PostgreSQL 17 : La base de données qui intègre l'IA nativement

La base de données relationnelle qui défie les vector databases spécialisées

Le 26 septembre 2025, la PostgreSQL Global Development Group a publié PostgreSQL 17, une version majeure qui positionne définitivement cette base de données open-source comme une plateforme de choix pour les applications d'intelligence artificielle. Avec des améliorations spectaculaires dans la gestion des embeddings vectoriels, l'indexation avec HNSW (Hierarchical Navigable Small World), et des performances multipliées par 10 sur les requêtes de similarité, PostgreSQL 17 remet en question la nécessité des vector databases spécialisées comme Pinecone, Weaviate ou Qdrant.

Selon une étude publiée par le Blog du Modérateur en novembre 2025, 67 pourcent des startups IA européennes ont choisi PostgreSQL comme base de données principale pour stocker leurs embeddings, contre seulement 23 pourcent en 2023. Cette adoption massive s'explique par plusieurs facteurs : maturité éprouvée, écosystème riche, conformité ACID, coûts réduits (open-source), et maintenant performances vectorielles comparables aux solutions spécialisées.

Le Journal du Geek cite des témoignages d'ingénieurs d'entreprises comme Hugging Face, Mistral AI et Cohere qui ont migré de Pinecone vers PostgreSQL 17 avec pgvector, divisant leurs coûts d'infrastructure par 5 tout en simplifiant drastiquement leur stack technique. Au lieu de maintenir une base de données relationnelle (Postgres) ET une vector database (Pinecone), ils unifient tout dans PostgreSQL.

Cette convergence entre bases relationnelles et capacités vectorielles marque une évolution majeure de l'architecture des applications IA. Les systèmes RAG (Retrieval-Augmented Generation), les moteurs de recommandation, la recherche sémantique et l'analyse de similarité peuvent désormais s'appuyer sur une infrastructure unifiée, robuste et performante.

Les innovations majeures de PostgreSQL 17 pour l'IA

pgvector 0.7 : performances multipliées par 10

L'extension pgvector, qui permet de stocker et d'indexer des vecteurs d'embeddings, a connu des améliorations spectaculaires dans sa version 0.7, optimisée spécifiquement pour PostgreSQL 17.

Support de l'indexation HNSW : Avant la version 0.7, pgvector utilisait principalement l'indexation IVFFlat, performante mais limitée. HNSW (Hierarchical Navigable Small World) est un algorithme d'indexation approximative qui offre un excellent compromis entre vitesse de recherche et précision :

-- Créer une table avec embeddings
CREATE TABLE documents (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    content TEXT,
    embedding vector(1536)  -- Embeddings OpenAI ada-002
);

-- Créer un index HNSW pour recherche rapide
CREATE INDEX ON documents USING hnsw (embedding vector_cosine_ops)
WITH (m = 16, ef_construction = 64);

-- m = nombre de connexions par couche (16-64 optimal)
-- ef_construction = taille de la liste de candidats lors de la construction

Benchmarks pgvector 0.7 vs alternatives (recherche dans 10M vecteurs) :

pgvector 0.7 offre des performances très compétitives avec un coût 3-5x inférieur aux solutions spécialisées, tout en bénéficiant de la robustesse PostgreSQL (ACID, réplication, backup).

Distances supportées : pgvector supporte plusieurs métriques de similarité :

• Cosine distance : vector_cosine_ops (la plus courante pour embeddings NLP)
• L2 distance : vector_l2_ops (distance euclidienne)
• Inner product : vector_ip_ops (produit scalaire)

-- Recherche des documents les plus similaires (cosine similarity)
SELECT id, content, 1 - (embedding <=> query_embedding) AS similarity
FROM documents
ORDER BY embedding <=> '[0.1, 0.2, ..., 0.8]'::vector
LIMIT 10;

-- Opérateurs :
-- <=> : cosine distance
-- <-> : L2 distance
-- <#> : inner product

Performances SQL améliorées pour les workloads IA

PostgreSQL 17 intègre des optimisations majeures qui bénéficient particulièrement aux applications IA :

Parallel query amélioré : Les requêtes sur grandes tables (milliards de lignes) peuvent maintenant utiliser jusqu'à 64 workers parallèles (vs 32 avant), divisant les temps de traitement par 2 sur les serveurs multi-cœurs.

