L’été dernier, ActinVision a montré comment, en s’appuyant sur Snowflake Cortex, il était possible de construire un agent IA et de le rendre accessible depuis Microsoft Teams. Cette première réalisation concrétise la rencontre entre innovation data et usages métier, dans un environnement sécurisé et centralisé.
Pour ceux qui ont déjà Snowflake : déverrouiller la valeur cachée de votre Data Cloud
Si votre organisation dispose de la plateforme Snowflake mais limite aujourd’hui son usage à la consolidation et au reporting classique, l’avènement de Snowflake Intelligence bouleverse le champ des possibles. Désormais, la plateforme embarque nativement des capacités d’IA avancées. Les agents IA construits, orchestrés dans Snowflake, sont activables directement au sein de vos environnements de travail habituels comme Microsoft Teams. Ces agents permettent à vos équipes de dialoguer en langage naturel avec la donnée, de générer des synthèses automatiques, de croiser vos tableaux analytiques avec des documents métier, ou de filtrer d’immenses volumes d’information, sans déroger aux exigences de gouvernance et de sécurité, puisque tout se passe dans la sphère Snowflake.
L’intérêt majeur ? Toute la valeur de votre patrimoine data, souvent sous-exploitée, devient accessible en temps réel par les équipes métier, sans générer de charge supplémentaire sur la DSI ou sur les équipes data pour chaque nouveau besoin. La constitution de vues sémantiques permet même d’anticiper les questions récurrentes, de standardiser leur traitement, et de garantir des réponses toujours alignées avec la stratégie de l’entreprise. Le déploiement de l’IA se fait ainsi sur un socle technique éprouvé, déjà gouverné – une garantie de maîtrise pour le management comme pour la DSI.
Pour ceux qui ne disposent pas de Snowflake : que retenir des évolutions du marché ?
L’intégration des agents IA, des vues sémantiques et des workflows automatisés dans l’offre Snowflake illustre une tendance de fond du marché data : la montée de la BI augmentée par l’IA, la sécurisation des usages et la démocratisation de l’accès à l’information. Même pour les organisations qui exploitent d’autres plateformes ou n’ont pas de besoin immédiat de bascule, ces évolutions sont révélatrices.
La pression des utilisateurs métiers pour des outils auto-service, la nécessité de gouvernance centralisée, et la possibilité de combiner données structurées et non structurées dans des analyses augmentées sont désormais des standards qui infusent peu à peu l’ensemble des acteurs du marché, que ce soit via Snowflake, via d’autres plateformes évolutives ou même au travers de solutions indépendantes et open source. Cette tendance pousse les DSI et les décideurs à repenser la chaîne de traitement de la donnée : modéliser, sécuriser, orchestrer et exposer les usages IA, en intégrant les fonctions d’explicabilité et de maîtrise opérationnelle.
Gouvernance, sécurité et accélération de valeur pour tous
Qu’il s’agisse de franchir le pas vers l’IA augmentée sous Snowflake, ou de s’inspirer des avancées sectorielles pour préparer vos infrastructures existantes, la clé réside dans la capacité à gouverner la donnée et à ouvrir les usages tout en restant maître de la conformité, de la traçabilité, et de la valeur extraite. Les succès observés chez les early adopters, comme Cisco ou Toyota Motor Europe, montrent que l’impact est rapidement mesurable : des milliers de questions métier traitées, plus de 15 000 agents IA déjà en production dans la phase pilote, et un retour sur investissement fondé sur l’agilité, la sécurité et la pertinence des réponses métier.
S’ouvrir à la BI augmentée, quelle que soit votre maturité
Que vous soyez utilisateur avancé de Snowflake, simple observateur, ou en veille sur les nouveaux standards du marché, l’essor de Snowflake Intelligence atteste de l’entrée dans une ère où la donnée, augmentée par l’IA, devient accessible, explicable et gouvernée. ActinVision se positionne en accompagnateur de cette mutation, capable de vous aider à exploiter ces leviers que vous choisissiez d’accélérer sur Snowflake ou de tirer parti de ces innovations dans d’autres contextes.
Comprendre la tarification et l’optimisation des coûts Snowflake Intelligence
La tarification de Snowflake Intelligence repose sur le modèle général de consommation utilisé par Snowflake, avec une facturation à l’usage selon trois grands axes : le stockage, les ressources de calcul et les services d’IA. Pour l’exploitation des agents IA, en particulier Cortex Analyst qui permet d’interroger les données par langage naturel, le coût est calculé en crédits Snowflake par lot de requêtes : typiquement, pour Cortex Analyst, la tarification est établie aujourd’hui autour de 6,7 crédits pour 100 requêtes sur les modèles standards. À cette consommation de service s’ajoute le coût des ressources de calcul du warehouse qui exécute la requête SQL générée par l’IA.
Snowflake propose trois éditions principales : Standard, Enterprise et Business Critical, chacune avec un coût par crédit croissant en fonction des besoins avancés de sécurité, de résilience et de gouvernance (le standard démarre vers 2 $ par crédit, l’Enterprise autour de 3 $ et Business Critical près de 4 $ par crédit, pour le marché nord-américain en 2025). Le stockage, quant à lui, est tarifé approximativement à 40 $ par téraoctet et par mois en mode paiement à l’usage, avec des coûts réduits si la capacité est réservée à l’avance. La facturation est flexible et évolue selon la volumétrie des données, la fréquence des requêtes IA, et la durée d’exécution des analyses. Les coûts réels varient fortement : une équipe de petite taille consommera parfois moins de 500 $ par mois, tandis qu’une organisation exploitant des usages intensifs d’agents IA et de Big Data peut atteindre plusieurs dizaines de milliers de dollars mensuels.
Il est possible d’optimiser la facture en dimensionnant intelligemment les warehouses, en automatisant la suspension et la reprise des ressources, ou en choisissant un modèle de pré-paiement à la capacité réservée. Enfin, Snowflake fournit des outils d’analyse et de suivi de consommation permettant à la DSI de piloter précisément les coûts des usages avancés d’IA.