Snowflake dévoile des agents IA autonomes et un partenariat avec Oracle en amont du sommet Expedition

Le directeur général de Snowflake, Sridhar Ramaswamy, a détaillé une série de mises à jour logicielles majeures en amont de la conférence Expedition de l'entreprise, révélant de nouveaux agents d'intelligence artificielle autonomes, des outils spécialisés pour les équipes de finance d'entreprise et de gestion des revenus, ainsi qu'une alliance technique élargie avec Oracle Corporation. S'exprimant lors d'un entretien avec le journaliste spécialisé en technologies Jon Fortt dans l'émission Fortt Knox, Ramaswamy a exposé une évolution opérationnelle destinée à transformer Snowflake : d'un entrepôt de données d'entreprise, la société entend devenir un moteur d'exécution pour les logiciels génératifs d'entreprise. Ces annonces marquent l'une des initiatives les plus offensives de la société dans l'automatisation des flux de travail agentiques depuis que Ramaswamy a pris la direction du spécialiste des données dans le cloud début 2024.

## Key facts

- Le directeur général Sridhar Ramaswamy a donné un aperçu des nouvelles capacités d'intelligence artificielle agentique en amont du prochain événement produit Expedition de Snowflake. - Les déploiements logiciels prévus comprennent des mécanismes permettant d'ingérer et d'appliquer systématiquement le contexte métier institutionnel lors de la création d'agents IA d'entreprise. - De nouveaux outils d'agents autonomes sont conçus pour exécuter de manière indépendante des tâches de fond de longue durée après qu'un utilisateur a quitté l'interface ou s'est déconnecté. - Snowflake lance une fonctionnalité spécialisée baptisée « CoWork », conçue directement pour les équipes chargées des finances, de la comptabilité et des opérations liées aux revenus. - Un partenariat élargi avec Oracle Corporation positionne Snowflake comme une offre native au sein de l'écosystème de logiciels d'entreprise et de cloud d'Oracle.

## What happened

Lors d'un aperçu des lancements de produits prévus pour la conférence Expedition de Snowflake, le directeur général Sridhar Ramaswamy a expliqué comment le fournisseur de gestion de données compte étendre sa présence à l'ensemble de la pile d'intelligence artificielle d'entreprise. D'après les informations rapportées par Jon Fortt sur sa plateforme Fortt Knox, Ramaswamy a détaillé trois grands piliers logiciels parallèlement à une intégration majeure avec un fournisseur de cloud.

Le premier développement logiciel vise à surmonter l'un des obstacles les plus tenaces de l'intelligence artificielle en entreprise : la capture et l'application du contexte institutionnel interne. Les grands modèles linguistiques peinent fréquemment lors des déploiements en entreprise faute d'accès aux définitions métier internes, aux paramètres de gouvernance, aux règles comptables et aux hiérarchies organisationnelles. Ramaswamy a expliqué que Snowflake déploie des mécanismes simplifiés conçus pour extraire et encoder ce contexte métier propriétaire directement à partir des référentiels de données existants de l'entreprise. En intégrant ces garde-fous organisationnels, développeurs et analystes peuvent concevoir des agents IA ciblés sans passer des mois à assembler des jeux de données d'entraînement personnalisés ou des logiques d'intégration fragiles.

La deuxième capacité majeure concerne le lancement d'agents IA autonomes et persistants. Contrairement aux interfaces de chatbot interactives classiques qui génèrent des réponses immédiates en un seul tour et s'interrompent lorsqu'un employé ferme sa session de navigation, ces agents autonomes sont conçus pour maintenir une continuité opérationnelle. Ramaswamy a souligné que le logiciel sera capable d'exécuter en arrière-plan des tâches analytiques complexes à plusieurs étapes, en continuant de surveiller des paramètres, de vérifier des anomalies de données et d'exécuter des flux de travail même lorsque les utilisateurs se déconnectent ou s'éloignent de leur poste de travail.

Troisièmement, Snowflake s'attaque à la productivité des départements avec une suite de fonctionnalités désignée sous le nom de CoWork, explicitement destinée aux opérations financières et de revenus de l'entreprise. Ces outils sont conçus pour automatiser les rapprochements, suivre les portefeuilles de contrats et effectuer des vérifications de données au niveau du grand livre, en décloisonnant les feuilles de calcul départementales, les plateformes de planification des ressources de l'entreprise (ERP) et les bases de données analytiques principales.

En complément de ces nouveautés logicielles, Ramaswamy a annoncé une alliance stratégique avec Oracle. Cet accord positionne Snowflake comme un composant natif au sein de l'écosystème Oracle, permettant aux clients professionnels communs d'exécuter des requêtes d'entrepôt de données et d'IA à travers les environnements cloud et les bases de données Oracle sans nécessiter de pipelines complexes d'extraction de données.

