👋 Dans ce document vous découvrez l’intégration des modèles LLM dans BigQuery, pour améliorer les capacités d'analyse de données et d'automatisation, ainsi que les différents cas d’usage potentiels de cette intégration.

Les organisations disposent maintenant d'un accès à la puissance des modèles LLM, offrant des capacités d'IA générative de pointe via BigQuery ML (BQML). BigQuery ML révolutionne l'application de l'apprentissage automatique aux données dans BigQuery, le rendant non seulement accessible, mais aussi intuitif pour les analystes et les utilisateurs de SQL. Cette intégration transforme radicalement la manière dont vous interagissez avec vos données, permettant d'exécuter avec une efficacité remarquable des tâches telles que la génération de texte, la synthèse, la traduction, et une multitude d'autres possibilités innovantes.

Les cas d’usage d’IA dans BigQuery

En nous appuyant notamment sur la documentation de Google, nous avons identifié plusieurs cas concrets d'utilisation des modèles d'IA dans BigQuery. Cette liste n'est pas exhaustive, car de nouveaux cas d'usage émergeront naturellement avec l'évolution de l'écosystème data des entreprises. Voici des exemples d'applications de l'IA dans BigQuery, allant de l'homogénéisation et la standardisation des données jusqu'à la traduction automatique :

Normalisation des adresses

Contexte : Une entreprise dispose d'une base de données client avec des adresses saisies de manière incohérente.

• Analyser chaque adresse et la reformater selon un format standard.
• Corriger les fautes d'orthographe courantes dans les noms de rues et de villes.
• Standardiser les abréviations (par exemple, "Apt" en "Appt", “blvd” en “bd”, “rennes” en “Rennes”).

Bénéfice : Améliore la qualité des données pour le géocodage, la segmentation client et les opérations logistiques.

Standardisation des unités de mesure

Contexte : Une base de données scientifique contient des mesures avec différentes unités.

Utilisation :

• Identifier l'unité de mesure utilisée dans chaque entrée.
• Convertir toutes les mesures vers une unité standard prédéfinie.
• Signaler les conversions incertaines ou potentiellement erronées.

Bénéfice : Assure la cohérence des données pour l'analyse scientifique, réduit les erreurs d'interprétation et facilite la comparaison des résultats.

Localisation de contenu e-commerce

Contexte : Une plateforme de e-commerce internationale souhaite traduire ses descriptions de produits dans plusieurs langues.

Utilisation :

• Traduire automatiquement les descriptions de produits de la langue source vers plusieurs langues cibles.
• Adapter les descriptions pour prendre en compte les nuances culturelles et les préférences locales.
• Générer des mots-clés pertinents dans chaque langue pour améliorer le référencement.

Bénéfice :  Un gain de temps remarquable et une réduction de coûts en automatisant la génération du contenu localisé à grande échelle.

D'autres cas d'usage de cette fonctionnalité sont envisageables, variant selon trois facteurs principaux : la taille de l'entreprise, son secteur d'activité et l'expertise de ses équipes. Cette adaptabilité permet à chaque organisation de créer des solutions sur mesure qui répondent exactement à ses besoins et optimisent le retour sur ses investissements technologiques.

L'intégration des modèles LLM dans BigQuery ML permet des analyses avancées et des automatisations comme la normalisation des données, la traduction automatique et la localisation de contenu, offrant un avantage stratégique aux entreprises.

☝ Convictions
‍L'intégration de l'intelligence artificielle dans BigQuery confère un avantage stratégique significatif aux organisations qui l'adoptent. Que ce soit pour standardiser les données, optimiser l'expérience client en analysant mieux les retours clients ou générer du contenu pertinent, nous sommes convaincus que cette technologie transformera profondément le domaine de l'analytique de données.Beaucoup d’entreprises n’ont pas encore découvert le potentiel de cette intégration, nous les aiderons à l’exploiter pour qu’elles atteignent leurs objectifs