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 starburst slot sociétés
- La plateforme maintient également des performances prévisibles pour des charges de travail mixtes combinant BI et inférence IA.
- 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.
- « 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.
- 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.
- Différenciation concurrentielle Starburst adopte une approche que ni les data warehouses cloud propriétaires ni les plateformes historiques ne peuvent reproduire.
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.
Pure Storage lance une solution GPU-native pour accélérer la préparation des données d’IA d’entreprise
Contrairement aux plateformes concurrentes, qui exigent de centraliser les données dans des entrepôts propriétaires avant de pouvoir alimenter l’IA, Starburst permet un accès aux données hybride, fédéré et gouverné. La plateforme Starburst, propulsée par Trino, est particulièrement bien positionnée pour exploiter Vera, le CPU de nouvelle génération de NVIDIA pour les centres de données, conçu pour accélérer le raisonnement agentique et l’analytique de données. Les clients de Starburst bénéficieront de performances de requête nettement supérieures, d’une inférence IA à plus faible latence et d’importantes économies de coûts dès la disponibilité de Vera, prévue plus tard en 2026.
Stage – Consultant en stratégie et innovation – Défense et Aérospatiale
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.
Les débuts de l’IA agentique chez Starburst
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.
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.
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.
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.
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.
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