MtoM Mag - Le journal de l'MtoM.
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À l’occasion de sa conférence annuelle, le Snowflake Summit, le AI Data Cloud Snowflake, dévoile plusieurs innovations produit, conçues pour transformer la façon dont les entreprises gèrent, analysent et activent leurs données à l’ère de l’intelligence artificielle. Ces annonces couvrent l’ingénierie des données, la performance de calcul, l’analyse et les agents IA, avec un objectif commun, celui d’éliminer les silos, de rapprocher la donnée de l’action, tout en garantissant contrôle, simplicité et gouvernance.
Alors que l’intelligence artificielle transforme en profondeur les usages liés à la donnée, Snowflake affine sa stratégie en renforçant sa position de plateforme unifiée, conçue pour soutenir des cas d’usage de plus en plus complexes. L’entreprise vise à rapprocher les données des usages métiers, en réduisant la fragmentation des architectures, en simplifiant l’accès aux capacités analytiques avancées et en intégrant l’IA de manière plus fluide dans les processus existants. Cette évolution traduit une volonté de rendre les technologies d’analyse et d’automatisation plus accessibles à différents profils d’utilisateurs, tout en assurant performance, ouverture et maîtrise opérationnelle. Snowflake élargit ainsi son périmètre d’action, en s’adaptant aux nouvelles exigences posées par la généralisation de l’IA dans les environnements professionnels.
“Avec ces nouveautés, Snowflake redéfinit fondamentalement ce que les organisations peuvent attendre d’une plateforme de données moderne”, déclare James Petter, Vice President, Snowflake EMEA. “Ces innovations visent à rendre les workflows d’IA et de machine learning plus simples, connectés et fiables pour les utilisateurs de tous niveaux, en démocratisant l’accès aux données et en éliminant les obstacles techniques qui ralentissent la prise de décision métier”
Avec Snowflake Openflow, les entreprises peuvent se connecter à presque toutes leurs sources de données, quelle que soit l’architecture sous-jacente. Ce service d’ingestion multimodale, désormais disponible sur AWS, réduit le travail manuel, élimine les architectures fragmentées et unifie les formats de données pour permettre le déploiement rapide de solutions IA.
Conforme à des standards ouverts, Snowflake Openflow permet d’intégrer les données dans une plateforme unifiée, sans verrouillage fournisseur et en assurant une interopérabilité complète. Basé sur Apache NiFi, Snowflake Openflow permet aux ingénieurs de créer des connecteurs personnalisés en quelques minutes et de les exécuter de manière fluide sur la plateforme.
Les utilisateurs peuvent ainsi valoriser leurs données tout au long de leur cycle de vie, en s’adaptant aux normes de données et aux exigences métier en évolution. Des centaines de connecteurs et processeurs prêts à l’emploi simplifient et accélèrent l’intégration des données issues de nombreuses sources comme Box, Google Ads, Microsoft Dataverse, Microsoft SharePoint, vers des cibles variées, notamment les stockages objets dans le cloud et les plateformes de messagerie, au-delà de Snowflake.
Snowflake lance une nouvelle vague d’innovations de calcul, pour des performances accrues, une meilleure convivialité, une meilleure ergonomie et un rapport coût/efficacité optimisé, repoussant les limites de l’infrastructure de données moderne. Cela inclut Standard Warehouse Gen2 , une version améliorée de son entrepôt virtuel, dotée d’un nouveau matériel et d’optimisations logicielles, offrant une performance analytique 2,1 fois plus rapide et 1,9 fois supérieure à Managed Spark.
Snowflake annonce également Snowflake Adaptive Compute, un moteur de calcul intelligent qui ajuste automatiquement les ressources selon les besoins. Les entrepôts créés, appelés entrepôts adaptatifs, offrent des performances optimales sans coût supplémentaire, simplifiant la gestion d’infrastructures dans un contexte IA en pleine évolution.
Snowflake Intelligence permet d’interroger les données en langage naturel et d’obtenir des insights exploitables instantanément. Alimenté par des modèles d’Anthropic et d’Open AI, exécutés au sein de Snowflake, il s’appuie sur Cortex Agents via une interface intuitive sans code, qui favorise la transparence et l’explicabilité.
En parallèle, Data Science Agent automatise les tâches fastidieuses des data scientists. Il utilise Claude d’Anthropic pour décomposer les problématiques ML en étapes distinctes comme l’analyse des données, leur préparation, l’ingénierie des features et l’entraînement.
Aujourd’hui, plus de 5 200 clients, dont BlackRock utilisent Snowflake Cortex AI pour transformer leurs activités.
Snowflake étend les capacités de Snowflake Cortex AI, permettant aux entreprises de moderniser leur analytique de données. Cela inclut SnowConvert AI, une solution d’automatisation agentique qui accélère les migrations depuis d’autres plateformes. Les professionnels des données peuvent moderniser leur infrastructure de données plus vite, à moindre coût et avec moins d’efforts.
Une fois les données intégrées dans Snowflake, Cortex AISQL intègre l’IA générative directement dans les moteurs de requête, permettant aux équipes d’extraire des perspectives à partir de données multimodales et de créer des pipelines IA en SQL, avec des performances et une efficacité économique de premier plan.
Snowflake annonce de nouveaux produits agentiques sur Snowflake Marketplace pour accélérer l’adoption de l’IA agentique dans l’entreprise. Cela inclut Cortex Knowledge Extensions, qui permet d’enrichir et agents et applications IA avec des contenus non structurés de tiers de confiance, tout en assurant protection de la propriété intellectuelle et attribution des sources. Les utilisateurs accèdent à une sélection d’articles et de contenus experts pour améliorer la pertinence de leurs systèmes IA.
Snowflake dévoile également le partage de modèles sémantiques, facilitant l’intégration de données structurées prêtes pour l’IA dans les agents Cortex AI, qu’elles proviennent d’équipes internes ou de fournisseurs tiers.
