Teradata a annoncé une extension des capacités de Teradata Enterprise Vector Store, sa plateforme dédiée aux recherches vectorielles et aux flux d’intelligence artificielle d’entreprise, avec un objectif clair : permettre aux agents d’IA de travailler non seulement avec du texte, mais aussi avec des images, de l’audio et, à terme, de la vidéo, dans des environnements hybrides, cloud et sur site. Il ne s’agit pas d’un lancement de produit entièrement nouveau, mais d’une évolution d’une composante présentée initialement en mars 2025, que la société souhaite désormais positionner comme une base pour des systèmes agentiques prêts pour la production.

Ce développement arrive à un moment où de nombreuses entreprises sont passées d’expérimenter avec des chatbots et assistants à déployer des agents capables de consulter des documents, tableurs, enregistrements, images ou fichiers audio dans des flux métiers concrets. Un des grands défis du marché reste la dispersion des données d’entreprise entre bases structurées, documents, fichiers et systèmes isolés, ce qui complique la qualité des réponses et la gestion souveraine des données. Teradata affirme que son approche consiste précisément à unifier ces deux mondes en une seule couche gouvernée.

Ce qui change dans Teradata Enterprise Vector Store

Selon la société, cette mise à jour introduit plusieurs fonctionnalités clés. Parmi elles figurent l’intégration avec Unstructured pour ingérer et traiter automatiquement des documents, PDFs, images et fichiers audio ; la recherche hybride, combinant recherche sémantique, lexicale et métadonnées ; le support de l’embedding multimodal ; l’augmentation de la dimension d’embedding jusqu’à 8 000 ; et une intégration directe avec LangChain pour construire des flux RAG et des actions d’agents à l’échelle de l’entreprise.

Ce dernier point est particulièrement significatif puisque Teradata disposait déjà d’un paquet dédié pour LangChain. La documentation officielle du projet langchain-teradata indique que la société proposait déjà des fonctions pour créer des vector stores, ingérer des documents et données structurées, générer des récupérateurs (retrievers) et effectuer des mises à jour incrémentales dans des flux RAG. La différence réside maintenant dans le fait que Teradata vise à présenter cette intégration non seulement comme un outil de développement, mais comme une composante d’une offre globale permettant de déployer des agents en production avec un contexte d’entreprise unifié.

Parallèlement, l’intégration avec Unstructured vise à résoudre un problème classique : transformer le contenu non structuré en données prêtes pour l’IA sans devoir recourir à des pipelines externes. Annoncée conjointement, cette intégration sera disponible nativement dans Enterprise Vector Store et permettra de convertir documents, feuilles de calcul, emails, images, vidéos et audio en données exploitables par l’IA directement dans la plateforme. La disponibilité pour les clients éligibles est prévue à partir de avril 2026.

L’enjeu principal : fusionner données structurées et non structurées

La position de Teradata est claire : les bases vectorielles isolées ne suffisent pas lorsqu’une entreprise souhaite que ses agents d’IA consultent simultanément des bases relationnelles, des logs, des documents, des images ou des métadonnées, le tout sous un même cadre de gouvernance. Leur site officiel insiste en ce sens en présentant Enterprise Vector Store comme une plateforme gouvernée, unifiant données structurées et multimodales non structurées dans un environnement unique, avec des recherches hybrides et une « recherche fusion » (fusion search) pour enrichir le contexte et améliorer la précision des réponses.

Cet éventail d’approche est pertinent dans le contexte enterprise. Nombre de tests de RAG fonctionnent correctement en laboratoire avec un petit nombre de PDFs ou de documentations techniques. Le défi survient lorsque le système doit cohabiter avec des politiques internes, des millions ou milliards d’embeddings, des requêtes simultanées ou des exigences strictes en matière de sécurité, souveraineté et conformité. Teradata affirme que son architecture est conçue pour gérer des milliards de vecteurs, plus de 1 000 requêtes simultanées et un scalabilité linéaire pour des embeddings à haute dimension. Bien que ce soient des déclarations de l’entreprise, non encore vérifiées par une étude indépendante récente, elles donnent une idée de la façon dont Teradata souhaite se positionner face aux bases vectorielles spécialisées.