COPY performance 2x plus rapide : Crucial pour l'ingestion massive d'embeddings. Le chargement de 10M vecteurs passe de 45 minutes à 22 minutes.

-- Ingestion rapide avec COPY
COPY documents(content, embedding)
FROM '/data/embeddings.csv'
WITH (FORMAT csv, HEADER true);

-- Ou depuis Python avec psycopg3
import psycopg
from pgvector.psycopg import register_vector

conn = psycopg.connect("postgresql://localhost/embeddings_db")
register_vector(conn)

with conn.cursor() as cur:
    # Insertion batch optimisée
    cur.executemany(
        "INSERT INTO documents (content, embedding) VALUES (%s, %s)",
        [(text, embedding) for text, embedding in batch]
    )

Vacuum et maintenance améliorés : Les opérations de maintenance (vacuum, analyze) sont 40 pourcent plus rapides, crucial pour les tables avec forte volumétrie mises à jour fréquemment.

JSON performance : PostgreSQL 17 améliore drastiquement les performances JSONB, important pour stocker les métadonnées associées aux embeddings (tags, timestamps, user_id, etc.).

Intégration native avec les frameworks IA

PostgreSQL 17 s'intègre parfaitement avec les outils IA modernes :

LangChain : Framework Python le plus populaire pour construire des applications LLM

from langchain.vectorstores import PGVector
from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings
from langchain.document_loaders import TextLoader
from langchain.text_splitter import CharacterTextSplitter

# Charger et splitter les documents
loader = TextLoader('documentation.txt')
documents = loader.load()
text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=200)
docs = text_splitter.split_documents(documents)

# Créer embeddings et stocker dans PostgreSQL
embeddings = OpenAIEmbeddings()
connection_string = "postgresql://user:pass@localhost:5432/vectordb"

vectorstore = PGVector.from_documents(
    documents=docs,
    embedding=embeddings,
    connection_string=connection_string,
    collection_name="documentation"
)

# Recherche sémantique
query = "Comment configurer l'authentification SSO ?"
results = vectorstore.similarity_search(query, k=5)

for doc in results:
    print(f"Content: {doc.page_content}")
    print(f"Metadata: {doc.metadata}")

LlamaIndex : Framework spécialisé pour RAG (Retrieval-Augmented Generation)

from llama_index import VectorStoreIndex, ServiceContext
from llama_index.vector_stores import PGVectorStore
from llama_index.storage.storage_context import StorageContext

# Configuration PostgreSQL vector store
vector_store = PGVectorStore.from_params(
    database="vectordb",
    host="localhost",
    password="password",
    port=5432,
    user="user",
    table_name="llama_index_embeddings",
    embed_dim=1536,
)

storage_context = StorageContext.from_defaults(vector_store=vector_store)

# Créer index et stocker dans PostgreSQL
index = VectorStoreIndex.from_documents(
    documents,
    storage_context=storage_context
)

# Query engine pour RAG
query_engine = index.as_query_engine()
response = query_engine.query("Expliquez le concept de Zero Trust")
print(response)

Haystack : Framework open-source d'Elastic pour NLP et RAG

Semantic Kernel : Framework Microsoft pour orchestration d'agents IA

Tous ces frameworks supportent PostgreSQL + pgvector nativement, facilitant l'adoption.

Architecture de systèmes RAG avec PostgreSQL 17

Qu'est-ce que RAG (Retrieval-Augmented Generation) ?