## Why it matters

L'orientation stratégique formulée par Ramaswamy met en lumière une évolution cruciale dans le secteur des technologies d'entreprise, où les fournisseurs d'infrastructures de bases de données traditionnelles font la course pour se transformer en véritables systèmes d'exploitation pour l'intelligence artificielle. Pour les directeurs des données et les directeurs des systèmes d'information en entreprise, le passage de moteurs de requêtes passifs à des agents logiciels actifs et autonomes constitue une transition opérationnelle fondamentale.

Historiquement, les plateformes de données telles que Snowflake, Databricks et Google Cloud BigQuery se livraient concurrence principalement sur des critères tels que la vitesse des requêtes, l'efficacité de calcul, la concurrence et l'élasticité du stockage multi-cloud. Bien que ces fondements architecturaux demeurent essentiels, la commercialisation rapide de l'IA générative a réorienté les budgets d'entreprise vers des plateformes capables de synthétiser des enseignements et d'exécuter des tâches de manière autonome, sans intervention humaine continue. En introduisant des agents capables d'une exécution asynchrone, Snowflake positionne sa plateforme de calcul non plus comme un simple référentiel de chiffres historiques, mais comme un moteur actif de force de travail numérique.

Le lancement de l'ensemble de fonctionnalités CoWork ciblant les directions financières et des revenus reflète une volonté de capter les dépenses logicielles à haute valeur ajoutée des départements métiers. Les directions financières d'entreprise demeurent parmi les entités les plus gourmandes en données et les plus réfractaires au risque de la gestion d'entreprise moderne. Les audits, les rapprochements trimestriels, les anomalies de facturation et les prévisions de revenus consomment fréquemment des milliers d'heures de travail manuel réparties sur de multiples plateformes logicielles déconnectées. Si des agents de données autonomes peuvent automatiser en toute sécurité la validation des flux de transactions tout en préservant les contrôles de gouvernance, les entreprises pourraient observer un raccourcissement notable de leurs cycles comptables.

Parallèlement, l'alliance avec Oracle répond aux frictions architecturales. Oracle dispose d'une présence considérable dans les bases de données transactionnelles critiques, les progiciels de gestion intégrés et les logiciels de gestion du capital humain auprès des entreprises du Global 2000. Permettre à Snowflake d'opérer nativement aux côtés de l'infrastructure d'Oracle supprime les coûteux frais de transfert de données sortantes, réduit les coûts de maintenance des pipelines et minimise les risques de duplication des données pour les clients communs.

## The background

Snowflake a été fondée en 2012 par les architectes de données Benoit Dageville, Thierry Cruanes et Marcin Zukowski avec une architecture dissociant le stockage du calcul, permettant aux entreprises clientes d'ajuster leur capacité d'analyse de données indépendamment de leur volume de stockage. Cette avancée architecturale a permis à la société de réaliser en septembre 2020 la plus importante introduction en bourse de l'histoire du secteur du logiciel, levant plus de 3,3 milliards de dollars à la New York Stock Exchange.

Pendant près de cinq ans, l'ancien directeur général de ServiceNow, Frank Slootman, a dirigé l'entreprise, pilotant une adoption rapide auprès des entreprises et répondant aux exigences des marchés boursiers. Cependant, l'émergence commerciale des modèles de fondation de grande taille a bouleversé l'environnement concurrentiel. Des concurrents, notamment Databricks, ont poursuivi une stratégie agressive d'acquisitions et de recherche centrée sur des frameworks d'apprentissage automatique open source et des architectures de lakehouse, contraignant les fournisseurs d'entrepôts de données à repenser leur proposition de valeur fondamentale.

En février 2024, Slootman a quitté ses fonctions de directeur général, et le conseil d'administration de Snowflake a nommé Sridhar Ramaswamy pour lui succéder. Ramaswamy a apporté au poste une solide expertise en intelligence artificielle et en ingénierie de la recherche. Avant de fonder le moteur de recherche IA Neeva — acquis par Snowflake mi-2023 pour s'approprier ses technologies de recherche et de traitement du langage naturel —, Ramaswamy a passé quinze ans chez Google, où il a occupé le poste de senior vice president en charge de la division publicitaire et commerciale de plusieurs milliards de dollars du géant de la recherche.

Sous la direction de Ramaswamy, Snowflake a accéléré le développement de son écosystème Cortex AI, qui intègre directement des modèles de fondation dans le moteur de base de données d'entreprise, tout en adoptant des standards de stockage de tables ouvertes tels qu'Apache Iceberg. Le partenariat avec Oracle s'inscrit également dans un réalignement plus large du secteur. Au cours des trois dernières années, le fondateur et directeur de la technologie d'Oracle, Larry Ellison, a mené d'ambitieuses intégrations multi-cloud, nouant des partenariats directs avec d'anciens concurrents dont Microsoft Azure, Amazon Web Services et Google Cloud afin d'installer le matériel Oracle Database directement au sein de leurs centres de données. Étendre cette compatibilité directe à Snowflake s'inscrit dans la continuité de la campagne menée par Oracle pour positionner sa technologie de base de données comme le pivot transactionnel incontesté à travers divers environnements cloud.

