Introduction
Du 4 au 7 novembre 2025, Snowflake organise son événement phare Build 2025 en ligne, où la société américaine spécialisée dans les plateformes data cloud dévoile des innovations majeures. L'annonce principale concerne Cortex Code, une fonctionnalité révolutionnaire qui permet aux utilisateurs d'interagir avec leur environnement Snowflake en langage naturel grâce à l'intelligence artificielle générative. Cette avancée marque un tournant dans la démocratisation de l'accès aux données d'entreprise, en supprimant la barrière technique qui freinait jusqu'à présent l'adoption massive des data platforms par les équipes métier.
L'événement intervient dans un contexte où la demande en infrastructure IA explose, poussant Samsung à augmenter significativement sa production de mémoire DRAM et HBM (High Bandwidth Memory) pour répondre aux besoins des hyperscalers et datacenters d'entreprise. Cette convergence entre capacités logicielles avancées et infrastructure matérielle renforcée illustre parfaitement la maturité croissante de l'écosystème IA d'entreprise.
Cortex Code : l'IA conversationnelle au service des données
Une interface naturelle pour requêter les données
Cortex Code représente l'aboutissement de plusieurs années de développement dans le domaine de l'IA appliquée aux data platforms. Contrairement aux approches traditionnelles qui nécessitent la maîtrise de SQL ou d'autres langages de requête, Cortex Code permet aux utilisateurs de poser des questions en français ou en anglais directement à leur entrepôt de données.
Cette fonctionnalité s'appuie sur les modèles de langage de grande taille (LLM) intégrés dans la suite Cortex AI de Snowflake, capable de comprendre le contexte métier, la structure des données et les intentions utilisateur pour générer automatiquement les requêtes SQL appropriées. Par exemple, un responsable commercial pourrait simplement demander "Montre-moi les ventes du dernier trimestre par région avec une comparaison à l'année précédente" et obtenir instantanément un rapport structuré.
Architecture technique et intégration
L'architecture de Cortex Code repose sur plusieurs composants clés :
-- Exemple de transformation automatique
-- Input utilisateur : "Calcule le chiffre d'affaires moyen par client actif"
-- Output SQL généré par Cortex Code :
SELECT
AVG(total_revenue) as avg_revenue_per_customer,
COUNT(DISTINCT customer_id) as active_customers
FROM (
SELECT
customer_id,
SUM(order_amount) as total_revenue
FROM sales_orders
WHERE order_date >= DATEADD(month, -12, CURRENT_DATE())
AND status = 'completed'
GROUP BY customer_id
HAVING COUNT(order_id) >= 2
);
L'intégration dans l'interface Snowflake est transparente, avec un assistant IA disponible directement dans Snowsight, l'interface web de la plateforme. Les utilisateurs bénéficient également d'explications sur les requêtes générées, favorisant l'apprentissage progressif du langage SQL pour ceux qui souhaitent monter en compétences.
L'écosystème matériel soutient la révolution IA
Samsung intensifie la production de mémoire haute performance
Selon les informations relayées par le Journal du Geek, Samsung Electronics a annoncé une augmentation substantielle de sa production de DRAM et de mémoire HBM (High Bandwidth Memory) pour le quatrième trimestre 2025. Cette décision stratégique répond directement à la demande explosive des datacenters dédiés à l'intelligence artificielle, qui nécessitent des volumes massifs de mémoire ultra-rapide pour alimenter les modèles de fondation et les applications d'IA générative.
La mémoire HBM, en particulier, est devenue un composant critique pour les accélérateurs IA comme les GPU NVIDIA H100 et H200, ainsi que les nouveaux processeurs Blackwell. Chaque chip peut embarquer jusqu'à 192 Go de HBM3e, offrant des bandes passantes dépassant les 5 téraoctets par seconde, indispensables pour traiter les énormes matrices de paramètres des LLM modernes.
Impact sur les plateformes cloud et data
Cette augmentation de la capacité de production a des répercussions directes sur les fournisseurs de cloud comme AWS, Microsoft Azure et Google Cloud, qui pourront déployer davantage de clusters dédiés à l'IA. Pour Snowflake, cela signifie une infrastructure sous-jacente plus performante et scalable, permettant d'exécuter des modèles IA de plus en plus sophistiqués comme ceux intégrés dans Cortex AI.
