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Dans cet épisode On décortique les vraies tensions de l'IA en 2026 : la surchauffe des modèles, l'inflation des commits, les hallucinations, et pourquoi la productivité 10x est un mythe.

Au menu :
AI Slop → Qualité réelle
Les projets open source (curl, Linux) reconnaissent enfin que la qualité des contributions IA s'améliore.

L'explosion des commits (275M/semaine)
Plus de volume != plus de valeur. Le vrai coût? La vérification humaine (invisible dans les P&L).

Hallucinations LLM
Claude 3.5: 25% | GPT-4o: 89% | DeepSeek: 96%
Même les meilleurs modèles hallucinent. La supervision humaine reste non-négociable.

Modèles ouverts vs propriétaires
Qwen 3.6 (35B paramètres, sur laptop) rivalise avec Opus 4.7. La géopolitique jouera.

Innovations pour réduire les coûts
TurboQuant (Google) + Sub-Quadratic Sparse Attention = inférence moins coûteuse.

Dremio racheté par SAP (fermeture T3 2026)
Impact: culture open source vs écosystème propriétaire = choc attendu. Bonne nouvelle pour Starburst.


Chapitres

• 00:00:00 -  Intro
• 00:03:23 - La fin de la récréation dans l'IA
• 00:36:08 - Dremio racheté par SAP
• 00:39:00 - Semantic Layers 

Le BigdataHebdo
Le BigdataHebdo est le podcast Francophone de la Data et de l'IA.
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Cet épisode spécial du Big Data Hebdo, enregistré à Devoxx Paris, on donne la parole aux auditeurs ! 
On parle des dernières news de chez Clever Cloud avec quentin Adam,
On parle aussi de ce que l'IA change dans nos vies de développeurs, avec notament le tout "as code" 
Jérôme nous fait part de ses aventures dans le monde java avec Schematron  pour parser des factures electroniques... 
Stéphane Walter comme a son habitude nous relate les conférences auxquelles il a pu assister à Devoxx, avec notament des choses intéressantes du côté des objects connectés 




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Dans cet épisode du Big Data Hebdo, Vincent Heuschling et Nicolas Steinmetz accueillent Victor Coustenoble pour une discussion sur Trino, Starburst. Découvrez l'historique, les cas d'usage, et les différenciateurs de ces moteurs SQL distribués, ainsi que leur impact sur la fédération de données et la gouvernance.

## au menu :

• Historique de Trino et Presto
• Cas d'usage de Trino dans le monde réel
• Différenciateurs de Starburst et Trino
• Architecture et déploiement de Trino
• Fédération de données et Data Mesh
• Intégration avec cloud et on-prem
• Fonctionnalités avancées de Starburst
• Contributions open source et communauté 

## Chapitres

00:00 Introduction au Big Data Hebdo
01:18 Présentation de Victor Coustenoble et de Starburst
03:49 Comprendre Trino et son historique
12:12 Fonctionnement de Trino et cas d'usage
23:17 Clients et déploiement de Trino et Starburst
25:47 Gestion des connexions et du cache dans Starburst
28:50 Fonctionnalités premium de Starburst
30:35 Développements et contributions à Trino
32:48 Évaluation des alternatives à Snowflake et BigQuery
34:11 Déploiement hybride et souveraineté des données
35:57 Évolution du concept de Data Mesh
38:59 Préparation à l'ère agentique et intégration des data products

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Vincent Heuschling reçoit Hayssam Saleh, créateur de **Starlake**, une plateforme data open source française née de la factorisation de projets clients depuis 2017-2018. L'épisode intervient dans un contexte de consolidation du marché (rachat de DBT et de SQLMesh par Fivetran), qui invite à challenger les solutions établies.


Starlake se distingue par une approche **entièrement déclarative** (YAML + SQL natif, sans Jinja) couvrant toute la chaîne data engineering : ingestion, transformation, orchestration et qualité des données. L'outil s'appuie sur les moteurs sous-jacents des plateformes cibles (Snowflake, BigQuery, Spark) et génère automatiquement les DAGs pour les orchestrateurs du marché (Airflow, Dagster, Snowflake Tasks).



