[ Article #2 — Snowflake Summit 2026]
Après une première keynote consacrée à la vision stratégique de l'« Entreprise Agentique », la seconde Keynote d’ouverture du Snowflake Summit 2026 a changé d'échelle au Moscone Center. Menée par le co-fondateur Benoit Dageville et Christian Kleinerman (EVP Product), cette session très attendue a dévoilé la réalité architecturale sous le capot.
Le message central est limpide : l'intelligence artificielle et la donnée ne peuvent plus vivre séparées. Bâtir des silos d’IA isolés de l'entrepôt de données revient à répéter les erreurs architecturales des vingt dernières années. Pour que les agents autonomes transforment réellement le business, ils doivent cohabiter nativement sur une plateforme unique, sécurisée et optimisée financièrement.
De la refonte des outils phares à l'intégration de nouvelles infrastructures de streaming, en passant par des acquisitions stratégiques majeures, voici le décryptage complet des annonces techniques qui redéfinissent le paysage de la data cette année.
1. L'Ère de l'IA Agentique (Control Plane)
Hier, l'entreprise agentique était une vision macro. Aujourd'hui, Snowflake lui fournit ses interfaces concrètes et son système d'exploitation. Le changement ne se limite pas aux algorithmes, il transforme radicalement l'expérience quotidienne des data engineers et des utilisateurs métiers. Pour refléter cette maturité de production, Snowflake opère un rebranding majeur de ses deux outils, passant de la simple assistance à l'orchestration autonome.
- Snowflake CoCo (ex-Cortex Code) [GA & Desktop App] L'assistant de codage IA de Snowflake est officiellement baptisé Snowflake CoCo. Il s'enrichit de trois fonctionnalités majeures : Automations (exécution autonome de flux récurrents), Cloud Agents (tâches s'exécutant dans le cloud sans garder Snowsight ouvert localement), et un Skill Catalog. CoCo est désormais disponible en application de bureau native (CoCo Desktop), app mobile, Slackbot, et extensions pour VS Code, Excel, et Claude Code.
- Snowflake CoWork (ex-Snowflake Intelligence) [GA] La plateforme sémantique derrière l'interface Snowflake Intelligence intègre désormais l'orchestration multi-agents, la mémoire utilisateur (User Memory) pour retenir les préférences métiers, et la gestion d'Artifacts certifiés. L'outil bénéficie également de la disponibilité générale des barrières de sécurité Cortex AI Guardrails.
2. Gouvernance des Coûts & Observabilité IA
Face au spectre de la dérive des coûts de calcul (compute creep) lié aux LLM et à la complexité du débogage de systèmes autonomes, Snowflake introduit un double rempart : une maîtrise budgétaire granulaire au jeton près et une observabilité millimétrée.
- Suite Cost Governance [Public Preview] : Snowflake introduit une suite complète pour maîtriser, contrôler et optimiser les budgets liés à l'IA et au compute :
- Cost Controls for AI : Limites de dépenses strictes sur les requêtes et tokens LLM.
- Per-User Quota : Quotas individuels par utilisateur pour maîtriser finement l'usage des outils IA.
- Budget Custom Actions : Déclenchement automatique d'actions personnalisées (alertes, scripts ou arrêts de clusters) lorsqu'un seuil budgétaire est atteint.
- Shared Resource Budgets & Org-Level Controls : Contrôles globaux au niveau de l'organisation et budgets partagés entre plusieurs départements.
- Anomaly Explanations : Analyse automatique par IA pour expliquer l'origine d'un pic de consommation imprévu.
- Acquisition stratégique d'Observe : Snowflake intègre nativement Observe pour proposer une observabilité complète (logs, métriques, traces) à l'échelle de l'entreprise.
3. Ingestion, Real-Time Streaming & Moteur IA
Un agent intelligent est par définition un consommateur insatiable de données fraîches et de calculs de haute précision. Pour alimenter ce cerveau d'entreprise sans latence et sans friction, Snowflake a profondément musclé les capacités de traitement de son moteur. En mariant le streaming temps réel compatible avec les standards du marché à la puissance de son moteur IA, Snowflake élimine enfin la friction entre collecte et analyse.
- Snowflake Datastream [Public Preview] Un nouveau service de streaming de données entièrement managé et nativement intégré. Il est 100% Kafka-wire compatible, permettant de connecter vos applications Kafka existantes sans modification de code. Grâce à son intégration directe avec CoCo, les développeurs peuvent créer des pipelines de traitement en temps réel en langage naturel.
