Databricks

Qu’est-ce que Databricks ?

Databricks est une plateforme de données et d’intelligence artificielle qui fournit l’infrastructure nécessaire pour créer, déployer et gérer des workloads de machine learning et d’IA générative. Sur Eden AI, Databricks donne accès à 29 modèles, tous hébergés dans des régions européennes.

Le catalogue disponible comprend des modèles de langage avancés issus des familles OpenAI GPT-5 et Anthropic Claude 4, ainsi que des modèles d’embeddings Databricks destinés à la recherche vectorielle et aux workflows de récupération d’informations. La plupart des LLM pris en charge acceptent des entrées textuelles, des images et des documents, puis génèrent une réponse au format texte.

Vous pouvez accéder à ces modèles via l’API unifiée d’Eden AI, qui permet de comparer Databricks à d’autres fournisseurs, de modifier le routage sans réécrire votre application et de configurer des modèles de fallback. Databricks est particulièrement pertinent lorsque vous avez besoin d’utiliser des modèles OpenAI ou Anthropic hébergés dans l’Union européenne, ou lorsque vous souhaitez combiner génération de texte et embeddings à partir d’une seule intégration.

Databricks en bref

Principales capacités d’IA de Databricks

• Chat et génération de texte : génère des réponses conversationnelles, des résumés, des classifications et d’autres contenus textuels à partir de prompts en langage naturel.
• Entrées multimodales : traite du texte, des images et des documents au sein d’une même requête adressée au modèle.
• Appel d’outils : lpermet aux modèles compatibles de solliciter des fonctions externes, des API ou des actions applicatives pendant la génération.
• Raisonnement sur de longs contextes : analyse des documents volumineux, de longues conversations et des bases de code grâce à des fenêtres de contexte pouvant atteindre 1,1 million de tokens.
• Compréhension visuelle : interprète le contenu d’images et de documents afin de répondre à des questions ou d’en extraire des informations.
• Sorties structurées : renvoie les réponses des modèles dans des formats prévisibles, adaptés au parsing et à leur utilisation dans des applications ou workflows en aval.
• Embeddings de texte : convertit du texte en vecteurs numériques pour la recherche de similarité, le clustering, la classification et la récupération d’informations.
• Recherche sémantique et RAG : récupère les contenus pertinents avant la génération afin d’ancrer les réponses dans vos propres données.

Quels modèles Databricks sont disponibles sur Eden AI ?

Databricks propose 29 modèles sur Eden AI, tous hébergés dans des régions européennes. Les tableaux ci-dessous présentent une sélection représentative de modèles issus des familles GPT-5, Claude 4 et embeddings, plutôt que de reproduire l’intégralité du catalogue.

Utilisez-les pour comparer les prix, la longueur des fenêtres de contexte et les modalités d’entrée prises en charge. Vous pouvez consulter le catalogue complet, comparer les tarifs et fenêtres de contexte disponibles, puis tester les modèles Databricks directement depuis la plateforme Eden AI.

Modèles Databricks de la famille GPT-5

GPT-5 Nano est l’option la moins chère présentée et convient aux workloads textuels simples et à fort volume. GPT-5.4 Mini ajoute la prise en charge des entrées multimodales à un tarif intermédiaire, tandis que GPT-5.4 et GPT-5.6 Sol proposent des fenêtres de contexte de 1,1 million de tokens, adaptées aux documents volumineux, aux longues conversations et aux bases de code importantes.

Modèles Databricks de la famille Claude 4

Claude Haiku 4.5 est le modèle Claude le moins cher présenté et prend en charge une fenêtre de contexte de 200 000 tokens. Sonnet 4.6 et Opus 4.8 étendent cette capacité jusqu’à 1 million de tokens, ce qui peut justifier leur coût plus élevé lorsque votre application traite de grands ensembles de documents ou de longues entrées multimodales.

