Qu'est-ce que l'intégration générative ?
En technologie, l'intégration générative est une combinaison des termes IA générative (c.-à-d. ChatGPT) et intégration (c.-à-d. connexion de technologies telles que les données, les systèmes et les applications).
L'intégration générative est une approche avancée de l'intégration des données et des applications qui s'appuie sur l'IA générative (GenAI) et les grands modèles de langage (LLM) pour automatiser en toute sécurité la création de pipelines d'intégration et rationaliser le processus de connexion de systèmes et de sources de données disparates.
En utilisant l'IA et les capacités d'apprentissage automatique, l'intégration générative peut comprendre, interpréter et générer du code, ce qui réduit considérablement les efforts manuels des équipes informatiques et améliore l'efficacité et la précision des tâches d'intégration de données. Cette combinaison révolutionnaire de technologies offre la possibilité de rendre l'intégration des données et des applications et l'automatisation des processus métier faciles à mettre en œuvre, accessibles au personnel non technique et plus efficaces.
Quels sont les cas d'utilisation de l'intégration générative ?
Créer des prototypes d'intégration
L'intégration générative peut aider les utilisateurs à concevoir un pipeline ou un flux de travail initial pour l'intégration.
Identifier des modèles précis pour les cas d'utilisation
La plupart des fournisseurs de solutions d'intégration proposent des modèles. L'IA générative permet d'identifier plus efficacement les meilleurs modèles pour des cas d'utilisation spécifiques.
Générer des échantillons de données à des fins de test
Les créateurs d'intégrations créent souvent laborieusement des échantillons de données pour tester les intégrations. L'IA générative excelle dans la production de données synthétiques réalistes à cette fin.
Créer des expressions pour la transformation des données
Les outils d'intégration diffèrent dans leur langage d'expression, ce qui peut être décourageant pour les développeurs citoyens. Gen AI peut traduire les intentions des utilisateurs en expressions complètes, ce qui simplifie le processus.
Générer des requêtes SQL précises pour l'extraction des données
Les utilisateurs avancés ont souvent recours au langage SQL pour extraire des données des bases de données. La création et le débogage de requêtes SQL peuvent être longs et coûteux. Gen AI peut aider à formuler des requêtes précises basées sur les intentions de l'utilisateur.
Simplifier les correspondances de données
Les différentes applications ont souvent des structures de données distinctes, ce qui rend la mise en correspondance difficile. L'IA générative peut rationaliser ce processus en suggérant intelligemment des correspondances basées sur les métadonnées disponibles.
Intégration de documents
L'IA générative peut générer automatiquement une documentation claire et concise pour les intégrations, ce qui facilite la compréhension et la maintenance par les collègues.
Fournir une aide plus pertinente
L'IA générative peut offrir une assistance plus adaptée au contexte, en guidant les utilisateurs tout au long du processus d'intégration grâce à un soutien personnalisé.
Créer des connecteurs pour les applications
Les fournisseurs proposent généralement des connecteurs prédéfinis pour les applications les plus répandues. L'intégration générative peut permettre aux utilisateurs de créer de nouveaux connecteurs à la demande, ce qui élargit encore les possibilités d'intégration et répond à des besoins plus spécifiques.
En savoir plus sur l'intégration générative pour aller plus vite et plus loin.
