Datadog annonce le lancement officiel de Datadog AI Research, son nouveau laboratoire de recherche appliquée à l’observabilité et à la sécurité cloud. Deux premières contributions marquent cette annonce : Toto, un modèle de fondation open-weight, et BOOM, un benchmark public de métriques d’observabilité sans précédent.
Toto est présenté comme le premier modèle de fondation d’IA open-weight spécialement entraîné pour l’observabilité. Il s’agit d’un TSFM (Time Series Foundation Model), l’équivalent des LLMs pour les données séquentielles. Il a été entraîné uniquement sur les données internes de télémétrie de Datadog, lui permettant d’atteindre des performances supérieures à tous les modèles existants dans ce domaine.
Attention : Toto est open-weight, c’est-à-dire que les poids du modèle sont accessibles librement, mais cela ne signifie pas pour autant qu’il soit sous licence open source à proprement parler. Cette nuance est essentielle : l’accès au modèle est permis, mais pas nécessairement sa modification ou redistribution dans un cadre commercial.
Toto fonctionne en zero-shot, sans réglage préalable, pour détecter les anomalies ou planifier des capacités à partir de séries temporelles éphémères. Il est conçu pour le monitoring massif de milliards de flux de données.
Le deuxième projet, BOOM (Benchmark of Observability Metrics), est un jeu de données massives comprenant 2 807 séries multivariées réelles et 350 millions d’observations. Il s’agit d’un benchmark spécifiquement conçu pour les caractéristiques uniques des métriques d’observabilité : irrégularité, éparpillement, démarrage à froid, crêtes inattendues…
BOOM permet aux chercheurs d’entraîner et de tester des modèles prédictifs adaptés aux exigences particulières de la surveillance en production. Il est publié sous une licence permissive, avec une volonté d’en faire une ressource communautaire vivante.
Les travaux de Datadog AI Research devraient, à terme, être directement exploités dans les outils de la plateforme. Toto et BOOM sont disponibles dès aujourd’hui au téléchargement sous licence permissive, notamment via Hugging Face.
