Avec Managed Icehouse, de nouvelles capacités Icehouse Ingest et Icehouse LakeOps, ainsi qu’un modèle Bring Your Own Cloud, Starburst veut aider les entreprises à exécuter leurs workloads d’IA et d’analytics dans des environnements hybrides et multicloud, sans perdre le contrôle de leur infrastructure.
Le déploiement de l’IA à grande échelle impose de nouvelles exigences aux architectures data. Les entreprises doivent pouvoir interroger des volumes importants de données, maintenir des performances élevées, garantir la résilience des systèmes critiques et conserver un haut niveau de contrôle sur leur infrastructure. C’est sur ce terrain que Starburst renforce sa proposition avec l’Enterprise Intelligence Platform, annoncée lors de son événement AI+Datanova.
La plateforme vise à permettre aux organisations d’exécuter l’IA directement sur des données distribuées, sans les déplacer ni changer de plateforme. Ce positionnement répond à la réalité des environnements d’entreprise, où les données sont rarement centralisées dans un seul système. Elles sont souvent réparties entre clouds publics, environnements hybrides, data lakes, applications SaaS, catalogues et systèmes métiers.
Selon une étude Mavvrik de 2025 citée par Starburst, 84 % des entreprises estiment que les coûts de l’IA réduisent leurs marges de plus de 6 %. Pour l’éditeur, la fragmentation des données joue un rôle majeur dans cette pression financière, car elle augmente les coûts de déplacement, de duplication, d’intégration et de gouvernance. Starburst défend donc une approche consistant à faire venir l’IA aux données, plutôt que l’inverse. Pour soutenir cette ambition, l’entreprise met en avant les performances de son moteur, présenté comme offrant jusqu’à deux fois les performances de Trino open source. Ce gain vise à permettre aux entreprises d’exécuter des workloads d’analytics et d’IA à grande échelle, tout en continuant à exploiter des environnements ouverts et distribués. Starburst insiste aussi sur les nouvelles capacités de résilience de sa Starburst Enterprise Platform, conçues pour garantir la continuité des systèmes critiques, y compris dans des architectures d’IA agentique.
L’une des annonces structurantes concerne Managed Icehouse, une capacité construite sur l’architecture ouverte d’Apache Iceberg et de Trino. Starburst rappelle que cette approche open lakehouse est déjà utilisée par des entreprises comme Netflix, Apple, Shopify ou Stripe. Avec Managed Icehouse, l’objectif est d’automatiser l’ensemble du cycle de vie des tables Apache Iceberg dans des environnements hybrides et multicloud. Deux briques principales sont mises en avant. Icehouse Ingest permet l’ingestion de fichiers en streaming et par batch. Icehouse LakeOps apporte de son côté l’optimisation intelligente des tables, l’ajustement des requêtes et une observabilité complète de la santé des tables. Ensemble, ces capacités doivent réduire la complexité opérationnelle liée aux architectures open lakehouse et rendre leur exploitation plus accessible dans les usages d’IA d’entreprise.
Starburst complète ce socle technique avec un modèle de déploiement Bring Your Own Cloud, désormais en preview. Cette approche étend Starburst Galaxy aux environnements cloud des clients tout en leur permettant de conserver le calcul, le réseau et les données dans leurs propres comptes cloud. L’objectif est de proposer l’expérience d’un service managé, sans imposer aux organisations de renoncer à la maîtrise de leur infrastructure, de leur sécurité ou de leur conformité. Ce modèle répond à une demande croissante des entreprises confrontées à des exigences de souveraineté, de sécurité et de contrôle opérationnel. Les clients peuvent ainsi bénéficier des capacités managées de Starburst tout en gardant la main sur les environnements dans lesquels leurs données sont stockées et traitées.
Ces briques d’infrastructure viennent soutenir AIDA, désormais disponible de manière générale, et les AI-Ready Data Products. AIDA permet aux utilisateurs métiers d’interagir avec les données distribuées de l’entreprise, de générer des visualisations, de déclencher des workflows ou de mettre à jour des enregistrements. Les AI-Ready Data Products apportent quant à eux le contexte métier, les métadonnées et les définitions nécessaires pour rendre ces usages plus fiables.
Avec cette annonce, Starburst ne se limite pas à présenter une nouvelle couche d’intelligence artificielle. L’entreprise cherche aussi à renforcer les fondations techniques nécessaires à une IA d’entreprise performante, résiliente et gouvernée, dans des environnements où les données restent distribuées par nature.
