Databricks s'offre Fennel et sa plateforme d'ingénierie des données

Databricks poursuit son rythme d'acquisition et annonce s'emparer de Fennel et sa plateforme d'ingénierie pour un montant non communiqué. Sa plateforme dite d’ingénierie de caractéristiques (feature engineering) pour le machine learning permet de créer, gérer et mettre à jour des features (c'est-à-dire les données que les modèles utilisent pour faire des prédictions) de façon rapide, efficace et en temps réel.

En intégrant cette dernière à sa plateforme Data Intelligence, Databricks espère proposer à ses clients d’itérer rapidement sur les caractéristiques, d’améliorer les performances des modèles grâce à des signaux fiables et d’offrir aux modèles d'IA générative un contexte personnalisé et en temps réel, en effaçant la complexité et les coûts associés à la gestion d’une infrastructure lourde. "Même à l’ère de l’IA générative, où les LLM peuvent traiter des données non structurées, l’ingénierie de caractéristiques reste cruciale pour fournir du contexte personnalisé, agrégé et en temps réel dans les prompts", commente Databricks.

Trois ans passés à construire une plateforme pour simplifier les infrastructures 

Fondé en 2022, Fennel a vu le jour grâce à trois co-fondateurs passés par l'une des Big Tech : son CEO Nikhil Garg, son CTO Abhay Bothra ainsi qu'Aditya Nambiar sont tous trois des anciens de Meta. Leur ambition : "permettre aux entreprises et aux équipes de toute taille d'exploiter l'apprentissage automatique en temps réel pour créer des produits agréables pour leurs clients". Aujourd'hui, sa plateforme entièrement gérée permet de créer et d'administrer efficacement les caractéristiques et leurs pipelines. Elle prend en charge à la fois le traitement par lot et en temps réel, garantissant la fraîcheur des données et éliminant les écarts entre l’entraînement et la mise en production.

La start-up s'adresse ainsi à des clients comme Cricut, Cred, Epifi, Porter, Rippling, Upwork qui s’appuient sur Fennel pour développer des caractéristiques de machine learning dans des cas d’usage variés : évaluation du risque de crédit, détection de fraude, confiance et sécurité, classement personnalisé, ou encore recommandations dans des places de marché. Dans le cadre de cette acquisition, l'équipe de Fennel rejoindra la branche ingénierie de Databricks.