Snowflake a mis en place des mécanismes de gouvernance jugés indispensables au déploiement des agents IA [voir notre article]. Une fois ces garde-fous en place, que vont réellement faire ces systèmes autonomes ?
L’intelligence artificielle ne se limite plus à assister les utilisateurs ou à générer des recommandations. Elle commence à exécuter des tâches, orchestrer des processus et intervenir directement dans les opérations. Avec CoCo, CoCo Desktop, les Cloud Agents, Data Stream ou encore les nouvelles capacités d’automatisation intégrées à la plateforme, Snowflake dévoile progressivement une architecture où l’IA devient un acteur opérationnel à part entière.
Jusqu’à présent, la plupart des assistants conversationnels restaient cantonnés à un rôle de conseil ou d’assistance. Les utilisateurs posaient une question, obtenaient une réponse, puis exécutaient eux-mêmes les actions nécessaires.
Les évolutions et produits annoncés à San Francisco traduisent une ambition différente: réduire progressivement les étapes qui séparent une intention de son exécution. Derrière les démonstrations de CoCo ou des Cloud Agents se dessine ainsi une vision plus large. Snowflake ne cherche pas uniquement à intégrer l’intelligence artificielle à sa plateforme. L’éditeur veut faire de l’IA un mécanisme capable d’agir directement sur les données, les workflows et les applications. «L’avenir de l’IA ne consiste plus seulement à obtenir une réponse, mais à transformer des systèmes fragmentés en actions exploitables,» affirme même Sridhar Ramaswamy, CEO de Snowflake.
Une exécution qui nécessite puissance de calcul, stockage… et qui contribue significativement à la marge nette des éditeurs cloud.
L’article (3e volet de la couverture du Snowflake Summit 2026) revient en détail sur ces annonces et leur rôle dans la stratégie agentique de Snowflake, avec des illustrations pour mieux les appréhender.