RAG est une technique qui augmente les capacités des LLMs en leur fournissant un contexte pertinent récupéré depuis une base de connaissances. Au lieu de générer des réponses uniquement depuis leur mémoire paramétrique (risque d'hallucinations), les LLMs peuvent s'appuyer sur des documents vérifiés et à jour.

Pipeline RAG typique :

1. Ingestion : Documents découpés en chunks, convertis en embeddings, stockés dans PostgreSQL
2. Retrieval : Requête utilisateur convertie en embedding, recherche de similarité dans PostgreSQL
3. Augmentation : Contexte récupéré injecté dans le prompt du LLM
4. Generation : LLM génère une réponse basée sur le contexte fourni

Implémentation d'un système RAG complet avec PostgreSQL 17

Voici une architecture de référence pour un chatbot d'entreprise avec RAG :

import os
import psycopg
from pgvector.psycopg import register_vector
from openai import OpenAI
import numpy as np

# Configuration
OPENAI_API_KEY = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
DB_CONNECTION = "postgresql://user:pass@localhost/knowledge_base"

client = OpenAI(api_key=OPENAI_API_KEY)

# Étape 1 : Ingestion de documents
def ingest_documents(documents: list[dict]):
    """
    Charge des documents dans PostgreSQL avec leurs embeddings
    documents = [{"text": "...", "metadata": {...}}, ...]
    """
    conn = psycopg.connect(DB_CONNECTION)
    register_vector(conn)

    with conn.cursor() as cur:
        # Créer la table si nécessaire
        cur.execute("""
            CREATE TABLE IF NOT EXISTS knowledge_base (
                id SERIAL PRIMARY KEY,
                content TEXT,
                metadata JSONB,
                embedding vector(1536),
                created_at TIMESTAMP DEFAULT NOW()
            )
        """)

        # Créer index HNSW pour recherche rapide
        cur.execute("""
            CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_embedding
            ON knowledge_base USING hnsw (embedding vector_cosine_ops)
            WITH (m = 16, ef_construction = 64)
        """)

        # Générer embeddings et insérer
        for doc in documents:
            # Appel API OpenAI pour créer embedding
            response = client.embeddings.create(
                model="text-embedding-3-small",
                input=doc["text"]
            )
            embedding = response.data[0].embedding

            cur.execute(
                """
                INSERT INTO knowledge_base (content, metadata, embedding)
                VALUES (%s, %s, %s)
                """,
                (doc["text"], doc.get("metadata", {}), embedding)
            )

        conn.commit()
    conn.close()

# Étape 2 : Recherche de contexte pertinent
def retrieve_context(query: str, k: int = 5) -> list[dict]:
    """
    Recherche les k chunks les plus pertinents pour une requête
    """
    conn = psycopg.connect(DB_CONNECTION)
    register_vector(conn)

    # Générer embedding de la requête
    response = client.embeddings.create(
        model="text-embedding-3-small",
        input=query
    )
    query_embedding = response.data[0].embedding

    # Recherche de similarité
    with conn.cursor() as cur:
        cur.execute(
            """
            SELECT content, metadata, 1 - (embedding <=> %s) AS similarity
            FROM knowledge_base
            ORDER BY embedding <=> %s
            LIMIT %s
            """,
            (query_embedding, query_embedding, k)
        )

        results = cur.fetchall()

    conn.close()

    return [
        {"content": row[0], "metadata": row[1], "similarity": row[2]}
        for row in results
    ]

# Étape 3 : Génération avec contexte augmenté
def generate_answer(query: str, context_docs: list[dict]) -> str:
    """
    Génère une réponse en utilisant le contexte récupéré
    """
    # Construire le contexte
    context = "\n\n".join([
        f"Document {i+1} (similarité {doc['similarity']:.2f}):\n{doc['content']}"
        for i, doc in enumerate(context_docs)
    ])

    # Prompt augmenté avec contexte
    prompt = f"""Tu es un assistant qui répond aux questions en te basant UNIQUEMENT sur le contexte fourni.
Si l'information n'est pas dans le contexte, dis "Je ne trouve pas cette information dans la base de connaissances."

