Google Cloud · 11 novembre 2026 · Data & AI
AlloyDB : ai.classify et ai.extract arrivent en préversion
Google Cloud annonce en préversion ai.classify et ai.extract dans le moteur de requêtes AlloyDB AI pour classifier du texte et en extraire des données structurées directement en SQL. Ces fonctions sont disponibles avec l'extension google_ml_integration en version 1.6.1 ou ultérieure sur PostgreSQL 18. Elles bénéficient du traitement par lots intelligent des fonctions d'IA.
Ce qui est annoncé
Google Cloud annonce la préversion de ai.classify et ai.extract dans le moteur de requêtes AlloyDB AI. Ces fonctions permettent de classer des textes et d’en extraire des informations structurées au moyen de requêtes SQL, directement depuis la base de données. Elles nécessitent l’extension google_ml_integration en version 1.6.1 ou ultérieure sur PostgreSQL 18, ainsi que l’activation des fonctions d’IA en préversion.
Avec ai.classify, les catégories sont définies par des libellés, éventuellement accompagnés de descriptions et d’exemples. Un texte peut recevoir une seule catégorie ou plusieurs. De son côté, ai.extract produit du JSON selon un schéma ou une liste de champs, sans demander au développeur de rédiger les instructions système ni le traitement des réponses. Les deux fonctions acceptent des textes individuels, des tableaux et des curseurs. Lorsqu’elles sont utilisées dans des expressions WHERE, le mécanisme smart batching regroupe automatiquement les entrées avant leur envoi aux modèles de Gemini Enterprise Agent Platform.
Ce que ça change pour les entreprises
Pour les équipes IT, l’intérêt est de rapprocher les traitements de texte des données opérationnelles. L’analyse d’avis clients ou l’extraction de champs de factures pourrait ainsi nécessiter moins de code applicatif dédié aux appels de modèles et à la mise en forme des réponses. Les catégories et les schémas attendus restent toutefois à définir en fonction du besoin métier.
Google Cloud présente le regroupement des entrées comme un moyen d’accélérer les requêtes et de réduire la consommation de jetons par rapport à un traitement ligne par ligne. Ces bénéfices devront être évalués sur les usages concernés, sans les considérer comme acquis. Le statut de préversion invite également à vérifier les prérequis techniques et la qualité des résultats avant d’envisager une utilisation opérationnelle. Pour les données sensibles, l’intégration SQL ne dispense pas d’examiner les flux vers les modèles et les exigences de conformité.
Comment UNEETY peut vous accompagner
Une ESN comme UNEETY peut accompagner le cadrage des cas d’usage, l’intégration SQL et l’évaluation des résultats. Cet accompagnement peut aussi couvrir la sécurisation des traitements, l’analyse des coûts et l’adoption par les équipes IT, en tenant compte des limites d’une préversion.
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Source : annonce Google Cloud du 11 novembre 2026.
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