Des tests indépendants prouvent que la technologie vectorielle révolutionnaire de Couchbase offre des performances à l'échelle du milliard avec une précision de rappel élevée et une latence de l'ordre de la milliseconde.

Renforce la sécurité au niveau de l'entreprise et accélère la productivité des développeurs à tous les niveaux de compétence

SAN JOSE, Calif. 21 octobre 2025 - Couchbase, Inc., la plateforme de données de développement pour les applications critiques dans notre monde d'IA, a annoncé aujourd'hui Couchbase 8.0Couchbase 8.0 offre un support de bout en bout du cycle de vie des données d'IA pour les entreprises qui développent des applications d'IA et des systèmes agentiques. Avec l'introduction de trois capacités distinctes d'indexation et de recherche vectorielle qui supportent une variété de charges de travail vectorielles, Couchbase 8.0 fournit une plateforme de données évolutive, performante et prête pour l'IA afin de construire des applications d'IA en temps réel et conscientes du contexte. Disponible pour les déploiements autogérés et basés sur Capella, Couchbase 8.0 prend en charge la recherche vectorielle à l'échelle du milliard avec une latence de l'ordre de la milliseconde et une précision de rappel ajustable, à un faible coût total de possession pour les déploiements sur site, dans le cloud et en périphérie.

"La mise à l'échelle de l'IA nécessite une plateforme de base de données de développement conçue pour la vitesse, le débit et la fiabilité. Avec le support de notre Hyperscale Vector Indexing (HVI) et des workflows RAG de bout en bout, Couchbase se distingue des autres offres du marché en proposant des options de recherche vectorielle plus flexibles et plus complètes", déclare Matt McDonough, SVP of product chez Couchbase. "En gérant l'ensemble du cycle de vie des données d'IA - qui s'étend du sourcing et de la vectorisation à l'engagement LLM, en passant par la validation et la détection des dérives - nous aidons les clients à créer des systèmes agentiques fiables, tout en réduisant les temps de latence, en augmentant la précision des rappels et en diminuant le coût total de possession."

L'avantage de Couchbase en termes de performances a été démontré dans le cadre d'un projet indépendant d'un milliard d'euros. benchmark vectoriel Les tests ont été réalisés à la demande de l'entreprise. Le HVI réglable de la plateforme a permis d'effectuer jusqu'à 19 057 requêtes par seconde (QPS) avec une latence de 28 millisecondes et une précision de rappel de 66%, ce qui met en évidence ses performances. Son concurrent, l'un des leaders du Magic Quadrant de Gartner pour les systèmes de gestion de bases de données en nuage, a atteint 6 QPS avec une précision de rappel de 57%. Et lorsqu'il est réglé sur la précision, en augmentant ses propriétés de balayage, HVI atteint plus de 700 QPS, avec une précision de rappel de 93% et des temps de réponse inférieurs à la seconde. Comparé à son concurrent, le test de vitesse est plus de 3 100 fois plus rapide et le test de précision effectue 350 fois plus de travail. La combinaison de la vitesse, de l'échelle et de la précision de Couchbase permet aux entreprises de gérer des charges de travail vectorielles massives sans gonfler les coûts d'infrastructure ni sacrifier la qualité.

"Les nouvelles capacités de recherche vectorielle de Couchbase transforment la façon dont nous proposons aux entreprises la découverte de vidéos en fonction du contexte. Nous utilisons déjà SQL++ et la recherche plein texte pour interroger les métadonnées à travers des centaines de milliers de vidéos générées par les employés, et les capacités de recherche vectorielle ajoutées permettent de passer à la vitesse supérieure", a déclaré Ian Merrington, directeur technique de Seenit. "Nos clients peuvent trouver un contenu pertinent basé sur le sens et le contexte, et pas seulement sur des mots-clés exacts. En tant que client de Capella, nous sommes ravis de Couchbase 8.0 et des avantages en termes d'évolutivité et de coût total de possession qui en font la solution idéale pour notre plateforme vidéo alimentée par l'IA."

