En portefeuille
Databricks
Plateforme unifiée de data intelligence et d'intelligence artificielle pour l'entreprise
Data & IA
Licorne
pré-IPO
San Francisco
Fondée en 2013
En un coup d'œil
Databricks
en un coup d'oeil
188 Md$
VALORISATION
6,9 Md$ ARR
REVENU
+80% YoY
CROISSANCE
Fondée en
2013
à
San Francisco
Fondée PAR
Ali Ghodsi, Ion Stoica, Matei Zaharia
DERNIER TOUR :
Tour stratégique (juillet 2026)
Comprendre l'entreprise
Qu'est-ce que
Databricks
?
Databricks conçoit une plateforme unifiée de données et d'intelligence artificielle, née en 2013 à San Francisco des créateurs d'Apache Spark à l'université de Berkeley. Son architecture data lakehouse réunit dans un même système le stockage à faible coût des data lakes et les garanties de fiabilité et de performance des entrepôts de données. Plus de 20 000 organisations l'utilisent, dont 70 % des entreprises du Fortune 500, parmi lesquelles AT&T, Mastercard, Bayer et Unilever (juillet 2026). La plateforme fonctionne indifféremment sur Amazon Web Services, Microsoft Azure et Google Cloud, et se facture à la consommation. Depuis 2023, l'entreprise a étendu son catalogue aux outils d'intelligence artificielle d'entreprise : Mosaic AI pour l'entraînement et le déploiement de modèles, Lakebase pour les bases de données destinées aux agents, Unity AI Gateway pour la gouvernance des coûts et des accès. Le revenu annualisé atteint 6,9 Md$ en juin 2026, contre 5,4 Md$ en février 2026, et le cash-flow libre est positif sur l'exercice 2025.
L'analyse en vidéo
Databricks : l’histoire de la pépite silencieuse
Derrière Databricks, il n’y a pas une success story classique, mais une trajectoire silencieuse devenue centrale dans l’économie numérique mondiale. Cette vidéo vous explique comment un projet né à Berkeley s’est imposé comme une brique critique de la data et de l’IA en entreprise - jusqu’à atteindre 188 Md$ de valorisation.
Analyse Carré Partners
Pourquoi Carré analyse
Databricks
Trois éléments expliquent l'attention portée à Databricks sur le marché secondaire.
La position d'infrastructure d'abord. Plus de 20 000 organisations, dont 70 % du Fortune 500, ont déposé leurs données sur la plateforme en juillet 2026 ; migrer ces volumes ailleurs coûte cher et prend des années.
La trajectoire de revenus ensuite. Le revenu annualisé passe de 5,4 Md$ en février 2026 à 6,9 Md$ en juin 2026, soit environ 80 % de croissance sur un an, avec un taux de rétention nette supérieur à 140 % fin 2025.
La base actionnariale enfin. Coatue, Andreessen Horowitz, Thrive Capital, Nvidia, BlackRock, Fidelity et T. Rowe Price figurent au capital, et le tour annoncé en juillet 2026 valorise la société 188 Md$.
Point de prudence : ce tour n'est pas encore clôturé, la société ne publie pas de résultat net, ses marges brutes se contractent sous l'effet des coûts d'infrastructure liés à l'intelligence artificielle, et son directeur général a écarté une introduction en bourse en 2026.
01 - Moat données
La donnée d'entreprise, verrou d'entrée de l'IA
Plus de 20 000 organisations, dont 70 % du Fortune 500, stockent et gouvernent leurs données sur la plateforme en juillet 2026. Déplacer ces volumes coûte cher et prend des années : c'est ce coût de sortie, plus que la technologie, qui explique un taux de rétention nette supérieur à 140 % fin 2025.
02 - Monétisation à l'usage
Une facturation qui suit la consommation
Le modèle est à l'usage : le revenu annualisé passe de 5,4 Md$ en février 2026 à 6,9 Md$ en juin 2026, soit environ 80 % de croissance sur un an. Le seul entrepôt de données atteint 1,5 Md$ de revenus annualisés en juin 2026, contre 1,0 Md$ à l'automne 2025.
