Databricks lève 10 milliards de dollars et atteint 62 milliards de valorisation

Databricks franchit un cap financier considérable. Le spécialiste américain des plateformes de données annonce, le 18 décembre 2024, avoir réuni 10 milliards de dollars dans un tour de financement de série J. L’opération porte sa valorisation à 62 milliards de dollars, un niveau qui place l’entreprise parmi les sociétés technologiques privées les plus observées de la vague actuelle de l’intelligence artificielle.

Ce montant ne signifie pas que Databricks a déjà généré 62 milliards de dollars de revenus, ni qu’elle dispose intégralement de cette somme en trésorerie. Il traduit l’estimation de la valeur totale de l’entreprise retenue par les investisseurs à l’occasion de ce financement. Mais il confirme une chose : les outils capables d’organiser les données des entreprises et de les rendre exploitables par l’IA sont devenus un enjeu stratégique majeur.

Une série J à 10 milliards de dollars, pour quoi faire ?

Cette levée de 10 milliards de dollars constitue la dernière opération de financement de Databricks avant la fin de l’année 2024. Elle intervient alors que les entreprises cherchent à exploiter leurs données pour entraîner, adapter et déployer des systèmes d’intelligence artificielle, notamment des modèles de langage. Dans ce contexte, la capacité à stocker, nettoyer, sécuriser et interroger de grandes masses de données est aussi importante que le modèle d’IA lui-même.

Le tour de table rassemble des investisseurs déjà engagés au capital de Databricks et un nouvel arrivant. Les cinq actionnaires existants cités sont Andreessen Horowitz, DST Global, GIC, Insight Partners et WCM Investment Management. Thrive Capital rejoint cette liste à l’occasion de l’opération.

Pour une société non cotée, lever autant d’argent permet de choisir son calendrier. Databricks peut investir dans ses produits, recruter, se développer à l’international ou acquérir des technologies sans dépendre immédiatement des marchés boursiers. En contrepartie, une valorisation de 62 milliards de dollars fixe aussi des attentes très élevées : les investisseurs attendront une croissance durable et une trajectoire crédible vers la rentabilité.

Que vend Databricks aux entreprises ?

Databricks s’est fait connaître avec son approche du data lakehouse, une architecture qui cherche à rapprocher deux mondes traditionnellement séparés. D’un côté, le data lake conserve de très grandes quantités de données de formats variés, souvent à moindre coût. De l’autre, l’entrepôt de données, ou data warehouse, est conçu pour organiser l’information afin de produire des analyses fiables et rapides.

Le principe du lakehouse consiste à réunir ces usages sur une même fondation. Une entreprise peut ainsi centraliser des données provenant de ses logiciels, de ses sites web, de ses capteurs ou de ses documents, puis les préparer pour produire des tableaux de bord, des analyses statistiques ou des applications d’IA.

Databricks présente désormais cette ambition sous le nom de Data Intelligence Platform. L’objectif affiché est de rendre les données et l’IA plus accessibles dans les organisations, tout en simplifiant les coûts et la gestion des risques. En pratique, ce positionnement répond à une difficulté fréquente : une IA ne devient utile en entreprise que si elle peut accéder à des données pertinentes, correctement gouvernées et protégées.

Cette promesse explique l’intérêt du marché. Les modèles de langage peuvent générer du texte ou synthétiser des documents, mais ils doivent être reliés aux informations internes de l’entreprise pour répondre à des besoins professionnels précis. Or ces informations sont souvent dispersées entre de nombreux systèmes et soumises à des règles de confidentialité strictes.

Croissance soutenue, mais rentabilité à démontrer

La levée intervient dans une phase de croissance rapide. Databricks indique avoir enregistré, au cours des derniers trimestres, une hausse de revenus de plus de 60 % par rapport à l’année précédente. La société vise des revenus annuels dépassant 3 milliards de dollars et compte plus de 500 clients qui génèrent chacun plus d'un million de dollars de revenus annuels.

Ces chiffres montrent que l’entreprise ne dépend plus seulement de projets expérimentaux ou de petites équipes techniques. Elle a convaincu un nombre significatif de grands clients de consacrer des budgets importants à sa plateforme. C’est un atout décisif dans un marché où les coûts liés au cloud, au traitement des données et à l’IA peuvent devenir très élevés.

Pour autant, Databricks n’a pas encore atteint la rentabilité. Son objectif à court terme est de dégager un flux de trésorerie positif au quatrième trimestre de son exercice, qui s’achève le 31 janvier 2025. Le flux de trésorerie mesure les entrées et sorties effectives d’argent sur une période. Il s’agit d’un signal financier suivi de près, mais il ne se confond pas automatiquement avec un bénéfice comptable.