Parmi les fonctionnalités marquantes : le **data branching** (branches de données à la manière de Git), l'inférence automatique de schémas YAML à partir de fichiers sources, un **transpiler SQL** multi-plateformes, et l'extraction du lineage depuis du SQL brut sans annotation. L'intégration récente de **DuckLake** ouvre la voie à des architectures on-premise souveraines à coût maîtrisé (sous 300 €/mois sur OVH, Scaleway, Clever Cloud).


Le modèle économique repose sur le support, la formation, et le consulting : Starlake s'installe dans le cloud du client, avec mise à jour automatique gérée par l'équipe, sans accès aux données.


**Chapitres**
**00:00:27** – Introduction : consolidation du marché data (rachat de DBT et SQLMesh par Fivetran) et présentation de l'épisode
**00:03:13** – Hayssam et la genèse de Starlake : parcours Spark/Scala, POC à 4 000 formats de fichiers (2017-2018)
**00:09:51** – Architecture et philosophie : load, transform, orchestration unifiés en déclaratif (YAML + SQL natif, pas de Jinja)
**00:00:18:18** – Starlake vs DBT : différences philosophiques, composabilité, fonctionnalités 100 % open source
**00:00:22:20** – Data branching, Starlake Labs (pipe syntax, transpiler SQL, lineage) et expérience développeur (DuckDB local, UI point-and-click)
**00:36:35** – Modèle open source et économique : licence Apache, support, formation, marketplace cloud souveraine
**00:43:42** – DuckLake : alternative on-premise/cloud souverain (OVH, Scaleway, Clever Cloud) et comment contribuer / démarrer



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Dans cet épisode du BigData Hebdo, Vincent Heuschling et Paul Peton explorent les dernières annonces d'OpenAI, d’Anthropic et de Google concernant les agents AI et leur monétisation. Au programme les SDK, les workflows, etc...

**A retenir dans cet épisode**
- Les dernières annonces d'OpenAI, Anthropic, et Google.
- Les agents ont de l’argent, il commencent à être monétisés.
- OpenAI vise à concurrencer Google et l'App Store d'Apple.
- Les SDK sont essentiels pour le développement d'agents AI.
- La capacité de prise de décision des agents est cruciale pour leur efficacité.
- La tarification des gros modèles AI est démesurée.
- Les navigateurs AI soulèvent des questions éthiques.
- La connectivité des agents est un enjeu majeur.

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Dans cet épisode on explore les défis et les évolutions du RAG (Retrieval-Augmented Generation) dans le contexte de l'IA. L'équipe du Bigdata Hebdo discute des promesses des éditeurs, des difficultés rencontrées par les utilisateurs, et des mécanismes d'IA nécessaires pour traiter efficacement les documents.

On parle des enjeux liés à l'OCR, au chunking, et à l'importance des modèles d'embeddings.

00:00 Introduction
03:06 La promesse des éditeurs
08:05 Comprendre le RAG et son fonctionnement
11:06 Difficultés liées à l'OCR et à l'extraction de données
19:05 Recommandations pour l'optimisation des documents
28:46 Mistral Document AI et ses fonctionnalités
33:49 Chunking et gestion des documents
40:55 Fine-tuning des modèles d'embeddings
43:00 Formats de documents et leur pérennité
47:23 Conclusion et perspectives

Notes et ressources 
https://bigdatahebdo.com/podcast/episode-224-donnees-non-structurees-et-modern-ocr

Dans cet épisode du Big Data Hebdo, Vincent Heuschling et Nicolas Wlodarczyk discutent des caractéristiques et des avantages de la base de données NoSQL Aerospike. Nicolas partage son parcours dans le domaine de l'IT et explique comment Aerospike se distingue par sa rapidité et sa scalabilité, et sa capacité à optimiser les infrastructures.