03 - Coût de l'IA
La croissance des usages IA pèse sur les marges
La montée en charge des agents IA gonfle les coûts d'infrastructure : les marges brutes se contractent par rapport aux 80 % relevés en juin 2024, alors même que le revenu annualisé atteint 6,9 Md$ en juin 2026. Le cash-flow libre reste positif sur l'exercice 2025, mais la société ne publie pas de résultat net.
Produits & Technologies
L'écosystème technologique
Databricks
Data Lakehouse
Architecture unifiée qui combine les avantages des data warehouses (fiabilité, performance) et des data lakes (flexibilité, coût). Le cœur technologique de Databricks.
Databricks SQL
Interface d'analyse directe sur le lakehouse, conçue pour les analystes et les équipes BI. Performance comparable aux data warehouses cloud traditionnels.
Lakebase
Base de données Postgres serverless conçue pour les agents IA, issue du rachat de Neon en 2025 pour environ 1 Md$. Elle a atteint deux fois le revenu de Databricks SQL au même stade de huit mois d'existence.
Marché
Positionnement dans l'écosystème
L'intelligence artificielle d'entreprise repose sur trois couches : la puissance de calcul, les modèles, et les données. Databricks occupe la troisième. Sa concurrence directe vient de Snowflake, coté au NYSE et capitalisé 92,9 Md$ fin juillet 2026, et des offres intégrées des fournisseurs de cloud : Google BigQuery, Amazon Redshift, Microsoft Fabric. L'écart tient à la couverture fonctionnelle : là où ces produits traitent l'analytique, Databricks réunit ingénierie de données, entrepôt, entraînement de modèles et gouvernance dans un même environnement, sur les trois clouds.
Calcul
Nvidia · AMD
Puces GPU et infrastructure matérielle pour l'entraînement et l'inférence IA
Modèles
OpenAI · Anthropic
Modèles fondationnels (GPT, Claude) et applications d'intelligence artificielle
Données
Databricks ◆
Infrastructure data qui permet aux entreprises d'exploiter leurs données et de les connecter à l'IA
Concurrence
Les principaux acteurs du marché
Databricks
Plateforme lakehouse unifiée data et IA, 20 000 organisations
188 Md$
Snowflake
Data warehouse cloud - Cotée (NYSE: SNOW)
92.9 Md$
Google BigQuery
Solution analytique intégrée à Google Cloud
Google Cloud
Amazon Redshift
Plateforme data warehouse d'AWS
AWS
Microsoft Fabric
Suite data et analytics intégrée à Microsoft 365
Microsoft
Équipe fondatrice
L'équipe derrière le projet
Databricks naît en 2013 dans le laboratoire AMPLab de l'université de Berkeley, fondée par les sept chercheurs à l'origine d'Apache Spark. Ali Ghodsi, Ion Stoica et Matei Zaharia y occupent toujours les fonctions de directeur général, président exécutif et directeur technique.
SIÈGE SOCIAL
San Francisco
SECTEUR
Data & IA
EMPLOYÉS
~10 000
Ali Ghodsi
CEO
PhD Informatique, ex-UC Berkeley. Visionnaire du data lakehouse, dirige Databricks depuis sa création. Auteur de publications majeures sur les systèmes distribués.
Linkedin ->
Ion Stoica
Executive Chairman
Professeur à UC Berkeley, co-fondateur d'Anyscale. Expert des systèmes distribués et de l'infrastructure IA.
Linkedin ->
Matei Zaharia
CTO / cofondateur
Créateur d'Apache Spark, le moteur de traitement de données open source le plus utilisé au monde. PhD Stanford.
