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Sep 5 — Oct 5, 2026

La période a été dominée par l'expansion de l'infrastructure d'IA agêntique de Databricks, marquée par le lancement en GA de Unity AI Gateway et de Genie One MCP, ainsi que par l'arrivée de fonctions de décision natives SQL telles que ai_decide. Les charges de travail de données opérationnelles ont également occupé le devant de la scène avec Lakebase Postgres qui introduit la recherche hybride native, le branching de bases de données et les intégrations LTAP.

1.Genie One et Genie Ontology atteignent la GA avec un support MCP natif

Databricks a officialisé son infrastructure de données conversationnelles en rendant Genie One MCP généralement disponible, en introduisant Unity Catalog Pages pour la sémantique métier et en fournissant des guides opérationnels pour les agents Genie spécifiques à un domaine. Les praticiens et partenaires standardisent les intégrations Model Context Protocol (MCP) pour injecter des ontologies de catalogues gouvernées directement dans les environnements de code et les flux de travail d'agents autonomes.

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2.La prise de décision SQL à faible latence arrive via ai_decide et System One Models

Databricks a publié ai_decide() en version bêta en tant que fonction SQL spécialisée qui traite le texte non structuré en décisions catégorielles, probabilités ou scores numériques sans la surcharge des LLM génératifs. Prise en charge dans les récentes mises à jour du SDK et associée à des évaluateurs légers comme SemIf-OpenJev, cette fonctionnalité apporte des boucles de décision rapides et déterministes ainsi que des workflows LLM-as-a-judge directement dans les pipelines Lakeflow et les requêtes DBSQL.

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3.Unity AI Gateway atteint la GA avec la CLI ug pour la gouvernance d'agents d'entreprise

Databricks a annoncé la disponibilité générale de Unity AI Gateway ainsi que de la CLI Unity Gateway (ug) pour gouverner de manière centralisée le routage multi-modèle, les contrôles de budget et la distribution d'agents de code. Des mises à jour successives des SDK Go, Python et Java ainsi que du provider Terraform ont introduit un support de premier ordre pour les informations d'identification des services MCP, les compétences de AI Gateway et les éléments sécurisables des agents.

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4.Lakebase Postgres étend ses capacités LTAP hybrides avec le branching et la recherche native

Lakebase Postgres a connu des avancées architecturales majeures visant à combler le fossé entre les charges de travail transactionnelles et analytiques, menées par les restaurations zero-copy basées sur les branches et la disponibilité générale de Lakebase Search pour l'indexation vectorielle et par mots-clés intégrée. Les développeurs exploitent de plus en plus le branching de bases de données Lakebase dans les pipelines CI/CD pour exécuter des agents de code parallèles, des migrations automatisées et de la diffusion de features à faible latence sans bases de données vectorielles séparées ni synchronisation ETL.

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Ce qui a marqué l'univers Databricks.

1.Genie One et Genie Ontology atteignent la GA avec un support MCP natif

2.La prise de décision SQL à faible latence arrive via ai_decide et System One Models

3.Unity AI Gateway atteint la GA avec la CLI ug pour la gouvernance d'agents d'entreprise

4.Lakebase Postgres étend ses capacités LTAP hybrides avec le branching et la recherche native

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