Intelligence Artificielle
Databricks vs Microsoft Fabric
Publiée le janvier 20, 2026
Publiée le janvier 20, 2026
Microsoft Fabric est une suite software‑as‑a‑service (SaaS) lancée en 2023 qui rassemble plusieurs services Azure : Data Factory, Data Engineering, Data Warehouse, Real‑Time Analytics et Power BI. Ces composants sont réunis autour d’un lac de données unifié nommé OneLake, ce qui supprime les silos et simplifie les flux de données. Fabric propose un environnement clé en main qui s’intègre parfaitement à l’écosystème Microsoft et s’accompagne de l’agent Copilot pour faciliter la conception de rapports et de pipelines. Databricks est un service PaaS multi‑cloud basé sur Spark qui fournit un environnement Lakehouse pour la transformation, l’analyse et le machine learning. Les deux plates‑formes visent la démocratisation des données mais adoptent des approches différentes.
Fabric suit un modèle medallion (bronze, silver, gold) dans lequel les données sont successivement raffinées. Le lac OneLake sert de référentiel unique, et les outils de la suite (Data Factory, Synapse, Power BI) sont intégrés nativement. Les utilisateurs n’ont pas à configurer d’infrastructure ; la plate‑forme se charge de la mise à l’échelle et de la sécurité. Databricks, quant à lui, est une plate‑forme de data engineering et d’IA bâtie sur Spark et Delta Lake. Elle offre une architecture Lakehouse, la possibilité d’exécuter des clusters managés ou serverless, et un catalogue de données (Unity Catalog) pour la gouvernance. L’architecture de Databricks est plus ouverte et adaptée aux environnements multi‑cloud.
Databricks se distingue par l’efficacité du traitement en masse grâce à Spark et Delta Lake, des fonctionnalités avancées de machine learning via MLflow et une grande flexibilité grâce à son design ouvert. Toutefois, l’outil exige des compétences techniques élevées, un investissement initial pour le déploiement et un contrôle attentif des coûts. De son côté, Fabric offre une intégration complète avec Microsoft 365 et OneLake, une interface intuitive, un déploiement sans infrastructure et un agent Copilot qui automatise les tâches. Ses inconvénients résident dans sa relative nouveauté (moins de maturité), l’absence de prise en charge multi‑cloud et une courbe d’apprentissage pour comprendre l’ensemble des services.
Les principales différences entre les deux plates‑formes portent sur :
Type de service : Fabric est une solution SaaS gérée par Microsoft, tandis que Databricks est un service PaaS pouvant être déployé sur Azure, AWS ou GCP.
Complexité : Fabric simplifie la configuration et la maintenance mais offre moins de contrôle. Databricks nécessite plus de réglages mais offre flexibilité et performances élevées.
Multi‑cloud : Databricks fonctionne sur plusieurs clouds ; Fabric est limité à Azure.
Processing : Fabric couvre surtout la BI et l’ingestion low‑code grâce à Data Factory et Synapse ; Databricks excelle dans les pipelines ETL lourds, l’IA et les workloads en temps réel.
Coût : Fabric repose sur un modèle de capacité (F‑SKUs) avec facturation mensuelle, tandis que Databricks facture en DBUs selon l’usage.
Public visé : Fabric s’adresse aux entreprises déjà investies dans l’écosystème Microsoft et recherchant une plateforme unifiée pour la BI et l’analytique. Databricks s’adresse aux équipes techniques nécessitant de la puissance de calcul, de la flexibilité et des capacités avancées de ML.
Les petites entreprises ou celles fortement dépendantes de l’environnement Microsoft choisiront souvent Fabric pour son caractère tout‑en‑un et sa simplicité. Les organisations de taille moyenne ou grande peuvent opter pour Databricks pour les workloads lourds de traitement et intégrer Fabric pour la visualisation et la BI. Certaines entreprises utilisent les deux : Databricks pour transformer et entraîner des modèles et Fabric pour la consommation des données via Power BI et l’automatisation dans Microsoft 365. Cette combinaison permet de tirer parti des atouts de chaque plate‑forme mais nécessite des compétences en gouvernance et en interopérabilité.
Quelle est la principale différence de concept ? Fabric est un service SaaS avec un lac de données unique et des outils intégrés, alors que Databricks est un PaaS basé sur Spark qui offre un environnement Lakehouse ouvert.
Pourquoi choisir Fabric ? Pour une intégration sans effort avec Power BI et l’écosystème Microsoft, une interface conviviale et un modèle de coût prévisible. C’est idéal pour les entreprises orientées BI ou ayant peu de compétences en data engineering.
Dans quels cas privilégier Databricks ? Pour traiter de grands volumes de données, entraîner des modèles IA complexes et bénéficier d’une flexibilité multi‑cloud. Databricks est adapté aux équipes disposant de compétences avancées en Spark et ML.
Peut‑on combiner les deux ? Oui. Databricks peut servir à la préparation et à l’IA, tandis que Fabric centralise l’analyse et la diffusion via Power BI. L’important est de maîtriser la gouvernance des données et la synchronisation des pipelines pour éviter les doublons et les problèmes de conformité.