Snowflake met à jour Cortex Code et Intelligence pour propulser l'IA agentique
Snowflake a annoncé d'importantes mises à jour de ses capacités Snowflake Intelligence et Cortex Code le 21 avril 2026, positionnant sa plateforme comme un centre de contrôle unifié pour les agents d'IA. L'éditeur de logiciels a présenté des connecteurs pour des outils tels que Salesforce et Slack, accompagnés de commandes de développement multi-plateformes. Ces évolutions permettent aux utilisateurs métiers d'automatiser leurs tâches quotidiennes et offrent aux développeurs des outils directs pour concevoir des flux de travail IA sans changer d'environnement ni configurer manuellement de pipelines.
Comment Snowflake bâtit un centre de contrôle pour l'IA agentique
Snowflake a annoncé le 21 avril 2026, depuis Menlo Park en Californie, des mises à jour pour Snowflake Intelligence et Cortex Code afin de créer un centre de contrôle unifié pour l'IA d'entreprise. Baris Gultekin, vice-président en charge de l'IA, a déclaré que ces nouveautés permettent aux organisations de connecter leurs sources de données, leurs systèmes d'entreprise et leurs modèles au sein d'un environnement sécurisé et gouverné. Plus de 9 100 clients utilisent désormais les produits IA de Snowflake chaque semaine. La plateforme aligne les données et les flux de travail de l'entreprise pour que les agents IA puissent exécuter des tâches complexes en plusieurs étapes en toute sécurité.
Les fonctionnalités au cœur de l'agent de travail Snowflake Intelligence
Snowflake Intelligence fonctionne comme un agent de travail personnalisé qui s'adapte au fil du temps en apprenant les préférences de chaque utilisateur. Le service intégrera prochainement en disponibilité générale la fonction Compétences (Skills), permettant aux utilisateurs de décrire en langage naturel des tâches comme la préparation de présentations, la réalisation d'analyses approfondies ou l'envoi de messages de suivi. Une application mobile iOS sera bientôt disponible en aperçu public pour offrir un accès aux données en déplacement. La plateforme ajoute également la recherche approfondie en aperçu public pour élaborer des rapports détaillés et sourcés à partir de données structurées et non structurées, en s'appuyant sur les retours de la version préliminaire du Project SnowWork publiée le mois dernier. Les utilisateurs peuvent enregistrer et partager ces analyses grâce aux Artefacts.
Comment les outils se connectent grâce aux agents Snowflake Cortex
Les connexions avec les outils d'entreprise élargissent les possibilités d'interaction des agents Snowflake Cortex et de Snowflake Intelligence avec l'écosystème logiciel existant. De nouveaux connecteurs reposant sur le Model Context Protocol, bientôt en disponibilité générale, relient directement Snowflake Intelligence à des outils comme Gmail, Google Calendar, Google Docs, Jira, Salesforce et Slack. Les utilisateurs peuvent ainsi analyser des données métiers et déclencher des actions sur ces plateformes tierces directement depuis Snowflake.
L'extension de la couche développeur grâce aux fonctionnalités de Snowflake Cortex Code
Les fonctionnalités clés de Snowflake Cortex Code renforcent l'assistance aux développeurs dans des environnements de données multi-systèmes. Plus de 50 % des clients de Snowflake utilisent désormais activement Cortex Code depuis son lancement en novembre 2025. L'outil prend à présent en charge des systèmes externes tels qu'AWS Glue, Databricks et Postgres, tout en se connectant à des flux de travail IA externes via le Model Context Protocol et l'Agent Client Protocol. Les développeurs peuvent accéder à Cortex Code via une nouvelle extension VS Code en aperçu privé, un plugin Claude Code ou un nouveau kit de développement logiciel (SDK) d'agent compatible avec Python et TypeScript. Dans Snowsight, les Cloud Agents en aperçu privé proposent le Mode Planification pour prévisualiser les flux de travail et l'option Snap & Ask pour interagir directement avec les graphiques.
