L’accélération de l’intelligence artificielle en entreprise soulève des questions de gouvernance, de choix technologiques et d’accessibilité pour les utilisateurs non techniques.
Cécil Bove, Regional Vice-President Solution Engineering chez Snowflake (EMEA), analyse cette évolution depuis son poste en première ligne des déploiements. Il détaille les mécanismes permettant de concilier innovation rapide et protection des données sensibles, sans déplacement ni partage non contrôlé.
L’accélération réelle de l’IA en entreprise : du buzz à la démocratisation accessible
L’IA n’est pas une nouveauté en entreprise. Le machine learning et les analyses prédictives existent depuis des décennies, souvent cantonnés à des usages spécialisés tels que les prévisions commerciales et l’optimisation.
Mais l’arrivée des LLM et de l’IA générative a changé la donne. « On parle beaucoup de buzz autour de l’intelligence artificielle, mais je parlerais plutôt d’une accélération des adoptions de l’IA en entreprise, » reconnaît Cécil Bove.
Cette accélération s’explique par une simplification radicale de l’accès. Snowflake Intelligence, par exemple, permet à des utilisateurs finaux sans compétences techniques ni en IA de poser des questions en langage naturel sur leurs données métier ou client.
«On a vraiment réduit la marche pour entrer dans ces sujets-là et permettre à des utilisateurs qui ne sont pas technologiques de profiter de ces avancées ». L’IA sort des silos data-science pour devenir un outil quotidien, accélérant les décisions sans exiger de code ou de modélisation.
Multicloud et flexibilité pour innover sans risque de lock-in
Une stratégie monocloud devient presque inenvisageable pour les usages d’IA en entreprise. Plusieurs facteurs expliquent ce constat.
La rapidité des innovations technologiques expose les entreprises verrouillées sur un seul fournisseur au risque de rater des avancées décisives. Elle prend ainsi du retard sur leurs concurrents.
Ensuite, la croissance externe génère souvent un environnement technique hétérogène, avec un héritage multi-fournisseurs difficile à unifier sous un seul cloud.
Pour finir, le besoin croissant de collaboration externe (partage d’insights avec fournisseurs, partenaires ou clients) rend indispensable une interopérabilité réelle, indépendante de la plateforme cloud sous-jacente.
« Le côté multicloud, c’est cette flexibilité, d’avoir accès à la meilleure technologie, au meilleur cas d’usage, peu importe la situation », résume Mr Bove. Cela évite le vendor lock-in et renforce l’avantage concurrentiel via une interopérabilité réelle.
La personnalisation client boostée par l’IA
Accor illustre parfaitement cette approche. Le groupe hôtelier français a connecté sa Customer Data Platform à Snowflake pour en faire une plateforme data & AI unifiée.
Grâce à l’IA, ils dérivent des insights marketing, personnalisent les communications et segmentent les clients pour optimiser la relation. « Le rôle de l’IA, c’est d’accélérer un certain nombre de ces cas d’usage », détaille Cécil Bove.
Ce qui prenait beaucoup de temps quand c’était fait par des humains se fait maintenant presque instantanément. Par exemple, pour recommander une prochaine destination à un client selon son historique et les interactions récentes.
Un autre point concerne le nombre de dimensions que l’IA peut traiter. Un humain peut considérer quelques variables, l’IA peut en combiner des dizaines, incluant des données internes, achetées ou partagées par des partenaires. Cela enrichit considérablement la qualité de la décision.
L’IA vient à la donnée, et non l’inverse
Snowflake donne accès aux modèles leaders du marché en nouant des partenariats avec les principaux acteurs de l’IA générative et des LLM. Les clients conservent ainsi le choix du modèle qu’ils souhaitent exécuter sur leurs données.
Parmi ces collaborations, l’accord pluriannuel signé fin 2025 avec Anthropic intègre Claude dans Snowflake Cortex AI. Cette intégration suscite souvent une question récurrente chez les prospects européens. La protection des données et la conformité au RGPD restent-elles assurées lorsque le LLM n’est pas hébergé dans l’UE ?
Bove rappelle le principe fondamental : « L’IAvient à la donnée et ce n’est pas la donnée qui vient à l’IA. » Les modèles s’exécutent directement dans l’environnement sécurisé du client, au plus proche de ses données. Celles-ci ne sont ni déplacées ni partagées avec le fournisseur du modèle, et ne servent pas à son entraînement.
Architecturalement, cette approche repose sur le principe du « data stays put » : les données restent immobiles. La plateforme agit comme tiers de confiance, garantissant que le fournisseur n’accède pas aux données brutes.
Le Trust Center offre un point unique de visibilité et de gouvernance : accès en temps réel, lineage complet de la donnée (de l’ingestion à son utilisation dans l’IA), historique des modifications. Cela permet aux entreprises de démontrer la conformité RGPD et d’écarter les risques de shadow AI.
Sans fondamentaux data, pas de stratégie IA durable – le message de Cécil Bove
La question n’est pas si on adopte l’IA, mais comment. Les avantages concurrentiels se construisent autour de l’usage intelligent de l’IA sur des processus existants.
Un premier pas : consolider ses fondamentaux data, centraliser les données pertinentes, assurer la gouvernance. Ensuite, identifier des cas d’usage concrets ayant un impact direct sur le métier ou le revenu.
Il ne faut pas y aller en big bang. Une fois ces premiers cas d’usage créant de la valeur validés, on peut étendre progressivement et démocratiser l’accès à la data et à l’IA, tout en évitant le shadow AI. C’est ainsi que l’IA crée une valeur durable et fiable.
Dans deux à trois ans, Cécil Bove espère une IA omniprésente en entreprise.
Tous les utilisateurs découvrant et interrogeant leurs données en langage naturel, y compris pour des prédictions. Les agents automatisant les tâches répétitives libèrent du temps à haute valeur ajoutée.
« Enfin, je souhaite que l’IA aide à prendre des décisions plus efficaces et plus respectueuses de l’environnement, avec un impact industriel et écologique positif » ajoute-t-il.
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