Snowflake, entreprise leader dans le cloud de données pour l’intelligence artificielle, annonce des avancées majeures pour rendre les données des entreprises prêtes à l’IA, en assurant leur disponibilité continue, leur utilisabilité et leur gouvernance dès la conception. Ces innovations permettent aux organisations de passer de l’expérimentation à la production d’IA en s’appuyant sur des données fiables, connectées et sécurisées. Parmi les nouveautés, Snowflake Postgres, désormais disponible prochainement, s’exécute nativement dans le cloud de données pour l’IA, permettant de centraliser sur une seule plateforme sécurisée les charges de travail transactionnelles, analytiques et d’IA. Cette convergence élimine les silos de données, les pipelines fragiles et les systèmes fermés, accélérant ainsi le déploiement de solutions d’IA à grande échelle. Christian Kleinerman, EVP Produit chez Snowflake, souligne que la transition vers la production d’IA exige un accès constant à des données connectées, gouvernées et facilement trouvables. En unifiant les données opérationnelles et analytiques dans une même plateforme, tout en intégrant une interopérabilité ouverte, Snowflake permet aux entreprises de développer des systèmes d’IA robustes, sécurisés et évolutifs. Des entreprises comme Sigma Computing, qui exigent des analyses interactives en temps réel sur des données transactionnelles fraîches, bénéficient désormais d’un accès direct aux données dans Snowflake, sans dépendre de pipelines complexes. La technologie pg_lake, un ensemble d’extensions PostgreSQL, permet à Snowflake Postgres d’interroger, gérer et écrire directement dans des tables Apache Iceberg via SQL standard, dans un environnement familier. Cela supprime le déplacement coûteux des données entre systèmes transactionnels et analytiques. Des entreprises comme BlueCloud et Sigma Computing utilisent cette fonctionnalité pour simplifier leurs architectures et déployer des applications critiques et des agents d’IA sur des données connectées. Pour renforcer la confiance dans l’IA à l’échelle entreprise, Snowflake renforce également ses capacités de gouvernance, de résilience et d’interopérabilité. Le Snowflake Horizon Catalog offre une gouvernance cohérente sur toutes les données, même lorsqu’elles sont interrogées depuis des moteurs externes. Cette fonctionnalité, utilisée par des entreprises comme Merck et Motorq, permet d’accéder en toute sécurité aux données Iceberg, avec des contrôles de sécurité et de conformité constants. La collaboration sur des formats ouverts est simplifiée grâce à l’extension « Open Format Data Sharing », qui étend le modèle zero-ETL à Apache Iceberg et Delta Lake. Un nouvel intégration avec Microsoft OneLake permet un accès bidirectionnel sécurisé aux données Iceberg, sans duplication ni complexité. Enfin, Snowflake Backups, désormais généralement disponible, renforce la résilience des données critiques en permettant une récupération rapide après attaques de ransomware ou pannes, tout en garantissant l’intégrité des données. Ces évolutions positionnent Snowflake comme une plateforme centrale pour l’IA, où données, applications et intelligence artificielle s’intègrent naturellement, en toute sécurité et à grande échelle. Avec plus de 12 000 clients dans le monde, dont de nombreuses entreprises mondiales, Snowflake confirme son leadership dans le cloud de données pour l’ère de l’IA. Analyse d’experts : Selon des analystes du secteur, ces innovations répondent à un besoin stratégique croissant : intégrer l’IA dans les processus métiers sans compromettre la gouvernance ou la performance. Snowflake Postgres, combiné à une architecture open lakehouse, offre une alternative crédible aux architectures fragmentées, en particulier dans les secteurs réglementés comme les services financiers. L’accent mis sur la résilience et l’interopérabilité renforce la confiance des entreprises dans le cloud de données, tout en réduisant la dépendance aux fournisseurs.