Starburst, spécialiste des architectures data distribuées de type lakehouse, annonce l’enrichissement de ses plateformes Starburst Enterprise et Starburst Galaxy avec de nouvelles fonctionnalités conçues pour accélérer l’adoption de l’IA générative en entreprise. Au cœur de cette annonce figurent le lancement du Starburst AI Agent et de workflows IA avancés, destinés à transformer les phases d’expérimentation en cas d’usage opérationnels.
Dans un contexte où la qualité des données et leur accessibilité conditionnent les performances des modèles d’intelligence artificielle, Starburst entend simplifier la connexion entre les données distribuées et les systèmes IA. Ces nouveautés s’appuient sur une architecture compatible avec les environnements on-premise, hybrides et multicloud, afin de répondre aux exigences de scalabilité, de sécurité et de gouvernance des grandes organisations.
Le Starburst AI Agent offre une interface en langage naturel conçue pour produire des analyses contextualisées à destination des utilisateurs métiers et des analystes, tandis que les AI Workflows permettent de construire des chaînes IA robustes, grâce à la combinaison de recherche vectorielle native, de métadonnées enrichies et de mécanismes de gouvernance intégrés. L’ensemble vise à faciliter le déploiement d’agents IA, tout en maîtrisant les coûts et les exigences de conformité.
« La performance de l’IA dépend directement de la qualité et de l’accessibilité des données », souligne Justin Borgman, CEO et co-fondateur de Starburst. « Avec cette nouvelle génération de capacités, nous supprimons les frictions entre la donnée et l’IA, en créant une fondation unifiée, gouvernée et adaptée à l’échelle de l’entreprise. »
Ces évolutions s’accompagnent d’une prise en charge complète du format Apache Iceberg, avec notamment le support des vues matérialisées dynamiques, la gestion automatisée des tables et l’intégration des produits de données. Dans Starburst Galaxy, de nouvelles fonctionnalités comme l’auto-tagging intelligent pour la détection des données sensibles, des pipelines Iceberg managés ou encore un routage optimisé des requêtes renforcent la productivité des équipes data. Un pilote ODBC natif vient également améliorer la compatibilité avec les outils BI du marché, tels que Tableau ou Power BI.
Enfin, Starburst propose désormais une feuille de route Data-to-AI pour aider les entreprises à aligner leur stratégie data avec leurs ambitions en matière d’intelligence artificielle, en tenant compte des exigences de gouvernance, de scalabilité et d’intégration dans des environnements IT complexes.