Contexte :
{context}

Question : {query}

Réponse :"""

    # Appel API OpenAI
    response = client.chat.completions.create(
        model="gpt-4-turbo-preview",
        messages=[
            {"role": "system", "content": "Tu es un assistant utile qui répond aux questions en te basant sur le contexte fourni."},
            {"role": "user", "content": prompt}
        ],
        temperature=0.3,
        max_tokens=500
    )

    return response.choices[0].message.content

# Pipeline complet RAG
def rag_pipeline(query: str) -> dict:
    """
    Pipeline complet : retrieval + generation
    """
    # 1. Récupérer contexte pertinent
    context_docs = retrieve_context(query, k=5)

    # 2. Générer réponse avec contexte
    answer = generate_answer(query, context_docs)

    return {
        "query": query,
        "answer": answer,
        "sources": context_docs,
        "num_sources": len(context_docs)
    }

# Exemple d'utilisation
if __name__ == "__main__":
    # Ingestion initiale
    documents = [
        {
            "text": "PostgreSQL 17 introduit des améliorations majeures pour l'IA avec pgvector 0.7 et l'indexation HNSW.",
            "metadata": {"source": "release_notes", "version": "17"}
        },
        {
            "text": "L'architecture Zero Trust repose sur le principe 'never trust, always verify' avec authentification continue.",
            "metadata": {"source": "security_docs", "category": "cybersecurity"}
        },
        # ... plus de documents
    ]

    ingest_documents(documents)

    # Requête RAG
    result = rag_pipeline("Quelles sont les nouveautés de PostgreSQL 17 pour l'IA ?")
    print(f"Question : {result['query']}")
    print(f"Réponse : {result['answer']}")
    print(f"\nSources utilisées : {result['num_sources']}")
    for i, source in enumerate(result['sources'], 1):
        print(f"  {i}. Similarité {source['similarity']:.2f} - {source['metadata']}")

Optimisations avancées pour production

Hybrid search (dense + sparse) : Combiner recherche vectorielle et recherche full-text pour de meilleurs résultats :

-- Recherche hybride avec scores pondérés
WITH vector_search AS (
    SELECT id, content, 1 - (embedding <=> query_embedding) AS vector_score
    FROM knowledge_base
    ORDER BY embedding <=> query_embedding
    LIMIT 20
),
fulltext_search AS (
    SELECT id, content, ts_rank(to_tsvector('english', content), query) AS text_score
    FROM knowledge_base
    WHERE to_tsvector('english', content) @@ query
    ORDER BY text_score DESC
    LIMIT 20
)
SELECT
    COALESCE(v.id, f.id) AS id,
    COALESCE(v.content, f.content) AS content,
    (COALESCE(v.vector_score, 0) * 0.7 + COALESCE(f.text_score, 0) * 0.3) AS combined_score
FROM vector_search v
FULL OUTER JOIN fulltext_search f ON v.id = f.id
ORDER BY combined_score DESC
LIMIT 10;

Reranking avec modèle cross-encoder : Après retrieval initial, réordonner les résultats avec un modèle plus précis :

from sentence_transformers import CrossEncoder

model = CrossEncoder('cross-encoder/ms-marco-MiniLM-L-6-v2')

def rerank_results(query: str, candidates: list[dict], top_k: int = 5):
    # Scorer chaque paire (query, document)
    pairs = [(query, doc['content']) for doc in candidates]
    scores = model.predict(pairs)

    # Réordonner par score
    for doc, score in zip(candidates, scores):
        doc['rerank_score'] = score

    reranked = sorted(candidates, key=lambda x: x['rerank_score'], reverse=True)
    return reranked[:top_k]

