Intelligence Artificielle
Databricks vs Snowflake
Publiée le janvier 20, 2026
Publiée le janvier 20, 2026
Dans l’univers de l’analytique et de l’IA, Databricks et Snowflake sont deux plates‑formes incontournables, mais leurs approches diffèrent sensiblement. Databricks est né du projet Apache Spark et a évolué vers un environnement unifié dit Lakehouse. Ce modèle combine les qualités des lacs de données (stockage flexible) et des entrepôts traditionnels (garanties ACID et performances pour les requêtes), ce qui facilite la gestion de grands volumes de données et le développement d’applications d’IA. Snowflake, de son côté, est une plate‑forme d’entrepôt de données entièrement managée qui découple le stockage du calcul et propose un mode multi‑clusters. Les deux solutions se disputent les entreprises recherchant vitesse, facilité d’usage et capacité d’IA.
Snowflake repose sur une architecture à trois couches : stockage centralisé, services cloud et clusters de calcul indépendants. La séparation totale du calcul et du stockage permet d’allouer dynamiquement des entrepôts virtuels en fonction des charges. Chaque cluster peut évoluer sans interférer avec les autres. Databricks adopte l’architecture Lakehouse, bâtie sur Delta Lake et la couche Delta Engine. Les données sont stockées sur un lac de données ouvert (par exemple, S3 ou Azure Data Lake) et gérées via des tables Delta bénéficiant de transactions ACID. La plate‑forme fournit un plan de contrôle où sont gérées l’orchestration, l’authentification et l’interface, et un plan de calcul exécuté sur des clusters Spark ou Photon. Cette conception favorise la flexibilité et l’intégration avec plusieurs nuages.
Snowflake s’illustre dans les requêtes SQL interactives grâce à ses entrepôts multi‑clusters, qui démarrent et s’arrêtent automatiquement et répartissent les requêtes entre plusieurs clusters. Les tâches analytiques traditionnelles tirent parti de l’optimiseur automatique et de la compression efficace. Databricks, grâce à l’optimisation Photon et à l’intégration étroite de Spark, excelle sur les pipelines de transformation massifs, l’analytique en temps réel et les charges machine learning. La possibilité d’exécuter des pipelines de streaming et batch sur les mêmes tables Delta accélère l’obtention d’insights et réduit les duplications. En résumé, Snowflake favorise la simplicité et la constance pour la BI, tandis que Databricks mise sur la performance brute pour les traitements complexes et l’IA.
Snowflake cible d’abord les analystes et les équipes de business intelligence. Son interface SQL intuitive, son cloisonnement des entrepôts et ses fonctions gérées (masquage dynamique, partage sécurisé) permettent de démarrer rapidement sans connaissance approfondie de l’administration des clusters. Databricks propose des notebooks collaboratifs en Python, R, Scala et SQL, mais reste plus orienté développeurs ; la configuration des clusters et la gestion des bibliothèques demandent un certain savoir‑faire. Toutefois, les notebooks partagés favorisent la collaboration entre data engineers et data scientists. Le tableau comparatif souligne ces différences : Spark nécessite un réglage manuel et une forte expertise, alors que Databricks fournit un environnement prêt à l’emploi avec auto‑échelle et notebooks.
Snowflake intègre nativement la sécurité grâce à un contrôle d’accès basé sur les rôles (RBAC), le masquage dynamique et l’encryption automatique des données. L’isolation entre les comptes et la gestion fine des permissions font de Snowflake un choix privilégié dans les secteurs réglementés. Databricks utilise l’Unity Catalog, qui centralise la gestion des permissions sur les tables, colonnes et fichiers. Ce catalogue offre des politiques fines, y compris un contrôle d’accès basé sur les attributs (ABAC) et l’héritage des règles sur les différents environnements, mais il est souvent nécessaire de configurer des services supplémentaires selon le nuage choisi. Ainsi, Snowflake simplifie la gouvernance à travers un service unique, tandis que Databricks impose plus de paramétrage mais offre une plus grande flexibilité.
L’IA et le machine learning constituent des axes majeurs des feuilles de route de ces fournisseurs. Snowflake propose Cortex AI, un ensemble de services qui permet d’entraîner et d’utiliser des modèles via des requêtes SQL, ainsi qu’un moteur d’extraction de documents et un LLM propriétaire (Arctic). Les modules Snowpark et Snowpark Container Services permettent l’exécution de code et de modèles en Python ou Java dans l’écosystème Snowflake. Databricks, en revanche, met en avant Mosaic AI et DBRX, un LLM entraîné en interne, pour créer des applications d’IA complètes. La plate‑forme intègre MLflow pour gérer le cycle de vie des modèles, ainsi que des connecteurs natifs pour PyTorch et TensorFlow, ce qui en fait un environnement de prédilection pour les ingénieurs machine learning. De plus, la diffusion de notebooks favorise une collaboration étroite entre ingénieurs et data scientists.
Snowflake facture la consommation de calcul à la seconde avec une fonction d’auto‑suspension ; les ressources sont facturées lorsque des entrepôts sont actifs et cessent de l’être à l’arrêt. Ce modèle favorise les workloads intermittents et évite les dépenses inattendues. Databricks facture selon des unités de consommation appelées DBU (Databricks Units) qui varient selon le type de workload (jobs, interactive, SQL) et la taille du cluster. Le coût total dépend de la durée d’exécution et de l’infrastructure sous‑jacente. Si Databricks peut être économique pour de grands traitements grâce à Photon, il exige un suivi rigoureux pour éviter les dérives de coûts.
Pour des analyses SQL interactives, des tableaux de bord et des besoins de gouvernance stricte, Snowflake représente un choix judicieux grâce à son interface simple et ses contrôles de sécurité natifs. Pour des pipelines complexes, de la transformation en temps réel, du machine learning avancé et un environnement multi‑cloud, Databricks offre une meilleure flexibilité. Certaines organisations combinent les deux : Databricks pour préparer et enrichir les données, puis Snowflake pour l’exploration et le reporting.
Quelles sont les différences clés entre Snowflake et Databricks ? Snowflake sépare totalement le calcul et le stockage, propose un entrepôt de données managé et se concentre sur l’analytique SQL. Databricks s’appuie sur le moteur Spark et l’architecture Lakehouse pour offrir un environnement complet de data engineering et de machine learning.
Laquelle des plates‑formes est la plus adaptée à l’IA ? Databricks dispose de MLflow, Mosaic AI et d’un écosystème ouvert intégré à Spark, ce qui facilite l’entraînement et le déploiement de modèles ML et LLM. Snowflake propose Cortex AI et les modèles Arctic pour des scénarios d’IA via SQL, adapté aux équipes orientées données.
Quel service offre la meilleure gouvernance ? Snowflake possède des contrôles RBAC et un masquage dynamique centralisé, idéal pour les secteurs réglementés. Databricks utilise Unity Catalog pour une gouvernance fine mais nécessite plus de configuration.
Et pour les coûts ? Snowflake facture au temps de calcul consommé avec auto‑suspension, ce qui peut réduire les coûts pour des charges irrégulières. Databricks facture en DBU selon le type de workload ; c’est économique pour de gros pipelines mais requiert un suivi attentif