Intelligence Artificielle
Databricks vs Dataiku
Publiée le janvier 20, 2026
Publiée le janvier 20, 2026
Dataiku est une plate‑forme de science des données et d’IA destinée à démocratiser l’accès à l’analytique. Elle propose une interface visuelle drag‑and‑drop permettant aux analystes et aux citizen data scientists de construire des pipelines, de préparer des jeux de données et de créer des modèles sans coder. Le produit inclut également un catalogue de fonctionnalités, des recettes pré‑construites et un système de gouvernance robuste. Databricks, quant à lui, est une plate‑forme Lakehouse pour l’ingénierie des données, l’IA et le traitement en temps réel reposant sur Spark et Delta Lake. Elle s’adresse plutôt aux data engineers et aux data scientists expérimentés. Le choix entre Dataiku et Databricks dépend du niveau de technicité de l’équipe, du volume de données et des besoins en gouvernance.
Dataiku met l’accent sur l’accessibilité : son interface permet aux utilisateurs non techniciens de construire des workflows de données grâce à des composants graphiques. Cette approche facilite la collaboration entre profils variés, de l’analyste métier au data scientist, et intègre un système de versionnage et de commentaires. Databricks propose des notebooks interactifs et un support multi‑langages (Python, R, Scala, SQL) mais reste orienté code, ce qui nécessite une expertise en Spark et en programmation. Les équipes qui souhaitent rapidement prototyper des modèles avec peu de programmation préfèreront Dataiku.
Databricks est conçu pour traiter des volumes massifs de données grâce au moteur Spark, à Delta Lake et au moteur Photon. Cette architecture optimise l’exécution des ETL, du streaming et du machine learning à grande échelle. Dataiku peut gérer des données importantes mais n’est pas destiné à des pipelines de plusieurs centaines de gigaoctets par jour ; les performances peuvent diminuer pour de très gros volumes. Ainsi, les organisations traitant des teraoctets quotidiennement et ayant besoin de distribuer la charge sur des clusters apprécieront la puissance de Databricks, tandis que Dataiku conviendra aux cas d’usage plus modestes ou collaboratifs.
Dataiku intègre des fonctions de gouvernance solides, notamment le Dataiku Govern, qui permet de suivre l’ensemble du cycle de vie des projets, la gestion des versions de modèles, la validation et la conformité. Ces fonctionnalités en font un choix privilégié pour les organisations ayant des exigences réglementaires élevées. Databricks propose Unity Catalog pour la gouvernance et MLflow pour la gestion des modèles, mais l’adoption de ces outils requiert une configuration et des compétences techniques avancées. Sur le plan fonctionnel, Dataiku propose des modules de préparation des données, de visualisation et d’AutoML simplifiés, alors que Databricks met l’accent sur la flexibilité, la performance et l’intégration avec des frameworks open source.
Selon Mammoth Analytics, Dataiku a un coût d’entrée d’environ 26 000 USD par an, ce qui inclut l’accès à la plate‑forme pour un certain nombre d’utilisateurs et de processeurs. Databricks facture selon des unités DBU et le coût de l’infrastructure cloud ; l’utilisation mensuelle typique varie entre quelques centaines et quelques milliers de dollars. Toutefois, des coûts cachés peuvent survenir : pour Dataiku, il s’agit principalement de la formation et du support ; pour Databricks, l’infrastructure cloud et le suivi des clusters peuvent dépasser les prévisions. Les petites équipes peuvent préférer Dataiku pour sa clarté tarifaire et sa gouvernance intégrée, tandis que les grandes organisations avec des équipes d’ingénieurs opteront pour Databricks.
Pour les équipes orientées business souhaitant démocratiser la data science et favoriser la collaboration sans compétence technique avancée, Dataiku constitue une option attrayante grâce à son interface visuelle et à sa gouvernance intégrée. En revanche, pour les organisations traitant d’énormes volumes de données, construisant des pipelines sophistiqués et nécessitant une flexibilité maximale, Databricks reste la solution de référence. Un compromis est possible : utiliser Dataiku pour les phases de prototypage et de collaboration et migrer vers Databricks pour la mise à l’échelle et la production.
Dataiku est‑il adapté aux utilisateurs non techniques ? Oui. L’interface drag‑and‑drop permet aux analystes de construire des pipelines sans coder, ce qui rend l’outil accessible aux citizen data scientists.
Databricks convient‑il aux petites entreprises ? Databricks est idéal pour les organisations ayant de gros volumes de données ou des besoins avancés en ML. Pour des projets modestes, Dataiku ou des alternatives moins coûteuses peuvent suffire.
Quels sont les coûts cachés ? Dataiku implique des frais de licence élevés et des dépenses de formation. Databricks facture les DBU et l’infrastructure cloud, avec un risque de dépassement si les clusters ne sont pas optimisés.
Peut‑on utiliser les deux ? Oui. Beaucoup d’entreprises utilisent Dataiku pour collaborer et Databricks pour industrialiser des pipelines ou gérer de très grandes volumétries. Il faut cependant prévoir un plan de migration et une gouvernance cohérente.