Microsoft Fabric et Databricks sont souvent présentés comme rivaux, et ils se disputent bien le même budget. Mais ils sont partis de deux extrémités opposées. Fabric part de Power BI et Microsoft 365 et ajoute l'ingénierie des données autour. Databricks part d'Apache Spark et du machine learning et ajoute l'analytique par-dessus. Ce guide les compare en novembre 2026, avec les prix et fonctions actuels, pour vous aider à choisir, ou à décider s'il vous faut les deux.
Deux visions d'une plateforme de données
Microsoft Fabric
SaaS tout-en-un- Stockage
- OneLake, un seul lac par organisation
- Calcul
- unités de capacité partagées (F2 à F2048)
- Cloud
- Azure uniquement
- IA
- Copilot, agents de données Fabric
- Power BI intégré, avec Direct Lake pour des rapports rapides sur les données du lac
- Familier pour les équipes Excel, Power BI et SQL Server
- Moins de fonctions de machine learning, pas de pools Spark avec GPU
Idéal pour les entreprises Microsoft où Power BI est le livrable principal.
Databricks
Plateforme lakehouse- Stockage
- Delta Lake et Iceberg géré dans votre stockage cloud
- Calcul
- par charge de travail, facturé en DBU
- Cloud
- AWS, Azure et Google Cloud
- IA
- Agent Bricks, Genie, Model Serving
- Le plus fort pour l'ingénierie des données, le machine learning et les agents IA
- Formats ouverts et multicloud
- Plus à configurer et à gouverner ; la BI n'est pas le cœur du produit
Idéal pour les équipes d'ingénierie qui construisent du ML et de l'IA sur leurs données.
Prix
Les modèles de facturation sont la plus grande différence pratique.
- Capacité Fabric
- Un seul ensemble d'unités de capacité partagé par toutes les charges : 0,18 dollar par CU-heure à l'usage, environ 41 % de moins avec une réservation. Une F2 coûte environ 263 dollars par mois ; une F64 environ 8 410 dollars par mois à l'usage, ou environ 5 003 en réservé.
- Fabric et licences Power BI
- Les auteurs de rapports ont toujours besoin d'une licence Power BI. Sous F64, les lecteurs aussi ; à partir de F64, les lecteurs avec licence gratuite peuvent lire les rapports.
- DBU Databricks
- Chaque charge, comme les jobs, entrepôts SQL, clusters polyvalents ou le model serving, a son propre tarif en DBU. En calcul classique, vous payez aussi les machines virtuelles à votre fournisseur cloud ; les options serverless les incluent.
- Stockage
- Fabric facture le stockage OneLake ; les données Databricks restent dans votre propre stockage cloud, facturé par votre fournisseur.
Power BI et analytique
Si votre organisation vit dans Power BI, Fabric est difficile à battre. Direct Lake permet à Power BI de lire les tables directement dans OneLake sans les importer, et Copilot fonctionne sur les rapports, notebooks et entrepôts. Databricks a ses propres tableaux de bord et Genie, l'analyse en langage naturel pour les métiers, mais la plupart de ses clients utilisent quand même Power BI ou un autre outil de BI par-dessus.
Machine learning et agents IA
| Microsoft Fabric | Databricks | |
|---|---|---|
| Entraînement de modèles | Notebooks Spark avec bibliothèques ML ; pas de pools Spark avec GPU | Calcul GPU, MLflow, feature store géré |
| Servir des modèles | Limité ; en général via les services Azure AI | Model Serving et Unity Gateway pour de nombreux fournisseurs de modèles |
| Agents | Agents de données Fabric et Copilot pour les métiers | Agent Bricks et Genie Code ; ChatGPT, Claude et Cursor peuvent se connecter aux serveurs MCP de Databricks |
| Contexte métier | Modèles sémantiques Power BI | Metric views, désormais avec des relations entre elles (bêta) |
Formats ouverts et dépendance
Les deux stockent les données en fichiers Delta Parquet ouverts, ce qui aide. Databricks propose des tables Apache Iceberg gérées en lecture et écriture et fonctionne sur trois clouds. Fabric lit Iceberg via des raccourcis, avec ses API REST Iceberg encore en préversion, et ne fonctionne que sur Azure. Si garder vos options ouvertes compte, Databricks a l'avantage.
Le schéma « les deux »
Beaucoup d'entreprises laissent désormais les ingénieurs travailler dans Databricks et les métiers dans Fabric et Power BI, reliés par un miroir plutôt que par des copies. Cela coûte deux plateformes, mais chaque équipe a l'outil où elle excelle.
Comment choisir
- 1
Partez de votre livrable principal
Si l'essentiel du travail finit en rapports Power BI, commencez par Fabric. S'il finit en pipelines, modèles et applications d'IA, commencez par Databricks.
- 2
Vérifiez votre cloud
Fabric exige Azure. Sur AWS ou Google Cloud, Databricks évite de déplacer les données.
- 3
Comptez vos utilisateurs
À partir de F64, Fabric laisse les utilisateurs gratuits voir les rapports Power BI, ce qui change le calcul pour de larges audiences.
- 4
Modélisez la facture
Estimez un mois de charges réelles sur les deux. Capacité ou paiement à l'usage peut faire pencher la balance d'un côté comme de l'autre.
- 5
Envisagez les deux
Si vous avez déjà Azure Databricks, le miroir dans Fabric pour Power BI est souvent la réponse la plus simple.
Testez vos connaissances
1/3Comment Microsoft Fabric facture-t-il le calcul ?
La capacité Fabric coûte 0,18 dollar par CU-heure à l'usage, partagée entre toutes les charges.
2/3À partir de quelle taille de Fabric les lecteurs avec licence gratuite peuvent-ils lire les rapports Power BI ?
Sous F64, chaque lecteur a aussi besoin d'une licence Power BI payante.
3/3Qu'est-ce qui relie Azure Databricks et Fabric sans copier les données ?
Le miroir est en disponibilité générale et permet à Power BI d'utiliser Direct Lake sur les tables Databricks.
Vous avez 0 bonne(s) réponse(s) sur 3.
Autres comparatifs : Power BI ou Tableau, BigQuery ou Snowflake et Snowflake ou Databricks pour les agents IA. Actualité récente : FabCon Europe 2026 et la mise à jour Databricks d'octobre 2026.
Sources : la comparaison sourcée de Brickster entre Databricks et Microsoft Fabric (prix de juillet 2026, fonctions vérifiées en septembre 2026) ; documentation des licences Microsoft Fabric et Power BI ; notes de version Databricks (octobre et novembre 2026). Prix catalogue à l'usage aux États-Unis, susceptibles d'évoluer ; vérifiez auprès des deux éditeurs avant de décider.
Alessandro Ecclesie AgazziÉcrit par Alessandro Ecclesie Agazzi, analytics engineer à Londres. Mis à jour le 3 novembre 2026. À propos