## Reaction

Bien que les réactions publiques détaillées du secteur se cristallisent après les présentations officielles du sommet Expedition, les analystes des technologies d'entreprise et les dirigeants de logiciels cloud suivent de près les répercussions de l'offensive de Snowflake dans les flux de travail autonomes. Les observateurs du secteur s'attendent à ce que les concurrents du secteur des logiciels d'entreprise examinent de près les mécanismes d'ingestion de contexte métier de Snowflake, la course à l'ancrage fiable des modèles d'entreprise dans des données propriétaires étant devenue le champ de bataille le plus concurrentiel entre les fournisseurs de services cloud.

Les partenaires de logiciels d'entreprise et les intégrateurs de systèmes qui gèrent des installations de progiciels de gestion intégrés devraient également se concentrer sur les paramètres de déploiement des outils CoWork. Les analystes observeront si les acteurs établis des logiciels financiers perçoivent les outils financiers spécialisés de Snowflake comme des utilitaires analytiques complémentaires ou comme un empiétement concurrentiel sur les suites logicielles existantes de planification d'entreprise.

Sur le plan des infrastructures cloud, les investisseurs institutionnels et les administrateurs de bases de données d'entreprise suivront la façon dont Oracle présentera ce partenariat. Les forums sectoriels et les groupes d'utilisateurs techniques devraient chercher à clarifier la manière dont l'intégration native sera facturée, les lieux où s'exécuteront les charges de travail, ainsi que les configurations réseau requises pour établir des liaisons à faible latence entre les déploiements Oracle et les entrepôts virtuels Snowflake.

## What we don't know yet

Plusieurs détails opérationnels et techniques de fond restent en suspens à la suite de cette présentation initiale. Point crucial : Snowflake n'a pas encore publié de spécifications techniques détaillées régissant la manière dont les agents autonomes exécutent les flux de travail en arrière-plan. On ignore encore quels protocoles de sécurité, limites de jetons ou délais d'expiration régiront les tâches lorsque les opérateurs humains se déconnectent de la plateforme, ou de quelle façon le logiciel empêchera les hallucinations lors d'opérations multi-étapes non supervisées.

En outre, les conditions commerciales précises, les dates de disponibilité et les structures tarifaires tant pour la couche applicative CoWork que pour l'intégration native avec Oracle n'ont pas été pleinement divulguées lors de l'entretien initial. Les entreprises ignorent encore si CoWork sera proposé sous forme d'abonnement complémentaire, intégré aux crédits classiques de consommation de calcul ou facturé sous un palier entièrement distinct.

Enfin, les mécanismes techniques du partenariat avec Oracle nécessitent une documentation formelle. Les informations publiques ne précisent pas encore si l'intégration implique qu'Oracle Cloud Infrastructure héberge des instances Snowflake localement au sein des centres de données d'Oracle — à l'instar des déploiements matériels dédiés d'Oracle chez les hyperscalers — ou si cette fonctionnalité repose principalement sur des requêtes fédérées optimisées et des connecteurs de données par-delà les frontières des clouds.

## What to watch

Au cours des prochaines semaines, l'attention immédiate se portera sur les démonstrations techniques et les allocutions officielles données lors de l'événement Expedition, où la direction de Snowflake doit présenter les architectures d'agents autonomes et les interfaces CoWork devant des entreprises clientes.

Les acheteurs de technologies et les investisseurs devront surveiller la publication de la documentation pour développeurs décrivant les API spécifiques utilisées pour encoder le contexte institutionnel au sein des agents d'entreprise. Ces documents techniques révéleront si l'approche de Snowflake repose sur des architectures propriétaires de génération augmentée par récupération ou sur de nouvelles couches de modélisation sémantique.

De plus, les résultats financiers trimestriels de Snowflake comme d'Oracle serviront d'indicateurs pour déterminer si ces initiatives stratégiques génèrent une dynamique commerciale mesurable. Les observateurs devront suivre les indicateurs d'adoption par les clients du framework Cortex AI de Snowflake, l'évolution des taux de rétention d'entreprises parmi les clients des services financiers, ainsi que les commentaires des dirigeants lors des prochaines conférences de résultats concernant les tendances de consommation multi-cloud liées au partenariat avec Oracle.

Ce compte-rendu s'appuie sur des informations originales et un entretien avec un dirigeant mené par le journaliste spécialisé en technologies Jon Fortt dans le cadre de l'émission Fortt Knox.