IBM acquiert Confluent pour 11 milliards de dollars afin de doter WatsonX AI d'un flux de données en temps réel

IBM dépense 11 milliards de dollars en numéraire pour acquérir le spécialiste du flux de données Confluent, dans le but de résoudre l'un des plus gros problèmes de l'IA d'entreprise : l'introduction de données propres et en temps réel dans les modèles et les agents.

Selon les termes de l'accord, IBM paiera 31 dollars par action pour toutes les actions en circulation de Confluent, ce qui valorise la société basée à Mountain View à environ 11 milliards de dollars et représente une prime de plus de 30 % par rapport à son prix avant l'annonce de l'accord. La transaction devrait être finalisée d'ici la mi-2026, sous réserve de l'approbation des autorités réglementaires et des actionnaires.

La plateforme de Confluent, construite autour d'Apache Kafka, gère les flux d'événements et les pipelines de données en temps réel pour plus de 6 500 clients dans le monde. IBM prévoit d'intégrer cette technologie à son nuage hybride et à sa pile d'IA WatsonX, présentant la combinaison comme une "plate-forme de données intelligente" capable de connecter, de traiter et de gouverner les informations dans des environnements sur site, multi-cloud et périphériques.

Il s'agit de la plus grande acquisition de logiciels d'IBM depuis Red Hat et fait suite à l'achat de HashiCorp en 2024, alors que le PDG Arvind Krishna continue de faire pivoter l'entreprise vers des revenus plus élevés en matière de cloud et de logiciels. IBM s'attend à ce que l'acquisition de Confluent soit rentable pour les bénéfices de base dans l'année qui suivra la conclusion de l'opération et à ce qu'elle augmente le flux de trésorerie disponible peu de temps après.

Jay Kreps, cofondateur et PDG de Confluent, rejoindra IBM Software une fois la transaction finalisée, et l'unité sera placée sous la responsabilité du vice-président senior Rob Thomas. Les deux entreprises présentent l'opération comme un moyen de transformer le flux de données en "chemin de fer" de l'ère de l'IA - l'infrastructure sous-jacente qui alimente les modèles et les applications en données fraîches et fiables.