Pour les entreprises qui déploient Vera dans ces configurations, c’est une pile complète prête pour l’inférence, de l’infrastructure jusqu’à l’exploitation des insights. Avec NVIDIA https://starburst-france.com/ Vera, Starburst entend apporter l’analytique temps réel et l’inférence directement là où résident ces données. Annoncée lors du GTC 2026, l’optimisation de la plateforme Trino pour le nouveau CPU datacenter Vera de NVIDIA positionne Starburst comme le premier lakehouse ouvert et hybride taillé pour l’inférence IA fédérée en production. « Pour soutenir cette intégration, Starburst ferait bien de s’associer à davantage de plateformes de modèles d’IA/ML et de framework de développement d’applications ». « L’innovation en matière d’IA est centrée sur l’intégration des données, des modèles et des applications », note-t-il. Starburst vise à s’assurer que les clients disposent d’une base de données capable de prendre en charge ce type d’applications.
Dell et Starburst s’associent pour lancer une nouvelle offre de Data Lakehouse hybride et ouvert
- « Notre feuille de route est axée sur la suppression des silos de données et la fourniture de l’infrastructure nécessaire pour alimenter ces agents avec des informations contextuelles et gouvernées, de leur ingestion à leur analyse », avance Matt Fuller.
- Grâce à son architecture ouverte, hybride et fédérée basée sur Trino, Starburst supprime ces limites et optimise l’accès aux infrastructures d’inférence les plus avancées.
- Starburst est devenu une équipe mondiale de 70 membres dévoués, avec un portefeuille de plus de 150 startups, 27 programmes d’accélération et 1 fonds de capital-risque actifs.
- Portée par ses nouvelles capacités IA, la société a signé plusieurs contrats à huit chiffres et doublé son activité hors des États-Unis.
- 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.
« 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.
Différenciation concurrentielle Starburst adopte une approche que ni les data warehouses cloud propriétaires ni les plateformes historiques ne peuvent reproduire. « Avec NVIDIA Vera, Starburst vise à apporter l’analytique et l’inférence en temps réel directement là où se trouvent ces données. « L’avenir de l’IA d’entreprise dépend d’un accès rapide à des données gouvernées », a déclaré Justin Borgman, fondateur et CEO de Starburst. Les analyses et l’inférence peuvent ainsi être exécutées directement là où résident les données, dans les data lakes, les data warehouses et les systèmes opérationnels, sans déplacement ni duplication.
Senior – Consultant en stratégie et innovation – Défense et Aéronautique
Intégration dans l’écosystème L’optimisation de Starburst s’étend aux architectures d’entreprise validées, notamment Dell AI Factory with NVIDIA et Dell AI Data Platform, où Starburst sert de moteur d’analytique, d’accès aux données et de gouvernance. La plateforme maintient également des performances prévisibles pour des charges de travail mixtes combinant BI et inférence IA. L’intégration s’étend également aux architectures validées Dell AI Factory with NVIDIA et Dell AI Data Platform, où Starburst fait office de moteur d’analytique, d’accès et de gouvernance des données.
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).
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.
