L’Actualité de la donnée de Décembre 2025

Alors que 2026 démarre à peine et que chacun reprend son souffle après les fêtes, l’actualité de la donnée nous rappelle déjà qu’elle ne connaît aucun répit.

On a le budget ! Ouff ! Yann LeCun est de retour au pays ! Mistral ouvre un bureau en Suisse !

La course continue autour de l’IA ! Naveen Rao, lance Unconventional AI, et lève 475 millions de dollars afin de construire un ordinateur avec une nouvelle architecture de calcul dédiée à l’IA, pensée pour être « aussi efficace que la biologie » sur le plan énergétique. Ça bouge très vite.

Linus Torvalds, père de Linux, pense que l’IA, au-delà du buzz ambiant, va être très utile pour maintenir du code, y compris celui du système d’exploitation ouvert. Nvidia est sur tous les fronts : inventer un nouveau disque SSD pour tenir la cadence vis à vis des débits nécessaires pour répondre aux charges de travail de l’IA. Mais ce n’est pas tout ! Nvidia s’attaque aux modèles LLM open source ! En effet, Meta s’est retiré de cette bataille sur l’open source.

Cocorico ! BlaBlaCar nous laisse entrevoir à quel point le métier de gestion de données est sur de nouveaux rails ! Est-ce que le métier du Data Engineering va connaître un reset en 2026 ?

L’année 2025 aura offert un certain attentisme de la plupart des acteurs. Qu’attend-on ? À l’approche de 2026, on observe en France le mouvement vu outre atlantique : il devient temps de remercier des salariés… Ici, ce n’est pas encore la faute de l’IA… En tout cas on n’en parle pas en ces termes. A la radio, si si ! C’est le cas pour par exemple des traducteurs ! Pouvez-vous relire la traduction de “Claudine” avant l’envoi pour impression du livre ?

Le monde du data engineering ne sera pas épargné ! Et ça va vite ! Airbyte a sorti la collaboration avec l’IA pour réaliser des connecteurs custom ! Google a sorti une solution qui intègre tous ses outils pour data engineers et on le pilote avec l’IA ! Il génère vos pipelines ! Heureusement, le data ingénieur doit encore être là pour valider.

Toutes les choses déjà en place doivent être maintenues ! Certes ! Mais celui qui a compris qu’il y a une forme de “reset” du métier va pouvoir aller plus vite dans les projets. Et être plus productif, plus efficient. Ce “reset” signifie aussi un changement radical de la pratique. Est-ce qu’à l’âge de l’IA la modélisation dimensionnelle reste toujours d’actualité ? Est-il finalement l’heure d’embrasser les bases graphes ? Comment me former ou me reformer ! A quelle vitesse les organisations vont adopter ce type de pratique ? Apache Iceberg toujours utile ?

Kubernetes, tout le monde en parle… mais combien savent vraiment l’utiliser pour transformer leur plateforme data ?

Dans cette série de 5 articles, je vous propose un voyage clair et pragmatique :

#1 Le paradoxe français face à Kubernetes – pourquoi l’adoption reste encore timide.

#2 L’architecture Kubernetes – comment elle bouleverse radicalement nos plateformes data.

#3 Le ROI avec des chiffres réels – comparaisons objectives pour mesurer la valeur.

#4 Une implémentation concrète – une stack lakehouse complète déployée pas à pas.

#5 Une roadmap pragmatique – adaptée au contexte français pour avancer sans se perdre.

Mon objectif est simple : démystifier Kubernetes et montrer qu’il n’est pas réservé aux géants du cloud. Avec les bons repères, même une équipe data de taille moyenne peut en tirer parti.

Quand j’ai démarré, j’ai acheté un livre sur PostgreSQL. Et déjà à l’époque il était question de quitter Oracle pour PostgreSQL !

PostgreSQL connaît un élan qui ne faiblit pas ! Le protocole est aussi largement adopté par les nouvelles offres de bases de données ! La quantité d’extensions est tout aussi impressionnante ! Vous pouvez TOUT faire avec PostgreSQL !

Si la stack LAMP a propulsé MySQL ! Finalement son acquisition par Oracle pousse aujourd’hui nombre d’acteurs vers PostgreSQL. En tout cas, PostgreSQL s’inscrit dans les outils utiles à la construction d’une souveraineté. Comme nous en avons déjà parlé, il est désormais prêt pour votre data lakehouse.

Décembre a été marqué par plusieurs annonces dans le domaine de l’IA. OpenAI a lancé GPT‑5.2, une version orientée vers les tâches professionnelles, les agents longue durée et les workflows complexes, avec des améliorations notables en raisonnement et en vision. Google a poursuivi la montée en puissance de son écosystème avec Gemini 3 Flash, mis en avant dans plusieurs récapitulatifs de fin d’année comme un modèle optimisé pour la vitesse et les usages interactifs.

Du côté de l’open source, Alibaba a publié Qwen‑Image‑2512, un modèle dédié à la génération d’images contenant du texte, pensé pour les usages d’entreprise et les mises en page complexes. Anthropic a également retenu l’attention avec Claude Opus 4.5, un modèle qui a surpassé tous les candidats humains lors de tests internes d’ingénierie, établissant un nouveau niveau de performance pour les modèles généralistes.

Enfin, plusieurs analyses de fin d’année soulignent une tendance forte : l’IA continue de s’intégrer dans les outils métiers, les agents deviennent plus fiables, et les plateformes cloud ajustent leurs offres pour réduire les coûts d’inférence, signe que la bataille de l’optimisation est désormais pleinement engagée.