Nicolas Maillard, Databricks: «La plateforme data doit être suffisamment complète pour disparaître.»

Jusqu’où ira Databricks? Né des travaux des créateurs d’Apache Spark et longtemps identifié au traitement de très grands volumes de données [voir les focus de Place de l’IT sur sa genèse et son irrésistible ascension], l’éditeur construit désormais une plateforme qui va de l’ingestion et de la gouvernance des données jusqu’à leur exploitation par la BI, l’intelligence artificielle et les agents.
Cette évolution s’est encore accélérée avec une série d’acquisitions. Tabular a renforcé la stratégie autour des formats de données ouverts. Neon a apporté sa technologie PostgreSQL serverless, à l’origine de Lakebase. Tecton (fournit aux modèles et agents des données récentes en temps réel), Quotient AI (évaluation et amélioration continue des agents IA) ou -plus récemment- Electric (PostgreSQL léger et synchronisé au plus près des applications et agents) complètent différentes briques nécessaires aux applications et aux agents IA, du temps réel à leur évaluation en passant par les données transactionnelles. Avec Panther (plateforme de détection et d’investigation des incidents de sécurité), Databricks pousse désormais ses pions jusque dans la cybersécurité.
Néanmoins, derrière cette accumulation de technologies se dessine une évolution plus profonde. Historiquement, les applications travaillaient sur leurs “bases de production, quasiment intouchables”, tandis que les entreprises dupliquaient leurs données dans des datawarehouses ou des datalakes afin de pouvoir les analyser sans perturber les systèmes opérationnels. Les moteurs spécialisés ne disparaissent évidemment pas, pas plus que les mécanismes techniques de réplication. Mais pour l’utilisateur comme pour l’informaticien, l’objectif est de ne plus avoir à gérer séparément un jeu de données de production et (ou pas) sa copie destinée à l’analytique.
L’arrivée des agents IA donne une nouvelle dimension à cette convergence. Il ne suffit plus d’interroger des données historiques ou de générer une réponse. Un agent doit accéder au bon contexte, exploiter des informations fraîches, utiliser des outils et, éventuellement, agir sur le système d’information. Avec, à la clé, de nouvelles questions de gouvernance, de sécurité et de fiabilité.
Comment toutes ces briques s’articulent-elles? Que changent réellement Lakebase et les dernières acquisitions? À quoi servent Agent Bricks, Genie, Unity AI Gateway ou encore Omnigent et ses “harnais” (harness) ? Et jusqu’où Databricks entend-il étendre sa plateforme?
Nicolas Maillard, vice-président technique SEMEA (Europe du Sud, Moyen-Orient et Afrique) chez Databricks, détaille cette transformation. Un entretien très illustré et pédagogique pour appréhender les technologies de Databricks, devenu un acteur majeur de la data et de l’IA, et pour mieux comprendre comment elles pourraient remodeler les systèmes d’information.