L’IA a le vent en poupe tout comme le machine learning. En ce sens, beaucoup de rachats dans l’IT tournent autour de ces domaines. Dernier en date, DataStax qui vient d’annoncer l’acquisition de la start-up Kaskada. Fondée en 2018 et basée à Seattle, elle a développé un moteur d’apprentissage automatique basé sur les événements et des données en temps réel. Le montant de l’opération n’a pas été communiqué, mais la jeune pousse a levé près de 9 millions de dollars sur deux tours de table auprès d’investisseurs comme NextGen Venture Partners, Voyager Capital et Bessemer Venture Partners. 

Ce rachat doit aider DataStax à introduire des capacités de machine learning pour gérer les flux d’événements et de données temps réel au sein de sa base de données NoSQL Astra DB (distribuée et serverless), ainsi que l’offre Streaming. Cette dernière a été livrée en juillet dernier et concurrence Apache Kafka qui traite et fournit les changements des bases de données en temps réel et distribue les résultats aux endroits choisis.

Une forte demande des entreprises pour le temps réel

L’acquisition intervient à un moment où les entreprises cherchent à construire des applications plus fonctionnelles afin de renforcer la productivité interne et de proposer une meilleure expérience client. Selon un rapport de Gartner, d’ici 2025, près de 90 % des prochaines applications développées en entreprise contiendront des modèles ou des services de machine learning s’appuyant sur les grands volumes de données dont elles disposent. Cependant, les sociétés peuvent être confrontées à des problématiques de mise à l’échelle et à des coûts élevés. Sur le plan technique, les applications à base d’IA nécessitent une analyse des données à faible latence ou en temps réel.

C’est dans ce cadre que la technologie Kaskada apporte des solutions. DataStax a indiqué qu’il publiera en open source le code du moteur de la start-up dans le courant de l’année. Par ailleurs, il prévoit de le proposer en tant que service cloud.