Top 10 Bases de Données 2026 - De la Data à l'IA - DEEP
En 2026, le choix d’une base de données ne se limite plus à une question technique de stockage. Il conditionne directement la performance des applications et, surtout, votre capacité à franchir les étapes vers l'IA : de la bonne administration des données jusqu'à leur activation par l'IA Générative.
Ainsi, chez DEEP, nous distinguons 6 étapes qui sont autant de niveaux de maturité Data pour une entreprise :
- Etape 1 : Administrer les bases de données
- Etape 2 : Mettre sous-gouvernance les données clés
- Etape 3 : Restituer les données (data visualisation)
- Etape 4 : Utiliser l'IA générative
- Etape 5 : Analyser les données (data science, dont IA)
- Etape 6 : Fonctionner en data-IA Factory
Pour analyser si le marché s'aligne sur cette trajectoire "Data-to-AI", nous nous appuyons sur une référence largement reconnue : DB-Engines, qui publie chaque mois un classement mondial des moteurs de bases de données.
Pourquoi s’appuyer sur DB-Engines pour analyser le marché ?
DB-Engines recense et analyse plus de 380 moteurs de bases de données, relationnels et NoSQL.
Une méthodologie basée sur des signaux concrets. Le score de popularité est calculé à partir de plusieurs indicateurs combinés (présence web, Google Trends, Discussions Stack Overflow, Offres d’emploi, LinkedIn, X/Twitter). Le score final normalisé permet d’identifier des tendances de fond, pouvant préfigurer les bascules technologiques nécessaires aux usines IA (IA Factories) de demain.
Top 10 des bases de données – Février 2026 : Des fondations solides pour l'IA
Classement DB-Engines – Top 10 des bases de données en Février 2026
Une hiérarchie qui valide l'importance de "l'Étape 1 : Administrer"
Le classement DB-Engines de février 2026 illustre une réalité cruciale : on ne fait pas d'IA sans des fondations robustes.
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Le trio de tête (Oracle, MySQL, Microsoft SQL Server) conserve sa place. Cela confirme que l'étape n°1 de toute stratégie data reste l'administration sécurisée des bases relationnelles, socle critique des systèmes d'information.
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PostgreSQL s'impose comme la base open source la plus dynamique, tandis que MongoDB reste le leader du NoSQL.
Cependant, les positions 6 à 10 (Snowflake, Redis, Databricks, IBM Db2, Elasticsearch) racontent une autre histoire : celle de l'accélération. La montée en puissance de ces plateformes cloud et analytiques montre que les entreprises s'équipent désormais pour restituer la donnée (data visualisation) et l'analyser massivement.
Tendances observées en 2025 : Vers une architecture hybride
Le relationnel reste le socle, mais l'IA diversifie les besoins
Le graphique de répartition montre que les bases relationnelles représentent encore 53,9 % du score global. Elles demeurent incontournables. Toutefois, leur recul relatif signale une diversification nécessaire pour atteindre les étapes supérieures de la maturité Data.
Répartition des bases de données par catégorie – Décembre 2025 (DB-Engines)
La montée des bases spécialisées : Le carburant des Étapes 4 et 5 (IA & GenAI)
Cette baisse relative du relationnel s’explique par l’essor de bases répondant aux exigences de l'IA :
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Les bases vectorielles (6,2 %) et de séries temporelles (4,9 %) progressent.
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Pourquoi ? Parce qu'elles sont indispensables pour alimenter les algorithmes prédictifs (Analyse IA) et les moteurs de recherche sémantique nécessaires à l'IA Générative.
Évolution sur 36 mois : La fin du "Tout ou Rien"
Un marché en recomposition progressive
L'analyse sur 3 temps montre que les bases relationnelles "classiques" (indice 90 fin 2025 vs 100 début 2023) laissent de la place à l'innovation sans disparaître.
Une redistribution pour l'IA Factory
Le décrochage de certaines technologies de niche (XML, RDF) au profit de solutions plus polyvalentes (Document stores, Search engines) illustre le passage à l'étape 6 : l'IA Factory. Les entreprises ne cherchent plus à accumuler des technologies, mais à construire des architectures "composables" et efficaces, où le vieux (SQL) et le neuf (NoSQL/Vectoriel) cohabitent pour accélérer la mise en production des modèles.
Évolution sur 12 mois : Les signaux forts de l'IA Générative
C'est ici que l'impact de l'IA est le plus visible. Les dynamiques récentes valident directement l'importance de l'Étape 4 (Utiliser l'IA Générative).
Les bases orientées graphes : +12% pour donner du contexte à l'IA
Sur les 12 derniers mois, les bases graphes explosent (+12%). Ce n'est pas un hasard. Les bases graphes sont essentielles pour le RAG (Retrieval-Augmented Generation), la technique qui permet de rendre l'IA Générative précise et contextuelle en entreprise. C'est le lien technique direct entre vos données et ChatGPT.
Résilience des Document Stores et recul du "Clé-Valeur"
Les document stores se maintiennent, confirmant leur rôle dans les architectures agiles nécessaires aux applications modernes. À l'inverse, le recul des bases clé-valeur montre un recentrage sur des cas d'usage à plus forte valeur ajoutée.
Conclusion : Ne subissez pas le classement des bases de données, utilisez-le pour avancer !
Le classement DB-Engines 2025 délivre un message clair : le marché est en train de s'hybrider pour supporter l'IA. Les bases relationnelles restent votre sécurité (Administration), mais les bases graphes et vectorielles sont votre avenir (IA Générative et Analyse).
Choisir sa base de données n'est plus un acte isolé, c'est la première étape d'un parcours en 6 temps vers une entreprise pilotée par les données.
Vous vous demandez si votre architecture est prête pour monter en maturité Data & IA ?
DEEP vous accompagne de la gestion de vos bases historiques jusqu'à leur valorisation par l'IA.
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