Modèles d’embeddings Databricks

Databricks propose deux modèles d’embeddings en anglais, dont les prix sont similaires, mais dont les limites de contexte diffèrent fortement. La limite de 512 tokens de BGE impose l’utilisation de segments plus courts, tandis que GTE peut traiter jusqu’à 8 000 tokens.

GTE constitue généralement le choix par défaut le plus sûr pour les applications RAG, car il offre davantage de flexibilité pour indexer des passages plus longs.

Régions européennes et résidence des données avec Databricks sur Eden AI

Les 29 modèles Databricks disponibles sur Eden AI sont tous hébergés dans des régions européennes. Cet hébergement dans l’Union européenne constitue une propriété technique du déploiement : l’inférence des modèles est exécutée sur une infrastructure européenne, au lieu d’acheminer les requêtes vers une région située aux États-Unis.

Concrètement, les prompts, images, documents et réponses générées sont traités via des endpoints hébergés dans l’Union européenne pour les modèles Databricks proposés sur Eden AI. Cette configuration peut répondre à des politiques de résidence des données, à des contrôles de sécurité internes et à certaines exigences liées au RGPD limitant les lieux de traitement des données personnelles ou sensibles.

L’hébergement dans l’Union européenne ne garantit toutefois pas, à lui seul, la conformité au RGPD. Celle-ci dépend également de votre base légale, de vos contrats, de vos paramètres de conservation, de vos contrôles d’accès, de vos pratiques de journalisation et de la nature des données transmises.

Cette caractéristique est particulièrement importante pour les services financiers, les organismes de santé, les administrations publiques et les autres organisations soumises à des règles strictes en matière de transfert de données. Ces structures doivent souvent documenter les lieux de traitement, limiter les transferts en dehors de l’Espace économique européen et sélectionner une infrastructure compatible avec leurs politiques internes de gestion des risques.

Databricks sur Eden AI permet d’accéder à des modèles des familles GPT-5 et Claude 4 sans traitement dans une région américaine. Il s’agit donc d’une option pertinente lorsque vous avez besoin de LLM de pointe tout en conservant l’inférence dans des régions européennes.

Quand choisir Databricks ?

Databricks est particulièrement adapté si…

• Vous avez besoin de modèles des familles GPT-5 ou Claude 4 hébergés dans des régions européennes.
• Votre application traite de longs documents, des bases de code, des images ou des entrées combinant texte et documents.
• Vous souhaitez accéder à des modèles de génération et d’embeddings via la même intégration Eden AI.
• La résidence des données dans l’Union européenne constitue une exigence technique importante pour vos processus de sécurité, d’achat ou de conformité.
• Vous souhaitez comparer Databricks à d’autres fournisseurs ou configurer des fallbacks sans réécrire votre application.

Envisagez un autre fournisseur si…

• Votre priorité est d’obtenir le prix par token le plus bas possible, notamment pour des workloads simples pouvant être pris en charge par des modèles plus petits et moins coûteux.
• Vous avez besoin d’une inférence exécutée dans des régions situées aux États-Unis ou en Asie, car les modèles Databricks disponibles sur Eden AI sont uniquement proposés depuis des régions européennes.
• Votre application nécessite des sorties autres que du texte, comme la génération d’images, de contenu audio, de parole ou de vidéos.

Avantages et inconvénients de Databricks

What can you build with Databricks?

Que pouvez-vous créer avec Databricks ?

1. Un pipeline RAG entièrement hébergé dans l’Union européenne

Vous pouvez créer un pipeline RAG dans lequel les workloads d’embeddings et de génération restent hébergés dans des régions européennes. Utilisez databricks-gte-large-en pour générer les embeddings de vos documents, puis produisez des réponses fondées sur ces données avec databricks-claude-sonnet-4.6, databricks-claude-opus-4.8 ou databricks-gpt-5.4.