L’écart entre une croissance élevée et l’absence de rentabilité s’explique notamment par une stratégie d’expansion exigeante. Développer des produits, opérer des infrastructures à grande échelle, recruter des spécialistes de l’IA et réaliser des acquisitions entraînent des dépenses importantes. Databricks fait donc le pari que la taille atteinte aujourd’hui lui donnera demain des revenus plus récurrents et une meilleure efficacité économique.

Les acquisitions, un moyen d’accélérer face à Snowflake

Databricks ne se limite pas au développement interne. L’entreprise a acquis plusieurs start-up au cours de l’année 2024, dont Einblick, Lilac AI et Tabular. Cette stratégie permet de récupérer plus rapidement des équipes, des savoir-faire et des briques technologiques que de les créer entièrement en interne.

Les trois acquisitions n’ont pas le même rôle, mais elles s’inscrivent dans une même logique : enrichir la plateforme à l’intersection des données et de l’IA. Dans un secteur qui évolue vite, disposer d’outils adaptés aux nouveaux usages, notamment autour des modèles de langage, peut faire la différence auprès des entreprises clientes.

L’acquisition de Tabular est particulièrement surveillée car elle renforce Databricks dans sa rivalité avec Snowflake, l’autre grand nom des plateformes de données dans le cloud. Les deux entreprises s’adressent souvent aux mêmes directions informatiques et métiers : celles qui veulent faire circuler, analyser et valoriser de grandes quantités de données sans bâtir seules toute l’infrastructure nécessaire.

La concurrence ne porte donc pas uniquement sur la puissance technique. Elle concerne aussi la facilité d’utilisation, la compatibilité avec les outils existants, les mécanismes de gouvernance des données, la sécurité, le prix et la capacité à intégrer rapidement les usages de l’IA générative. Les acquisitions peuvent accélérer cette course, mais elles posent aussi un défi d’intégration : une technologie achetée doit devenir cohérente avec la plateforme et utile aux clients existants.

Une introduction en Bourse se rapproche-t-elle ?

Avec une valorisation de 62 milliards de dollars, des revenus annuels visés au-delà de 3 milliards et une base de grands comptes établie, Databricks présente plusieurs caractéristiques généralement recherchées avant une entrée en Bourse. Cette série J alimente donc les spéculations autour d’une possible IPO, c’est-à-dire une introduction en Bourse.

Aucun calendrier précis n’est toutefois annoncé. Une très grande levée privée peut préparer le terrain d’une IPO, mais elle peut aussi permettre à une entreprise de rester privée plus longtemps. En obtenant de nouveaux capitaux auprès d’investisseurs spécialisés, Databricks conserve une marge de manœuvre pour investir sans être soumise immédiatement aux exigences de publication trimestrielle des marchés financiers.

La question de la liquidité est également importante pour les salariés et les premiers investisseurs. Lorsqu’une opération comprend une part secondaire, des actionnaires existants peuvent céder une partie de leurs titres à de nouveaux investisseurs. Dans ce cas, l’argent va aux vendeurs des actions, plutôt qu’à l’entreprise elle-même. Ce mécanisme peut offrir de la liquidité sans attendre une cotation publique, mais il ne remplace pas nécessairement une IPO.

Ce qu’il faut surveiller en 2025

Le premier indicateur à suivre sera l’objectif de flux de trésorerie positif au trimestre clos le 31 janvier 2025. S’il est atteint, Databricks pourra démontrer que sa forte croissance commence à se traduire par une amélioration concrète de sa discipline financière. S’il ne l’est pas, la question du coût de son expansion redeviendra centrale.

Il faudra également observer la capacité de l’entreprise à transformer l’engouement pour l’IA en revenus récurrents. L’intérêt des entreprises pour les modèles de langage est réel, mais il doit déboucher sur des usages fiables, sécurisés et mesurables. Databricks devra montrer que sa plateforme est non seulement un socle technique pour les équipes de données, mais aussi un outil de création de valeur pour des métiers variés.

Enfin, l’intégration d’Einblick, Lilac AI et Tabular constituera un test de sa stratégie. Ces opérations peuvent consolider l’offre de Databricks et accentuer la pression sur Snowflake. Elles peuvent aussi alourdir les coûts et compliquer l’organisation si les produits et les équipes ne s’intègrent pas efficacement. Avec 10 milliards de dollars levés, le groupe a désormais les ressources pour exécuter sa feuille de route. Il devra surtout prouver que cette puissance financière peut se transformer en rentabilité durable.