" Le plus grand accélérateur de l'adoption de l'IA par les entreprises est la simplification de la pile de données sous-jacente ", a déclaré Saurabh Jha, SVP et responsable mondial des données et de l'analytique chez Tech Mahindra. "Le lancement de Couchbase 8.0 est une étape charnière, qui réduit la fracture entre les données opérationnelles et les capacités vectorielles essentielles à l'IA moderne. Pour nos équipes chez Tech Mahindra, cela signifie des cycles de développement plus rapides, une complexité architecturale moindre et un chemin direct vers le déploiement de solutions RAG et d'IA agentique de haute performance pour nos clients"

Options d'indexation vectorielle optimisées pour la vitesse, l'échelle et la précision

Les équipes qui créent des applications d'IA et des systèmes agentiques sont confrontées à des défis importants en matière de gestion des données générées par l'IA. Dans le rapport Couchbase FY 2026 Enquête sur l'IA auprès des DSI28% des DSI citent les difficultés de gestion ou d'accès aux données nécessaires comme un facteur clé perturbant les projets d'IA, et seulement 16% disposent d'une base de données vectorielle capable de stocker, de gérer et d'indexer efficacement des données vectorielles à haute dimension.

Couchbase 8.0 offre la solution complète dont les entreprises ont besoin grâce à sa nouvelle approche d'indexation à trois volets pour l'intégration, l'indexation, le stockage et l'accès aux vecteurs. Elle est conçue pour supporter différents scénarios de recherche vectorielle, depuis ceux qui nécessitent un contexte vectoriel très large, jusqu'à ceux qui peuvent contrôler ou ajuster des variables promptes sur une base plus granulaire. Ces applications nécessitent une indexation vectorielle à grande vitesse, une capacité d'indexation vectorielle massive et des temps de récupération vectorielle de l'ordre de la milliseconde, ce qui permet aux systèmes agentiques d'être efficaces, rentables et de répondre aussi rapidement que les humains l'attendent. La plateforme prend en charge :

• Index vectoriel hyperscale qui s'étend au-delà d'un milliard d'enregistrements d'index vectoriels sans compromettre la réactivité ou les performances. Construit sur le DiskANN L'algorithme de recherche du plus proche voisin utilisant l'algorithme de construction de graphes dirigés de Vamana, cette approche offre la flexibilité de fonctionner sur des disques partitionnés pour le traitement distribué et la mise à l'échelle, et de fonctionner en mémoire pour les ensembles de données plus petits.
• Indice vectoriel composite qui supporte des requêtes pré-filtrées qui aident à délimiter les vecteurs spécifiques recherchés. Les index composites de vecteurs peuvent être stockés et partitionnés de la même manière que d'autres index secondaires globaux dans Couchbase, ce qui permet une récupération efficace des vecteurs pour des cas d'utilisation ciblés.
• Index des vecteurs de recherche qui permet d'effectuer des requêtes pour des vecteurs via le service de recherche, en prenant en charge les recherches hybrides qui contiennent des vecteurs, une recherche lexicale et des critères de requête structurés au sein d'une seule requête SQL++. Cette capacité permet des scénarios de recherche sophistiqués qui combinent plusieurs types de données et de modèles d'interrogation.

Les développeurs peuvent désormais améliorer les performances, la précision, l'utilisation de la mémoire et réaliser des économies grâce à des choix flexibles et orientés vers les cas d'utilisation pour les index vectoriels. Cette rare option permet aux entreprises de déployer des vecteurs contextuels optimisés pour les exigences spécifiques de leurs applications, qu'il s'agisse d'optimiser la complexité des requêtes, le volume des vecteurs ou la précision.

Une sécurité et une conformité renforcées protègent les applications d'IA critiques

Des données récentes recueillies par Couchbase ont révélé que plus d'un tiers des DSI ont exprimé un manque de confiance quant au respect des exigences de sécurité ou de conformité, ce qui a perturbé les projets d'IA. Avec Couchbase 8.0, les entreprises bénéficient de fonctionnalités de sécurité et de conformité de niveau entreprise.

La nouvelle prise en charge prête à l'emploi du chiffrement natif des données au repos (DARE) offre une sécurité intégrée qui chiffre automatiquement les données stockées sur le disque et les déchiffre lorsqu'on y accède, protégeant ainsi les données sensibles contre les utilisateurs non autorisés. La prise en charge du protocole KMIP (Key Management Interoperability Protocol) permet une gestion transparente et multiplateforme des clés de chiffrement afin de renforcer encore la sécurité des données et de simplifier les opérations.

