« 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 starburst 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).
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.
Le Lakehouse bénéficie des performances du CPU NVIDIA Vera
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.
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- « L’innovation en matière d’IA est centrée sur l’intégration des données, des modèles et des applications », note-t-il.
- Avec NVIDIA Vera, Starburst entend apporter l’analytique temps réel et l’inférence directement là où résident ces données.
- L’environnement de développement n’exige pas que les utilisateurs déplacent des données ou construisent des pipelines complexes.
- Cette initiative reflète la vision de Starburst visant à unifier les capacités de calcul CPU et GPU au sein d’un moteur open unique, permettant aux entreprises d’exploiter un traitement de données gouverné et haute performance au rythme de l’innovation.
- 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.
Benchling facilite l’accès des scientifiques aux modèles d’IA grâce à NVIDIA
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.
Différenciation concurrentielle Starburst adopte une approche que ni les data warehouses cloud propriétaires ni les plateformes historiques ne peuvent reproduire. « Avec NVIDIA Vera, Starburst vise à apporter l’analytique et l’inférence en temps réel directement là où se trouvent ces données. « L’avenir de l’IA d’entreprise dépend d’un accès rapide à des données gouvernées », a déclaré Justin Borgman, fondateur et CEO de Starburst. Les analyses et l’inférence peuvent ainsi être exécutées directement là où résident les données, dans les data lakes, les data warehouses et les systèmes opérationnels, sans déplacement ni duplication.
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.
Senior – Consultant en stratégie et innovation – Défense et Aéronautique
Grâce à son architecture ouverte, hybride et fédérée basée sur Trino, Starburst supprime ces limites et optimise l’accès aux infrastructures d’inférence les plus avancées. « Notre collaboration avec Starburst, pour optimiser leur plateforme basée sur Trino pour le CPU NVIDIA Vera, fournira une solution fondamentale pour le traitement de données fédérées en temps réel. « L’avenir de l’IA d’entreprise repose sur la capacité à obtenir instantanément des insights à partir de données souvent réparties dans des environnements hybrides complexes », a déclaré Dion Harris, Senior Director HPC, Cloud et AI Infrastructure chez NVIDIA. » Les bénéfices pour les clients Starburst Les premiers tests de benchmarking montrent que Starburst sur CPU NVIDIA Vera offre des performances de requête nettement supérieures et une efficacité CPU bien plus élevée que les configurations traditionnelles basées sur des processeurs x86. Starburst, leader des plateformes de données et d’intelligence artificielle, annonce des optimisations pour le CPU NVIDIA Vera, dévoilé lors de la conférence NVIDIA GTC. 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.
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.