Agent Management : Dataiku affine sa vision de la gouvernance agentique

Avec Cobuild, Dataiku veut couvrir les besoins de tous les usagers de Dataiku

L’agent IA s’appuie sur les services IA existants de l’éditeur. Les usagers peuvent aussi invoquer le LLM Mesh. Chez Dataiku, c’est la porte d’accès aux LLM (OpenAI, Anthropic, Google, etc.) et aux services IA tiers, dont ceux de Microsoft Azure, Google Cloud, AWS, de Databricks (AI Gateway) ou de Snowflake (Cortex AI).

La nouveauté (si l’on peut l’appeler ainsi) se nomme Cobuild Insights, la surcouche métier de Dataiku par-dessus ses flux agentiques. Insights permet d’interroger en langage naturel les données référencées au sein de la plateforme, les applications et les services développés avec Cobuild, le tout dans la bulle de gouvernance mise en place par l’éditeur.

Ce qui est véritablement nouveau, c’est que l’interface permet également d’amorcer la création de flux de travail (pipelines, algorithmes, agents IA, apps, data viz) pouvant être validés et approuvés par un administrateur ou un responsable avant leur mise en production.

Dataiku ne veut pas se limiter aux profils métiers. Les ingénieurs de données et les data scientists étant de plus en plus habitués aux outils de développement agentique, l’éditeur a également présenté son approche Headless.

Comme chez Salesforce, il s’agit d’ouvrir la plateforme aux IDE agentiques, en premier lieu Claude Code, Codex d’OpenAI et Cursor. Les profils plus techniques peuvent modifier les actifs évoqués plus haut ou d’en migrer d’autres sans quitter leur terminal de choix. À nouveau, les éléments générés avec les terminaux agentiques peuvent être vérifiés et approuvés avant la mise en production.

Peu importe l’expertise, un « catalogue IA » permet de référencer les jeux de données, les modèles, les agents IA et les modèles sémantiques accessibles depuis Cobuild.

Gouvernance IA : Dataiku se met à l’observabilité

Justement. Il y a un an, Dataiku envisageait déjà de gouverner des actifs et des flottes d’agents IA, liés de près ou de loin à sa plateforme. Le lancement d’Agent Management, une instance de gouvernance indépendante de sa plateforme, confirme son approche.

Cette revisite d’Agent Hub permet de se connecter à Amazon Bedrock, Databricks Agents, Google Vertex, Microsoft Copilot Studio, Azure Foundry, Agentforce de Salesforce, Cortex de Snowflake et Dataiku pour répertorier l’ensemble des agents IA déployés.

La prise en charge d’OpenTelemetry promet aussi le suivi des agents déployés dans des environnements spécifiques. Un service de découverte doit automatiquement lister les identités, les outils, les LLM associés aux agents IA. Agent Management est « délibérément agnostique », assure Dataiku.

Selon l’éditeur, il est également possible d’attacher un modèle de risques et une procédure de tests pour les agents IA qui manipulent des données sensibles.

Là encore, Cobuild peut servir à interroger ce répertoire afin d’identifier les agents à risque, les dérives, leurs performances, le nombre d’utilisateurs, les temps de réponse, leur SLA, les volumes de tokens consommés, etc.

Toutes ces données sont évidemment issues d’OpenTelemetry. Agent Management entre en disponibilité générale en octobre. Le service sera facturé annuellement en fonction du nombre d’instances déployées et d’agents IA supervisés.

Dataiku n’est évidemment pas seul sur ce créneau. La majorité des éditeurs ont mis ou disent mettre en place des équivalents à Cobuild et à Agent Management. Snowflake, Databricks et Google Cloud sont quelques-uns des acteurs concernés, même si leurs offres ne sont pas aussi avancées.

Néanmoins, Dataiku se vend comme une « plateforme de plateforme » de gestion de données. De plus, son expérience de la « data governance » lui laisse à penser qu’il peut se distinguer.  

En effet, l’éditeur tente de résoudre un enjeu qui risque de prendre de l’ampleur alors que ses clients commencent à industrialiser leurs projets d’IA agentiques.

Les dirigeants appuient le lancement d’Agent Management par un sondage commandé en juin à Harris Poll auprès de 685 dirigeants IT. Environ 83 % d’entre eux manqueraient d’une gestion du cycle de vie des agents IA à l’échelle de leur organisation. Près de la moitié d’entre eux (47 %) ont déjà décommissionné plus de 20 agents en 2026. Une large majorité (84 %) d’entre eux considèrent que les métiers créent des agents IA plus rapidement qu’il n’est possible pour la DSI de les gouverner.

Dataiku doit se différencier sur un marché déjà saturé, dixit Gartner

Ces chiffres plaident en la faveur de Dataiku. Reste que certains pourraient être tentés de consolider leur architecture sur Snowflake, Databricks ou encore Microsoft Fabric. Ces trois plateformes rassemblent désormais la majorité des fonctionnalités poussées par Dataiku. Certes, le risque de verrouillage propriétaire semble plus élevé avec ces acteurs, mais les coûts en hausse pourraient encourager les DSI à prendre cette décision.

Au total, 72 % des dirigeants interrogés pour le compte de Dataiku estiment que leur budget IA sera réduit ou gelé si les objectifs ne sont pas remplis d’ici la fin de l’année 2026. Reste à voir si ces restrictions affecteront les ressources allouées à la gestion de données.  

Dans son Magic Quadrant 2026 (paru en juin dernier) consacré aux plateformes de data science, Gartner salue la flexibilité, la gestion des risques, la gouvernance et la vision de l’IA agentique portée par Dataiku. Mais les analystes remarquent que l’éditeur a du mal à faire percevoir la valeur de sa plateforme, du fait de la concurrence et de sa position tarifaire élevée (un data scientist rencontré par LeMagIT l’a renommé « la Rolls-Royce de la data science »). 

« Pour optimiser le retour sur investissement de la plateforme, les clients de Dataiku doivent veiller à exploiter pleinement ses fonctionnalités avancées, plutôt que de se contenter d'utiliser le produit comme un simple outil low-code », recommande Gartner. Dataiku reste toutefois bien placé face aux hyperscalers, Databricks, IBM, et DataRobot.

Or, la concurrence n’émerge pas uniquement de l’écosystème « data ». En matière de gouvernance de l’IA agentique, les entreprises pourraient également se tourner vers les gestionnaires d’API et les fournisseurs de sécurité. Outre l’inventaire des agents, ceux-là promettent de mettre en place des « kill switches » en cas de compromission ou de hausses anormales des coûts.

L’éditeur franco-américain a quelques arguments en sa faveur. Selon son sondage, environ 80 % des DSI disent regretter le choix d’au moins un fournisseur IA majeur (de LLM ou de plateforme) ces dix-huit derniers mois. Signe que son approche de l’interopérabilité n’est pas vaine.