La fenêtre de contexte de 8 000 tokens de GTE en fait un choix par défaut plus sûr que BGE pour indexer des passages longs. Comme tous les modèles Databricks proposés sur Eden AI sont hébergés dans des régions européennes, les étapes de récupération et de génération ne nécessitent aucun traitement dans une région américaine.

2. Analyse de longs documents et de bases de code

Vous pouvez analyser de grandes collections de documents et des bases de code sans devoir découper systématiquement chaque requête en petites fenêtres de contexte. Utilisez databricks-gpt-5.4, databricks-gpt-5.6-sol ou databricks-claude-sonnet-4.6, qui proposent des fenêtres de contexte d’au moins 1 million de tokens.

Ces modèles sont adaptés à l’analyse de dépôts de code, à la comparaison de contrats, à la synthèse de documentation technique et aux questions portant sur plusieurs documents. Le coût d’une grande fenêtre de contexte est justifié lorsque la conservation des relations entre de nombreux fichiers est plus importante que la réduction des dépenses liées aux tokens d’entrée.

3. Assistants destinés aux clients et hébergés dans l’Union européenne

Vous pouvez déployer des assistants destinés aux clients dont l’inférence Databricks est exécutée dans des régions européennes. Utilisez databricks-gpt-5.4-mini pour des interactions multimodales moins coûteuses, databricks-claude-sonnet-4.6 pour de longues conversations fondées sur des documents, ou databricks-gpt-5.4 pour des workflows utilisant jusqu’à 1,1 million de tokens.

Cette propriété de déploiement peut répondre à des exigences internes de résidence des données et de contrôle des transferts pour le support client, l’onboarding et les copilotes intégrés aux produits.

Elle ne garantit pas à elle seule la conformité au RGPD, qui dépend également de l’ensemble de votre application et de vos mécanismes de gouvernance.

4. Workflows agentiques avec appel d’outils

Vous pouvez créer des workflows agentiques combinant le raisonnement des modèles avec des fonctions externes, des API et des actions applicatives. Utilisez un modèle compatible avec l’appel d’outils, comme databricks-gpt-5.4, databricks-gpt-5.6-sol ou databricks-claude-sonnet-4.6, puis connectez-le à votre logique métier via Eden AI.

Les workflows typiques incluent la récupération d’informations sur un compte, la mise à jour de systèmes internes, la classification de demandes et la génération d’une réponse finale.

Testez la sélection des fonctions, la précision des arguments, la gestion des erreurs et le comportement des fallbacks avant tout déploiement en production.

Pourquoi utiliser Databricks via Eden AI ?

Utiliser Databricks via Eden AI vous permet de tester et d’exploiter ses modèles sans configurer un workspace Databricks distinct, négocier un contrat séparé ou mettre en place votre propre infrastructure de serving. Vous vous connectez une seule fois avec une clé API Eden AI et gérez votre consommation depuis un seul compte de facturation couvrant Databricks et les autres fournisseurs pris en charge.

Le principal avantage réside dans la flexibilité. Vous pouvez effectuer des tests A/B entre les modèles hébergés par Databricks et des options équivalentes proposées par OpenAI, Anthropic ou Mistral, tout en conservant la même structure d’API.

Au lieu de reconstruire votre intégration pour chaque fournisseur, il vous suffit de modifier le modèle ou la configuration de routage afin de comparer les résultats avec les mêmes prompts, la même logique applicative et le même processus d’évaluation.

Eden AI permet également de configurer des mécanismes de fallback. Si le modèle Databricks sélectionné est indisponible, une alternative compatible peut traiter la requête selon vos règles de routage. Cela réduit la quantité de logique de résilience propre à chaque fournisseur que vous devez maintenir dans votre application.

Le monitoring unifié vous offre un espace centralisé pour consulter la consommation, les coûts, la latence et les erreurs de plusieurs fournisseurs. Databricks reste un choix pertinent pour les équipes qui utilisent déjà sa plateforme de données, tandis qu’Eden AI est particulièrement utile lorsque la simplicité d’accès, les tests multi-fournisseurs et la portabilité du routage sont prioritaires.

