Les nouveaux modèles Voyage AI introduisent la compréhension du contexte et établissent de nouvelles références en matière de précision, offrant le meilleur rapport précision/coût du marché.
L’écosystème IA de MongoDB intègre désormais un framework IA, un dispositif d’évaluation des agents IA et des fonctionnalités d’orchestration des workflows agentiques.
8 000 start-up, dont Laurel et Mercor, choisissent MongoDB pour accélérer leurs projets IA.
MongoDB, Inc. (NASDAQ: MDB) a annoncé, lors de la conférence Ai4 du 11 août dernier,, une série d’innovations produits et une expansion de son écosystème de partenaires IA pour permettre à ses clients de simplifier et d’accélérer la création d’applications IA précises et fiables à grande échelle. Au travers de ses modèles d’intégration hors-pair et de sa plateforme entièrement intégrée et prête pour l’IA, ainsi que d’un écosystème de partenaires IA d’envergure internationale, MongoDB offre aux organisations du monde entier les meilleurs outils pour proposer une IA fiable, performante et rentable.
Les organisations reconnaissent le potentiel métier de l’IA. Mais selon l’étude Gartner 2025 sur l’IA générative et agentique dans les applications d’entreprise, 68 % des responsables informatiques peinent à suivre le rythme effréné de déploiement des outils d’IA générative, et 37 % laissent à leurs fournisseurs d’applications le soin de définir leur stratégie d’IA générative. Trop d’organisations sont bloquées dans une phase intermédiaire complexe de leur parcours vers l’IA. Elles constatent certains avantages, mais pas suffisamment pour justifier une adoption plus large.
Cet écart dans l’adoption de l’IA, qui constitue un obstacle tant pour les développeurs que pour les entreprises, s’explique par la complexité de la pile IA, par l’importance et la difficulté d’atteindre la précision requise pour les applications critiques, et par les diverses préoccupations liées au rapport qualité-prix qui apparaissent à grande échelle. Pour répondre à ces problématiques, MongoDB rationalise la pile IA et propose des modèles plus performants et plus rentables. Les clients peuvent notamment exploiter les derniers modèles d’intégration et de reclassement de Voyage AI dans leur infrastructure de base de données MongoDB. MongoDB a également renforcé son interopérabilité avec les principaux frameworks IA du marché, d’une part en lançant le serveur MongoDB MCP pour permettre aux agents d’accéder aux outils et aux données, et d’autre part en élargissant son écosystème complet de partenaires IA pour donner davantage de choix aux développeurs.
Ces capacités dynamisent considérablement le travail des développeurs d’applications IA de nouvelle génération. Des entreprises ayant adopté l’IA, telles que Vonage, LGU+, et The Financial Times – mais aussi plus de 8 000 start-up, dont Laurel, spécialisée dans la gestion du temps, et Mercor, qui utilise l’IA pour jumeler des talents à des opportunités professionnelles – ont choisi MongoDB au cours des 18 derniers mois seulement. Parallèlement, ce sont plus de 221 000 nouveaux développeurs qui s’inscrivent chaque mois sur MongoDB Atlas.
« À l’ère de l’IA, les bases de données n’ont jamais joué un rôle aussi central dans la pile technologique. Les applications IA de nouvelle génération nécessitent une base de données qui combine des fonctionnalités avancées (recherche vectorielle intégrée, modèles IA de pointe, etc.) pour obtenir des insights pertinents de toutes les formes de données (structurées ou non structurées) , tout en rationalisant la pile », explique Andrew Davidson, SVP Products chez MongoDB. « Ces systèmes exigent également évolutivité, sécurité et flexibilité pour prendre en charge les applications en production à mesure qu’elles évoluent et que leur utilisation se développe. En consolidant la pile de données IA et en créant un écosystème IA de pointe, nous fournissons aux développeurs les outils dont ils ont besoin pour concevoir et déployer des solutions IA innovantes et fiables à un rythme sans précédent. »
Des fonctionnalités produit améliorées pour accélérer l’innovation IA
Voyage AI de MongoDB a récemment lancé des modèles d’intégration avancés pour atteindre de nouveaux niveaux de précision IA à moindre coût :
Intégrations contextuelles pour améliorer l’extraction des données : le nouveau modèle voyage-context-3 apporte une avancée majeure en matière de précision et d’efficacité de l’IA. Ce modèle capture l’intégralité du contexte d’un document (sans avoir recours à des métadonnées, à des synthèses de LLM ou à des traitements complexes ) pour fournir des résultats plus pertinents et limiter l’impact de la taille des segments (chunk size) . Il remplace directement les intégrations standard dans les applications RAG.