Caching intelligent : Mettre en cache les embeddings de requêtes fréquentes pour réduire les appels API :

import hashlib
import redis

redis_client = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)

def get_embedding_cached(text: str):
    # Créer clé de cache
    cache_key = f"embedding:{hashlib.md5(text.encode()).hexdigest()}"

    # Vérifier cache
    cached = redis_client.get(cache_key)
    if cached:
        return np.frombuffer(cached, dtype=np.float32)

    # Si pas en cache, générer et stocker
    response = client.embeddings.create(
        model="text-embedding-3-small",
        input=text
    )
    embedding = np.array(response.data[0].embedding, dtype=np.float32)

    redis_client.setex(cache_key, 86400, embedding.tobytes())  # TTL 24h
    return embedding

Cas d'usage en production : témoignages d'entreprises

Mistral AI : migration de Pinecone vers PostgreSQL

Mistral AI, la startup française créatrice de modèles LLM open-source, a migré l'intégralité de son infrastructure d'embeddings de Pinecone vers PostgreSQL 17 + pgvector en septembre 2025.

Contexte :

• 500M d'embeddings stockés (documents, code source, conversations)
• 200K requêtes de recherche sémantique par jour
• Facture Pinecone : $12,000/mois

Résultats de la migration :

• Coût infrastructure divisé par 6 : $2,000/mois (RDS PostgreSQL)
• Latence P95 améliorée : 18 ms → 11 ms
• Simplification stack : 1 DB au lieu de 2 (Postgres + Pinecone)
• Transactions ACID pour cohérence données critiques
• Backup et réplication simplifiés (infrastructure existante)

Arthur Mensch, CEO de Mistral AI, déclare : "PostgreSQL 17 nous a permis de réduire drastiquement nos coûts tout en améliorant les performances. Nous n'avons plus besoin de maintenir une infrastructure séparée pour les vecteurs. Tout est dans Postgres."

Notion : recherche sémantique pour 30M d'utilisateurs

Notion, l'application de productivité collaborative, a déployé une recherche sémantique propulsée par PostgreSQL 17 pour ses 30 millions d'utilisateurs en octobre 2025.

Défi : Permettre aux utilisateurs de retrouver des informations dans leurs workspaces avec des requêtes en langage naturel ("notes de la réunion client X du mois dernier").

Architecture :

• PostgreSQL 17 avec pgvector pour stocker embeddings des pages/blocks
• Indexation HNSW pour recherche sub-10ms
• Partitionnement par workspace pour isolation et performances
• Réplication read-only pour scaling horizontal des lectures

Implémentation :

-- Table partitionnée par workspace
CREATE TABLE pages (
    id UUID PRIMARY KEY,
    workspace_id UUID NOT NULL,
    title TEXT,
    content TEXT,
    embedding vector(1536),
    updated_at TIMESTAMP
) PARTITION BY HASH (workspace_id);

-- Créer partitions (une par range de hash)
CREATE TABLE pages_0 PARTITION OF pages FOR VALUES WITH (MODULUS 16, REMAINDER 0);
CREATE TABLE pages_1 PARTITION OF pages FOR VALUES WITH (MODULUS 16, REMAINDER 1);
-- ... 14 autres partitions

-- Index HNSW sur chaque partition
CREATE INDEX ON pages_0 USING hnsw (embedding vector_cosine_ops);
CREATE INDEX ON pages_1 USING hnsw (embedding vector_cosine_ops);

Résultats :

• Temps recherche moyen : 8 ms pour 95% des requêtes
• Satisfaction utilisateur : +40% vs recherche keyword classique
• Infrastructure : 8 instances PostgreSQL RDS (haute disponibilité)
• Coût : $15K/mois pour 30M utilisateurs (vs $80K estimé avec Pinecone)

Hugging Face : indexation de 300K+ modèles ML

Hugging Face, le GitHub du Machine Learning, utilise PostgreSQL 17 pour indexer et rechercher parmi ses 300,000+ modèles, datasets et espaces.

