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10 Years of MongoDB Atlas: Built for what’s Next Build Trust in Agentic AI: From POC to Production Production-Ready Agents Need A Production-Ready Data Platform Agentic Supplier Management with MongoDB Atlas, Voyage AI, and Multi-Modal Search Fighting Tool Sprawl: The Case for AI Tool Registries AI Is Changing What Customers Need From a Database. MongoDB 8.3 Is Built for It New Research Reveals Overcoming Legacy Tech Issues Key to AI Success MongoDB Predictive Auto-Scaling: An Experiment Introducing MongoDB Agent Skills and Plugins for Coding Agents Enhance Your In-IDE Data Browsing Experience With MongoDB Observability and OpenTelemetry: Introducing MongoDB Atlas Log Integration Towards Model-based Verification of a Key-Value Storage Engine Inside MongoDB Dublin: The Heart of Our International Growth Innovating with MongoDB | Customer Successes, February 2026 Building a Movie Recommendation Engine with Hugging Face and Voyage AI Edge AI Made Easy: MongoDB and ObjectBox Data Synchronization MongoDB.local San Francisco 2026: Ship Production AI, Faster Vision RAG: Enabling Search on Any Documents That’s a Wrap! MongoDB’s 2025 in Review & 2026 Predictions Token-count-based Batching: Faster, Cheaper Embedding Inference for Queries MongoDB Announces Leadership Transition Cars24 Improves Search For 300 Million Users With MongoDB Atlas The Cost of Not Knowing MongoDB, Part 3: appV6R0 to appV6R4 The 10 Skills I Was Missing as a MongoDB User Innovating with MongoDB | Customer Successes, October 2025 Smarter AI Search, Powered by MongoDB Atlas and Pureinsights Charting a New Course for SaaS Security: Why MongoDB Helped Build the SSCF Top Considerations When Choosing a Hybrid Search Solution Endian Communication Systems and Information Exchange in Bytes MongoDB SQL Interface: Now Available for Enterprise Advanced From Niche NoSQL to Enterprise Powerhouse: The Story of MongoDB's Evolution Carrying Complexity, Delivering Agility MongoDB is a Glassdoor Best-Led Company of 2025 Build AI Agents Worth Keeping: The Canvas Framework Simplify AI-Driven Data Connectivity With MongoDB and MCP Toolbox MongoDB Community Edition to Atlas: A Migration Masterclass With BharatPE Modernizing Core Insurance Systems: Breaking the Batch Bottleneck MongoDB.local NYC 2025:定义 AI 时代的理想数据库 MongoDB.local NYC 2025: Defining the Ideal Database for the AI Era MongoDB.local NYC 2025: Definiendo la base de datos ideal para la era de la IA MongoDB.local NYC 2025: Definindo o Banco de Dados Ideal para a Era da IA MongoDB.local NYC 2025: AI 시대를 위한 이상적인 데이터베이스 정의 MongoDB.local NYC 2025: Definition der idealen Datenbank für das KI-Zeitalter MongoDB.local NYC 2025: Definire il database ideale per l'era dell'AI Hommage à l’excellence : MongoDB Global Partner Awards 2025 Wir feiern Spitzenleistungen: MongoDB Global Partner Awards 2025 Celebrating Excellence: MongoDB Global Partner Awards 2025 庆祝卓越:MongoDB 全球合作伙伴奖 2025 Celebrando la Excelencia: Premios Globales de Emparejar de MongoDB 2025 Começando a destacar a excelência: MongoDB GlobalPartner Services 2025 Celebrare l'eccellenza: MongoDB Global Partner Awards 2025 우수성을 기념하기: 2025년 MongoDB 글로벌 파트너 어워드 The Future of AI Software Development is Agentic MongoDB Queryable Encryption Expands Search Power Supercharge Self-Managed Apps With Search and Vector Search Capabilities Potencie las aplicaciones autogestionadas con capacidades de búsqueda y búsqueda vectorial
MongoDB.local NYC 2025 : définir la base de données idéale à l'ère de l'IA
Dev Ittycheria, President and CEO, MongoDB · 2025-09-18 · via MongoDB | Blog

Hier, nous avons accueilli des milliers de développeurs et de cadres à MongoDB.local NYC, la dernière étape de notre tournée mondiale .local. Cette année, nous avons rencontré des dizaines de milliers de partenaires et de clients dans 20 villes à travers le monde. Mais pour nous, être à New York a une saveur particulière, car c'est la ville où MongoDB a été fondée et où nous avons toujours notre siège social.

Lors de cet événement, nous avons présenté de nouvelles fonctionnalités qui renforcent la position de MongoDB en tant que principale base de données moderne au monde. Avec MongoDB 8.2, notre version la plus riche en fonctionnalités et la plus performante à ce jour, nous mettons la barre encore plus haut sur ce que les développeurs peuvent accomplir. Nous avons également partagé plus d'informations sur nos modèles d'intégration et de reclassement Voyage AI, qui apportent une précision et une efficacité de pointe à la création d'applications d'IA fiables. Et alors que Search et Vector Search sont désormais disponibles au public pour MongoDB Community Edition et Enterprise Server, nous mettons de puissantes capacités de récupération directement dans les environnements des clients, quels qu'ils soient.