Chapitres
00:00:00 Introduction
00:01:42 Présentation d'Aerospike
00:21:03 Use-Cases
00:27:25 Réduction de l'Infrastructure et Efficacité
00:30:22 Intégration et Interopérabilité avec d'autres Systèmes
00:41:53 Modèles de Consommation et Licensing
00:49:12 Transactions et cohérence
00:58:43 Ressources

Notes et ressources
https://bigdatahebdo.com/podcast/episode-223-aerospike

Dans cet épisode du Big Data Hebdo, Vincent Heuschling, Paul Peton, et Jérôme Mainaud discutent des événements marquants de l'été 2025 dans le domaine de l'IA et du Big Data, notamment le drama autour de Luc Julia, du lancement raté de GPT5, de l'importance des modèles open source, et les initiatives européennes en matière de souveraineté technologique.

Avec Christophe Blefari (aka Blef) on discute des défis actuels des équipes data et de la réponse apportée par NAO.

Comment le “Data vide coding” peut accélérer la productivité des projets data ?

On évoque aussi le passage par YC qui a eu un impact significatif sur le produit et la société.

On termine cet épisode avec le regard averti de Christophe sur le marché de la Data, et l’impact des LLM.


Plus sur : 
https://bigdatahebdo.com/podcast/episode-221-data-vibe-coding-avec-nao

Dans cet épisode du Big Data Hebdo, Vincent Heuschling et Quentin Ambard reviennent sur le Data and AI Summit 2025 de Databricks.

En autres on parle de :

• L'acquisition de Néon pour avoir une BDD au dessus du Lakehouse
• Lakeflow Designer pour avoir une approche low-code
• L'intégration de l'IA
• Databricks One pour rendre l'interface plus accessible
• Les améliorations du moteur SQL de Databricks
• Agent Bricks qui simplifie le développement d'agents AI.
• La data-gouvernance avec Unity Catalog.
• Le Vector Search au dessus du lakehouse
• Les inevitables troll envers Snowflake 🤣🤣🤣 

Dans cet épisode du Big Data Hebdo, on regarde l'évolution des formats de fichiers Table, en se concentrant sur Parquet, Delta Lake, Iceberg et Duck Lake. On évoque la gestion des metadata et les catalogues pour la gouvernance des données. 

(00:00:00) Episode 218 : Agents IA
(00:02:58) Définition d'un agent IA
(00:09:49) Agents et outils
(00:10:30) TAO & ReAct
(00:39:50) Frameworks

Dans cet épisode thématique, on explore les agents IA, dernière itération de l'IA Générative.
Qu'est ce qui distingue un agent d’un chatbot ou d’un simple prompt ?
On parle aussi de la relation entre agents, outils (tools) et modèles LLM.
Quels sont les frameworks les plus matures pour construire des agents? 

(00:00:00) Episode 217 : BDH live à Devoxx Paris 2025
(00:01:04) Conférence Bug Bash et tests autonomes
(00:06:23) Windsurf : révolution du coding assistant
(00:16:23) Automatisation de la veille technologique
(00:22:28) LLM spécialisés vs généraux
(00:37:00) Ariga Atlas pour les bases de données

Cet épisode spécial du Big Data Hebdo, enregistré à Devoxx Paris, on donne la parole aux auditeurs ! 
On parle de Windsurf pour l’assistance au code,  de test autonome avec Antithesis (qui a réussi à casser ETCD), et d’automatisation de la veille technologique, et pour finir d’automatisation pour les bases de données avec  Ariga Atlas.

Dans cet épisode, on revient sur l’évolution de la data-ingénierie à travers deux outils : DBT et SQLMesh. Comment ces outils ont émergé avec la montée en puissance du SQL dans les architectures modernes ? Comment ils répondent aux enjeux de modélisation, d’industrialisation et de gouvernance de la donnée ? L’épisode est aussi l’occasion d’aborder l’évolution des métiers de la data, notamment l’émergence du rôle d’analytic engineer, à la croisée des chemins entre data engineering et data analytics.