Performances accrues des modèles : les nouveaux modèles polyvalents, voyage-3.5 et voyage-3.5-lite, franchissent un nouveau cap dans la qualité des extractions, offrant la meilleure précision et le meilleur rapport qualité-prix du marché.
Tout premier reclassement basé sur des instructions : avec rerank-2.5 et rerank-2.5-lite, les développeurs peuvent désormais piloter le processus de reclassement à l’aide d’instructions, ce qui améliore la précision des extractions. Ces modèles surpassent leurs concurrents sur les benchmarks standard.
Récemment, MongoDB a également lancé son Model Context Protocol (MCP) Server en préversion publique. Ce serveur standardise la connexion des déploiements MongoDB directement à des outils répandus comme GitHub CoPilot dans Visual Studio Code, Claude d’Anthropic, Cursor, et Windsurf, pour permettre aux développeurs d’interagir avec les données et de gérer les opérations de base de données en utilisant le langage naturel. Il rationalise également le développement des applications pilotées par IA sur MongoDB pour des workflows plus rapides, une productivité augmentée et accélérer la mise sur le marché..
Depuis son lancement en préversion publique, le serveur MongoDB MCP a rapidement gagné en popularité, avec des milliers d’utilisateurs qui réalisent des développements sur MongoDB chaque semaine. MongoDB a également suscité un fort intérêt auprès des grandes entreprises qui souhaitent intégrer MCP à leur pile d’applications agentiques.
« De nombreuses organisations peinent à déployer l’IA à grande échelle, car les modèles eux-mêmes ne sont pas à la hauteur. Ils n’apportent pas la précision que recherchent les clients, sont souvent difficiles à paramétrer et à intégrer, et deviennent trop coûteux à grande échelle », souligne Fred Roma, SVP of Engineering chez MongoDB. « La qualité de vos modèles d’intégration et de reclassement fait souvent toute la différence entre un prototype prometteur et une application IA capable de fournir des résultats significatifs en phase de production. C’est pourquoi nous nous sommes focalisés sur la création de modèles plus performants, moins coûteux et plus faciles à utiliser pour que les développeurs puissent mettre en œuvre leurs applications IA dans le monde réel et en généraliser l’adoption. »
« À l’heure où un nombre croissant d’entreprises déploient et développent des applications et des agents IA, le besoin de résultats précis et d’une latence réduite ne cesse d’augmenter », remarque Jason Andersen, Vice President and Principal Analyst chez Moor Insights and Strategy. « En unifiant judicieusement la pile de données IA avec les fonctionnalités avancées d’intégration et de recherche vectorielle de sa plateforme de base de données centrale, MongoDB relève ces défis tout en simplifiant la tâche des développeurs. »
Expansion de l’écosystème IA de MongoDB
MongoDB a également élargi son écosystème de partenaires IA pour aider ses clients à créer et déployer des applications IA plus rapidement :Amélioration des fonctionnalités d’évaluation et d’orchestration – Galileo, une plateforme de premier plan permettant de mesurer la fiabilité de l’IA, et Temporal, une solution open-source leader d’exécution durable, font désormais partie de l’écosystème de partenaires MongoDB destiné à offrir aux clients flexibilité et choix.
Galileo permet le déploiement fiable d’applications et d’agents IA basés sur MongoDB, avec une évaluation et une surveillance continues.
Temporal permet aux développeurs d’orchestrer des workflows IA complexes à étapes multiples. en toute simplicité sur MongoDB, pour garantir une exécution durable et fiable des agents.
Ces nouveautés partenaires élargissent considérablement l’écosystème IA de MongoDB pour l’évaluation et l’orchestration des workflows agentiques.
