Databricks lance Agent Bricks : une nouvelle approche de la création d'agents IA

Agent Bricks optimise automatiquement les agents IA sur la base de données des entreprises, afin de développer des agents fiables et rentables.

Data + AI Summit, San Francisco, CA - 11 juin 2025 – Databricks, spécialiste des données et de l’IA, a dévoilé aujourd'hui Agent Bricks, un nouveau moyen automatisé de créer des agents d'IA performants et adaptés à votre entreprise. Il suffit de fournir une description détaillée de la tâche de l'agent et de connecter vos données d'entreprise, Agent Bricks s'occupe du reste. Agent Bricks est optimisé pour les cas d’usage sectoriels courants, parmi lesquels l'extraction d'informations structurées, l'assistance en matière de connaissances, la transformation de textes personnalisée et les systèmes multi-agents orchestrés à travers Genie. Agent Bricks est disponible dès aujourd'hui en version bêta.

Alimenté par Mosaic AI Research, Agent Bricks génère automatiquement des données synthétiques spécifiques à un domaine et des benchmarks adaptés aux tâches. Il sélectionne également le meilleur modèle et la meilleure configuration d'extraction en fonction du cas d’usage, et optimise en permanence l'équilibre qualité/prix. Ainsi, il évite aux entreprises d’adopter une approche d’optimisation par test and learn, comme c’est le cas aujourd'hui. Désormais, les équipes peuvent atteindre un niveau de précision de production et de rentabilité dès la genèse du projet. Les capacités de gouvernance intégrées et les contrôles d'entreprise permettent aux équipes de passer rapidement du concept à la production, sans avoir à assembler des outils distincts.

Pourquoi une nouvelle approche des agents est nécessaire
La qualité et le prix sont les principaux obstacles qui se dressent à l’entrée en production de la plupart des expériences agentiques. En l'absence de cadres d'évaluation solides, de benchmarks adaptés aux tâches ou de données de test spécifiques à un domaine, la plupart des équipes doivent évaluer les agents à l'instinct, induisant une qualité inégale et à des expériences coûteuses, impossibles à mettre à l'échelle. La complexité de l'IA, avec l'émergence constante de nouveaux modèles et de nouvelles techniques, ne fait qu'ajouter des obstacles. Les entreprises ont besoin d'évaluations spécifiques à leur secteur, reproductibles, objectives et continues, pour bénéficier d’agents IA accessibles et auxquels ils peuvent faire confiance. Ils doivent également être en mesure d'exploiter les dernières technologies sans investir des sommes trop importantes ou repenser entièrement leurs équipes. Databricks a créé Agent Bricks pour répondre à ces besoins importants, qui ne sont pas encore satisfaits par l'industrie.

Agent Bricks : créez et optimisez instantanément des agents IA grâce aux données de votre entreprise
Dans un premier temps, Agent Bricks génère automatiquement les évaluations spécifiques aux tâches et des juges LLM pour évaluer la qualité. Ensuite, des données synthétiques sont créées pour ressembler aux données de l’entreprise afin de compléter l'apprentissage de l'agent. Enfin, Agent Bricks exploite l’ensemble de la gamme des techniques d'optimisation pour affiner l'agent. À la fin de ce processus automatisé, l’entreprise n'a plus qu'à sélectionner l'itération qui correspond à l'équilibre qualité/prix qu'il recherche. Le résultat : un agent IA prêt à entrer en production, spécifique à un domaine, qui fournit des résultats rapides, cohérents et intelligents.

Agent Bricks répond à plusieurs cas d'utilisation courants dans des secteurs clés :

• Information Extraction Agent transforme les documents, tels que les courriels, les PDF et les rapports, en champs structurés intégrant les noms, les dates et les détails des produits. Les entreprises dans le secteur de la distribution peuvent facilement extraire les détails, les prix et les descriptions des produits à partir des PDF de leurs fournisseurs, quelle que soit la complexité ou le format des documents.
• Knowledge Assistant Agent résout le problème des réponses vagues ou erronées des chatbots, en fournissant des résultats rapides et précis basés sur les données de votre entreprise. Les industriels peuvent ainsi permettre aux techniciens d'obtenir des réponses instantanées, sourcées, à partir des procédures opératoires normalisées et des manuels de maintenance, sans avoir à fouiller dans une multitude de documents.
• Custom LLM Agent accomplit des tâches, telles que des résumés, la classification ou la réécriture, à partir de données textuelles. Les tâches sont optimisées pour chaque secteur d'activité. Ainsi, les organismes de santé peuvent personnaliser des modèles capables de résumer les notes des consultations et les résultats de laboratoire, d'une manière adaptée aux flux de travail cliniques.
• Multi-Agent Supervisor permet de construire des systèmes multi-agents qui fournissent des résultats de meilleure qualité avec moins de débogage manuel ou de réentraînement. Ces systèmes peuvent assembler de manière transparente des agents à travers des espaces Genie, d'autres agents LLM et des outils tels que MCP (Model Context Protocol). Les organisations financières peuvent orchestrer plusieurs agents pour gérer la détection d'intention, la recherche de documents et les contrôles de conformité, créant ainsi des réponses complètes et personnalisées pour les conseillers et leurs clients.