1. La révolution du SQL modulaire
   → Retour sur l’historique du SQL dans l’analytique moderne, l’explosion du SQL dans les moteurs cloud et les limites des requêtes monolithiques.
2. DBT
   → Origine de DBT, philosophie “analyst-friendly”, séparation entre DBT Core et DBT Cloud, gestion du versioning, testing, documentation, templating avec Jinja.
3. Le rôle d’Analytic Engineer
   → Mutation des équipes BI vers plus d’autonomie technique, convergence entre modélisation métier et industrialisation.
4. Pourquoi SQLMesh ?
   → Introduction à SQLMesh comme alternative à DBT, positionnement technique, différences d’usage, réflexion sur les cas d’adoption.

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 Le générique a été composé et réalisé par Maxence Lecointe

Dans cet épisode du Big Data Hebdo, on fait le point sur le RAG (Retrieval-Augmented Generation) : est-il toujours au cœur des usages d’IA générative en entreprise, ou dépassé par les nouveaux paradigmes comme l’agentic AI ?

Paul, Jérôme, Nicolas et Vincent reviennent sur :

• Les fondamentaux du RAG : pourquoi est-il apparu ?
• Comment fonctionne techniquement un pipeline RAG ?
• Les erreurs à éviter quand on passe en production
• Les bonnes pratiques : hybrid search, cache, feedback utilisateurs
• Ce qui change en 2025 : modularité, agentic RAG, graph RAG, et plus encore !

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Dans cet épisode du Big Data Hebdo, 🎙️ j’ai eu le plaisir d’échanger avec Nicolas Korchia de Indexima, qui nous dévoile comment leur solution révolutionne la performance des requêtes analytiques sur Snowflake⚡

👉 Indexima for Snowflake analyse les requêtes en temps réel et génère automatiquement des agrégats optimisés avec les Dynamic Tables, réduisant drastiquement les temps de réponse et les coûts ! 💰💨

Show notes et chapitres sur http://bigdatahebdo.com/podcast/episode-214-plus-vite-et-moins-cher-sur-snowflake-avec-indexima/

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🎙️ On plonge dans les séries temporelles et l’intégration SQL avec Warp 10, en compagnie de Mathias Herbert (Senx.io).

📊 SQL atteint vite ses limites face aux time series. Comment faire mieux sans exploser la facture cloud ? WarpLibapporte une solution en s’intégrant dans Databricks, Starburst et bientôt Snowflake !

Show notes et chapitres sur http://bigdatahebdo.com/podcast/episode-213-timeseries-et-sql-avec-warp10/

Le BigDataHebdo reçoit Florian Caringi, responsable des plateformes Data & IA au sein du groupe BPCE. On discute de l'évolution des architectures Big Data, de Hadoop aux environnements hybrides et cloud, avec une adoption massive de Google Cloud (BigQuery, Vertex AI) pour des usages analytiques et data science.

Florian partage son expérience sur les défis de migration, de FinOps, et l'intégration des IA génératives. Une discussion passionnante sur la modernisation des infrastructures et l'impact des nouvelles technologies dans les grandes organisations.

Show notes et chapitres sur http://bigdatahebdo.com/podcast/episode-212-cloud-hybride-bpce/

Le BigDataHebdo, reçoit Mehdi, Developer Advocate chez MotherDuck, pour explorer l’univers de DuckDB et MotherDuck. Au programme, les origines académiques de DuckDB, son évolution en tant que moteur SQL analytique performant, et son extension MotherDuck qui permet de l’utiliser comme un Data Warehouse en ligne.

Show notes sur http://bigdatahebdo.com/podcast/episode-211-motherduck/

Dans cet épisode on revient brièvement sur l'année écoulée, et on vous parle de ce qu'on prévoit sur 2025. Evidement ces prédictions sont très tintées d'IA ! 

Retrouvez tous les épisodes avec leurs shownotes : https://bigdatahebdo.com/?src=shownotes

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Dans cet épisode on revient sur FoundationDB. FoundationDB est le socle de beaucoup de services (Icloud, Snowflake...) mais reste peu connue.