Rationalisation des workflows IA : le partenariat entre MongoDB et LangChain redéfinit la manière dont les développeurs créent les applications IA et les systèmes basés sur des agents en rationalisant le processus de développement et en exploitant la valeur des données propriétaires en temps réel des clients. Parmi les avancées récentes figure l’intégration de GraphRAG à MongoDB Atlas, pour accroître la transparence du processus d’extraction, renforcer la confiance et favoriser la confiance et améliorer la transparence des réponses s fournies par les grands modèles de langage (LLM). Une autre évolution concerne les requêtes en langage naturel sur MongoDB, pour une interaction directe des applications agentiques avec les données MongoDB. Ces intégrations permettent aux développeurs de créer des solutions IA fiables et sophistiquées, allant des systèmes avancés de génération à enrichissement contextuel (RAG) aux agents autonomes capables d’interroger des données et d’effectuer des extractions avancées.
Les organisations reconnaissent le potentiel métier de l’IA. Mais selon l’étude Gartner 2025 sur l’IA générative et agentique dans les applications d’entreprise, 68 % des responsables informatiques peinent à suivre le rythme effréné de déploiement des outils d’IA générative, et 37 % laissent à leurs fournisseurs d’applications le soin de définir leur stratégie d’IA générative. Trop d’organisations sont bloquées dans une phase intermédiaire complexe de leur parcours vers l’IA. Elles constatent certains avantages, mais pas suffisamment pour justifier une adoption plus large.
Cet écart dans l’adoption de l’IA, qui constitue un obstacle tant pour les développeurs que pour les entreprises, s’explique par la complexité de la pile IA, par l’importance et la difficulté d’atteindre la précision requise pour les applications critiques, et par les diverses préoccupations liées au rapport qualité-prix qui apparaissent à grande échelle. Pour répondre à ces problématiques, MongoDB rationalise la pile IA et propose des modèles plus performants et plus rentables. Les clients peuvent notamment exploiter les derniers modèles d’intégration et de reclassement de Voyage AI dans leur infrastructure de base de données MongoDB. MongoDB a également renforcé son interopérabilité avec les principaux frameworks IA du marché, d’une part en lançant le serveur MongoDB MCP pour permettre aux agents d’accéder aux outils et aux données, et d’autre part en élargissant son écosystème complet de partenaires IA pour donner davantage de choix aux développeurs.
Ces capacités dynamisent considérablement le travail des développeurs d’applications IA de nouvelle génération. Des entreprises ayant adopté l’IA, telles que Vonage, LGU+, et The Financial Times – mais aussi plus de 8 000 start-up, dont Laurel, spécialisée dans la gestion du temps, et Mercor, qui utilise l’IA pour jumeler des talents à des opportunités professionnelles – ont choisi MongoDB au cours des 18 derniers mois seulement. Parallèlement, ce sont plus de 221 000 nouveaux développeurs qui s’inscrivent chaque mois sur MongoDB Atlas.
« À l’ère de l’IA, les bases de données n’ont jamais joué un rôle aussi central dans la pile technologique. Les applications IA de nouvelle génération nécessitent une base de données qui combine des fonctionnalités avancées (recherche vectorielle intégrée, modèles IA de pointe, etc.) pour obtenir des insights pertinents de toutes les formes de données (structurées ou non structurées) , tout en rationalisant la pile », explique Andrew Davidson, SVP Products chez MongoDB. « Ces systèmes exigent également évolutivité, sécurité et flexibilité pour prendre en charge les applications en production à mesure qu’elles évoluent et que leur utilisation se développe. En consolidant la pile de données IA et en créant un écosystème IA de pointe, nous fournissons aux développeurs les outils dont ils ont besoin pour concevoir et déployer des solutions IA innovantes et fiables à un rythme sans précédent. »
Des fonctionnalités produit améliorées pour accélérer l’innovation IA
Voyage AI de MongoDB a récemment lancé des modèles d’intégration avancés pour atteindre de nouveaux niveaux de précision IA à moindre coût :
Intégrations contextuelles pour améliorer l’extraction des données : le nouveau modèle voyage-context-3 apporte une avancée majeure en matière de précision et d’efficacité de l’IA. Ce modèle capture l’intégralité du contexte d’un document (sans avoir recours à des métadonnées, à des synthèses de LLM ou à des traitements complexes ) pour fournir des résultats plus pertinents et limiter l’impact de la taille des segments (chunk size) . Il remplace directement les intégrations standard dans les applications RAG.
Performances accrues des modèles : les nouveaux modèles polyvalents, voyage-3.5 et voyage-3.5-lite, franchissent un nouveau cap dans la qualité des extractions, offrant la meilleure précision et le meilleur rapport qualité-prix du marché.
