Databricks lance Genie Code et apporte l'ingénierie agentique aux métiers de la donnée

Genie Code transforme les idées de data engineering, de data science et d'analytics en systèmes de production autonomes.

SAN FRANCISCO – 11 mars 2026 – Databricks, spécialiste des données et de l’IA, lance aujourd’hui Genie Code, un agent d’IA autonome qui change fondamentalement la manière d’exploiter la donnée. Capable de piloter des tâches complexes, il peut aussi bien construire des pipelines et corriger des bugs que déployer des dashboards ou assurer la maintenance de systèmes de production. Lors de tests en conditions réelles sur des missions de data science, Databricks a constaté que Genie Code a plus que doublé le taux de réussite des agents de coding leaders du marché. À l'image des outils de coding agentiques qui ont transformé le software engineering, faisant passer les développeurs d'une assistance automatique à un développement piloté par un agent, Genie Code bouleverse de la même manière le data engineering, la data science et l’analytics.

Genie Code vient enrichir Genie, qui permet à tout salarié de pouvoir interagir avec ses données et d'obtenir instantanément des réponses fiables, grâce au contexte métier capturé par Unity Catalog. Genie Code étend cette approche aux professionnels de la donnée, en prenant en charge l'ingénierie complexe requise pour passer de l'idée à la production sur l'ensemble des données de l'entreprise. De plus, Databricks a annoncé aujourd'hui l'acquisition de Quotient AI, spécialiste de l'évaluation et de l'apprentissage par renforcement pour les agents d’IA, afin d'intégrer l'évaluation continue directement dans Genie et Genie Code.

L'essor de l’Agentic Data Work 

Les outils de données actuels traitent l'IA comme une aide : capable d’écrire du code, d’exécuter des tests locaux, d’itérer dessus. Mais la planification, l’orchestration, la validation et la maintenance restent entièrement à la charge des équipes data. Genie Code inverse cette approche. Il raisonne sur les problèmes, planifie des approches en plusieurs étapes, écrit et valide du code de niveau production, et maintient le résultat  tout en laissant les humains maîtres des décisions qui comptent.

« Le développement logiciel est passé au cours des six derniers mois de l'assistance au code à l'ingénierie agentique intégrale », déclare Ali Ghodsi, cofondateur et CEO de Databricks. « Genie Code apporte cette révolution aux équipes data. Nous passons d'un monde où les professionnels de la donnée sont assistés par l'AI à un monde où les agents AI font le travail, guidés par les humains. Nous appelons cela l'Agentic Data Work. Cela changera fondamentalement la manière dont les entreprises prennent des décisions. »

Ce que fait Genie Code

Les outils de coding agentiques existants peinent souvent sur les tâches liées aux données car ils n’ont pas accès au contexte critique tel que le lineage, les modèles d'utilisation et la sémantique métier. Genie Code aide les équipes à combler ce fossé contextuel pour garantir les niveaux élevés de précision et de gouvernance requis pour les environnements de production. Genie Code :

• Agit comme un expert en machine learning engineering : Genie Code gère l'intégralité des workflows ML de bout en bout. Il raisonne sur des problèmes complexes pour planifier, écrire et déployer des modèles, tout en enregistrant les expérimentations dans MLflow et en ajustant les serving endpoints pour une performance optimale.
• Intègre une expertise approfondie en data engineering : Là où un ingénieur débutant pourrait écrire un script qui fonctionne sur des données de test, Genie Code conçoit comme un architecte senior. Il prend en compte les différences entre les environnements de staging et de production, construit des workflows pour le change data capture et applique des attentes de qualité de données.
• Maintient et optimise de manière proactive : En arrière plan, Genie Code surveille les pipelines Lakeflow et les modèles d’IA pour diagnostiquer les défaillances et enquêter sur les anomalies. Il analyse de manière autonome les traces des agents pour corriger les hallucinations et ajuste l'allocation des ressources avant qu'un humain n'intervienne.
• Comprend le contexte de l'entreprise : Intégré à Unity Catalog, Genie Code applique les politiques de gouvernance et les contrôles d'accès existants. Il comprend la sémantique métier ainsi que les exigences d'audit et fédère les données de l'entreprise, y compris les données provenant de plateformes externes.
• S'améliore au fil du temps : Genie Code devient plus intelligent à mesure que les équipes l'utilisent. Grâce à une mémoire persistante, il met à jour automatiquement les instructions internes en fonction des interactions passées et des préférences de codage. Sur des tâches de data science en conditions réelles, Databricks a constaté que Genie Code a plus que doublé le taux de réussite des agents de coding leaders (passant de 32,1 % à 77,1 %).

« Chez SiriusXM, Genie Code prend tout en charge, de la création de notebooks et de SQL complexe au raisonnement sur les relations entre les tables et au debugging de pipelines », explique Bernie Graham, VP Data Engineering chez SiriusXM. «  Il agit comme un partenaire de développement pratique qui aide nos équipes data à livrer un travail de haute qualité en moins de temps. »

« Genie Code change la façon dont nos équipes data opèrent », détaille Emilio Martín Gallardo, Principal Data Scientist, Data Management & Analytics chez Repsol. « Au lieu d'assembler manuellement des notebooks, des pipelines et des modèles, nous pouvons confier des workflows complexes à un partenaire AI qui comprend nos données, notre gouvernance, notre contexte métier et nos bibliothèques internes telles que Repsol Artificial Intelligence Products. Il accélère tout, de la prévision de séries temporelles au déploiement en production, sans sacrifier la rigueur ou le contrôle. »

L'acquisition de Quotient AI renforce l'évaluation continue

Pour renforcer la qualité de la production, Databricks a fait l’acquisition de Quotient AI. Quotient surveille automatiquement la performance des agents en mesurant la qualité des réponses, en détectant tôt les régressions et en identifiant les points de défaillance. Ainsi, il alimente une boucle d’apprentissage renforcé qui permet aux agents de s'améliorer au fil du temps. Les fondateurs de Quotient apportent une expertise approfondie dans l'évaluation des systèmes de coding par l’IA, ayant précédemment dirigé l'amélioration de la qualité pour GitHub Copilot. En intégrant ces capacités dans Genie Code, Databricks garantit que les systèmes de data et d'AI ne se contentent pas de fonctionner en production, mais qu'ils s'améliorent continuellement.

À propos de Databricks

Databricks est l’entreprise de la Data et de l’AI. Plus de 20 000 organisations dans le monde — dont Adidas, AT&T, Bayer, Block, Mastercard, Rivian, Unilever et plus de 60 % du Fortune 500 — s'appuient sur Databricks pour construire et mettre à l'échelle des applications de data et d'AI, des analytics et des agents. Basée à San Francisco, Databricks propose une Data Intelligence Platform unifiée qui inclut Lakebase, Genie, Agent Bricks, Lakeflow, Lakehouse et Unity Catalog.

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