- Cortex AI Function Studio [Public Preview] Une interface UI dédiée pour créer, évaluer et optimiser vos propres fonctions d'IA personnalisées (LLM UDFs) directement au sein de Snowflake, automatisant le prompt engineering et l'analyse de documents.
- Cortex Sense [Private Preview soon] Cortex Sense enrichit automatiquement les agents CoCo avec le contexte sémantique de votre entrepôt.
- Collaboration entre Snowflake & SpaceX [Private Preview] : C'est l'une des surprises de la Keynote annoncée par Christian Kleinerman : les modèles d'IA de SpaceX intègrent officiellement l’écosystème Cortex.
4. Zéro Silo : Interopérabilité et Écosystème Ouvert
Snowflake applique ici une stratégie d'ouverture totale : connectivité applicative native, interopérabilité bidirectionnelle des formats ouverts et alliances zero-copy avec les géants du logiciel d'entreprise.
- Acquisition de Natoma & Protocole MCP [Signée] Pour permettre aux agents de passer de la réponse à l'action, Snowflake acquiert Natoma. Cette plateforme utilise le standard ouvert d'Anthropic, le Model Context Protocol (MCP), pour connecter nativement vos agents à plus de 100 applications d'entreprise (Slack, Gmail, Jira) sous le contrôle strict de Snowflake Horizon.
- Apache Iceberg v3 & OpenSharing [GA] Avec le support d'Iceberg v3 et d'Apache Polaris, Snowflake garantit une interopérabilité bidirectionnelle : des outils externes (Spark, Trino) peuvent lire et écrire sur des tables Iceberg gérées par Snowflake sans réplication. OpenSharing permet quant à lui de partager ces tables Iceberg avec des partenaires hors de l'écosystème Snowflake.
- Partenariat Zero-Copy SAP Data Sphere [GA] L'intégration native et sans copie de données avec SAP est officiellement disponible en GA, rejoignant Salesforce et Workday pour briser définitivement les silos ERP.
5. Performance, Sécurité & Gouvernance
La suite Snowflake Horizon introduit des concepts de gouvernance avancés et des mécanismes de cyber-résilience indispensables pour encadrer les actions de l'IA sans brider la performance globale du moteur de requêtage.
- Agent Identity & Data Movement Policies (DMP) [Public Preview] Gouvernance avancée pour l'ère des agents autonomes. Horizon introduit l'identité propre des agents (Agent Identity) pour auditer leurs actions, ainsi que les politiques de mouvement de données (DMP) pour bloquer toute tentative d'exfiltration ou de téléchargement de données sensibles vers un environnement non autorisé.
- Interactive Compiler [GA] & Postgres Mirroring [Public Preview] Le nouveau compilateur de requêtes réduit le temps de compilation par 40x (accélération globale de 3 à 4x pour l'utilisateur). Le Postgres Mirroring permet quant à lui de répliquer des bases Postgres opérationnelles en un clic vers Snowflake.
- Cyber-résilience : Multi-Party Approvals [Public Preview] Une protection anti-ransomware et menace interne : les opérations de sécurité hautement sensibles requièrent désormais la double validation obligatoire de deux administrateurs distincts.
Les apprentissages de cette Keynote
Ce qu'il faut retenir de cette seconde journée à San Francisco, c'est le pragmatisme absolu de la trajectoire imposée par Snowflake. L'ère de l'expérimentation isolée de l'IA est officiellement révolue. En unifiant l'IA et la Data sous une gouvernance unique (Horizon) et un plan de contrôle standardisé (CoCo et Cowork), Snowflake apporte la preuve par l'architecture que l'entreprise agentique est prête pour la production.
Les retours d'expérience de géants comme Samsung, gérant ses lancements de produits mondiaux en quelques secondes grâce à ses agents, ou de Thomson Reuters et ses exigences de niveau fiduciaire prouvent que les barrières techniques sont tombées. La question n'est plus de savoir
si nous devons intégrer des agents autonomes à nos pipelines de données, mais comment nous allons configurer leur périmètre de confiance pour réinventer nos processus métiers. La tech est prête, les coûts peuvent être maîtrisés, les formats sont ouverts : il ne reste plus qu'à bâtir.