Qui de mieux que l'équipe de spécialistes de Clever cloud qui l'a utilisé pour construire ses "Databases as a Service" pour en parler ?  C'est donc un épisode conjoint avec leur podcast "Message à Caractère informatique" que vous retrouvez ici.

Show notes de l'épisode : https://bigdatahebdo.com/podcast/episode-209-foundationdb-labrique-elementaire

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Show notes de l'épisode : https://bigdatahebdo.com/podcast/episode-208-aux-sources-de-foundationdb-feat-maci

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Episode enregistré en Live au Salon de la Data et De l'IA de Nante en Septembre 2024. On débat de la Data-Quality avec la contribution du public.

à retrouver aussi sur Youtube https://youtu.be/9_C6hbZpDrw

Les shownotes de cet épisode sont à retrouver sur
https://bigdatahebdo.com/podcast/episode-207-live-salon-data-ia/


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Les shownotes de cet épisode sont à retrouver sur
https://bigdatahebdo.com/podcast/episode-206-portes-ouvertes-chez-openai/


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Les shownotes de cet épisode sont à retrouver sur
https://bigdatahebdo.com/podcast/episode-205-Kestra-avec-Ludovic-Dehon


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https://bigdatahebdo.com/podcast/episode-195-dbt-avec-florian-eiden



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https://bigdatahebdo.com/podcast/episode-194-self-service-data-avec-tristan-mayer/



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https://bigdatahebdo.com/podcast/episode-193-microsoft-fabric-avec-marie-aubert



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https://bigdatahebdo.com/podcast/episode-192-duckdb-et-autres-avec-christophe-blefari



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* La Nuit de la Data et de l'IA - And the winners are... : -> https://www.republikgroup-it.fr/palmares-2024-tda


* IA ACT


* Probabl is a new AI company built around popular library scikit-learn -> https://techcrunch.com/2024/02/01/probabl-is-a-new-ai-company-built-around-popular-library-scikit-learn/


* From Silos to Standardization: Leveraging DBT for a Democratized Data Framework -> https://medium.com/uc-engineering/from-silos-to-standardization-leveraging-dbt-for-a-democratized-data-framework-f444dcd07cd9


* DuckDB vs Polars -> https://medium.com/gitconnected/duckdb-vs-polars-2ff19cc7af41


* Meetup Python sur les frameworks UI -> https://youtu.be/yspHNEFjKfQ?list=PLv7xGPH0RMUT1GSCGHJmqnswpk-nyz5aq


* NiceGUI -> https://nicegui.io

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Shownotes sur : https://bigdatahebdo.com/podcast/episode-184-pour-une-poignee-de-dollars/

### Promptologues

* How to Cut RAG Costs by 80% Using Prompt Compression -> https://towardsdatascience.com/how-to-cut-rag-costs-by-80-using-prompt-compression-877a07c6bedb

* Prompt Compression avec LLMLingua -> https://github.com/microsoft/LLMLingua


### LLM Infra* Introducing Pinecone Serverless -> https://www.pinecone.io/blog/serverless/

* embedchain/embedchain: The Open Source RAG framework -> https://github.com/embedchain/embedchain

* A Guide to Large Language Model Abstractions - Two Sigma -> https://www.twosigma.com/articles/a-guide-to-large-language-model-abstractions/

### Data eng* How to Scale Your Data Pipelines and Data Products with Contract Testing and Dbt -> https://towardsdatascience.com/how-to-scale-your-data-pipelines-and-data-products-with-dbt-and-contract-testing-10c92ea9a443

* dbt Alternatives -> https://www.greenmountaindatasolutions.com/blog/alternatives-to-dbt-data-build-tool

Shownotes sur :
https://bigdatahebdo.com/podcast/episode-182-zuck-fabric-une-agi-avec-des-data-contracts/

Shownotes sur :
https://bigdatahebdo.com/podcast/episode-181-le-maestro-du-gptstore/

https://bigdatahebdo.com/podcast/episode-180-quelques-news-pour-demarrer-2024/