Databricks va intégrer l'expertise en ingénierie des caractéristiques de Fennel au sein de la plateforme Data Intelligence. (Crédit Photo : Fennel)
Databricks poursuit ses emplettes en rachetant la start-up Fennel. Cette dernière propose un moteur pour développer des pipelines de données en temps réel pour alimenter les modèles d'IA. Il sera intégré à la plateforme Data Intelligence.
Après avoir levé 10 Md$ à la fin 2024, Databricks avait annoncé sa volonté de faire des acquisitions stratégiques et développer ses capacités en matière d'IA. L'éditeur de data store a en début d'année jeté son dévolu sur BladeBridge, qui développe un outil basé sur l'IA pour faciliter le travail d'évaluation et de conversion de code pour migrer des data warehouse vers Databricks SQL depuis différentes sources de données. Aujourd'hui, il annonce le rachat de Fennel pour un montant non communiqué.
Co-fondée en 2023 par son directeur général Nikhil Garg et son directeur de la technologie Abhay Bothra, deux anciens de Facebook, la start-up propose un moteur de calcul incrémental capable de créer des pipelines de données par lot et en temps réel pour aider les codeurs à développer des modèles d'IA. Il se focalise sur l'ingénierie des caractéristiques (feature engineering) qui consiste à sélectionner, extraire et transformer des propriétés d'un ensemble de données. En optimisant la qualité des caractéristiques, l'entraînement des modèles d'IA est amélioré et les résultats sont plus performants.
Une intégration à la plateforme Data Intelligence
Databricks pense que la plateforme de Fennel sera utile aux clients car l'ingénierie des caractéristiques a toujours été extrêmement difficile, impliquant la maintenance des pipelines complexes d'extraction, de transformation et de chargement nécessaires pour calculer les données sous-jacentes. C'est particulièrement difficile lorsqu'il s'agit de fonctionnalités qui s'appuient sur des sources de données en temps réel et par lots, car cela implique le défi supplémentaire d'assurer la cohérence entre les environnements d'entraînement et de service de modèles, a déclaré l'éditeur.
Ce dernier va intégrer les capacités de Fennel dans sa plateforme Data Intelligence pour aider les clients à itérer plus rapidement sur leurs caractéristiques et à stimuler la performance des modèles. L'apport devrait servir par ailleurs à une plus grande personnalisation des modèles et à une meilleure compréhension du contexte. De plus, Databricks souligne que le moteur de calcul incérmental de Fennel optimisera les coûts en évitant le travail redondant. Dans l'opération, le data store acquiert aussi des références clients (Cricut, Upwork et Rippling People Center) qui utilisent Fennel pour la création de fonctions de machine learning comme la détection de fraude, la prise de décision sur les risques crédit, des recommandations sur des marketplace, ...
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