Episode 226 : Starlake.AI avec Hayssam Saleh

Feb 20, 2026 · 55m 39s
Episode 226 : Starlake.AI avec Hayssam Saleh
Chapters

01 · Introduction : consolidation du marché data (rachat de DBT et SQLMesh par Fivetran) et présentation de l'épisode

27s

02 · Hayssam et la genèse de Starlake : parcours Spark/Scala, POC à 4 000 formats de fichiers (2017-2018)

3m 13s

03 · Architecture et philosophie : load, transform, orchestration unifiés en déclaratif (YAML + SQL natif, pas de Jinja)

9m 51s

04 · Starlake vs DBT : différences philosophiques, composabilité, fonctionnalités 100 % open source

18m 18s

05 · ata branching, Starlake Labs (pipe syntax, transpiler SQL, lineage) et expérience développeur (DuckDB local, UI point-an

22m 20s

06 · Modèle open source et économique : licence Apache, support, formation, marketplace cloud souveraine

36m 35s

07 · DuckLake : alternative on-premise/cloud souverain (OVH, Scaleway, Clever Cloud) et comment contribuer / démarrer

43m 42s

Description

Vincent Heuschling reçoit Hayssam Saleh, créateur de **Starlake**, une plateforme data open source française née de la factorisation de projets clients depuis 2017-2018. L'épisode intervient dans un contexte de consolidation...

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Vincent Heuschling reçoit Hayssam Saleh, créateur de **Starlake**, une plateforme data open source française née de la factorisation de projets clients depuis 2017-2018. L'épisode intervient dans un contexte de consolidation du marché (rachat de DBT et de SQLMesh par Fivetran), qui invite à challenger les solutions établies.


Starlake se distingue par une approche **entièrement déclarative** (YAML + SQL natif, sans Jinja) couvrant toute la chaîne data engineering : ingestion, transformation, orchestration et qualité des données. L'outil s'appuie sur les moteurs sous-jacents des plateformes cibles (Snowflake, BigQuery, Spark) et génère automatiquement les DAGs pour les orchestrateurs du marché (Airflow, Dagster, Snowflake Tasks).



Parmi les fonctionnalités marquantes : le **data branching** (branches de données à la manière de Git), l'inférence automatique de schémas YAML à partir de fichiers sources, un **transpiler SQL** multi-plateformes, et l'extraction du lineage depuis du SQL brut sans annotation. L'intégration récente de **DuckLake** ouvre la voie à des architectures on-premise souveraines à coût maîtrisé (sous 300 €/mois sur OVH, Scaleway, Clever Cloud).


Le modèle économique repose sur le support, la formation, et le consulting : Starlake s'installe dans le cloud du client, avec mise à jour automatique gérée par l'équipe, sans accès aux données.


**Chapitres**
**00:00:27** – Introduction : consolidation du marché data (rachat de DBT et SQLMesh par Fivetran) et présentation de l'épisode
**00:03:13** – Hayssam et la genèse de Starlake : parcours Spark/Scala, POC à 4 000 formats de fichiers (2017-2018)
**00:09:51** – Architecture et philosophie : load, transform, orchestration unifiés en déclaratif (YAML + SQL natif, pas de Jinja)
**00:00:18:18** – Starlake vs DBT : différences philosophiques, composabilité, fonctionnalités 100 % open source
**00:00:22:20** – Data branching, Starlake Labs (pipe syntax, transpiler SQL, lineage) et expérience développeur (DuckDB local, UI point-and-click)
**00:36:35** – Modèle open source et économique : licence Apache, support, formation, marketplace cloud souveraine
**00:43:42** – DuckLake : alternative on-premise/cloud souverain (OVH, Scaleway, Clever Cloud) et comment contribuer / démarrer



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Author Vincent Heuschling
Organization Vincent Heuschling
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