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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 starburst slots et d’IA propulsées par Trino. À l’inverse, les écosystèmes Hadoop et Spark traditionnels ne prennent pas nativement en charge l’inférence.

« 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 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.

  • Type Société civile/Société commerciale/Autres types de sociétés
  • Collectivement, les nouvelles capacités poursuivent l’objectif de Starburst de fournir aux clients un accès rapide et gouverné aux données distribuées, selon Matt Fuller.
  • Il y a inclus un catalogue de données pour favoriser la découverte des données, une couche de gouvernance, des capacités de transformation et de gestion de flux de données, et même des outils d’analytique en libre-service.

Services et conseil aux entreprises

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.

Junior – Consultant en stratégie et innovation – Défense et Aérospatiale

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.

Driving global aerospace & defense innovation through startup accelerators, strategy consulting, and venture investment

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.

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.

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).

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.

 

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