“Agent Bricks propose une nouvelle façon de construire et de déployer des agents IA capables de raisonner sur vos données”, a déclaré Ali Ghodsi, cofondateur et CEO de Databricks. "Pour la première fois, les entreprises peuvent passer du concept à la mise en production de l'IA sur leurs propres données rapidement et en toute confiance, tout en contrôlant les arbitrages en matière de qualité et de coûts. Pas de tuning manuel, pas d'approximation et toute la sécurité et la gouvernance que Databricks peut offrir. Cette innovation rend enfin les agents IA d'entreprise à la fois pratiques et puissants.”

Commentaires de clients
"Avec Agent Bricks, nos équipes ont pu analyser plus de 400 000 documents d'essais cliniques et extraire des points de données structurés - sans écrire une seule ligne de code. En un peu moins d’une heure, nous disposions d'un agent fonctionnel, capable de transformer des données non structurées complexes pour les utiliser à des fins d'analyse”. — Joseph Roemer, Head of Data & AI, Commercial IT, AstraZeneca

"Avec Agent Bricks, nous pouvons rapidement mettre en production des agents IA spécifiques à un domaine, capables de gérer des tâches telles que l'extraction d'informations à partir d'appels client, ce qui nécessitait auparavant des semaines d'examen manuel. Cela a accéléré nos capacités d'IA dans l'ensemble de l'entreprise, en nous orientant vers des améliorations dès la genèse et en identifiant des options moins coûteuses, tout aussi performantes." — Chris Nishnick, Director of AI, Lippert

"Agent Bricks nous a permis de doubler notre capacité de précision médicale par rapport aux LLM commerciaux standard, tout en respectant les normes internes exigeantes de Flo Health en matière de précision clinique, de sûreté, de confidentialité et de sécurité. En tirant parti de l'expertise et des données spécialisées de Flo en matière de santé, Agent Bricks utilise la génération de données synthétiques et des techniques d'évaluation personnalisées pour fournir des résultats de meilleure qualité à un coût nettement inférieur. Cela nous permet de mettre à l'échelle l’accompagnement personnalisé par l'IA de manière efficace et sûre, faisant de Flo un atout unique dans l’amélioration de la santé des femmes pour des centaines de millions d'utilisatrices." - Roman Bugaev, CTO, Flo Health

"Agent Bricks nous a permis de construire un agent rentable auquel nous pouvions faire confiance en production. Grâce à une évaluation personnalisée, nous avons développé en toute confiance un agent d'extraction d'informations qui analyse les calendriers législatifs non structurés, ce qui nous a permis d'économiser 30 jours d'optimisation manuelle.” — Ryan Jockers, Assistant Director of Reporting and Analytics at the North Dakota University System

“Avec plus de 40 000 documents juridiques complexes, nous avions besoin d'une grande précision de la part de notre ‘Regulatory Chat Tool’ interne. Agent Bricks a significativement surpassé notre implémentation open-source originale (construite sur LangChain) dans les métriques de précision de LLM-as-judge et de l'évaluation humaine." — Joel Wasson, Manager Enterprise Data & Analytics, Hawaiian Electric

De nouvelles fonctionnalités pour Mosaic AI annoncées à l'occasion du Data + AI Summit:

• Prise en charge des GPU serverless: Databricks offre désormais une prise en charge des GPU serverless, permettant aux équipes d'affiner les modèles, d'exécuter des charges de travail classiques de machine learning et d'expérimenter avec des LLMs, sans avoir besoin de provisionner ou de gérer l'infrastructure GPU. Avec le calcul GPU serverless, les utilisateurs bénéficient d'un accès instantané et évolutif à des ressources de calcul de haute performance, de sorte qu'ils peuvent créer des applications d'IA plus rapidement et sans les frais généraux opérationnels ou les écarts d’efficience de coûts des clusters GPU traditionnels.
• MLflow 3.0 : une plateforme unifiée pour gérer le cycle de vie de l'IA: Le lancement de MLflow 3.0, une plateforme unifiée pour la gestion de l'ensemble du cycle de vie des modèles de machine learning et des applications GenAI, vient compléter cette pile de production. Sa nouvelle architecture LoggedModel relie les poids du modèle et le code de l'agent directement aux cycles d'entraînement et d'évaluation. Avec des éléments de mesure intégrés, du traçage et des évaluations basées sur LLM, les équipes peuvent facilement visualiser, comparer et déboguer les performances dans tous les environnements. L'intégration de Lakehouse garantit une observabilité, une gouvernance et un lignage complets, ce qui permet un déploiement de modèles de confiance prêts à entrer en production.

Combinées à Agent Bricks, ces innovations font de Databricks la plateforme la plus complète pour une IA générative de niveau production, depuis la construction et l’ajustement jusqu'à l'évaluation, la comparaison et le déploiement sécurisé.

Disponibilité
Agent Bricks et Serverless GPU Compute sont disponibles dès aujourd'hui en version bêta. MLflow 3.0 est disponible globalement. Rendez-vous sur cette page pour en savoir plus sur Agent Bricks.

A propos de Databricks
Databricks est une société spécialisée dans les données et l'IA. Plus de 10 000 organisations dans le monde entier, dont Comcast, Condé Nast, Grammarly et plus de 50 % des entreprises du Fortune 500, font confiance à la Data Intelligence Plateforme de Databricks pour unifier et démocratiser les données, l'analyse et l'IA. Databricks a son siège à San Francisco, avec des bureaux dans le monde entier, et a été fondée par les créateurs originaux de Lakehouse, Apache Spark™, Delta Lake et MLflow. Pour en savoir plus, suivez Databricks sur X, LinkedIn et Facebook.