Snowflake a tenu, il y a quelques jours, son Summit annuel à San Francisco et, comme à chaque édition, les annonces donnent le ton de ce qui va structurer la donnée et l’IA d’entreprise pour les mois à venir. En tant que partenaire Snowflake Select, nous avons retenu pour vous les nouveautés qui changent concrètement vos projets data.
Pour cette édition 2026, Snowflake a présenté une feuille de route cohérente, dense et convaincante sur le thème : «Making AI Real for Business».
Voici ce qu’on en retient.
I. Les agents IA au cœur de la plateforme
Depuis quelques années, tout le monde parle d’agents IA. Des assistants autonomes capables de raisonner, d’agir, de déclencher des processus sans qu’un humain ait à piloter chaque étape. La promesse est séduisante ; cependant, la plupart des projets restent au stade de démos soignées, déconnectées des données réelles de l’entreprise et jamais industrialisées.
Snowflake s’attaque à ce problème et, plutôt que de courir après le dernier LLM à la mode, l’éditeur mise sur ce qu’il maîtrise depuis le début : une plateforme de données gouvernée, dans laquelle on peut brancher n’importe quel modèle IA et faire confiance au résultat.
Deux nouveaux produits incarnent cette stratégie, avec un rebranding qui clarifie le positionnement.
A. CoWork, l’agent des métiers
CoWork (anciennement Snowflake Intelligence) est l’agent pensé pour les collaborateurs métiers : finance, ventes, RH, opérations. On lui pose une question en langage naturel, il va chercher la donnée, produit une analyse, génère un rapport. Le tout directement dans Slack, Excel ou sa boîte mail. Plus besoin d’ouvrir un outil BI, de savoir écrire une requête SQL ou d’attendre qu’un analyste soit disponible.
B. CoCo, l’agent des développeurs
CoCo (anciennement Cortex Code) s’adresse aux développeurs et aux data engineers. Il automatise les tâches répétitives, génère du code, construit des pipelines de données et s’intègre dans les environnements de travail du quotidien : VS Code, Excel, Claude Code d’Anthropic. Il peut même exécuter des tâches en arrière-plan dans le cloud, sans qu’une session reste ouverte.
II. Horizon Context et Cortex Sense : le problème du sens
Selon nous, cette annonce est probablement la plus importante du Summit.
Les agents IA sont de plus en plus puissants, mais ils sont toujours confrontés au même obstacle en entreprise : ils ne connaissent pas la définition et le sens de vos données : qu’est-ce un « client actif » ? Comment vous calculez votre marge nette ? Quelle définition du chiffre d’affaires s’applique selon le service ?
A. Horizon Context : une couche de contexte Métier
Horizon Context est la réponse de Snowflake à ce problème. C’est une couche qui centralise le contexte métier, les définitions, les indicateurs, les règles, et le rend accessibles à tous les outils : les tableaux de bord, les applications, et désormais les agents. En clair, c’est ce qui permet à une IA de répondre juste, pas seulement de répondre bien.
B. Cortex Sense, sa mise en œuvre pour les agents
Cortex Sense est la mise en œuvre pratique : il enrichit automatiquement les agents CoCo et CoWork avec ce contexte sémantique. L’amélioration de précision annoncée par Snowflake, trois à quatre fois plus de réponses exactes, n’est pas anodine. C’est la différence entre un agent qui impressionne en démo et un agent qu’on peut vraiment utiliser en production.
III. La sécurité, toujours plus prise au sérieux
C’est LE point faible des architectures agentiques : on déploie des agents capables de lire, d’écrire et de déclencher des actions, mais sans vraiment pouvoir contrôler ce qu’ils font, ni au nom de qui.
A. Une identité propre à chaque agent
Snowflake apporte une réponse claire : chaque agent reçoit désormais une identité propre, distincte des identifiants de son créateur. Ainsi, chaque action réalisée est tracée, auditable et soumise à des politiques spécifiques.
B. Des garde-fous contre l’exfiltration et les abus
De plus, un agent peut avoir le droit de consulter des données masquées là où un humain verra les informations complètes, ou l’inverse. Des règles de mouvement de données permettent de bloquer toute tentative d’exfiltration. Et pour les opérations sensibles, une double validation est désormais obligatoire.
IV. Snowflake Datastream : la fin du streaming en dehors de la plateforme
Pour fonctionner, les agents ont besoin de données fraîches grâce à des flux continus, quasi en temps réel.
Jusqu’ici, cela impliquait de maintenir une infrastructure Kafka séparée, souvent coûteuse et complexe à opérer.
Avec Snowflake Datastream, la donne change : grâce à ce service de streaming natif, entièrement managé, compatible avec les applications Kafka existantes sans modifier une ligne de code, les données arrivent dans Snowflake en quelques secondes, avec la gouvernance et le lignage appliqués dès l’ingestion.
V. Zéro copie avec SAP : vers la fin des silos
Pour ceux qui travaillent avec SAP, ce qui est le cas de beaucoup de nos clients, l’intégration zero-copy avec SAP Datasphere est désormais en disponibilité générale. Les données SAP sont accessibles directement depuis Snowflake, sans réplication, sans synchronisation à maintenir, sans doublon. C’est la fin d’une friction technique qui coûtait cher en maintenance et en fiabilité.
VI. L’ouverture comme stratégie
Snowflake aurait pu fermer son écosystème pour retenir ses clients, comme le fait une grande partie du marché. Mais, Snowflake mise sur l’ouverture, pour répondre à la crainte de la plupart des DSI ; adopter Snowflake ne doit pas signifier s’y enfermer.
A. Interopérabilité avec Iceberg et Polaris
Avec Apache Iceberg v3 et Apache Polaris, d’autres moteurs d’analyse comme Spark ou Trino peuvent lire et écrire les mêmes données sans les dupliquer.
B. Connectivité étendue avec l’acquisition de Natoma
Avec l’acquisition de Natoma, les agents peuvent se connecter à plus de 100 applications d’entreprise, Slack, Gmail, Jira et bien d’autres, via le protocole MCP, tout en restant sous le contrôle de la gouvernance Snowflake.
Conclusion : ce qu’on retient de ces annonces côté Seenovate
Snowflake construit une plateforme d’exécution pour l’IA d’entreprise, où les données sont gouvernées, les agents identifiés, les coûts maîtrisés.
Pour nos clients, ça se traduit concrètement : les projets Data qui restaient en attente disposent désormais des moyens nécessaires pour avancer. Reste à définir précisément ce que vos agents ont le droit de faire, de voir et de décider.
C’est là que Seenovate intervient pour vous accompagner dans vos projets.
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