Réplication croisée des centres de données (XDCR) offre une détection de conflit active-active bidirectionnelle qui s'étend désormais aux buckets mobiles. Cela permet aux clients mobiles de se synchroniser sur le cluster le plus proche afin d'améliorer la fiabilité, l'évolutivité et les performances. Il protège contre les défaillances des centres de données tout en garantissant que les données non sensibles sont répliquées entre les régions et que les données protégées sont stockées localement. Les entreprises réparties dans le monde entier peuvent ainsi facilement se conformer aux réglementations régionales en matière de conformité des données tout en prenant en charge la consommation mobile.

De nouvelles fonctionnalités de basculement automatique intelligent garantissent aux clients le maintien d'opérations continues même en cas de perturbations du système, telles que l'atteinte de la capacité du disque ou la disparition des buckets éphémères (transitoires).

L'expérience enrichie améliore la productivité des développeurs

Couchbase 8.0 améliore la productivité des développeurs grâce à des expériences rationalisées et à la prise en charge des cas d'utilisation de l'IA. La plateforme permet aux développeurs qui ne sont pas familiers avec SQL++ d'utiliser le langage naturel pour interroger les données, et ajoute un référentiel de charge de travail de requête pour les statistiques de requête au fil du temps afin de faciliter le dépannage. Le moteur de recherche ajoute des synonymes définis par l'utilisateur pour des résultats plus pertinents.

Pour DevOps, Couchbase devient plus efficace et plus réactif aux pannes

La nouvelle version élimine les frictions pour les développeurs en réduisant la complexité opérationnelle et en minimisant le dépannage et les frais généraux de gestion de l'infrastructure. Elle s'attaque à la fois aux performances d'exécution et aux contraintes de gestion des données liées à la construction de systèmes agentiques fonctionnant à grande échelle.

Citations de soutien

"De nombreuses bases de données vectorielles intégrées actuelles adoptent une approche généralisée de l'indexation et de la recherche, alors que les applications d'IA ont souvent des besoins variés en termes de performance et de précision ", a déclaré Devin Pratt, directeur de recherche chez IDC. " Des solutions telles que Couchbase démontrent comment de multiples options d'indexation peuvent aider les développeurs à affiner la recherche vectorielle pour leurs cas d'utilisation spécifiques, qu'il s'agisse d'optimiser l'échelle, de combiner des méthodes de recherche hybrides ou d'appliquer des requêtes pré-filtrées, offrant ainsi une plus grande flexibilité que beaucoup d'autres systèmes. "

"La barrière technique au développement d'applications d'IA reste élevée, de nombreux développeurs ayant du mal à naviguer dans les architectures de bases de données complexes et les langages de requête spécialisés requis pour les opérations vectorielles. Ce manque de compétences devient un goulot d'étranglement pour les organisations qui cherchent à étendre leurs initiatives d'IA au-delà des projets pilotes ", a déclaré Kate Holterhoff, analyste industriel senior chez RedMonk. "Couchbase a introduit des capacités d'interrogation en langage naturel et de gestion des vecteurs en reconnaissant le besoin de démocratiser et de simplifier le développement de l'IA en rendant ces puissantes capacités accessibles à davantage de développeurs, et en particulier à ceux qui n'ont pas d'expertise approfondie en matière de bases de données."

" La prise en charge du stockage et de l'indexation des vecteurs est devenue une capacité critique pour les fournisseurs de plateformes de données, permettant le développement d'applications infusées par l'IA générative ", déclare Matt Aslett, directeur de la recherche, de l'analytique et des données chez ISG Software Research. "La prise en charge par Couchbase de plusieurs approches d'indexation et de récupération de vecteurs offre une différenciation qui permet aux développeurs de sélectionner l'approche qui répond le mieux aux exigences de chaque application."

Disponibilité

Couchbase est une base de données polyvalente qui prend en charge de manière unique les données opérationnelles, analytiques, d'IA et d'applications mobiles dans une seule plateforme déployable sur place, dans Kubernetes, en tant que DBaaS et sur les systèmes mobiles et informatiques simultanément, ce qui facilite le développement et le rend moins coûteux.

Couchbase 8.0 est maintenant disponible. Essayez-le dès aujourd'hui pour simplifier le développement d'applications d'IA et de systèmes agentiques à l'adresse suivante www.couchbase.com.

Ressources complémentaires

• Pour en savoir plus sur la façon dont Couchbase 8.0 permet aux entreprises de développer des applications d'IA et des systèmes agentiques, lire ce blog.
• Pour en savoir plus sur la façon dont Couchbase aide les clients à relever leurs défis les plus critiques en matière d'IA, cliquez sur ici.