La société insiste également sur le fait que cette évolution repose sur l’architecture de Teradata Vantage, lui permettant d’offrir un environnement identique en cloud, sur site ou en mode hybride. Ce point peut être crucial dans les secteurs réglementés ou sensibles au contrôle des données, où déplacer des informations hors du périmètre de l’entreprise constitue encore une difficulté opérationnelle ou légale.

Des copilotes aux agents contextuels d’entreprise

La tendance la plus ambitieuse de cette annonce concerne le langage agentique. Teradata ne présente plus Enterprise Vector Store uniquement comme un entrepôt pour recherches sémantiques, mais comme une base permettant de déployer des agents capables de récupérer du contexte, d’agir de manière gouvernée et d’orchestrer des workflows. Dans ses vidéos et documents récents sur l’Intelligence Artificielle Agentique, la société présente cette solution comme un composant permettant aux agents de raisonner sur du texte, des images et des documents dans des environnements cloud ou sur site, tout en conservant la traçabilité et le contrôle.

Cependant, il convient de faire la différence entre capacités concrètes et promesses marketing. La communication de Teradata évoque, par exemple, des applications dans la santé, l’assurance, la défense ou la fidélisation, mais les présente comme scénarios d’usage proposés, non comme des déploiements clients déjà en production. Cela n’invalide pas la validité de la solution technique, mais invite à faire preuve de prudence face aux promesses d’automatisation totale ou de déploiements « en heures et non en mois », qui dépendent notamment de la qualité des données, du modèle choisi, de l’intégration avec vos systèmes internes et des contraintes réglementaires spécifiques.

Ce qui paraît certain, c’est que Teradata souhaite occuper une place précise dans la chaîne de valeur de l’intelligence artificielle d’entreprise : pas en tant que fournisseur de modèles, ni de cadres techniques, mais comme la couche de contexte, de performance et de gouvernance où convergent données structurées et non structurées. Alors que de plus en plus d’entreprises tentent de dépasser la simple démonstration de prototypes RAG pour déployer de véritables agents ayant accès à leurs informations, cette couche devient un enjeu stratégique majeur.

Une évolution cohérente dans un marché en consolidation

Teradata avait lancé en mars 2025 sa plateforme Enterprise Vector Store en plateforme in-database, permettant la gestion de vecteurs au sein de son environnement hybride. Ce que cette nouvelle étape ajoute, c’est une dimension multimodale, une intégration accrue et une orientation plus prononcée vers les agents. En somme, l’entreprise adapte un produit initialement conçu pour RAG et recherche sémantique à un marché où le mot-clé n’est plus seulement “générative”, mais devient “agentique”.

Le véritable enjeu sera de voir si cette stratégie parvient à convaincre les entreprises qui hésitent encore entre bases vectorielles spécialisées, architectures modulaire ou plateformes plus globales intégrant gouvernance et sécurité. Avec une riche expérience en analytique d’entreprise et une offre forte en environnement hybride, Teradata dispose d’atouts, mais elle doit aussi faire face à un secteur où chaque semaine apparaît un nouveau logiciel pour RAG, agents, observabilité ou sécurité. La récente annonce ne résoud pas cette compétition, mais elle clarifie que Teradata ne souhaite pas se laisser détourner du nouvel espace de l’IA d’entreprise.

Questions fréquentes

Qu’est-ce que Teradata Enterprise Vector Store ?

Une solution de Teradata pour stocker, indexer, rechercher et récupérer des embeddings et données vectorielles, intégrée dans sa plateforme d’entreprise, unifiant données structurées et non structurées pour RAG, recherche sémantique et agents IA.

Quelles sont les nouveautés annoncées par Teradata en mars 2026 ?

Intégration avec Unstructured, recherche hybride, embeddings multimodaux pour texte, image et audio, dimensions d’embedding jusqu’à 8 000, ainsi qu’une intégration renforcée avec LangChain pour les flux agentiques.

Quand l’intégration avec Unstructured sera-t-elle disponible dans Teradata ?

Selon l’annonce conjointe, cette intégration sera accessible aux clients éligibles à partir d’avril 2026.

Teradata parle-t-elle de cas réels ou d’exemples théoriques ?

Des exemples dans la santé, l’assurance, la défense ou la finance sont évoqués, mais ils restent des scénarios d’usage proposés par la société, non des déploiements client déjà en production.