Portée par Lando Norris, la campagne « Ask. Know. Go. » prend pour point de départ la manière dont le pilote interroge et interprète les données avant d’agir. Starburst transpose cette logique à une plateforme conçue pour réduire la distance entre une question métier et l’analyse nécessaire pour y répondre.
Une nouvelle question métier peut nécessiter un pipeline, le déplacement de données ou un nouveau tableau de bord. Starburst veut permettre d’interroger directement, en langage naturel, des informations stockées dans différents clouds, sur site ou dans des architectures hybrides.
Cette approche s’adresse aux collaborateurs, aux applications et aux agents IA. Une demande peut mobiliser des données distribuées à travers une couche commune, sans copie créée pour cet usage. Starburst a choisi Lando Norris pour représenter cette approche pendant deux ans. Le champion du monde de Formule 1 2025 ne sert pas uniquement à évoquer la vitesse. En course, il échange avec son équipe, pose des questions et cherche une vision aussi claire que possible avant de décider. L’entreprise rapproche cette méthode du dialogue que les utilisateurs peuvent engager avec leurs données.
Une question doit conserver son sens métier
La simplicité de l’interface ne garantit pas la qualité de la réponse. Deux systèmes peuvent employer le même terme pour désigner des réalités différentes. Starburst associe donc l’accès conversationnel à un contexte métier cohérent, transmis aux requêtes, aux modèles et aux agents quel que soit l’emplacement des informations. Plusieurs équipes peuvent ainsi travailler à partir des mêmes définitions. Les questions des utilisateurs et les recherches des agents s’appuient sur une base commune, plutôt que sur des extractions propres à chaque projet.
Du dialogue à plusieurs formes d’analyse
La même fondation peut alimenter l’analytique conversationnelle, la recherche par IA, les workflows agentiques et la Business Intelligence. Starburst veut éviter que cette nouvelle interface devienne un silo doté de ses propres données et de ses propres règles. La plateforme repose notamment sur Trino et Apache Iceberg. Ces standards ouverts permettent de conserver les environnements existants tout en ajoutant de nouvelles façons d’interroger les informations. Le langage naturel complète ainsi les outils analytiques classiques.
Le temps de réponse devient un critère d’usage
Pour qu’une interaction conversationnelle reste exploitable, le délai entre la question et la réponse doit être suffisamment court. Starburst travaille avec NVIDIA afin d’associer son serveur Model Context Protocol à NVIDIA Vera. Cette combinaison vise à accélérer les analyses en temps réel effectuées sur des données gouvernées et fédérées. Les premiers benchmarks communiqués par l’entreprise font état de requêtes jusqu’à six fois plus rapides et d’un débit analytique par dollar trois à quatre fois supérieur aux alternatives reposant uniquement sur des CPU. Starburst n’a toutefois pas encore détaillé les conditions de ces tests ni le calendrier de disponibilité de cette association.
Cette logique donne son sens à « Ask. Know. Go. ». Lando Norris illustre l’enchaînement entre la recherche d’une information, sa compréhension et la décision. Starburst s’appuie ainsi sur une figure visible du sport automobile pour expliquer une évolution plus technique de l’interface analytique, où poser une question doit suffire à mobiliser les données nécessaires sans reconstruire leur architecture.
