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Les bases de données passent au régime « généré par IA »
De l’IA agentique naît le besoin de nouvelles architectures OLTP… comme le lakebase.
Fin janvier, Databricks publiait un rapport « State of AI Agents » mettant généreusement en avant ce postulat. Quelques jours plus tard, il annoncerait la disponibilité générale de sa propre offre lakebase*.
Au-delà de cette congruence, le rapport comprend quelques éléments chiffrés fondés sur la télémétrie de « plus de 20 000 clients ».
L’approche multi-LLM se répand
La proportion de clients utilisant au moins 3 LLM a tendance à s’accroître.
| Mai-juillet 2025 | Août-octobre | |
| 1 modèle | 39 % | 22 % |
| 2 modèles | 25 % | 19 % |
| 3+ modèles | 36 % | 59 % |
Dans tous les secteurs économiques pris en considération, on a dépassé, sur la période d’août à octobre, les 50 % de clients exploitant au moins 3 LLM. Le taux le plus élevé – autour de 65 % – est dans le retail. Le secteur des utilities dépasse les 60 %, comme la santé, l’industrie et les services financiers.
Peu de batch, beaucoup de temps réel
En mai et octobre, 96 % des requêtes ont été traitées en temps réel, le reste l’étant par lots. Le secteur des technologies présente l’écart le plus important (32 requêtes real-time pour 1 batch). Suit la santé (13/1), probablement en reflet des situations critiques que gèrent les organisations de ce secteur.
La création des bases de données, largement « agentisée »
À partir de la télémétrie de Neon, base Postgre qui constitue le cœur de sa lakebase, Databricks déclare que la majorité des bases de données sont désormais créées par des agents IA. En l’occurrence, 80 % sur le mois d’octobre 2025, contre 27 % un an plus tôt. La création des branches (clonage) a suivi la même trajectoire (de 18 à 97 %).
Un usage « pragmatique » de l’IA
La veille de marché ressort comme le principal usage de l’IA dans l’écosystème Databricks sur l’échantillon concerné. Suivent la maintenance prédictive, le tri des demandes au support client, la customer advocacy et le traitement des réclamations. Le résumé des interactions client et des notes critiques apparaît en bas de la liste, comme l’analyse de sentiment.
Au global, 40 % des cas d’usages GenAI que recense Databricks automatisent des tâches routinières liées à l’expérience client.
* Sur AWS (elle est en bêta sur Azure)
Illustration © your123 – Adobe Stock
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