EnglishIl y a inclus un catalogue de données pour favoriser la découverte des données, une couche de gouvernance, des capacités de transformation et de gestion de flux de données, et même des outils d’analytique en libre-service. Ces annonces témoignent de la croissance de l’éditeur au-delà de son statut de spécialiste du data lakehouse. Vous l’aurez compris, Starburst travaille essentiellement dans l’écosystème aérospatial et défense, et est régulièrement en contact avec des grands donneurs d’ordre, équipementiers industriels et parties prenantes militaires. Starburst travaille starburst avec des gouvernements, des instituts universitaires et des laboratoires de recherche, des investisseurs, des incubateurs et d’autres organisations soutenant l’innovation, afin d’offrir aux startups de son portefeuille le contexte dont elles ont besoin pour entrer sur le marché.
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.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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).
Le Lakehouse bénéficie des performances du CPU NVIDIA Vera
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.
IA souveraine : 91 % des entreprises s’appuient sur le stockage objet pour leurs déploiements en production
« Ces flux de travail et agents d’IA s’appuient sur l’atout principal de Starburst, à savoir l’accès aux données sur site ou dans des environnements en cloud », considère Kevin Petrie. L’environnement de développement n’exige pas que les utilisateurs déplacent des données ou construisent des pipelines complexes. Aujourd’hui, Starburst rejoint la mêlée en dévoilant AI Workflows, un ensemble d’outils en préversion privée conçu pour permettre aux clients de développer, déployer et gérer des modèles et des applications d’IA.
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).
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 accès à l’écosystème d’innovation que crée Starburst.
Starburst muscle sa plateforme pour briser les silos de données à l’ère agentique
L’éditeur a déjà lancé des fonctionnalités de traitement du langage naturel qui permettent aux utilisateurs d’analyser des données sans écrire de code. Au-delà des AI Workflows, Starburst ajoute de nouvelles capacités d’IA avec AI Agent. La suite comprend AI Search pour transformer les données non structurées en embeddings vectoriels dans Apache Iceberg. Dans les faits, elle permet la fédération de données entre différents entrepôts, lacs et bases de données. Basée sur le moteur de requête Trino, la plateforme de Starburst (Galaxy en mode SaaS et Enterprise pour les déploiements self-managed/sur site) est souvent présentée comme le moyen de rendre tangible l’approche Data Mesh.
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.
C’est dans ce contexte d’accélération que Starburst a profité du GTC 2026 pour annoncer l’optimisation de sa plateforme pour le CPU Vera, le nouveau processeur ARM datacenter de NVIDIA conçu pour le raisonnement agentique et l’analytique de données. « Il ne s’agit pas de cocher des cases, mais de rationaliser la façon dont les entreprises activent leurs données à travers les environnements pour l’analytique et l’IA », avance-t-il. Collectivement, les nouvelles capacités poursuivent l’objectif de Starburst de fournir aux clients un accès rapide et gouverné aux données distribuées, selon Matt Fuller. Combinant trois activités complémentaires – accélérateurs, conseils et entreprises – l’entreprise aide les acteurs de l’aérospatiale et de la défense à innover, à naviguer et à investir dans l’écosystème dynamique. 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. Les architectures fermées obligent les entreprises à copier leurs données dans un système unique pour les exploiter avec l’IA, ce qui augmente les coûts, la latence et les risques de gouvernance.
Cette future capacité apportera un parallélisme massif et un traitement des données optimisé en colonnes accéléré aux analyses fédérées et à l’inférence IA, alimentant la prochaine génération de charges de travail RAG et d’IA agentique. S’appuyer sur Trino accéléré par GPU En plus du support du CPU Vera, Starburst développe également l’accélération GPU pour Trino à l’aide de NVIDIA CUDA et NVIDIA cuDF pour les données structurées. Les clients déployant Vera dans ces configurations bénéficient ainsi d’une pile technologique entièrement intégrée et prête pour l’inférence, de l’infrastructure jusqu’à l’exploitation des insights.
Merci de noter également que les commentaires ne sont pas automatiquement envoyés aux rédacteurs de chaque article. Disponibilité Starburst étudie comment l’architecture CPU NVIDIA Vera peut améliorer les charges analytiques et d’IA propulsées par Trino. À l’inverse, les écosystèmes Hadoop et Spark traditionnels ne prennent pas nativement en charge l’inférence.
Starburst est devenu une équipe mondiale de 70 membres dévoués, avec un portefeuille de plus de 150 startups, 27 programmes d’accélération et 1 fonds de capital-risque actifs. Domaines Corporate Scouting, Startup Business Development, Venture Investing, Matchmaking, aerospace, defense, space tech, accelerators, consulting, innovation et corporate strategy Type Société civile/Société commerciale/Autres types de sociétés