Je suis particulièrement ravi du lancement de la plateforme de modernisation des applications de MongoDB, ou AMP. Partout, les entreprises sont confrontées aux coûts considérables des systèmes hérités qui ne peuvent pas supporter les exigences de l'IA. L’AMP n’est pas un simple « lift-and-shift ». Il s'agit d'une plateforme reproductible et de bout en bout qui combine des outils alimentés par l'IA, des techniques éprouvées et des talents spécialisés pour réinventer les systèmes d'entreprise critiques tout en minimisant les coûts et les risques. Les premiers résultats sont impressionnants : les entreprises qui migrent d’anciens systèmes vers MongoDB le font deux à trois fois plus vite, et des tâches comme la réécriture de code gagnent en rapidité.

Figure 1. Conférence keynote de MongoDB.local NYC.

Photo of the stage for the .local NYC keynote

Regardez l'intégralité de la keynote sur YouTube.

Devenir la base de données moderne la plus populaire au monde

Lorsque je repense au parcours de MongoDB, je suis frappé par tout le chemin parcouru. Lorsque j'ai rejoint l'entreprise il y a un peu plus de dix ans, nous n'avions que quelques milliers de clients. Aujourd'hui, MongoDB est utilisé par près de 60 000 organisations tous secteurs confondus, dont plus de 70 % des entreprises du Fortune 100 et des startups de pointe natives de l'IA.

Pourtant, la raison de notre croissance reste la même. Les relational database créées dans les années 1970 n’ont jamais été conçues pour l'envergure et la complexité des applications modernes. Elles étaient rigides, difficiles à répartir et lentes à s’adapter. Nos fondateurs, qui avaient connu ces limitations lors de la création de DoubleClick, se sont mis en tête de créer quelque chose de mieux : un modèle de base de données conçu pour les réalités du monde moderne. Le document model est né.

Basé sur JSON, le document model est intuitif, flexible et puissant. Il permet aux développeurs de représenter de manière naturelle des données complexes, interdépendantes et en constante évolution. Et, alors que nous entrons dans l'ère de l'IA, ces mêmes qualités — adaptabilité, évolutivité et sécurité — sont plus essentielles que jamais. La base de données choisie par une entreprise sera l'une des décisions les plus stratégiques pouvant déterminer la réussite de ses initiatives en matière d'IA.

Les applications d'IA générative ont déjà commencé à générer des gains de productivité, en écrivant du code, en rédigeant des documents et en répondant aux questions. Mais la véritable transformation se trouve dans l'IA agentique — des applications qui perçoivent, décident et agissent. Ces agents intelligents ne suivent pas seulement les flux de travail ; ils recherchent des résultats et réfléchissent aux meilleures étapes pour les atteindre. Et dans cette boucle, la base de données est indispensable. Elle fournit la mémoire qui permet aux agents de percevoir le contexte, les faits qui leur permettent de décider intelligemment et l'état qui leur permettra d'agir de manière cohérente.

C'est pourquoi les données d'une entreprise sont l'actif le plus précieux qu'elle ait. Les Large Language Models (grands modèles de langage) peuvent générer des réponses, mais c'est la base de données qui assure la continuité, la collaboration et la véritable intelligence. L'avenir de l'IA ne se limite pas au raisonnement, il concerne également le contexte, la mémoire et la puissance de vos données.

La base de données idéale pour une IA transformatrice

À quoi ressemble donc la base de données idéale pour l'IA agentique ? Elle doit refléter la complexité d'aujourd'hui et les changements de demain. Elle doit parler la langue de l’IA, qui est de plus en plus JSON. Elle doit intégrer une récupération avancée des données brutes, des métadonnées et des intégrations, non seulement les correspondances exactes, mais aussi la signification et l'intention. Elle doit faire le lien entre les données privées et les LLM avec des intégrations et des reclassements de la plus haute qualité. Et elle doit offrir les performances, l’évolutivité et la sécurité nécessaires pour alimenter les applications critiques à l’échelle mondiale.

C'est précisément ce que propose MongoDB. Nous ne nous contentons pas de cocher les cases de cette liste — nous les créons.

Et ce n'est que le début

C’est pourquoi l'avenir me rend très optimiste. L’énergie et la créativité que nous voyons à chaque événement MongoDB.local me rappellent la passion qui a toujours alimenté cette entreprise. Alors que nos clients continuent d’innover, je sais que MongoDB est idéalement placée pour les aider à réussir à l’ère de l’IA.

Nous avons hâte de voir vos créations !

Pour voir d’autres annonces et consulter les dernières mises à jour de produits, accédez à notre page « Nouveautés ». Et rendez-vous sur le hub MongoDB.local pour voir où nous serons prochainement.