Depuis une décennie, Apache Kafka s’est imposé comme la colonne vertébrale des pipelines de données en entreprise. Mais les besoins ont changé et le streaming de données subit à présent la transformation post-Kafka, initiée par les besoins de traitement qui s’approchent du temps réel. L’explosion des cas d’usage sensibles au temps (détection de fraude, personnalisation dynamique, pilotage industriel), la pression réglementaire et les besoins de l’IA générative imposent une refonte des architectures historiques. Les systèmes distribués doivent désormais conjuguer latence minimale, observabilité fine, gestion granulaire de la confidentialité, et intégration fluide avec les plateformes de traitement IA.
Dans ce contexte, le marché du streaming de données connaît une reconfiguration rapide. Selon une étude IDC publiée début 2025, le marché mondial du traitement de données en flux (stream processing) devrait dépasser les 12 milliards de dollars d’ici 2027, avec une croissance annuelle moyenne de 20 %. Le segment cloud-native, motorisé par des offres gérées et des architectures sans serveur, capte une part croissante de cette dynamique.
Cap sur la simplification, la sécurité et la convergence analytique
Confluent entend se positionner comme le socle de référence pour les flux de données critiques en entreprise. La version 8.0 de sa plateforme introduit trois évolutions majeures. La suppression de ZooKeeper grâce à Kafka 4.0 en mode KRaft (Kafka Raft), pour une architecture plus légère, résiliente et facile à déployer. Un nouveau Control Center, basé sur Prometheus et OpenTelemetry, pour une observabilité fine et une montée en charge accélérée. Et la généralisation du chiffrement côté client au niveau des champs (CSFLE), qui permet de sécuriser les données sensibles avant leur injection dans le pipeline Kafka.S’y ajoutent une intégration directe de Flink dans le Control Center, des « Kafka Queues » en accès anticipé pour élargir les cas d’usage de type messagerie, et un mécanisme d’authentification sans mot de passe. Autant de briques qui traduisent une volonté d’unifier ingestion, traitement, supervision et sécurité dans un environnement cohérent, modulable et industrialisable.
Face à AWS, Google, Redpanda : une stratégie d’intégration avancée
Confluent se distingue par une approche orientée écosystème complet, là où les grands hyperscalers privilégient une intégration verticale à leur propre pile technologique. Amazon Kinesis et AWS MSK (Managed Streaming for Kafka) offrent des solutions gérées solides mais souvent cloisonnées à l’univers AWS. Google Pub/Sub, quant à lui, est performant en scalabilité mais limité en cas d’usage hybrides ou multiclouds.À l’opposé, des acteurs comme Redpanda ou Materialize misent sur la performance native et l’abandon pur et simple de Kafka pour adresser de nouveaux cas d’usage. Redpanda, par exemple, propose une alternative sans JVM, avec des performances améliorées sur les workloads intensifs — mais sans l’écosystème complet.
Flink, désormais intégré à Confluent, devient un axe stratégique dans cette bataille. Tandis que Snowflake ou Databricks investissent dans des architectures unifiées entre le traitement par lots, en flux et par l’IA, Confluent s’aligne sur cette tendance en consolidant son positionnement sur le temps réel analytique, compatible avec les besoins de l’IA générative et des agents décisionnels.
Répondre aux nouveaux besoins, de l’ingestion à l’orchestration
Comme nous l’avons déjà analysé dans nos précédents articles, notamment à propos de l’intégration de Confluent dans des architectures agentiques, l’entreprise cherche à devenir un nœud central de la circulation de données exploitables par l’IA. Les nouveaux modèles génératifs, et plus encore les systèmes multi-agents, nécessitent un accès continu, contextualisé et sécurisé aux événements métiers. Cela suppose un pipeline de données à la fois robuste, temps réel, et gouvernable.Confluent anticipe ce besoin en intégrant des capacités de filtrage, de transformation, d’observabilité native et de sécurité au plus près de la source. Le chiffrement côté client va dans ce sens : il permet de protéger les données sans exposer le pipeline à des responsabilités juridiques supplémentaires, tout en respectant le principe de minimisation.
De même, la simplification apportée par KRaft vise à faciliter le déploiement de clusters éphémères ou edge, capables de servir de points d’entrée ou de sortie pour des agents IA embarqués dans les environnements industriels, logistiques ou urbains. C’est une réponse implicite à la fragmentation des architectures cloud/edge qui freine l’adoption à grande échelle de l’IA distribuée.
Vers une plateforme de streaming agnostique, modulaire et IA-native
En consolidant son socle technique avec Kafka 4.0 sans ZooKeeper, en élargissant les cas d’usage via Flink et Kafka Queues, et en renforçant la sécurité des flux, Confluent ne se contente pas de suivre l’évolution du marché : il tente d’en redéfinir les contours. Sa trajectoire confirme une stratégie de convergence entre le streaming temps réel, l’observabilité cloud-native et les pipelines IA-ready.Alors que les DSI cherchent à se libérer des architectures héritées et à bâtir des infrastructures prêtes pour les charges de travail de demain, agents IA, orchestration distribuée, automatisation temps réel, Confluent 8.0 est positionné comme réponse à un enjeu stratégique pour les fournisseurs : devenir un composant stratégique dans la nouvelle chaîne de valeur décisionnelle, pilotée par les événements et amplifiée par l’intelligence artificielle.
