Databricks

Des auteurs poursuivent MosaicML et Databricks en alléguant que des œuvres protégées figurent dans des jeux de données d’entraînement. En août 2025, la cour rejette le nouveau claim direct visant DBRX comme insuffisamment plaidé; en janvier 2026 elle autorise une nouvelle version amendée, puis en avril refuse de rejeter les demandes ainsi reformulées.

Reuters rapporte que le DOJ examine des sièges croisés de partenaires d’Andreessen Horowitz; le siège de Ben Horowitz chez Databricks est cité face à celui d’un autre associé chez Fivetran, sociétés désormais actives dans des segments qui se chevauchent.

Databricks lève 5 milliards de dollars dans un tour qui porte sa valorisation privée à 190 milliards; la société déclare environ 7 milliards de dollars de run-rate annuel de revenus.

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Databricks et Microsoft élargissent leur partenariat de long terme autour d’Azure Databricks, du calcul et de l’intégration de fonctions IA avec l’écosystème Microsoft.

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Sur treize ans, Databricks élargit progressivement son offre de Spark vers gouvernance, entrepôt SQL, machine learning, modèles génératifs et bases opérationnelles.

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Databricks annonce l’acquisition de Neon, plateforme PostgreSQL serverless, afin d’ajouter une base opérationnelle adaptée aux applications et agents IA.

Databricks clôt un tour de 1 milliard de dollars valorisant la société à plus de 100 milliards, tout en annonçant un run-rate de revenus supérieur à 4 milliards de dollars.

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Databricks rend disponibles DBRX Base et DBRX Instruct, modèles mixture-of-experts développés par ses équipes après l’intégration de MosaicML.

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Databricks acquiert Tabular, société fondée par des créateurs d’Apache Iceberg, avec l’objectif déclaré d’améliorer l’interopérabilité entre Iceberg et Delta Lake.

Databricks lève 10 milliards de dollars dans un tour privé valorisant l’entreprise à 62 milliards de dollars, avec une part destinée notamment à la liquidité des salariés et à l’expansion IA.

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Databricks acquiert MosaicML, spécialiste de l’entraînement de modèles génératifs et créateur de la famille MPT, pour environ 1,3 milliard de dollars incluant des packages de rétention.

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Databricks présente Delta Lake comme couche de stockage apportant fiabilité et transactions aux data lakes, puis structure sa stratégie commerciale autour de l’architecture « lakehouse ».

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Databricks construit une plateforme cloud optimisée pour Spark et continue à contribuer au projet open source tout en ajoutant des couches propriétaires.

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Databricks lance MLflow comme plateforme open source destinée au cycle de vie du machine learning.

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Databricks est fondée par plusieurs créateurs originaux d’Apache Spark issus de l’AMPLab de l’UC Berkeley afin de commercialiser et développer une plateforme de données autour de Spark.

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