Use case : Permettre aux développeurs de trouver le modèle optimal pour leur cas d'usage via recherche sémantique sur les descriptions, tags, performances.

Stack technique :

• Embeddings générés depuis descriptions modèles avec sentence-transformers
• PostgreSQL 17 avec pgvector pour stockage et indexation
• API FastAPI qui expose endpoints de recherche
• Redis pour caching des résultats populaires

# API de recherche Hugging Face (simplifié)
from fastapi import FastAPI, Query
from sentence_transformers import SentenceTransformer
import psycopg

app = FastAPI()
model = SentenceTransformer('sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2')

@app.get("/api/search")
async def search_models(
    query: str = Query(..., min_length=3),
    limit: int = Query(default=20, le=100)
):
    # Générer embedding de la requête
    query_embedding = model.encode(query).tolist()

    # Recherche dans PostgreSQL
    conn = psycopg.connect(DB_CONNECTION)
    with conn.cursor() as cur:
        cur.execute(
            """
            SELECT
                model_id,
                model_name,
                description,
                downloads,
                likes,
                1 - (embedding <=> %s::vector) AS similarity
            FROM models
            WHERE 1 - (embedding <=> %s::vector) > 0.5  -- Seuil minimum
            ORDER BY similarity DESC
            LIMIT %s
            """,
            (query_embedding, query_embedding, limit)
        )
        results = cur.fetchall()
    conn.close()

    return {
        "query": query,
        "results": [
            {
                "model_id": r[0],
                "model_name": r[1],
                "description": r[2],
                "downloads": r[3],
                "likes": r[4],
                "similarity": float(r[5])
            }
            for r in results
        ]
    }

Impact :

• 3M de recherches sémantiques par mois
• Taux de succès (clic sur résultat) : 78% vs 52% avec recherche keyword
• Infrastructure : PostgreSQL managed by Supabase

Comparaison PostgreSQL 17 vs Vector Databases spécialisées

Quand choisir PostgreSQL + pgvector ?

✅ Excellents cas d'usage :

• Applications avec données relationnelles ET vecteurs (la majorité des apps)
• Volumes < 100M vecteurs (scaling horizontal possible au-delà)
• Budget serré (open-source vs SaaS coûteux)
• Conformité stricte (RGPD, HIPAA) nécessitant self-hosting
• Équipe déjà experte PostgreSQL (courbe d'apprentissage nulle)

❌ Moins adaptés :

• Volumes > 500M vecteurs nécessitant sharding complexe
• Latence ultra-critique < 2ms (vector DBs optimisées plus rapides)
• Cas d'usage 100% vectoriel sans données relationnelles

Tableau comparatif détaillé

Recommandation : Pour 80% des cas d'usage, PostgreSQL 17 + pgvector est le choix optimal. Réservez les vector databases spécialisées pour des besoins très spécifiques (latence extrême, volumes massifs).

Bonnes pratiques et optimisations

Tuning PostgreSQL pour workloads vectoriels

-- Configuration optimale pour serveur 32 vCPU, 128 GB RAM

-- Mémoire
shared_buffers = 32GB                  -- 25% de la RAM
effective_cache_size = 96GB            -- 75% de la RAM
work_mem = 256MB                       -- Pour opérations de tri
maintenance_work_mem = 2GB             -- Pour VACUUM, CREATE INDEX

-- Parallélisme
max_parallel_workers_per_gather = 16   -- Workers par query
max_parallel_workers = 32              -- Total workers
max_worker_processes = 32

-- Connexions
max_connections = 200

-- Checkpoints
checkpoint_timeout = 15min
checkpoint_completion_target = 0.9

-- WAL
wal_buffers = 16MB
min_wal_size = 2GB
max_wal_size = 8GB

-- Autovacuum agressif pour tables à forte écriture
autovacuum_max_workers = 8
autovacuum_naptime = 10s

Monitoring et alerting

Métriques critiques à surveiller :

