Data / IA
Snowflake Summit 2025 : Ce qu’il faut en retenir
Par Laurent Delattre, publié le 09 juin 2025
Agents autonomes, ingestion serverless, requêtes augmentées : A son Summit 2025, Snowflake s’est évertuée à démontrer que sa plateforme ne se contente plus d’héberger la data, elle l’orchestre pour l’IA comme jamais auparavant. Voici les annonces à retenir…
Alors que son grand ennemi Databricks ouvrira sa propre conférence dans quelques heures, Snowflake a organisé la semaine dernière son annuel « Summit ». Une édition « 2025 » qui se déroule dans un contexte de forte compétitivité, de course à l’IA et de consolidation du marché.
Pour résister à la montée des « Data Cloud » des hyperscalers (Azure, Google Cloud, AWS), les autres acteurs renforcent leurs offres « cloud native » dans tous les axes possibles de la gouvernance des données à la gouvernance des agents IA, de la gestion de la data protéiforme à la gestion des modèles en passant par les expériences utilisateur en mode « self service ». Après Salesforce et ses 8 milliards de dollars pour absorber Informatica, après DataBricks et l’acquisition du spécialiste PostgreSQL en serverless Neon pour 1 milliard de dollars, Snowflake a annoncé da son côté en ouverture de son Summit 2025 l’acquisition de Crunchy Data pour sécuriser son propre écosystème PostgreSQL.
C’est donc dans ce contexte tendu que Snowflake a tenu son « Summit 2025 ». Voici ce que les DSI doivent en retenir…
Snowflake Intelligence : pour converser avec la donnée
Snowflake Intelligence est une nouvelle interface conversationnelle agentique, conçue pour permettre aux utilisateurs d’interagir directement avec les données de leur entreprise en langage naturel. Autrement dit, de converser avec la data. Accessible via un portail dédié (ai.snowflake.com), elle s’appuie sur des agents IA (ceux de Cortex Agents) capables de comprendre des questions complexes, d’analyser des données structurées et non structurées, et de proposer des réponses contextualisées, sourcées et exploitables. Dit autrement, les utilisateurs non ni besoin de maîtriser SQL ni besoin de piloter de multiples outils de reporting pour obtenir et axer les informations qu’ils recherchent.
Snowflake Intelligence comble le fossé entre les données et l’action. Elle permet aux utilisateurs métier d’obtenir rapidement des réponses précises à leurs questions sans dépendre des équipes techniques, tout en garantissant la sécurité, la gouvernance et la traçabilité des données. Car, bien évidemment, cette IA placée au cœur de la plateforme, hérite automatiquement des contrôles d’accès existants et des politiques de masquage de Snowflake, éliminant le besoin de recréer les règles de sécurité pour l’IA.
Openflow industrialise l’ingestion de données
Snowflake a annoncé la disponibilité générale d’Openflow, un service entièrement géré et serverless qui vise à simplifier l’ingestion de données provenant de multiples sources et formats pour alimenter les projets d’intelligence artificielle. Dans l’IA, la qualité et l’accessibilité de la donnée sont essentielles. Mais centraliser des informations issues de dizaines de systèmes hétérogènes reste un défi majeur pour les équipes data, souvent contraintes de jongler avec une multitude d’outils ETL et de pipelines complexes, difficiles à adapter et à faire évoluer.
Basé sur Apache NiFi, Snowflake Openflow permet d’extraire, transformer et charger tout type de données, structurées ou non, issues de plus de 200 sources prêtes à l’emploi (Box, SharePoint, Salesforce, Oracle, Google Ads, Workday, Zendesk, etc.), tout en garantissant sécurité et gouvernance (chiffrement, gestion des secrets, autorisations par rôles). Ce service propose des connecteurs préconfigurés ou personnalisables, ce qui accélère le raccordement de nouvelles sources de données et la mise en valeur de l’information. Openflow s’intègre également avec l’architecture Snowpipe Streaming, permettant une alimentation en temps réel des données vers la plateforme Snowflake, et autorise un retour des analyses ou métadonnées enrichies vers les systèmes sources.
Pour Snowflake, Openflow doit devenir l’ossature des flux de données intelligents et temps réel, capables de supporter des usages avancés de l’IA et la communication entre différents agents logiciels ou systèmes d’entreprise (par exemple, l’échange d’événements entre Snowflake et ServiceNow).
Dit autrement, avec Openflow, Snowflake marche clairement sur les platebandes de son partenaire et ancien « Data Integration Partner of the Year 2022 », Fivetran, mais aussi d’Informatica et de Talend (racheté par Qlik).
Semantic Views : une même logique métier pour tous
Autre nouveauté majeure, Snowflake a dévoilé la preview des « Native Semantic Views ». Avec l’avènement des agents conversationnels et du text-to-SQL, les DSI voient se multiplier les demandes d’accès libre aux données. Or, interroger directement des schémas complexes entraîne souvent des hallucinations ou des métriques discordantes au niveau des IA. « Nos clients veulent du conversationnel IA, mais pas au prix d’un accès non gouverné ou de réponses incohérentes », souligne l’équipe produit de Snowflake.
