En 2026, utilisez simplement Postgres (It's 2026. Just Use Postgres)

Argument central

• Le vieux conseil « utiliser le bon outil » finit au contraire par provoquer une prolifération des bases de données (sprawl) et un enfer de gestion. À l’ère des agents IA en 2026, il est de loin plus avantageux de tout faire avec une seule base de données. Pour aller droit au but → pour la plupart (99 %) des entreprises, Postgres seul suffit.

Pourquoi faut-il maintenant miser sur Postgres seul ?

• Les agents IA doivent démarrer rapidement des bases de test, les forker et les déboguer ; avec plusieurs bases (Pinecone + Elasticsearch + Redis + MongoDB, etc.), cela devient presque impossible.
• Avec une seule base Postgres, les stratégies de sauvegarde, de supervision, de sécurité et de reprise après incident sont unifiées → la charge cognitive et les coûts cachés chutent fortement.
• Utiliser plusieurs bases entraîne en pratique des problèmes comme des échecs de synchronisation, une explosion de la difficulté de reprise et une complexité opérationnelle multipliée par sept.

Pourquoi Postgres peut remplacer des bases spécialisées

Les extensions Postgres implémentent déjà des algorithmes équivalents, voire supérieurs, à ceux des bases spécialisées :

• Recherche → pg_textsearch (BM25) → remplace Elasticsearch
• Recherche vectorielle → pgvector + pgvectorscale (DiskANN) → 28 fois plus rapide et 75 % moins cher que Pinecone
• Séries temporelles → TimescaleDB → comparable ou meilleur qu’InfluxDB + prise en charge complète de SQL
• Documents → JSONB → performances de niveau MongoDB + garanties ACID
• Données géospatiales → PostGIS (standard depuis 2001)
• Files de messages → pgmq → peut remplacer Kafka
• Et avec pg_cron, pgai, etc., on couvre l’essentiel

Réponse aux objections

• « Pour certaines tâches, une base spécialisée est meilleure » → c’est vrai, mais c’est excessif pour 99 % des entreprises, et cela n’a vraiment de sens que dans le 1 % des cas extrêmes.
• Le marketing des vendeurs de bases spécialisées a entretenu le mythe du « right tool », alors que les vrais coûts cachés de l’exploitation et les problèmes de cohérence des données sont bien plus importants.

Conclusion

• Commencez avec Postgres.
• N’ajoutez de la complexité que lorsque le besoin est démontré.
• En 2026, utilisez simplement Postgres.

(Tiger Data étant l’entreprise derrière TimescaleDB/pgvector, il y a un léger aspect promotionnel, mais la logique de l’argumentation et les benchmarks avancés restent assez convaincants.)