Les analystes estiment que le marché de la mémoire HBM pourrait atteindre 30 milliards de dollars d'ici 2027, contre environ 8 milliards en 2024, reflétant la croissance exponentielle des workloads IA en entreprise. Snowflake, en tant que consommateur majeur de ressources cloud, bénéficie directement de cette évolution.
Stratégie de Snowflake face à la concurrence
Positionnement sur le marché des data platforms
Avec Cortex Code, Snowflake renforce son avance technologique sur des concurrents comme Databricks, Google BigQuery et Amazon Redshift. Alors que ces plateformes intègrent également des fonctionnalités IA, l'approche conversationnelle de Snowflake se distingue par sa facilité d'utilisation et son intégration profonde avec l'écosystème Cortex AI existant.
Databricks, par exemple, propose des assistants IA via son partenariat avec OpenAI, mais l'expérience reste fragmentée entre différentes interfaces. BigQuery offre des capacités de ML intégrées mais exige encore une expertise technique significative. Snowflake parie sur une approche "low-code" qui démocratise véritablement l'accès aux insights data.
Perspectives d'adoption et cas d'usage
Les premiers retours des clients bêta testeurs de Cortex Code sont très positifs, avec des gains de productivité rapportés entre 40 et 60% pour les analystes data. Les cas d'usage s'étendent du reporting financier automatisé à l'analyse marketing prédictive, en passant par la détection d'anomalies opérationnelles.
Selon une étude citée par Blog du Modérateur, 73% des entreprises françaises de plus de 500 employés prévoient d'investir massivement dans des outils data alimentés par l'IA en 2025, faisant de solutions comme Cortex Code un atout stratégique pour l'adoption de Snowflake.
Implications pour les équipes data et DevOps
Évolution des compétences requises
L'émergence de Cortex Code ne signifie pas la fin des data engineers et analysts, mais plutôt une évolution de leurs rôles. Les compétences se déplacent vers la conception d'architectures data intelligentes, la gouvernance des modèles IA et l'interprétation critique des résultats générés automatiquement.
Les équipes DevOps doivent également adapter leurs pratiques pour intégrer les workflows IA, en mettant en place des pipelines CI/CD pour les modèles ML, des mécanismes de monitoring de la qualité des prédictions et des stratégies de rollback en cas de dégradation des performances.
Recommandations pour l'implémentation
Pour les entreprises envisageant d'adopter Cortex Code, voici les meilleures pratiques recommandées :
- Phase pilote contrôlée : Commencer par un périmètre fonctionnel limité (un département, un cas d'usage) pour valider la pertinence des réponses générées
- Gouvernance des données renforcée : S'assurer que les métadonnées (descriptions de tables, dictionnaires data) sont complètes et à jour pour maximiser la précision de Cortex Code
- Formation des utilisateurs : Organiser des ateliers pratiques pour enseigner l'art de formuler des questions efficaces à l'IA
- Monitoring continu : Mettre en place des dashboards pour suivre l'utilisation, identifier les requêtes problématiques et affiner les modèles
Conclusion
Snowflake Build 2025 marque une étape décisive dans la démocratisation de l'accès aux données d'entreprise. Cortex Code, en permettant aux utilisateurs métier d'interagir naturellement avec leurs data platforms, élimine l'une des dernières barrières à l'adoption massive de l'analytique avancée. Couplée à l'augmentation de la capacité matérielle avec la production accrue de DRAM et HBM par des acteurs comme Samsung, l'infrastructure nécessaire pour soutenir cette révolution IA est désormais en place.
Les entreprises françaises ont tout intérêt à explorer rapidement ces nouvelles capacités pour rester compétitives dans un marché où les insights data deviennent le principal avantage concurrentiel. L'année 2025 s'annonce comme celle de la généralisation de l'IA conversationnelle dans les data platforms, et Snowflake positionne clairement son intention de dominer ce segment.
