Starburst, héritier de Trino/Presto, ne vend plus seulement un moteur de requêtes. L’éditeur pousse désormais une Enterprise Intelligence Platform conçue pour interroger des données gouvernées sans les déplacer ni les dupliquer. L’idée est simple à comprendre et puissante sur le papier : créer une couche de contexte IA unique, capable d’alimenter à la fois la BI, les copilots internes, les chatbots métiers et les agents IA. En bonus, Starburst met en avant AIDA, désormais disponible en GA, pour injecter l’IA directement dans les workflows.
L’Opportunité PME
Pour une PME ou une ETI déjà un peu structurée côté data, le sujet mérite un vrai regard business. Pourquoi ? Parce qu’une couche de contexte commune évite de refaire les mêmes intégrations à chaque projet IA. Au lieu de brancher un modèle sur un ERP d’un côté, un CRM de l’autre et des fichiers métiers partout, on centralise les règles, les droits et les définitions de données une seule fois.
Résultat : moins de temps perdu à recoder des passerelles, moins de coûts d’intégration, et surtout une IA plus fiable, car elle répond à partir d’un contexte métier homogène. C’est exactement le genre d’approche qui peut accélérer un projet de RAG, un assistant commercial ou un reporting augmenté. En clair : on améliore le ROI sans forcément courir après un modèle plus gros ou plus cher.
Autre bénéfice très concret : la gouvernance devient plus propre. Si la couche de contexte est bien pensée, les mêmes règles de qualité, de vocabulaire et de droits d’accès servent à la fois à la BI et à l’IA. Ça évite les débats sans fin entre équipes data, métiers et sécurité.
La Vigilance
Le revers de la médaille, c’est la complexité. Starburst n’est pas un outil à poser entre deux cafés. Il faut un socle data déjà sérieux, des compétences SQL et distributed data, de la gouvernance, et un pilotage projet solide. Pour une petite structure, c’est souvent disproportionné.
Il faut aussi surveiller le coût caché. Interroger plusieurs sources en temps réel, surtout si elles sont réparties entre cloud et on-prem, peut faire grimper la facture d’infrastructure. Et plus on encode la logique métier dans la plateforme, plus le risque de verrouillage fonctionnel augmente. Changer d’outil ensuite devient nettement moins drôle.
Enfin, si des agents IA viennent lire cette couche sans contrôle fin, il faut être très carré sur les droits, les masques et les filtres. Sinon, l’IA peut devenir un excellent assistant… pour révéler ce qu’elle ne devrait pas voir.
Le Point Conformité
Comme on parle ici de données et d’IA, le sujet conformité est bien réel. Il faut cartographier les données personnelles exposées, documenter les usages, appliquer le principe de minimisation, tracer les requêtes et prévoir la gestion des corrections ou suppressions dans les jeux de contexte. Si la solution est déployée sur des régions UE ou Suisse, c’est un bon point, mais il faut aussi encadrer contractuellement les flux éventuels vers les services managés de l’éditeur ou de l’hyperscaler. Et si la couche alimente un système IA à haut risque, les exigences de gouvernance et de documentation montent d’un cran.
Conclusion & L'Accompagnement Cohesium
Starburst illustre une tendance de fond : l’IA d’entreprise ne vaut pas grand-chose sans contexte, gouvernance et données fiables. Pour une ETI, c’est une piste sérieuse. Pour une PME plus légère, le bon réflexe est souvent de viser une architecture plus simple, plus souveraine et mieux dimensionnée.
Plutôt que de bricoler, Cohesium AI peut auditer votre paysage data, définir une couche de contexte IA adaptée à votre taille, cadrer les impacts RGPD/nLPD/AI Act et concevoir vos premiers cas d’usage RAG ou agents métier sur une base propre et exploitable. Contactez-nous