Comment l’IA agentique interroge notre rapport à l’information
Guillaume Renouard
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Sridhar Ramaswamy au sommet annuel de Snowflake l'an passé.
Snowflake
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Sridhar Ramaswamy au sommet annuel de Snowflake l'an passé.
Snowflake
Snowflake, le spécialiste de la gestion des données dans le cloud, cofondé par deux Français dans la Silicon Valley, organise cette semaine sa conférence annuelle à San Francisco. L'occasion, pour cette société, qui met depuis quelques années le cap sur l'IA générative, d'annoncer une vague de nouvelles fonctionnalités autour de l'IA pour permettre aux entreprises de mieux tirer profit de leurs données.
« Nous voulons aider chaque entreprise de la planète à atteindre son plein potentiel grâce aux données et à l'IA. Cela signifie leur permettre de mettre la main rapidement sur les données dont elles ont besoin, d'agir en fonction de celles-ci et de permettre ainsi à l'entreprise d'évoluer rapidement », a déclaré Sridhar Ramaswamy, le dirigeant de l'entreprise, lors d'une conférence de presse à laquelle La Tribune était conviée.
Une partie des annonces est ainsi focalisée sur l'IA dite « agentique », cette branche de l'intelligence artificielle qui s'appuie sur des agents autonomes capables d'accomplir des actions. Le nouveau produit Snowflake Intelligence permet aux entreprises de mettre en place des agents conversationnels auxquels on peut poser des questions en langage naturel, afin d'extraire de l'information des données à la fois structurées et non structurées et de mettre rapidement en place des actions à partir de celles-ci. Snowflake Intelligence s'appuie sur les LLMs d'Anthropic et d'OpenAI afin d'offrir une interface no-code.
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Un autre produit, Data Science Agent, est, quant à lui, plus spécifiquement conçu pour les scientifiques des données, et vise à automatiser les tâches les plus répétitives de l'apprentissage automatique (machine learning). S'appuyant aussi sur Claude, Data Science Agent doit permettre à ses utilisateurs de découper leur travail en différentes tranches (analyse des données, préparation des données, ingénierie des caractéristiques et entraînement) et d'optimiser chaque étape grâce à une plus grande automatisation avec l'aide de l'IA. Snowflake affirme ainsi permettre aux scientifiques des données d'économiser des heures de travail consacrées aux tests et à l'identification des bugs.
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