-- Performance index HNSW
SELECT
    schemaname,
    tablename,
    indexname,
    idx_scan,
    idx_tup_read,
    idx_tup_fetch
FROM pg_stat_user_indexes
WHERE indexname LIKE '%embedding%';

-- Taille des tables et index
SELECT
    tablename,
    pg_size_pretty(pg_total_relation_size(schemaname||'.'||tablename)) AS total_size,
    pg_size_pretty(pg_indexes_size(schemaname||'.'||tablename)) AS indexes_size
FROM pg_tables
WHERE schemaname = 'public'
ORDER BY pg_total_relation_size(schemaname||'.'||tablename) DESC;

-- Requêtes les plus lentes
SELECT
    query,
    calls,
    total_exec_time,
    mean_exec_time,
    max_exec_time
FROM pg_stat_statements
WHERE query LIKE '%<=>%'  -- Requêtes vectorielles
ORDER BY mean_exec_time DESC
LIMIT 20;

Stratégies de backup et disaster recovery

# Backup continu avec WAL archiving
# postgresql.conf
archive_mode = on
archive_command = 'aws s3 cp %p s3://my-bucket/wal-archive/%f'

# Backup complet quotidien
pg_basebackup -h localhost -U postgres -D /backups/$(date +%Y%m%d) -Ft -z -P

# Restore point-in-time
pg_restore -d embeddings_db /backups/20251127/base.tar
# Puis replay des WAL jusqu'au timestamp souhaité

L'avenir : PostgreSQL et l'IA en 2026-2027

Roadmap PostgreSQL 18

Fonctionnalités attendues pour l'IA :

• Indexes GPU-accelerated : Utilisation du GPU pour construction/recherche index
• Native vector quantization : Compression automatique des embeddings (8-bit, 4-bit)
• Multi-modal embeddings : Support natif de vecteurs multi-dimensionnels (texte + image)
• Incremental reindex : Mise à jour incrémentale des index HNSW sans reconstruction complète

Convergence avec les LLM

Plusieurs projets explorent l'intégration de LLMs directement dans PostgreSQL :

• plpython3 + transformers : Exécuter inférence LLM depuis des fonctions SQL
• pgml : Extension qui apporte scikit-learn, XGBoost, LightGBM dans Postgres
• PostgresML : Startup qui développe des fonctions SQL pour fine-tuning de modèles

Conclusion : PostgreSQL, la base de données IA de 2025

PostgreSQL 17 marque un tournant majeur dans l'histoire de cette base de données vénérable. En intégrant nativement les capacités vectorielles avec des performances de classe mondiale, PostgreSQL devient une plateforme unifiée pour les applications modernes qui combinent données relationnelles traditionnelles et intelligence artificielle.

L'adoption massive par les startups IA (Mistral AI, Hugging Face, Cohere) et les entreprises établies (Notion, Salesforce) confirme que PostgreSQL + pgvector est devenu le stack de référence pour la plupart des cas d'usage vectoriels. Les avantages sont multiples : coûts réduits, simplicité d'architecture, maturité éprouvée, écosystème riche, conformité ACID.

Pour les développeurs et architectes qui construisent des applications IA en 2025, PostgreSQL 17 mérite d'être la première option évaluée avant de se tourner vers des vector databases spécialisées. Dans la majorité des cas, la combinaison PostgreSQL + pgvector offrira le meilleur équilibre entre performances, coûts et simplicité opérationnelle.

L'avenir du stockage de données IA est convergent, pas fragmenté. PostgreSQL en est la preuve éclatante.

Sources et références

• PostgreSQL 17 Release Notes
• pgvector Documentation
• Journal du Geek - PostgreSQL devient la DB de l'IA
• Blog du Modérateur - Startups IA et PostgreSQL
• Ippon Technologies - Guide complet pgvector
• LangChain PostgreSQL Vector Store
• Notion Engineering Blog - Semantic Search with Postgres