Linkedin ->Actionnaires
Les actionnaires de
Databricks
Historique de financement
Chronologie des tours de table
Vue tableauJuillet 2026
Tour stratégique
~3 Md$
Valorisation
188 Md$
Prix/action
Non communiqué
Leads
Coatue
Février 2026
Série L
5 Md$
Valorisation
134 Md$
Prix/action
~190 $
Leads
NVIDIA, a16z, Thrive Capital, Insight Partners
Septembre 2025
Series K
~1 Md$
Valorisation
100 Md$
Prix/action
~150 $
Leads
NVIDIA, T. Rowe Price, a16z
Décembre 2024
Series J
10 Md$
Valorisation
62 Md$
Prix/action
~92,50 $
Leads
Thrive Capital, a16z, DST Global, Insight Partners
Novembre 2023
Series I
500 M$
Valorisation
43 Md$
Prix/action
~73,50 $
Leads
T. Rowe Price, Baillie Gifford, a16z
Août 2021
Series H
1,6 Md$
Valorisation
38 Md$
Prix/action
~73,58 $
Leads
Counterpoint Global, Fidelity, Tiger Global
Février 2021
Series G
1 Md$
Valorisation
28 Md$
Prix/action
~59,12 $
Leads
Counterpoint Global, Fidelity, Tiger Global
Octobre 2019
Series F
400 M$
Valorisation
6,2 Md$
Prix/action
~14,32 $
Leads
a16z, BlackRock, Microsoft
Février 2019
Series E
250 M$
Valorisation
2,75 Md$
Prix/action
~7,10 $
Leads
a16z, Coatue, Microsoft
Août 2017
Series D
140 M$
Valorisation
Non communiqué
Prix/action
~2,79 $
Leads
a16z, NEA
Décembre 2016
Series C
60 M$
Valorisation
Non communiqué
Prix/action
~1,97 $
Leads
NEA, a16z, Battery Ventures
Juin 2014
Series B
33 M$
Valorisation
Non communiqué
Prix/action
~1,12 $
Leads
a16z, NEA
Septembre 2013
Series A
14 M$
Valorisation
Non communiqué
Prix/action
~0,26 $
Leads
a16z, NEA
DATE
TOUR
montant
valorisation
prix/action
lead investors
Juillet 2026
Tour stratégique
~3 Md$
188 Md$
Non communiqué
Coatue
Février 2026
Série L
5 Md$
134 Md$
~190 $
NVIDIA, a16z, Thrive Capital, Insight Partners
Septembre 2025
Series K
~1 Md$
100 Md$
~150 $
NVIDIA, T. Rowe Price, a16z
Décembre 2024
Series J
10 Md$
62 Md$
~92,50 $
Thrive Capital, a16z, DST Global, Insight Partners
Novembre 2023
Series I
500 M$
43 Md$
~73,50 $
T. Rowe Price, Baillie Gifford, a16z
Août 2021
Series H
1,6 Md$
38 Md$
~73,58 $
Counterpoint Global, Fidelity, Tiger Global
Février 2021
Series G
1 Md$
28 Md$
~59,12 $
Counterpoint Global, Fidelity, Tiger Global
Octobre 2019
Series F
400 M$
6,2 Md$
~14,32 $
a16z, BlackRock, Microsoft
Février 2019
Series E
250 M$
2,75 Md$
~7,10 $
a16z, Coatue, Microsoft
Août 2017
Series D
140 M$
Non communiqué
~2,79 $
a16z, NEA
Décembre 2016
Series C
60 M$
Non communiqué
~1,97 $
NEA, a16z, Battery Ventures
Juin 2014
Series B
33 M$
Non communiqué
~1,12 $
a16z, NEA
Septembre 2013
Series A
14 M$
Non communiqué
~0,26 $
a16z, NEA
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Questions fréquentes
Databricks
- FAQ investisseurs
Qu'est-ce que Databricks ?
Comment investir dans Databricks avant l'IPO ?
Quand Databricks va-t-elle entrer en bourse ?
Quelle est la valorisation de Databricks ?
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