Partenariat avec OpenAI, outils pour passer l'IA à la production… Snowflake met le cap sur l'IA agentique
"Snowflake est la plateforme de données la plus complète du marché, un atout que nous comptons exploiter pour permettre aux entreprises de se préparer au nouveau monde de l’IA agentique." Christian Kleinerman, EVP Product de Snowflake, en est convaincu : l’expertise que son entreprise a construite sur la gestion unifiée des données cloud depuis sa création en 2012 la rend idéalement positionnée pour permettre à ses clients de mobilier l’IA.
Lors de sa conférence développeurs BUILD, qui se tenait ce 3 février à Londres, le spécialiste de la gestion des masses de données dans le cloud a annoncé une série de produits visant principalement à accélérer le passage des projets IA de l’expérimentation à la production, une étape qui pose des difficultés à de nombreuses entreprises.
Faire entrer l’IA agentique dans les bases de données
La grosse sensation des derniers mois dans le monde de l’IA agentique professionnelle est incontestablement Claude Code, un assistant pour les développeurs conçu par la start-up Anthropic. Celui-ci a généré un milliard de dollars de chiffre d’affaires dans les six mois qui ont suivi son lancement en mai 2025, faisant passer la part de marché d’Anthropic sur les agents IA d’entreprise de 18% à 29%. Avec Cortex Code, annoncé en novembre et désormais accessible au public, Snowflake (qui s’est associée à Anthropic en novembre dernier) ambitionne de faire la même chose pour coder dans Snowflake. "Ce que les assistants de programmation ont fait pour le développement logiciel, nous l’apportons à la gestion de bases de données et à l’automatisation", affirme Christian Kleinerman. Avec un atout fondamental : l’expertise de la plateforme Snowflake sur les données de l’entreprise, qui lui permet d’avoir le contexte nécessaire pour entraîner un agent qui comprenne de manière fine la grammaire et les contraintes spécifiques de la société.
"Avec la disponibilité générale de Cortex Code, l’éditeur introduit un agent de développement capable d’opérer directement dans le contexte des données d’entreprise, en tenant compte des règles de gouvernance, des ressources de calcul et des contraintes opérationnelles. L'objectif est d'automatiser et fluidifier le développement de bout en bout, depuis la conception des pipelines et des analyses jusqu’à la mise en production d’applications IA, sans compromis sur la sécurité ou la conformité", affirme l’entreprise dans un communiqué.
La société Booking utilise ainsi Cortex Code pour exploiter ses données non structurées au service des équipes opérationnelles et libérer du temps à ses ingénieurs. "Nos ingénieurs données recevaient en permanence des questions sur les données de l’entreprise de la part de différentes équipes, ce qui leur prenait beaucoup de temps. Snowflake nous a permis de créer un agent grâce auquel les professionnels peuvent parler directement avec leurs données", explique Kiran Kodandoor, développeur chez Booking.
IAG Loyalty, qui gère les programmes de fidélité de plusieurs compagnies aériennes, utilise de son côté la plateforme Cortex AI pour effectuer de l’apprentissage automatique directement dans Snowflake, afin d’effectuer des recommandations personnalisées aux utilisateurs quant à la meilleure manière de collecter et dépenser leurs avios.
De nouveaux outils pour faciliter le déploiement de l’IA
Deux autres annonces ont été effectuées. La disponibilité de Semantic View Autopilot, d’abord, un service qui automatise la création et la gouvernance des vues sémantiques, lesquelles permettent de traduire les données physiques brutes en concepts métier cohérents, et ainsi de "construire des ponts entre l’IA et les données", selon Christian Kleinerman.
Snowflake Postgres est en outre désormais intégré nativement dans le Data Cloud AI. Cette solution de base de données est notamment utilisée pour les applications qui ont besoin d’analytiques et d’IA en temps réel. Elle vise ainsi là encore à faciliter le déploiement de cas d’usage IA concrets et exploitables à l’échelle de l’entreprise.
Snowflake et OpenAI s’associent pour accélérer l’adoption de l’IA en entreprise
Enfin, la dernière grosse annonce a été celle d’un nouveau partenariat de 200 millions de dollars entre Snowflake et OpenAI. En vertu de celui-ci, les modèles d’OpenAI seront nativement intégrés au sein du Data Cloud Snowflake, permettant aux entreprises de connecter directement l’IA à leurs données propriétaires.
Pour Snowflake, ce partenariat est hautement stratégique pour plusieurs raisons. D’abord, la stratégie de Snowflake a toujours été de ne pas chercher à développer ses propres grands modèles de langage, mais plutôt de donner accès à des modèles tiers à ses utilisateurs via sa plateforme. Après Mistral et Anthropic, entre autres, il était donc logique que la plateforme s’allie avec OpenAI, qui cherche actuellement à lever des fonds records et pourrait entrer en bourse cette année.
Ensuite, dans un environnement IA où la plupart des acteurs s’associent les uns avec les autres, la différenciation se fait sur la taille et la richesse des écosystèmes plutôt que sur la technologie en elle-même. Dans ce contexte, la force de Snowflake repose sur son réseau de 12 600 clients, qu’une association avec OpenAI vient considérablement renforcer, en ajoutant à une importante base de données professionnelle et une solide expertise métier sur celles-ci l’un des principaux LLMs généralistes.
Ajoutons à cela que le principal rival de Snowflake, Databricks, qui pourrait également entrer en bourse cette année, étant associé à OpenAI depuis septembre dernier, ce n’était qu’une question de temps avant que Snowflake cherche à son tour à s’associer avec l’entreprise mère de ChatGPT.
Enfin, selon Fawad Kureshi, l’intégration d’OpenAI à Snowflake est particulièrement stratégique du point de vue de la gouvernance et de la sécurité de l’IA. "L’une des grandes discussions autour de l’IA porte sur l’accès aux données. Nous ne cessons de dire qu’il n’y a pas d’IA sans données. Or, si l’usage des modèles repose sur un accès par une interface de programmation applicative (API), lorsqu’on échange avec OpenAI, les données sont envoyées vers un service central OpenAI.
Or, l’une des principales préoccupations des clients est la suivante : quand j’exécute un modèle sur mes données, qu’est-ce que je risque de perdre ? Si j’entraîne un modèle sur des données de santé de quelqu’un, je ne veux pas que ces données sortent de mon périmètre de sécurité. Quand un modèle est hébergé dans Snowflake, nous garantissons que vos données, vos métadonnées, vos prompts, votre modèle resteront privés. Nous vous garantissons ainsi que vos données ne seront pas utilisées pour entraîner le modèle de quelqu’un d’autre."
Côté OpenAI, l’accès à l’écosystème Snowflake constitue un puissant outil pour développer des usages concrets de l’IA et accélérer la monétisation dont l’entreprise, qui brûle actuellement du cash à un rythme inédit, a un besoin crucial. "Dans l’IA, aujourd’hui, le problème n’est plus la capacité des modèles, mais la valeur que les entreprises sont capables d’en extraire. Pour cela, la façon dont une entreprise peut réentraîner un modèle sur ces données est capitale. Ce partenariat, en permettant aux clients de travailler avec des données en temps réel, va nous autoriser à avancer plus vite ensemble", déclare Ashley Kramer, vice-présidente entreprise d’OpenAI.