Tout premier reclassement basé sur des instructions : avec rerank-2.5 et rerank-2.5-lite, les développeurs peuvent désormais piloter le processus de reclassement à l’aide d’instructions, ce qui améliore la précision des extractions. Ces modèles surpassent leurs concurrents sur les benchmarks standard.
Récemment, MongoDB a également lancé son Model Context Protocol (MCP) Server en préversion publique. Ce serveur standardise la connexion des déploiements MongoDB directement à des outils répandus comme GitHub CoPilot dans Visual Studio Code, Claude d’Anthropic, Cursor, et Windsurf, pour permettre aux développeurs d’interagir avec les données et de gérer les opérations de base de données en utilisant le langage naturel. Il rationalise également le développement des applications pilotées par IA sur MongoDB pour des workflows plus rapides, une productivité augmentée et accélérer la mise sur le marché..
Depuis son lancement en préversion publique, le serveur MongoDB MCP a rapidement gagné en popularité, avec des milliers d’utilisateurs qui réalisent des développements sur MongoDB chaque semaine. MongoDB a également suscité un fort intérêt auprès des grandes entreprises qui souhaitent intégrer MCP à leur pile d’applications agentiques.
« De nombreuses organisations peinent à déployer l’IA à grande échelle, car les modèles eux-mêmes ne sont pas à la hauteur. Ils n’apportent pas la précision que recherchent les clients, sont souvent difficiles à paramétrer et à intégrer, et deviennent trop coûteux à grande échelle », souligne Fred Roma, SVP of Engineering chez MongoDB. « La qualité de vos modèles d’intégration et de reclassement fait souvent toute la différence entre un prototype prometteur et une application IA capable de fournir des résultats significatifs en phase de production. C’est pourquoi nous nous sommes focalisés sur la création de modèles plus performants, moins coûteux et plus faciles à utiliser pour que les développeurs puissent mettre en œuvre leurs applications IA dans le monde réel et en généraliser l’adoption. »
« À l’heure où un nombre croissant d’entreprises déploient et développent des applications et des agents IA, le besoin de résultats précis et d’une latence réduite ne cesse d’augmenter », remarque Jason Andersen, Vice President and Principal Analyst chez Moor Insights and Strategy. « En unifiant judicieusement la pile de données IA avec les fonctionnalités avancées d’intégration et de recherche vectorielle de sa plateforme de base de données centrale, MongoDB relève ces défis tout en simplifiant la tâche des développeurs. »
Expansion de l’écosystème IA de MongoDB
MongoDB a également élargi son écosystème de partenaires IA pour aider ses clients à créer et déployer des applications IA plus rapidement :Amélioration des fonctionnalités d’évaluation et d’orchestration – Galileo, une plateforme de premier plan permettant de mesurer la fiabilité de l’IA, et Temporal, une solution open-source leader d’exécution durable, font désormais partie de l’écosystème de partenaires MongoDB destiné à offrir aux clients flexibilité et choix.
Galileo permet le déploiement fiable d’applications et d’agents IA basés sur MongoDB, avec une évaluation et une surveillance continues.
Temporal permet aux développeurs d’orchestrer des workflows IA complexes à étapes multiples. en toute simplicité sur MongoDB, pour garantir une exécution durable et fiable des agents.
Ces nouveautés partenaires élargissent considérablement l’écosystème IA de MongoDB pour l’évaluation et l’orchestration des workflows agentiques.
Rationalisation des workflows IA : le partenariat entre MongoDB et LangChain redéfinit la manière dont les développeurs créent les applications IA et les systèmes basés sur des agents en rationalisant le processus de développement et en exploitant la valeur des données propriétaires en temps réel des clients. Parmi les avancées récentes figure l’intégration de GraphRAG à MongoDB Atlas, pour accroître la transparence du processus d’extraction, renforcer la confiance et favoriser la confiance et améliorer la transparence des réponses s fournies par les grands modèles de langage (LLM). Une autre évolution concerne les requêtes en langage naturel sur MongoDB, pour une interaction directe des applications agentiques avec les données MongoDB. Ces intégrations permettent aux développeurs de créer des solutions IA fiables et sophistiquées, allant des systèmes avancés de génération à enrichissement contextuel (RAG) aux agents autonomes capables d’interroger des données et d’effectuer des extractions avancées.