au sein des hiérarchies, les calculs avancés et les mécanismes de répartition et d’allocation Les utilisateurs peuvent poser des questions en langage naturel, générer des rapports de simulation et réaliser des analyses dans Excel à partir de données stockées dans les bases Oracle ou dans des fichiers présents dans le stockage objet.

Une base analytique commune pour les décisions et les workflows agentiques

« Nous pensons que la prochaine phase de l’IA d’entreprise reposera sur la capacité à associer l’accès aux données au contexte métier nécessaire pour prendre des décisions pertinentes », déclare Dave Vellante, co-fondateur et Chief Analyst de theCUBE. « Oracle Autonomous AI Lakehouse franchit une étape importante dans cette direction en réunissant un accès gouverné aux données Oracle et non-Oracle, des définitions métiers partagées, des analyses assistées par l’IA et des capacités de planification multidimensionnelle fondées sur des scénarios hypothétiques. Cette combinaison peut aider les entreprises à ancrer les workflows agentiques dans les indicateurs et les relations qui comptent réellement pour leurs activités, tout en évaluant différentes options à partir d’une base analytique plus cohérente. Pour concrétiser cette valeur, il est indispensable de disposer de définitions métiers précises et de mécanismes de contrôle clairement établis sur l’exécution des opérations. Oracle renforce ainsi le rôle du lakehouse en tant que socle opérationnel pour la planification, la prise de décisions éclairées et les workflows agentiques. »

Ressources complémentaires

• Découvrir les fonctionnalités étendues d’Oracle Autonomous AI Lakehouse
• Lire les avis des analystes sur les nouvelles fonctionnalités d’Oracle Autonomous AI Lakehouse

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