IA agentique : Couchbase décline les briques de son Data Plane en services managés

Simplifier des fonctionnalités intéressantes, mais difficiles à gérer

Sur ce même cloud, l’éditeur propose une version managée de son serveur MCP, s’exécutant sur un serveur single tenant au sein de l’environnement Capella du client sur AWS. Il inclut plus de 20 outils prêts à l’emploi pour l’assistance à la conception de schéma, de requêtes, de vérification de la santé du cluster tout en étant en lecture par défaut.

Agent Memory, ajout majeur présenté en juin dernier, a également le droit à sa version managée. Il permet de conserver l’historique des sessions avec les agents IA et des appels aux outils dans un « magasin JSON derrière une seule API », au lieu de trois ou quatre actuellement. La version self-hosted de l’outil, bien que plutôt complète, souffre d’une gestion complexe que Couchbase entend lisser avec une interface et une plus grande simplicité de la gestion des accès via OIDC et Oauth2.

Autre atout du partenariat avec AWS et parce que les temps sont durs en matière de cybersécurité, Couchbase Capella peut générer des embeddings à travers Amazon Bedrock et les transmettre via un réseau virtuel privé, AWS PrivateLink. De la sorte, l’éditeur peut proposer des déploiements hybrides à ses clients.

Ces fonctionnalités sont clairement plus simples d’accès. En revanche, la réduction des coûts reste à prouver.

Enfin, Couchbase met en avant le renommage de Couchbase Analytics qui devient Operational Insights. Il avait déjà mis en lumière auprès du MagIT sa volonté de la distinguer d’une couche d’analytique traditionnelle. Ici, il s’agit d’interroger et de visualiser les données en quasi temps réel. Là, les fonctions disponibles en SQL++, le DSL de Couchbase, permettent d’interroger simultanément les documents JSON et les vecteurs associés, stockés à même ces documents. Ce qui veut dire que des valeurs et leur définition sémantique peuvent être synchronisées.

Par ailleurs, tout comme ses concurrents, l’éditeur prend en charge les UDF écrites en Python. Cela permet entre autres d’exécuter des algorithmes de machine learning à partir d’une commande SQL++.

IA agentique : Couchbase doit encore trouver sa voie

De nombreux éditeurs de bases et d’entrepôts de données proposent des fonctionnalités similaires, en passant par MongoDB, Redis, GCP, AWS, Databricks, Microsoft ou Snowflake.

Et c’est bien le problème pour Couchbase. Certes, comme le précise Michael Ni, analyste chez Constellation Research, Couchbase est l’un des premiers à le faire pour une base de données opérationnelle. Or, d’après Matt Aslett, analyste chez ISG, il lui manque encore des capacités de gouvernance (politiques, permissions, traçabilité des décisions des agents), ainsi qu’une fonction de clonage ou de branching. De ce que comprend LeMagIT, cette dernière fonctionnalité éviterait de mettre en danger des données de production. D’autres éditeurs, tels SBS, prennent le parti de ne pas exposer les agents IA aux données de production.

Auprès de TechTarget, Barry Morris, directeur des produits et de la stratégie chez Couchbase, a assuré que l’éditeur travaille sur la couche de gouvernance et sur la simplification de la migration de données depuis des bases de données concurrentes.

Le responsable maintient son approche : construire une pile de gestion de données unifiée pour gérer des agents IA. Et d’argumenter à nouveau sur une consolidation en cours des architectures de données. Des fusions qui ont jusqu’alors profité à Snowflake, Databricks ou Microsoft.

Oui, ce que propose l’éditeur est techniquement intéressant, mais il faudra convaincre les clients – anciens et nouveaux – de l’intérêt de cette approche alors que les usagers existants attendent d’abord une base de données orientée documents offrant un très haut niveau de performance. Pour certains d’entre eux, c’est sans doute la possibilité d’exécuter ces charges agentiques aussi facilement sur site que dans le cloud qui sera déterminante.