Deux semaines après Snowflake, Databricks occupe à son tour le Moscone Center de San Francisco pour son propre « Data + AI Summit 2026 ». Et comme son meilleur ennemi, l’éditeur déroule une rafale d’annonces qui convergent toutes vers la même conviction : un modèle d’IA ne vaut plus rien sans le contexte, la gouvernance et la donnée temps réel de l’entreprise. Demain, les agents ne devront pas seulement interroger la donnée, ils devront agir avec elle, en temps réel, dans un cadre gouverné, ouvert et directement connecté aux processus métiers.
Comme il y a 15 jours avec le Summit 2026 de Snowflake, il flotte cette semaine à San Francisco, une assurance que l’industrie de la donnée n’a plus affichée depuis longtemps. Sur la grande scène du Moscone Center, devant une assistance que l’éditeur chiffre à près de 30 000 personnes, Ali Ghodsi a ouvert son discours par une affirmation que peu de dirigeants osent encore formuler aussi nettement. « Nous pensons que l’AGI est déjà là », a lancé le cofondateur et patron de Databricks. « L’IA n’a pas de problème d’intelligence en ce moment : elle est largement assez intelligente. Le problème, c’est que l’AGI n’imprègne pas encore complètement nos organisations. La question est : comment l’activer au travail ? »
Cette phrase résume assez bien l’ambition du cru 2026 du « Data + AI Summit » de Databricks. L’éditeur ne cherche plus seulement à convaincre que son Lakehouse est une meilleure architecture de données. Il veut démontrer que cette architecture devient le socle d’exécution des agents d’entreprise. Autrement dit, l’endroit où l’IA trouve la donnée, comprend le contexte métier, agit sur les applications, respecte les droits d’accès, se souvient, coûte moins cher et reste auditable. Snowflake a tenu exactement le même discours.
Les plateformes de données ne sont plus seulement des entrepôts analytiques, elles deviennent des plans de contrôle pour l’IA. Il y a 15 jours, Snowflake dégainait Snowflake CoWork, CoCo, Cortex Training, Horizon Context ou Agent Identity pour que l’IA agentique soit contextualisée, sécurisée, gouvernée. Databricks répond avec Genie One, Genie Ontology, Agent Bricks, Unity AI Gateway, Lakehouse//RT, Lakebase Search et OpenSharing.
Pour Databricks comme pour Snowflake, les modèles sont devenus une commodité commune, et la guerre se joue désormais sur la couche sémantique, la gouvernance et l’orchestration. Dit autrement, pour les entreprises et leur DSI, l’avantage business se construit sur ses propres données, non sur l’abonnement à tel ou tel fournisseur de modèles. Pour Ali Ghodsi, « faire entrer le contexte de l’entreprise dans l’IA est plus difficile qu’on ne l’imagine. C’est le problème sur lequel nous nous sommes concentrés chez Databricks. »Les modèles savent parler. Ils savent même raisonner de mieux en mieux. Mais ils restent souvent incapables de comprendre les définitions internes d’un KPI, les subtilités d’un référentiel client, les règles d’accès, les dépendances entre applications, les workflows métiers et les exceptions opérationnelles qui font la vraie vie d’une entrepri...
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