fr.wedoany.com Rapport : Fivetran et dbt Labs ont finalisé leur fusion. L’entité issue de cette opération opère sous le nom Fivetran + dbt Labs, avec pour objectif de construire une plateforme unifiée pour une infrastructure de données ouverte et fiable dédiée à l’IA à grande échelle. Cette transaction entièrement en actions, initialement annoncée le 13 octobre 2025, voit George Fraser, PDG de Fivetran, conserver son poste de PDG de la société fusionnée, tandis que Tristan Handy, cofondateur de dbt Labs, devient président.
La nouvelle entité Fivetran + dbt Labs s’adresse aux domaines de l’analyse, de l’ingénierie des données et des projets d’IA, au service d’une communauté mondiale comprenant plus de 100 000 équipes de données. Parmi ses clients figurent OpenAI, Zendesk, Coupa, HubSpot, ainsi que des entreprises leaders dans les secteurs des services financiers, de la vente au détail, de la fabrication et de la santé.
Les agents d’IA deviennent les principaux consommateurs de données en entreprise, fonctionnant en continu et en parallèle à la vitesse des machines, contrairement aux analystes traditionnels. De nombreuses organisations s’attendent à ce que la plupart des agents d’IA fonctionnent de manière autonome, ce qui exige que les données soient fiables, fraîches, gouvernables et accessibles dans chaque système de l’entreprise. Fivetran + dbt Labs construit les fondations de données pour l’ère de l’IA agentique, en fournissant une couche d’infrastructure couvrant le mouvement, la transformation des données jusqu’au contexte de gouvernance nécessaire au raisonnement et à l’action. Fivetran garantit que les agents s’exécutent sur des données complètes, synchronisées en continu et fiables, tandis que dbt assure que les données sont définies, testées et fiables grâce à une logique métier gouvernée, un contexte sémantique partagé et les meilleures pratiques du génie logiciel. Cette fondation repose sur des standards ouverts et fonctionne sur n’importe quel cloud, moteur ou outil.
George Fraser, PDG de Fivetran + dbt Labs, a déclaré que la prochaine génération d’IA en entreprise sera définie par la qualité et la fiabilité des données sous-jacentes. Les deux entreprises créent ensemble une couche d’infrastructure pour aider les organisations à fournir des données gouvernées, de haute qualité et riches en sémantique, afin de piloter des agents d’IA fiables à grande échelle. Le président Tristan Handy a souligné que les entreprises qui déploient avec succès l’IA seront celles dont les agents sont dignes de confiance et capables d’agir, une confiance bâtie sur une couche d’infrastructure reposant sur des outils de qualité et des standards ouverts.
Cette fusion marque la première étape importante d’une feuille de route d’innovation commune. Les premières innovations conjointes ont déjà été dévoilées, couvrant les workflows de développement d’agents, l’orchestration intelligente et un investissement continu dans l’innovation open source. Les innovations clés incluent : dbt Core v2.0 (alpha), qui publie le moteur d’exécution dbt Fusion sous licence Apache 2.0 en open source sous le nom dbt Core v2.0, offrant aux praticiens une expérience dbt familière sur une base plus rapide et plus puissante, tandis que la version installable localement de dbt permet aux développeurs d’accéder gratuitement à toutes les fonctionnalités de Fusion ; dbt State (aperçu), une couche de cache pour les pipelines de données qui ne construit que les modifications, aidant les entreprises à réduire les coûts d’infrastructure sous-jacente de 30 % ou plus ; dbt Wizard (bêta), qui fournit une assistance autonome pour l’écriture, la refactorisation et le débogage de modèles, en générant des recommandations de gouvernance et du SQL fiable basés sur le contexte complet du projet dbt, reflétant la structure et la définition réelles des données de l’entreprise ; Agents Schema, un standard open source pour le contexte des agents, qui désigne un schéma unique dans un entrepôt ou un lac de données comme couche de contexte partagé pour les agents d’IA, compatible avec tout entrepôt, lac de données, outil d’ingestion ou agent prenant en charge SQL.
Akshay Agrawal, directeur de l’ingénierie des données chez Zendesk, a déclaré qu’avec Fivetran et dbt, ce qui prenait des mois auparavant peut désormais être réalisé en quelques semaines, permettant aux entreprises d’accéder plus rapidement à des données fiables. Jon McManus, directeur des données et de l’IA chez Inova Health, a indiqué qu’avec Fivetran et dbt, ils créent les fondations pour que les agents et applications d’IA puissent agir sur des données fiables et gouvernées. Lakshmi Ramesh, vice-présidente des services de données chez Tinuiti, estime que la combinaison de Fivetran et dbt prépare le terrain pour la prochaine étape, où l’analyse, l’IA et les workflows d’agents dépendent tous de données fiables. Jitesh Kumar, responsable senior du développement logiciel chez Shutterstock, a souligné qu’en utilisant Fivetran et dbt pour construire une base de données prête pour l’IA, ils ont amélioré la manière dont leurs équipes accèdent et exploitent des données fiables en temps réel. Piyush Bhargava, directeur senior de l’architecture et de l’ingénierie des données chez DocuSign, a noté que la force de l’IA et des agents dépend des données qui les sous-tendent, et qu’en investissant dans Fivetran et dbt, ils ont construit des actifs de données réutilisables et fiables.
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