“L’ordinateur, c’est comme une petite boîte magique où l’on peut cacher toutes nos erreurs.” – Bob Lewis.
Vous ne pouvez pas passer une heure sans entendre parler de l’IA générative de nos jours. Tandis que nous en sommes encore au stade embryonnaire de ce que certains appellent la « machine à vapeur » de la quatrième révolution industrielle, il ne fait aucun doute que cette technologie est en train de transformer presque tous les secteurs, de la finance à la santé en passant par le droit.
Les applications pour les utilisateurs attirent toute l’attention, mais ce sont les entreprises qui alimentent cette révolution qui en profitent le plus. Ce mois-ci, Nvidia est brièvement devenue la société la plus précieuse du monde, avec une valorisation de 3,3 billions de dollars, principalement grâce à la demande pour sa puissance de calcul destinée à l’IA.
Avec Onehouse, les entreprises peuvent avoir confiance que leur données jouent leurs meilleures cartes.
En plus des GPU, les entreprises ont besoin d’une infrastructure pour gérer le flux de données. C’est là qu’intervient Onehouse, une startup californienne fondée par Vinoth Chandar. Chandar a créé le projet open source Apache Hudi chez Uber, qui permet des actions comme l’indexation et l’interrogation en temps réel sur de grandes quantités de données, qu’elles soient structurées, non structurées ou semi-structurées.
Un exemple concret ? Une entreprise d’e-commerce qui collecte continuellement des données clients pourrait utiliser Hudi pour recommander des produits en temps réel. Onehouse, avec son service géré, facilite l’implémentation de Hudi en standardisant les formats de données ouverts utilisables avec les principaux outils de science des données, IA et machine learning.
La startup vient d’annoncer son tour de table de série B, levant 35 millions de dollars pour lancer deux nouveaux produits visant à améliorer les performances de Hudi et à réduire les coûts de stockage et de traitement en cloud.
Hudi, adopté par Amazon, Disney, et Walmart (pour n’en nommer que quelques-uns), est devenu un acteur clé depuis son passage sous l’égide de la Fondation Apache en 2019. Chandar a quitté Uber en 2019 pour fonder Onehouse, qui, après deux levées de fonds réussies, s’impose dans le domaine des « data lakehouses ».
Avec des sociétés comme Databricks et Snowflake aussi dans la course, Onehouse se démarque par son approche « ouverte et interopérable », offrant une flexibilité unique pour éviter de s’enfermer chez un fournisseur. Chandar est confiant, soulignant l’importance des données de qualité et d’une infrastructure solide pour le succès des projets IA à grande échelle.
En somme, à l’ère de l’IA, gérer ses données n’est plus un luxe, mais une nécessité. Et comme le dit Chandar, « avec Onehouse, vous pouvez transformer un fouillis de données en un château de rois ». Et si un « data lakehouse » peut sonner comme une idée farfelue, c’est peut-être parce qu’il est construit sur des bases solides et bien gérées. Après tout, une maison de données n’est aussi ordonnée que la personne qui fait le ménage…
Source : Techcrunch
