Présentation du partenariat

Databricks et Microsoft ont annoncé l'extension de leur partenariat stratégique jusqu'aux années 2030. L'objectif est de cibler les entreprises qui développent des applications d'intelligence artificielle (IA) basées sur des données et un contexte commercial propriétaires.

Fonctionnement du partenariat

Dans le cadre de cet accord élargi, Databricks va accroître son utilisation de Microsoft Azure pour ses propres opérations. L'entreprise prévoit d'exécuter ses opérations et analyses principales sur Azure Databricks, tout en construisant son lac de données unifié sur la plateforme.

Databricks va également élargir son utilisation d'Azure Cobalt, l'infrastructure de calcul basée sur Arm de Microsoft, pour les charges de travail d'IA intensives en données et agentic. Databricks utilise actuellement des processeurs Cobalt 100 et prévoit d'adopter Cobalt 200, qui, selon Microsoft, offre jusqu'à 50% de meilleures performances et fournit le chiffrement de la mémoire par défaut.

Intégrations et avantages

Microsoft, en retour, va continuer à intégrer la technologie de données et d'IA de Databricks dans des produits tels que Microsoft 365, Teams, Copilot, Power BI, OneLake, Purview et Microsoft Foundry.

Ces intégrations incluront Databricks Genie, un assistant IA qui connecte les utilisateurs et les agents avec les données commerciales d'une organisation. Genie Ontology fournit les concepts et les relations commerciaux nécessaires pour interpréter ces données, tandis que Unity AI Gateway offre aux entreprises un moyen centralisé de gérer les modèles, les agents, l'utilisation et les coûts.

Implications et limites

Les entreprises ciblent un obstacle persistant à l'adoption de l'IA dans les entreprises : bien que les organisations possèdent de grandes quantités de données opérationnelles, elles ont souvent du mal à relier les modèles et les agents aux connaissances commerciales fiables tout en maintenant la sécurité, la gouvernance et les contrôles de coûts.

Les entreprises visent à surmonter ces défis en exploitant les avantages de leur partenariat pour améliorer les performances, l'efficacité et la scalabilité de leurs solutions d'IA.

Exemple de code pour l'utilisation d'Azure Cobalt :
   # Utilisation de Cobalt 200 pour les charges de travail d'IA intensives
   processor = 'Cobalt 200'
   # Exécution d'un modèle d'IA sur Azure Cobalt
   model = 'Databricks Genie'