Ce que cela change pour les flux de travail en entreprise
Pour les processus d'entreprise, ces mises à jour transforment les tâches manuelles de traitement des données en opérations automatisées en langage naturel dans tous les départements. Des entreprises comme Capita, Logitech, Telenav, United Rentals, Wolfspeed et Accenture s'appuient sur la plateforme pour déployer leurs capacités d'IA. Accenture compte des milliers de spécialistes actifs sur la plateforme, exploitant près d'une vingtaine de compétences pour le développement SQL, les notebooks et la modélisation sémantique. En unifiant données, outils et règles de sécurité, les entreprises gagnent du temps de développement, éliminent la configuration manuelle des flux et exécutent leurs opérations au cœur de leurs applications habituelles.
Comment les entreprises déploient une organisation orientée agents avec Snowflake
Bâtir une entreprise automatisée par agents Snowflake nécessite d'unifier l'accès aux données et la gouvernance à travers des systèmes logiciels d'entreprise hétérogènes. Snowflake centralise la gouvernance, l'orchestration des modèles et la sécurité pour permettre aux organisations d'envisager des déploiements en production plutôt que de simples expérimentations isolées. En associant le raisonnement agentique pour les utilisateurs métiers à des outils programmatiques pour les développeurs, les entreprises conservent une gouvernance intégrale de leurs données tout en automatisant leurs processus inter-systèmes.
Questions et réponses
Comment Snowflake sert-il de centre de contrôle pour l'IA agentique ?
Snowflake fait office de centre de contrôle en centralisant la gouvernance, la connexion et l'orchestration des données d'entreprise, des modèles d'IA et des applications. Grâce à Snowflake Intelligence et Cortex Code, la plateforme permet aux utilisateurs métiers et aux développeurs d'exécuter des agents IA dans des périmètres de sécurité maîtrisés, tout en se connectant à des bases de données et des outils logiciels externes.
Quelle est la différence entre Snowflake Intelligence et Cortex Code ?
Snowflake Intelligence est conçu pour les utilisateurs métiers comme un agent de travail conscient du contexte, qui automatise les tâches, génère des rapports et exécute des flux via le langage naturel. Cortex Code s'adresse aux développeurs et aux équipes techniques, offrant une assistance au codage par IA, l'intégration de données multi-systèmes et des outils de développement dans des environnements tels que VS Code et Snowsight.
Comment les agents Snowflake Cortex s'intègrent-ils avec des outils d'entreprise comme Salesforce et Slack ?
Snowflake se connecte aux outils d'entreprise grâce à des connecteurs fondés sur le Model Context Protocol. Ces intégrations permettent à Snowflake Intelligence et aux agents IA d'accéder aux données et d'exécuter des flux de travail complexes directement au sein d'applications tierces comme Gmail, Google Calendar, Google Docs, Jira, Salesforce et Slack.
Le regard de MOZGII
Comment nous le construirions
Pour concevoir un plan de contrôle unifié destiné aux agents d'IA intersystèmes, nous ancrerions chaque action dans des définitions de schémas strictes et des journaux d'accès explicites fondés sur les rôles. L'architecture acheminerait les requêtes des utilisateurs à travers une couche d'orchestration isolée, qui traduirait le langage naturel en appels d'API structurés pour des systèmes tels que Salesforce, Slack ou Postgres. Des opérateurs humains vérifieraient toute action automatisée modifiant des enregistrements essentiels de bases de données ou envoyant des messages externes, évitant ainsi des effets indésirables.
Ce dispositif s'effondrerait lorsque des API externes mettraient à jour leurs règles d'authentification ou lorsque des logiciels tiers modifieraient leur schéma, ce qui amènerait les agents à exécuter des commandes invalides. Les flux de données non structurées, comme les banques de documents, risqueraient également d'introduire des contextes contradictoires dans des rapports en plusieurs étapes. Nous suivrions le système en utilisant le taux de réussite de l'exécution de bout en bout des tâches multiplateformes comme indicateur principal.
Ensuite, nous construirions un service de retour arrière automatique pour les actions d'agents exécutées en plusieurs étapes sur des outils tiers. Si un agent échouait au milieu d'une séquence lors de la mise à jour d'un fichier CRM ou de la publication d'un message, le système annulerait les étapes précédentes afin de maintenir les applications d'entreprise externes dans un état cohérent.
Sources
D’où viennent les faits de cet article.