Snowflake et l’agentique: quand les Agents très Spéciaux collaborent

Avec Anthropic, Snowflake a montré comment intégrer les modèles d’IA au cœur de sa plateforme, et plus intimement encore avec Claude.
Avec Horizon (la couche intégrée de Snowflake pour la gouvernance, la sécurité, la traçabilité, la conformité et la qualité des données), l’éditeur a détaillé les mécanismes de gouvernance destinés à encadrer l’activité des agents. Enfin, CoCo et les Cloud Agents illustrent sa volonté de faire passer l’IA de l’assistance à l’exécution. Derrière ces annonces se dessine une évolution plus profonde, celle de l’IA agentique.
L’enjeu ne consiste plus uniquement à disposer d’un agent performant capable de répondre à une question ou d’exécuter une tâche. Les organisations cherchent désormais à orchestrer plusieurs agents spécialisés capables de collaborer entre eux. Certains devront rechercher l’information, d’autres comprendre le contexte métier, d’autres encore déclencher des actions, interagir avec des applications ou superviser l’exécution d’un processus.
Pour coordonner ces futurs systèmes multi-agents, Snowflake met en avant la notion d’Agentic Control Plane, une couche d’orchestration destinée à relier données, modèles, applications et mécanismes de gouvernance au sein d’un même environnement.
Cette évolution impose de nouvelles exigences en matière de données, de contexte, d’interopérabilité et de gouvernance. Cortex Sense (analyse de signaux et détection de tendances par IA), Agentic Search (recherche contextuelle intelligente pilotée par des agents autonomes), Openflow (orchestration et automatisation des flux de données), DataStream (Capture et transfert de flux de données en temps réel) ou encore les investissements réalisés autour de Spark ne sont pas des innovations indépendantes. Ensemble, ils dessinent les fondations techniques d’une entreprise où plusieurs agents coopèrent autour des données et des processus métier. Une perspective qui pourrait bien incarner la prochaine étape de l’IA agentique.