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📅 06/05/2026 à 16:08
IBM secoue l'édifice Db2 pour y intégrer l'IA agentique
Cybersécurité
👤 Clément Bohic
Changement de console de gestion, licences spécifiques… L’IA agentique n’arrive pas sans douleur dans Db2. Sa première incarnation se nomme Genius Hub. Cette console web succède à Intelligence Center, officiellement obsolète depuis début mars. Elle est aussi la remplaçante désignée d’un autre produit qu’IBM a abandonné en parallèle : Data Management Console. L’accès à Genius Hub nécessite une licence spécifique dite Db2 AI. Déclinée en trois éditions (Community, Standard, Advanced), elle implique un surcoût par rapport à la version « traditionnelle » de Db2. La détection d’anomalies, en module complémentaire Genius Hub s’installe pour le moment sur Linux (il est question d’une version Windows pour mi-mai). Il requiert 4 Go de RAM (8 Go recommandés), 4 cœurs CPU (8 recommandés), 50 Go de disque… et au minimum Db2 11.5 – avec la licence AI, donc. Lire aussi : Comment IBM positionne son IDE agentique Bob Par défaut, une période d’essai de 30 jours s’enclenche (une extension de 60 jours est possible). Au-delà, on passe sur la version gratuite de Genius Hub. Laquelle ne semble pas reprendre certaines fonctionnalités de Data Management Console – qui était un produit gratuit – comme le tuning des requêtes SQL. IBM classe les usages de Genius Hub en trois grandes catégories : Maintenance Mises à jour du moteur, optimisation des performances, préparation des sauvegardes (à venir), vérifications d’intégrité (à venir aussi)… Détection et correction d’anomalies Verrouillages, débordement de requêtes, accumulation de workloads en file d’attente… Non inclus dans le pack de base (module complémentaire). Questions/réponses Aussi bien à propos du produit (Genius Hub se réfère par défaut à la doc de Db2 12.1) que d’instances et de workloads spécifiques. L’agent principal (Database Assistant) délègue ces tâches à des agents experts. Le modèle d’exécution est hybride. Pour les problèmes ouverts ou imprévisibles, on entre dans des boucles itératives. Pour les tâches cadrées tels la validation de données et les contrôles de conformité, des workflows déterministes s’enclenchent. Les deux modes peuvent fonctionner en parallèle. Deux options pour l’infrastructure Cette couche agentique associe, côté client, LangGraph, FastAPI/FastMCP et Redis. Côté serveur, deux options. D’un côté, un environnement managé, sur watsonx.ai, avec les modèles Claude Sonnet et Granite + Elasticsearch (facturation au token, engagement de disponibilité à 99,9 %). De l’autre, la gestion par le client, avec du vLMM sur site ou bien watsonx.ai ou Amazon Bedrock. Parmi les GPU annoncés compatibles, il y a du H100 (NVIDIA), du MI300X (AMD), du Trillium v6 (Google) et du Gaudi (Intel). Á la console, IBM prévoit d'ajouter un serveur MCP qui permettra d'exploiter cette couche dans d'autres outils. Entre autres fonctionnalités qu'il compte déployer à partir de juin : Automatisation de tâches à partir d'instructions en langage naturel (anglais) Prise en compte du contexte des hôtes en plus de la télémétrie des bases de données Extension de l'inférence à Vertex AI (Google) et AI Foundry (Microsoft) Version SaaS de Genius Hub Big Blue se projette, à plus long terme, sur la réécriture automatique des requêtes peu performantes, l'anticipation des pics de charge, les migrations entre environnements Db2, l'intégration dans les workflows SRE, etc. Illustration principale générée par IA
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