Le moteur d’analyse de données en colonnes Stratum, conçu pour la machine virtuelle Java (JVM), a récemment intégré une fonctionnalité native de détection d’anomalies. Cette innovation permet d’entraîner et d’évaluer des modèles de forêts d’isolement (Isolation Forests) directement depuis des requêtes SQL, sans nécessiter d’outils externes comme Python ou des pipelines d’exportation de données.
L’intégration vise à simplifier l’application de l’intelligence artificielle pour des tâches telles que la détection de fraude ou la surveillance opérationnelle. Les utilisateurs peuvent désormais exécuter des requêtes comme SELECT * FROM transactions WHERE ANOMALY_SCORE('fraud_model') > 0.7; pour identifier des comportements inhabituels.
Stratum annonce une performance de 6 microsecondes par transaction, grâce à une accélération SIMD, le tout exécuté au sein même du moteur de requête. Cette approche pourrait transformer la manière dont les entreprises intègrent et déploient des capacités d’IA directement au cœur de leurs infrastructures de données existantes.
Source : Reddit r/MachineLearning