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Pour le CEO de Databricks, le SaaS tient encore bon. Mais pour combien de temps ? L’IA est là et pourrait bien bouleverser la donne.
Databricks, longtemps perçu comme un fournisseur SaaS de data warehouse cloud, ne veut plus être catalogué ainsi. Car aujourd’hui, l’IA n’est plus un accessoire. Elle devient le cœur même de son offre. De ce fait, le modèle SaaS classique pourrait bien devenir obsolète à force d’être transformé par cette innovation. Le CEI Ali Ghodsi en est bien sûr.
Databricks navigue entre SaaS et IA
Databricks reste célèbre pour son entrepôt de données cloud, où les entreprises stockent et analysent des volumes massifs d’informations. Mais l’entreprise ne veut plus être seulement vue comme un acteur SaaS.
L’entreprise annonce un chiffre d’affaires annualisé de 5,4 milliards de dollars, en hausse de 65 % sur un an, rapporte Reuters. Plus de 1,4 milliard provient directement de ses produits IA. Ces chiffres ne sont pas là pour flatter l’égo. Ils démontrent que l’IA n’est plus un supplément d’âme, mais un moteur de croissance réel.
Avec ce récent financement de quelques milliards de dollars, Databricks renforce son modèle Saas tout en se positionnant comme une société axée sur l’IA.
« Tout le monde se demande ce que l’IA va faire aux sociétés SaaS. Pour nous, cela augmente simplement l’usage », explique Ghodsi à TechCrunch. Les clients utilisent désormais des interfaces en langage naturel pour interagir avec les données. Les interfaces traditionnelles se remplacent donc petit à petit.
Le SaaS devient conversationnel
L’outil phare de Databricks qui change la donne s’appelle Genie. Il s’agit d’un LLM qui transforme la façon dont les utilisateurs interrogent leur entrepôt de données. Avant, comprendre pourquoi les revenus ou l’usage du data warehouse augmentaient nécessitait de coder des requêtes spécifiques. Aujourd’hui, un simple langage naturel suffit.
Cette approche rend le produit plus accessible. Les entreprises n’ont plus besoin de former des spécialistes sur chaque interface. Comme le souligne Ghodsi : « Des millions de personnes ont été formées à ces interfaces. C’était leur plus grande barrière. Avec l’IA, ce mur disparaît.»
Pour autant, cette simplification ne menace pas les fondations des applications Cloud. Le danger pour le SaaS n’est pas de voir des entreprises comme Databricks remplacer leurs systèmes de record, ces bases stockant les données essentielles.
Ghodsi rassure : « Pourquoi déplacer votre système de record ? C’est compliqué.» Les modèles IA actuels ciblent surtout l’interface utilisateur ou fournissent des API pour les agents intelligents.
Mais l’impact se fait sentir sur les carrières. Les experts Salesforce, ServiceNow ou SAP voient leur savoir-faire devenir obsolète. Dès que l’interface devient langage, le produit s’efface, laissant place à l’IA et aux agents automatisés.
Une base de données pour l’ère IA
Pour anticiper cette mutation, Databricks a lancé Lakebase. Il s’agit d’une base pensée pour les agents intelligents. En huit mois, elle a généré deux fois plus de revenus que son data warehouse à la même étape. Ghodsi précise que « C’est un bébé, mais il grandit vite.»
Databricks prouve qu’un modèle SaaS peut évoluer avec l’IA. Cependant, il ouvre aussi la porte à des concurrents nés pour l’IA, capables d’offrir des alternatives plus efficaces et intégrées à l’écosystème d’agents.
Enfin, Ghodsi explique que Databricks ne prévoit pas d’introduction en bourse imminente. La priorité est de sécuriser ses fonds face aux fluctuations du marché.
« Avoir un compte en banque solide nous protège et nous donne plusieurs années de marge », précise-t-il. L’entreprise montre ainsi que l’IA et la stratégie financière doivent avancer main dans la main pour résister aux bouleversements du secteur.
La suite s’annonce passionnante mais semée d’embûches. L’IA va continuer de remodeler les usages du SaaS et des applications cloud. Cela pourrait poser problème pour les entreprises et les salariés, dont les compétences historiques sur des produits comme Salesforce ou SAP risquent de perdre de leur valeur.
Pour rester dans la course, les acteurs du secteur devront adopter ces interfaces intelligentes. Mais aussi investir dans des architectures natives IA et anticiper l’émergence d’agents automatisés. Ceux qui réussiront à combiner innovation technologique, adaptabilité des équipes et solidité financière auront une longueur d’avance.
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