• Une seule clé API et un seul compte de facturation pour plusieurs fournisseurs.
• Aucun environnement Databricks distinct requis pour accéder aux modèles.
• Tests A/B sans réécriture du code de l’application.
• Configuration centralisée des fallbacks et du monitoring.

Meilleures alternatives à Databricks et comparaisons sur Eden AI

Databricks vs OpenAI

Databricks constitue une option pertinente lorsque vous souhaitez utiliser des modèles de la famille GPT-5 hébergés dans des régions européennes via Eden AI. Un accès direct à OpenAI peut être préférable si vous avez besoin de fonctionnalités spécifiques à sa plateforme, de nouvelles versions de modèles ou d’options régionales qui ne sont pas proposées dans le catalogue Databricks.

Avec Eden AI, vous pouvez tester les deux solutions à partir de la même structure applicative et comparer les coûts, la qualité des réponses, la gestion du contexte et la disponibilité.

Verdict : choisissez Databricks pour utiliser GPT-5 depuis des régions européennes ; choisissez OpenAI pour accéder plus directement et plus largement aux fonctionnalités propres à OpenAI.

Databricks vs Anthropic

Databricks propose des modèles de la famille Claude 4 hébergés dans des régions européennes, notamment des modèles Sonnet et Opus dotés de fenêtres de contexte pouvant atteindre 1 million de tokens. Anthropic peut être une meilleure option lorsque vous avez besoin d’un modèle Claude, d’une fonctionnalité ou d’un mode de déploiement qui ne figure pas dans le catalogue de 29 modèles proposé par Databricks.

Eden AI vous permet de comparer les deux fournisseurs sans reconstruire votre intégration, notamment sur le prix, le traitement des longs contextes, la gestion des entrées multimodales et la disponibilité en production.

Verdict : choisissez Databricks pour accéder à Claude depuis des régions européennes ; choisissez Anthropic si l’étendue du catalogue direct ou les fonctionnalités propres à Anthropic sont prioritaires.

Databricks vs Mistral AI

Databricks est une entreprise américaine dont le catalogue proposé sur Eden AI est hébergé dans des régions européennes, tandis que Mistral AI est un fournisseur européen. Databricks permet d’accéder à des modèles des familles GPT-5 et Claude 4 avec un traitement dans l’Union européenne, tandis que Mistral peut mieux répondre aux politiques d’achat qui prennent en compte à la fois l’origine juridique du fournisseur et la localisation de son infrastructure.

Le choix dépend donc de la nature exacte de vos exigences : géographie du traitement des données, juridiction du fournisseur, familles de modèles disponibles ou combinaison de ces trois critères.

Verdict : choisissez Databricks pour accéder à des modèles GPT et Claude hébergés dans l’Union européenne ; choisissez Mistral si le recours à un fournisseur européen constitue une priorité pour vos achats.

Embeddings Databricks vs embeddings OpenAI et Cohere

Databricks propose deux modèles d’embeddings en anglais : BGE, avec une fenêtre de contexte de 512 tokens pour 0,10 $ par million de tokens, et GTE, avec une fenêtre de 8 000 tokens pour 0,13 $.

GTE constitue le choix Databricks par défaut le plus sûr pour le RAG, car il prend en charge des segments plus longs et limite la nécessité de découper les documents de manière trop agressive.

OpenAI ou Cohere peuvent être préférables si vous avez besoin d’une couverture linguistique différente, de dimensions vectorielles spécifiques, de fonctionnalités de recherche particulières ou d’autres limites de contexte.

Verdict : choisissez GTE pour un pipeline RAG simple hébergé dans l’Union européenne ; comparez OpenAI et Cohere lorsque les besoins multilingues ou les exigences de recherche spécialisées sont prioritaires.

Questions fréquentes sur Databricks sur Eden AI