Starburst veut faire passer l’IA d’entreprise de la réponse à l’action

Avec AIDA, désormais disponible de manière générale, Starburst entend intégrer l’IA directement dans les workflows métiers. Le but est de permettre aux utilisateurs d’interroger leurs données distribuées, de générer des visualisations et de déclencher des actions sans déplacer les données ni quitter leurs outils habituels.

L’IA d’entreprise ne se limite plus à produire des réponses. Pour les organisations, l’enjeu est désormais de transformer ces réponses en actions concrètes, directement dans les applications, workflows et systèmes utilisés par les métiers. C’est l’ambition portée par Starburst avec sa nouvelle Enterprise Intelligence Platform, dévoilée à l’occasion de son événement annuel AI+Datanova.

Au cœur de cette plateforme se trouve AIDA, désormais disponible de manière générale. Conçue pour les dirigeants et les utilisateurs métiers, la solution vise à intégrer l’intelligence artificielle dans les environnements de travail existants, sans imposer aux entreprises de déplacer leurs données ou de reconstruire leur architecture. Starburst défend ainsi une approche dans laquelle l’IA vient travailler directement sur les données déjà présentes dans l’organisation, même lorsqu’elles sont réparties entre clouds, data lakes, applications SaaS et systèmes métiers. Cette promesse répond à un problème devenu central dans les projets d’IA, la fragmentation des données. 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, cette pression s’explique notamment par la dispersion des données entre différents environnements, qui oblige souvent les organisations à multiplier les copies, les déplacements et les efforts de gouvernance.

Avec AIDA, Starburst veut changer cette logique. La solution permet aux utilisateurs de poser des questions, de générer des visualisations, de déclencher des workflows, d’ouvrir des tickets, de mettre à jour des enregistrements ou de lancer des processus à travers des systèmes connectés. L’objectif est de permettre aux métiers de passer plus rapidement de l’analyse à l’exécution, sans dépendre systématiquement de tableaux de bord figés ou d’interventions des équipes data. AIDA s’appuie sur les AI-Ready Data Products de Starburst, conçus pour fournir aux requêtes, modèles et agents IA un contexte métier cohérent et gouverné au moment de l’exécution. La prise en charge du Model Context Protocol permet également à AIDA de se connecter à des outils externes, à des contenus non structurés et à des systèmes tiers, afin d’enrichir le contexte disponible dans les workflows d’entreprise.

« L’IA a dépassé l’architecture data », souligne Justin Borgman, cofondateur et CEO de Starburst. Selon lui, les entreprises ne peuvent plus simplement superposer l’IA à des données fragmentées et insuffisamment gouvernées. Avec l’Enterprise Intelligence Platform et AIDA, Starburst veut permettre aux organisations d’opérationnaliser l’IA en quelques semaines, à partir des données dont elles disposent déjà, sans les déplacer ni reconstruire leur stack.

La plateforme intègre également de nouvelles capacités destinées à renforcer les fondations techniques de ces usages. Starburst met en avant un moteur jusqu’à deux fois plus performant que Trino open source, ainsi que de nouvelles fonctions de résilience pour garantir la continuité des systèmes critiques d’IA et des environnements agentiques.

L’entreprise a aussi présenté Managed Icehouse, construit sur Apache Iceberg et Trino, avec Icehouse Ingest pour l’ingestion de fichiers en streaming ou par batch, et Icehouse LakeOps pour l’optimisation des tables, l’ajustement des requêtes et l’observabilité. Enfin, un modèle Bring Your Own Cloud, actuellement en preview, permet aux clients d’étendre Starburst Galaxy à leurs propres environnements cloud, tout en gardant le contrôle de leur infrastructure, de leur réseau, de leur sécurité et de leur conformité.

Avec cette annonce, Starburst cherche à positionner sa plateforme comme un socle d’IA opérationnelle, capable non seulement d’interroger des données distribuées, mais aussi de transformer ces informations en actions métiers directement exploitables.

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