Snowflake s'élance dans l'IA agentique avec deux nouveautés
Snowflake n'était pas encore positionné sur le front des agents d'IA. C'est désormais chose faite. A l'occasion de son événement mondial qui se tient du 2 au 5 juin à San Francisco, le groupe a levé le voile sur deux nouvelles fonctionnalités centrées sur l'intelligence artificielle dite agentique. Baptisées respectivement Snowflake Intelligence et Data Science Agent, elles visent à rendre les usages de l'IA et du machine learning plus accessibles et mieux intégrés aux environnements métier existants.
Première nouveauté, Snowflake Intelligence propose une interface conversationnelle taillée pour formuler des requêtes en langage naturel en se basant sur plusieurs agents. Traduites à la volée en langage SQL, ces dernières permettent de générer en quelques secondes des rapports textuels compilant des indicateurs et des graphiques à partir de données structurées et non structurées. Utilisables sans écrire une ligne de code, elles ont pour but de mettre le requêtage complexe à la portée des data analystes et autres responsables métier sans connaissance en développement.
L'outil fonctionne directement au sein de l'environnement Snowflake. Il applique automatiquement les règles de sécurité et de gouvernance configurées au sein de la solution. Grâce à Snowflake Openflow (qui est également une nouveauté), il pourra aussi interroger des données issues de sources externes comme Google Drive, Slack, Workday ou Zendesk.
Data visualisation sans code
Snowflake Intelligence ouvrira également accès à des contenus disponibles sur le web via les Cortex Knowledge Extensions. Ces dernières permettront d'enrichir les réponses en mobilisant des sources comme CB Insights, Stack Overflow ou The Associated Press. Leur intégration à Snowflake, qui est attendue en version finale "très prochainement", vise à améliorer la pertinence des analyses, toujours sans nécessiter d'intervention manuelle.
Via Snowflake Intelligence, l'utilisateur pourra, par exemple, poser une question sur des indicateurs commerciaux disséminés au sein d'une ou plusieurs bases de données ou encore rechercher une information marketing au sein d'une vaste documentation. Il obtiendra une réponse synthétique, contextualisée et visualisable croisant différentes sources. Au final, il pourra même générer un mail à destination de son équipe visant à corriger les éventuels problèmes remontés. En coulisses, Snowflake Intelligence s'appuie sur des modèles de langue fournis par OpenAI et Anthropic.
"Snowflake Intelligence permet aux équipes métier de consulter les données sans dépendre systématiquement des data scientists"
Pour Baris Gultekin, responsable de l'IA chez Snowflake, "les agents d'IA doivent s'inscrire dans un environnement cohérent, sécurisé et ouvert aux différents formats de données de l'entreprise. Snowflake Intelligence constitue une réponse à ces besoins en offrant un moyen d'interagir directement avec l'ensemble des informations des organisations. Et ce, en gardant le contrôle des usages", explique Baris Gultekin.
Pour certains de ses early adopter parmi lesquels l'américain Whoop, Snowflake Intelligence apporte une évolution dans la structuration du travail autour de la donnée. "Cet outil permet aux équipes métier de consulter l'information sans dépendre systématiquement des data scientists", confirme Matt Luizzi, directeur senior de l'analytique chez Whoop. "Cela leur libère du temps pour des projets plus stratégiques."
Data Science Agent, pour sa part, s'adresse aux équipes techniques. Cet agent automatise les étapes de développement des modèles de machine learning. Basé sur le modèle de langage Claude d'Anthropic, il analyse un problème, propose une structuration du flux de machine learning (préparation des données, ingénierie des variables, entraînement...), puis génère un pipeline fonctionnel à exécuter dans un environnement de type Notebook. "L'idée est d'aider les data scientists à gagner du temps sur les tâches de mise en place sans remplacer leur expertise sur les choix méthodologiques", argue Baris Gultekin.
Une data platform orientée IA
Selon Snowflake, plus de 5 200 clients utilisent déjà ses capacités d'IA via Cortex AI, avec des cas d'usage allant de la génération de rapports à l'analyse de documents. Pour la suite, de nouveaux outils sont en cours de déploiement, comme Cortex AISQL pour interroger les modèles d'IA en SQL, ou des fonctions de traitement de documents à grande échelle et de recherche sémantique.
Avec ces annonces, Snowflake poursuit sa stratégie historique d'intégration de l'IA dans les pratiques de gestion de données en proposant des outils orientés usage et conçus pour s'adapter aux contraintes de l'entreprise. Snowflake Intelligence et Data Science Agent seront lancés dans les prochaines semaines, respectivement en bêta publique pour le premier et en bêta privée pour le second.
Autres annonces du Snowflake Summit 2025 :
- Snowflake Openflow : un service d'ingestion de données multimodales dessiné pour se connecter à n'importe quelle source,
- Agentic Snowflake Native Apps : des agents qui vont faire leur apparition sur la Snowflake Marketplace,
- SnowConvert AI : un module qui simplifie les migrations de données vers la data platform de Snowflake,
- Standart Warehouse de seconde génération : la version 2 du protocole est désormais prise en charge par Snowflake,
- Adaptative Compute et Adaptative Warehouse : de nouveaux services taillés pour adapter les ressources machine à la charge en matière de traitement de données.