INTERVIEW. Née dans la Silicon Valley avec l’essor du cloud, Snowflake a construit son succès sur l’impératif de repenser la gestion des données pour cette ère nouvelle. Une expertise qui en fait aujourd’hui un acteur central dans l’adoption de l’IA. Retour avec son cofondateur et président des produits, Benoît Dageville, sur les multiples défis que pose cette adoption, à l’heure où 95 % des projets d’IA menés en entreprise échouent.
LA TRIBUNE. Vous avez cofondé Snowflake il y a douze ans, dans un monde très différent : le cloud commençait à prendre son essor et l’IA en était à ses balbutiements. Comment votre mission a-t-elle évolué ?
BENOÎT DAGEVILLE : Quand nous avons créé Snowflake, notre but était de proposer une plateforme dans le cloud, afin de faire profiter nos clients de l’élasticité de celui-ci — la possibilité d’augmenter facilement et rapidement la puissance de calcul, par rapport aux systèmes sur site.
L’autre aspect révolutionnaire du cloud, c’est la collaboration, le fait de pouvoir partager ses données. Cela a commencé avec Google Docs : c’était magique, on pouvait partager les documents sans les copier dans un courriel. Nous nous sommes dit qu’on pouvait faire la même chose avec les données dans Snowflake : les partager en temps réel, et faire du calcul sur celles-ci, puisque, avec le cloud, on découple pour la première fois le stockage de données et le calcul.
Aujourd’hui, l’IA est au cœur de notre stratégie. Il y a pour nous trois aspects révolutionnaires à cette technologie. Le premier, c’est la possibilité d’exploiter facilement les données non structurées : documents, images… des données qui auparavant ne pouvaient être traitées que par l’humain. Avec l’IA, elles peuvent être intégralement comprises et traitées par la machine, qui devient capable d’analyser la sémantique, le contenu d’un document, et ce, aussi bien, voire mieux que nous. Pour nous qui avons toujours travaillé autour des données, c’est une petite révolution.
Le deuxième aspect, c’est la partie démocratisation. Auparavant, une plateforme comme Snowflake n’était utilisable que par des « data geeks », des analystes qui comprenaient comment marchent les données, qui maîtrisaient les langages SQL, Python, etc.
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