OpenAI lance des agents de données : une phrase suffit pour gérer l’analyse des données et les tableaux de bord des entreprises
Récemment, OpenAI a annoncé, dans ChatGPT Work, le lancement d’un tout nouvel « agent de données » (Data agent), offrant une percée révolutionnaire pour l’analyse des données en entreprise.
Selon les informations, le point fort de cet agent réside dans sa simplicité d’utilisation. Les utilisateurs n’ont pas besoin d’écrire un code SQL complexe, ni de trier manuellement plusieurs sources de données : il suffit de formuler la demande en langage naturel. L’agent peut alors se connecter automatiquement aux données et documents autorisés de l’entreprise, analyser l’évolution des données, générer un rapport d’analyse et des tableaux de bord interactifs, puis, après l’approbation de l’utilisateur, exécuter les actions suivantes.
Contrairement aux outils traditionnels de « recherche de données à partir du langage naturel », OpenAI met davantage l’accent sur l’intégration approfondie de cet agent avec les outils existants de l’entreprise. À l’heure actuelle, il prend en charge plusieurs plateformes de données majeures, dont Amazon Redshift, Google BigQuery, ClickHouse, Databricks, MongoDB, Snowflake et Datadog, tout en pouvant également inclure dans l’analyse des fichiers et documents issus de Google Drive et de SharePoint.
Une fois l’analyse terminée, l’agent peut en outre coopérer avec des outils de tableaux de bord et de BI tels qu’Omni, Oracle BI, Power BI, Sigma, Tableau et ThoughtSpot, afin de former une boucle complète de traitement des données.
Toutefois, OpenAI n’a pour l’instant pas publié de critères publics précis, tels que le taux de réussite ou les performances de recherche, destinés aux clients externes.
Récemment, OpenAI a annoncé, dans ChatGPT Work, le lancement d’un tout nouvel « agent de données » (Data agent), offrant une percée révolutionnaire pour l’analyse des données en entreprise.
Selon les informations, le point fort de cet agent réside dans sa simplicité d’utilisation. Les utilisateurs n’ont pas besoin d’écrire un code SQL complexe, ni de trier manuellement plusieurs sources de données : il suffit de formuler la demande en langage naturel. L’agent peut alors se connecter automatiquement aux données et documents autorisés de l’entreprise, analyser l’évolution des données, générer un rapport d’analyse et des tableaux de bord interactifs, puis, après l’approbation de l’utilisateur, exécuter les actions suivantes.
Contrairement aux outils traditionnels de « recherche de données à partir du langage naturel », OpenAI met davantage l’accent sur l’intégration approfondie de cet agent avec les outils existants de l’entreprise. À l’heure actuelle, il prend en charge plusieurs plateformes de données majeures, dont Amazon Redshift, Google BigQuery, ClickHouse, Databricks, MongoDB, Snowflake et Datadog, tout en pouvant également inclure dans l’analyse des fichiers et documents issus de Google Drive et de SharePoint.
Une fois l’analyse terminée, l’agent peut en outre coopérer avec des outils de tableaux de bord et de BI tels qu’Omni, Oracle BI, Power BI, Sigma, Tableau et ThoughtSpot, afin de former une boucle complète de traitement des données.
Toutefois, OpenAI n’a pour l’instant pas publié de critères publics précis, tels que le taux de réussite ou les performances de recherche, destinés aux clients externes.