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Snowflake et l'IA agentique : une nouvelle ère pour les entreprises
L'essor de l'IA agentique marque un tournant crucial pour les entreprises, qui ne se contentent plus d'utiliser l'intelligence artificielle comme un simple outil d'assistance. Désormais, elles commencent à déléguer des actions concrètes à ces systèmes, ce qui place la gouvernance, la responsabilité et le contrôle au cœur des stratégies d'adoption de cette technologie.
Lors de l'ouverture du Summit 2026 à San Francisco, Snowflake a délivré un message qui allait bien au-delà des annonces de produits traditionnelles. Derrière les démonstrations et les discours, une question fondamentale émergeait : que se passe-t-il lorsque l'IA agentique ne se contente plus de répondre aux requêtes, mais commence à prendre des initiatives au sein de l'entreprise ?
La keynote de Snowflake a été particulièrement révélatrice, mettant en scène Sridhar Ramaswamy et des représentants de grandes entreprises comme Accenture, Anthropic et Sanofi. Chacun de ces acteurs, qu'il s'agisse de plateformes de données, de conseils en transformation, de fournisseurs de modèles ou de grands groupes industriels, a partagé sa vision de la transition d'une IA spectaculaire à une IA intégrée dans les opérations quotidiennes.
Depuis deux ans, le marché a été captivé par les performances des LLM (modèles de langage de grande taille), des copilotes, des agents et des interfaces conversationnelles. Cette évolution est indéniable. Cependant, à mesure que ces outils s'intègrent aux systèmes métiers, la question de leur portée et de leur contrôle devient centrale. Il s'agit maintenant de déterminer jusqu'où l'IA peut intervenir, avec quelles données, sous quel contrôle, et au nom de qui.
De l'assistance à l'action : un changement de paradigme
Un agent capable de résumer une réunion offre un confort indéniable. En revanche, un agent qui intervient directement dans des outils comme Salesforce, Workday, Slack, Jira ou un ERP soulève des enjeux politiques. À ce stade, l'agent ne se contente plus d'assister : il déclenche des actions, modifie des processus, priorise des tâches, recommande des solutions, et parfois même prend des décisions. Ce qui devient crucial, c'est la gouvernance de ces actions, bien au-delà de la simple performance technique de l'outil.
C'est ici que réside le défi majeur de l'IA agentique. Souvent présentée comme un moyen de fluidifier le travail, elle risque de mettre en lumière des aspects que les organisations avaient réussi à maintenir dans un flou utile :
- des droits d'accès accordés par habitude,
- des processus jamais formellement documentés,
- des arbitrages entre métiers et DSI que personne n'avait envie de rouvrir.
L'agentique ne se contentera pas d'automatiser des tâches, elle obligera les entreprises à expliciter leurs règles internes. Beaucoup découvriront que ces règles sont soit inexistantes, soit fondées sur des compromis politiques plutôt que sur une gouvernance claire et assumée.
Formaliser les règles internes : une nécessité
Pour Snowflake, la réponse est claire : ramener l'IA vers une donnée gouvernée, sécurisée et contextualisée. Un modèle, aussi performant soit-il, perd rapidement de sa valeur si tout le monde y a accès. Ce qui reste spécifique et précieux, ce sont les historiques clients, les contraintes métiers, les règles internes et les signaux faibles propres à chaque organisation.
Cette bataille pour le contexte redessinera les rapports de force internes. À l'avenir, celui qui maîtrise la donnée, les accès et les workflows ne sera plus une simple fonction support. Il détiendra une partie de la chaîne de commandement de l'entreprise automatisée. Ce ne sera pas nécessairement la DSI seule, ni les métiers seuls. Le pouvoir ira à ceux qui sauront organiser la délégation : définir ce que l'agent peut faire, ce qu'il ne peut pas faire, et quand l'humain doit reprendre la main.
La confiance : un nouvel atout stratégique
La présence de Daniela Amodei, présidente d'Anthropic, a apporté une dimension supplémentaire à cet enjeu. Quelques heures après le dépôt confidentiel des documents préparatoires à une IPO, son discours sur la confiance ne pouvait plus être perçu uniquement comme une déclaration de principes. Pour les acteurs de l'IA, la sécurité et la gouvernance deviennent des arguments commerciaux majeurs. Plus encore, la confiance commence à être perçue comme un actif financier. Un marché public ne valorisera pas seulement la performance d'un modèle, mais aussi la capacité à convaincre les grandes organisations qu'elles peuvent lui déléguer une partie de leurs opérations sans perdre le contrôle.
Le marché entre dans une phase plus complexe, où les clients voudront savoir à quelles données l'IA accède, qui garde la main, et quel risque elle introduit dans l'organisation. Ces questions seront déterminantes. Certaines solutions continueront d'impressionner lors de démonstrations, mais ne survivront pas à l'épreuve du terrain. Certaines entreprises accumuleront encore les projets pilotes, jusqu'au moment où elles devront évaluer leur véritable capacité à déléguer sans se déresponsabiliser.