Les Semantic Views répondent à ce problème. Elles encapsulent tables, relations, dimensions d’analyse et métriques dans un même objet de schéma natif, remplaçant l’ancien fichier YAML de Cortex Analyst. Ainsi, elles exposent une même logique métier et les mêmes contrôles d’accès, quelles que soient les demandes. Les Semantic Views sont une nouvelle manière de modéliser les données métier directement dans la plateforme, en définissant des vues enrichies qui encapsulent la logique métier. Contrairement aux simples vues SQL, elles permettent de structurer les données de façon sémantique, ce qui facilite leur compréhension et leur réutilisation dans différents contextes analytiques.
Concrètement, cela signifie que toutes les applications (assistants IA, outils BI, dashboards ou requêtes SQL) peuvent interroger les données à travers la même couche métier, avec les mêmes règles et la même terminologie métier, sans risques d’incohérence ou de mauvaise interprétation.
C’est un pas important pour industrialiser la donnée et l’IA sans perdre la maîtrise sur la gouvernance métier.
Cortex AISQL : quand l’IA s’infiltre dans le moteur SQL
Faut il moderniser SQL pour l’ère de l’IA ? Snowflake pense clairement que oui ! Annoncé en preview, Cortex AISQL n’est rien d’autre qu’une intégration native de l’IA générative multimodale directement dans le moteur de requêtes via des fonctions SQL dopées à l’IA comme AI_FILTER, AI_CLASSIFY, AI_AGG ou AI_SIMILARITY. Il devient possible de filtrer, classer, agréger ou comparer des contenus complexes directement au sein des requêtes SQL sans recourir à des outils externes ou à des compétences en ML. Cette approche permet par exemple le traitement d’images, la transcription d’appels, l’analyse de documents PDF en SQL, sans nécessiter d’outils spécialisés. De quoi simplifier bien des pipelines IA !
Adaptive Compute : du serverless performant
La gestion des ressources de calcul sur la plateforme Snowflake a toujours été un challenge technique même après l’apparition des Gen 2 Virtual Warehouses. Avec Adaptive Compute, Snowflake automatise entièrement le dimensionnement des clusters (la taille et le nombre de clusters), mais aussi la gestion de la concurrence d’accès et le routage des requêtes. L’utilisateur n’a plus besoin de configurer ou d’optimiser les entrepôts virtuels, car le système adapte automatiquement les ressources pour garantir les meilleures performances au meilleur coût.
Sur le papier, Adaptive Compute permet aux équipes data de se concentrer sur l’analyse et la création de valeur, tout en bénéficiant d’une performance optimisée et d’une facturation transparente, sans interruption ni reconfiguration complexe. Reste à vérifier « dans la vraie vie » que les promesses de disponibilité, simplicité et performance sont bien tenues sans engendrer d’inflation incontrôlée des coûts.
Snowflake prépare ses clients à l’ère agentique
Bien évidemment, les Agents IA ont été les grandes stars de ce Snowflake Summit 2025. Outre l’assistant Snowflake Intelligence deux autres annonces IA méritent votre attention.
Les Agentic Products sont des applications IA natives disponibles sur le Snowflake Marketplace, conçues pour fonctionner comme des agents intelligents capables d’interagir avec les données internes et externes de manière autonome, tout en respectant les règles de gouvernance et de sécurité de l’entreprise. Ces agents peuvent, par exemple, analyser des données de ventes, croiser des conversations Slack, identifier des problèmes logistiques et proposer des actions concrètes, le tout sans quitter l’environnement Snowflake. Ils s’inscrivent dans la vision stratégique de l’éditeur qui souhaite faire évoluer sa marketplace au-delà du simple catalogue d’applications vers une sorte de plateforme où applications, modèles tiers, données et logiques métiers coexistent.
Les Cortex Knowledge Extensions permettent quant à elles d’enrichir ces agents avec des données non structurées provenant de sources tierces comme USA Today, Stack Overflow ou CB Insights, tout en garantissant la protection de la propriété intellectuelle et l’attribution des contenus. Cela ouvre la voie à des agents capables de raisonner à partir d’un contexte métier enrichi, combinant données internes et informations externes en temps réel.
On le voit, Snowflake continue sur sa lancée et embrasse l’ère de l’IA agentique pour simplifier ses applications en entreprise tout en faisant évoluer sa plateforme vers plus d’ouverture et de pluralité. Reste que les deux prochaines années seront probablement cruciales pour tous les acteurs du Data Cloud. Car il ne s’agit plus de gouverner toutes les formes de données mais d’être à même d’alimenter le plus efficacement possible les technologies IA avec les plateformes les plus complètes et les plus abouties possibles. La course ne fait que démarrer, mais Snowflake est déjà bien lancée.
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