Imaginez pouvoir poser une simple question en langage clair aux données de votre entreprise et recevoir immédiatement une réponse précise. Pour plusieurs hauts dirigeants, il s’agit de la prochaine frontière en matière de prise de décisions fondée sur les données.

Les systèmes de texte vers SQL sont conçus pour concrétiser cette vision en traduisant les questions d’affaires du quotidien en requêtes précises de données. Néanmoins, malgré leurs nombreux avantages, bon nombre d’organisations ont de la difficulté à déployer ces solutions à grande échelle. L’enjeu est rarement la technologie sous-jacente. Le plus souvent, il s’agit d’un manque d’entraînement de haute qualité des données : des questions réelles associées à des requêtes SQL exactes et validées qui assurent la fiabilité, la sécurité et l’adoption généralisée des systèmes.

Chez CGI, nos équipes ont exploré comment la génération de données synthétiques peut aider à relever ce défi avec Databricks, la plateforme unifiée de données, d’analyses et d’intelligence artificielle (IA). Ce qui a commencé par une exploration technique a évolué en une approche pragmatique et répétable que les organisations de tout secteur et de toute région peuvent utiliser pour accélérer l’adoption responsable de l’IA générative.

Développer l’innovation avec Databricks

L’initiative est née d’une question en apparence simple, mais cruciale : Comment les organisations génèrent-elles un entraînement de données fiable et réaliste pour les systèmes de texte vers SQL sans dépendre de données inégales ou incohérentes saisies par les utilisateurs?

Nos équipes se sont servies du catalogue centralisé de Databricks pour accéder à des schémas gouvernés de métadonnées (noms de tableaux, colonnes, relations et descriptions) en un seul environnement unifié. À partir de cette fondation, nous avons mis au point un flux de travaux complet réunissant l’ingénierie des données, les analyses et l’IA générative sur une plateforme.

Voici les principaux éléments du flux de travaux.

  • Une combinaison de Python et de SQL dans les blocs-notes de Databricks afin de sélectionner un ensemble varié de tableaux de même que des échantillons de données représentatifs.
  • Une cartographie des relations entre les tableaux afin de créer des jointures réalistes et un contexte opérationnel significatif.
  • Un échantillonnage des données à grande échelle à l’aide de Spark SQL pour garantir la rapidité et l’efficacité.
  • Une génération et une validation automatiques des requêtes SQL à même l’environnement Databricks.
  • De grands modèles de langage pour générer les questions correspondantes en langage naturel et compléter des paires d’entraînement de haute qualité (question, SQL).

En gérant tout le flux de travaux sur Databricks, les équipes ont collaboré pour tester et raffiner leur approche dans un environnement gouverné afin d'accélérer l’innovation sans sacrifier le contrôle, la sécurité ni la protection des données personnelles.

L’importance des données synthétiques

Les données synthétiques ne servent pas uniquement à pallier l’absence d’exemples. Il s’agit d’outils puissants pour un déploiement responsable des initiatives d’IA à grande échelle.

En matière de systèmes de texte vers SQL, les données synthétiques permettent aux organisations de générer rapidement des exemples variés d’entraînements de haute qualité tout en évitant les défis habituels comme une disponibilité limitée des utilisateurs, les données incohérentes et l’exposition de données sensibles. Dans le cadre de notre travail, cette approche a contribué à la génération de centaines de questions et de paires SQL validées dans un court laps de temps, ce qui a permis de renforcer considérablement l’exactitude et la fiabilité du modèle.

Concrètement, le gain de confiance dans nos systèmes a favorisé une plus grande adoption et une meilleure assurance lors de prises de décisions fondées sur les données pour tous les utilisateurs en entreprise.

Databricks pour les données synthétiques et l’IA en entreprise

Tout au long du processus, Databricks a joué un rôle bien plus large que celui de simple environnement exécutant. Elle a jeté les bases qui ont permis de passer de l’expérimentation au déploiement d’une solution prête à l’emploi.

Voici ses principaux avantages.

  • Un environnement de travail unifié qui a réuni les données, le codage et les flux de travaux d’IA.
  • Des fonctionnalités collaboratives permettant un prototypage et des itérations rapides entre les équipes.
  • Des capacités d’intégration simplifiant l’accès aux outils et aux services existants.
  • Une gouvernance et une sécurité de niveau entreprise grâce à Databricks Unity Catalog and Secrets, qui assurent un accès contrôlé aux données, aux identifiants et aux paramètres.

Ce travail démontre comment Databricks outille les organisations pour qu’elles réunissent l’ingénierie des données, les analyses et l’IA générative sur une seule plateforme, ce qui permet de transformer l’innovation d’expérimentations isolées en solutions évolutives et répétables.

Déployer l’IA générative à l’échelle de l’entreprise grâce aux données synthétiques

À mesure que les organisations du monde entier cherchent à tirer davantage de la valeur de leurs données, la génération de données synthétiques s’impose comme une approche à la fois pragmatique et évolutive. Elle réduit les écarts entre l’ambition et l’exécution pour favoriser la mise en œuvre de solutions d’IA à la fois efficaces et responsables.

Nous aidons nos clients de tous les secteurs à exploiter la puissance des plateformes comme Databricks afin de faire avancer la transformation, des architectures modernes de données à l’automatisation intelligente et aux analyses avancées.