Mais la plupart des entreprises ont déjà déployé des systèmes en s’appuyant sur les bases de données propriétaires et PostgreSQL. Beaucoup d’autres, dont Dataiku, ont également fait de la facilitation du développement des applications GenAI une priorité. Quant à lui, l’accélérateur vise à offrir un accompagnement personnalisé aux startups identifiées ainsi que de donner à ses partenaires industriels et institutionnels internationaux un https://starburst-france.com/ accès à l’écosystème d’innovation que crée Starburst.
Une affirmation que l’on retrouve également dans la bouche des porte-parole de Databricks, Snowflake ou Dremio. Et d’affirmer que l’entreprise fournit une alternative aux deux solutions populaires en mettant l’accent sur l’interopérabilité et les standards open source. Starburst entend concurrencer Databricks et Snowflake à mesure qu’il se développe au-delà d’un « lakehouse » paré pour le paradigme data mesh, poursuit Matt Fuller. En particulier, la transformation de données non structurées en vecteurs pour les préparer à une génération augmentée par la recherche est un ajout précieux, poursuit-il.
Starburst muscle sa plateforme pour briser les silos de données à l’ère agentique
Intégration dans l’écosystème L’optimisation de Starburst s’étend aux architectures d’entreprise validées, notamment Dell AI Factory with NVIDIA et Dell AI Data Platform, où Starburst sert de moteur d’analytique, d’accès aux données et de gouvernance. La plateforme maintient également des performances prévisibles pour des charges de travail mixtes combinant BI et inférence IA. L’intégration s’étend également aux architectures validées Dell AI Factory with NVIDIA et Dell AI Data Platform, où Starburst fait office de moteur d’analytique, d’accès et de gouvernance des données.
Elle a créé des programmes d’accélérateurs aérospatiaux et défense uniques qui combinent les meilleurs aspects des accélérateurs de startups traditionnels et des programmes MBA avec une connaissance unique de l’industrie et une expertise approfondie. Fondé en 2012 par François Chopard, Starburst est le principal accélérateur de startups et cabinet de conseil stratégique dans le domaine de l’aérospatiale et de la défense (A&D). Starburst est le principal accélérateur de startups et cabinet de conseil stratégique dans le domaine de l’aérospatiale et de la défense (A&D).
Portée par ses nouvelles capacités IA, la société a signé plusieurs contrats à huit chiffres et doublé son activité hors des États-Unis. En février 2026, l’entreprise a franchi le cap symbolique des 100 millions de dollars d’ARR, avec une croissance annuelle de près de 40 % et un run rate IA déjà estimé à 20 millions de dollars. L’approche a séduit plus de 60 pays et des poids lourds comme Comcast, Citigroup ou quatre des cinq premières banques mondiales. Dans le monde des lakehouses, il y a les deux mastodontes Databricks et Snowflake qui vous demandent de centraliser vos données chez eux avant de faire quoi que ce soit (bon okay, on carricature là). Vera n’est pas encore sorti, que déjà Starburst y voit une opportunité de grignoter de nouvelles parts de marché. « Notre feuille de route est axée sur la suppression des silos de données et la fourniture de l’infrastructure nécessaire pour alimenter ces agents avec des informations contextuelles et gouvernées, de leur ingestion à leur analyse », avance Matt Fuller.
- Jitender Aswani, SVP Engineering chez Starburst, explique ainsi que « Avec Trino sur NVIDIA Vera, nous débloquons un nouveau niveau de performance pour l’accès fédéré aux données.
- Des architectures de référence et des bonnes pratiques seront également publiées pour les organisations souhaitant exploiter Vera pour l’analytique et l’IA sur des données fédérées et gouvernées.
- En février 2026, l’entreprise a franchi le cap symbolique des 100 millions de dollars d’ARR, avec une croissance annuelle de près de 40 % et un run rate IA déjà estimé à 20 millions de dollars.
- Dans le monde des lakehouses, il y a les deux mastodontes Databricks et Snowflake qui vous demandent de centraliser vos données chez eux avant de faire quoi que ce soit (bon okay, on carricature là).
- En particulier, la transformation de données non structurées en vecteurs pour les préparer à une génération augmentée par la recherche est un ajout précieux, poursuit-il.
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Starburst développe en parallèle une accélération GPU pour Trino via NVIDIA CUDA et cuDF pour les données structurées, avec l’ambition d’unifier le calcul CPU et GPU au sein d’un seul moteur ouvert. Des performances obtenues tout en maintenant un débit déterministe même sur des workloads mixtes BI et inférence IA. Kevin Petrie a quant à lui suggéré que Starburst, qui évolue vers le développement de l’IA, devrait faire davantage d’effort pour intégrer les opérations de données, de développement et de modélisation. À savoir que leurs architectures de données ne sont pas prêtes à prendre en charge des modèles ou des applications d’IA », a-t-il déclaré. Selon Matt Fuller, cofondateur de Starburst et vice-président des produits AI/ML de l’éditeur, ce sont les commentaires des clients qui ont motivé le développement d’AI Workflows et d’AI Agent.
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Pour les entreprises qui déploient Vera dans ces configurations, c’est une pile complète prête pour l’inférence, de l’infrastructure jusqu’à l’exploitation des insights. Avec NVIDIA Vera, Starburst entend apporter l’analytique temps réel et l’inférence directement là où résident ces données. Annoncée lors du GTC 2026, l’optimisation de la plateforme Trino pour le nouveau CPU datacenter Vera de NVIDIA positionne Starburst comme le premier lakehouse ouvert et hybride taillé pour l’inférence IA fédérée en production. « Pour soutenir cette intégration, Starburst ferait bien de s’associer à davantage de plateformes de modèles d’IA/ML et de framework de développement d’applications ». « L’innovation en matière d’IA est centrée sur l’intégration des données, des modèles et des applications », note-t-il. Starburst vise à s’assurer que les clients disposent d’une base de données capable de prendre en charge ce type d’applications.