Snowflake Cowork : l’agent IA pour interroger vos données

Snowflake Cowork transforme la façon dont les équipes accèdent à leur donnée. Cette démonstration vidéo le montre concrètement. Clément Lescure, Lead Analytics Engineer chez MeltOne Advisory, y présente le cas d’usage « Talk to my Data”. L’objectif est simple : interroger sa donnée en langage naturel, sans obligatoirement passer par un projet BI classique.

Point de vue

Rédigé par l.salmon 3 août 2026

Découvrez la démonstration de Clément Lescure, Manager D&A chez MeltOne

Pourquoi la prise de décision reste lente

Aujourd’hui, la plupart des décisions s’appuient encore sur du dashboarding classique. Lorsque le métier cherche les KPIs sur lesquels baser leurs analyses, ils sont confrontés à trois scénarios possibles :

D’abord, quand la question a été anticipée lors du cadrage du dashboard, la réponse arrive vite. En 5 minutes, l’analyse est faite. En effet, il suffit de consulter le bon KPI.
Ensuite, quand la question/le KPI n’a pas été anticipée. Les données existent parfois déjà dans le dataset. Mais un recalcul reste bien souvent nécessaire. Résultat : l’analyse prend une journée entière, voire plus.
Enfin, le cas le plus complexe survient quand une étude complète doit être refaite sur un sujet imprévu. Deux options s’offrent alors. Soit croiser manuellement des données issues de mails, de SharePoint ou de PDF. Soit relancer un cadrage de besoin, suivi d’un projet BI. Dans les deux cas, le délai grimpe à une semaine, parfois bien plus.

En bref : plus la question s’éloigne de ce qui a été anticipé, plus le délai de réponse augmente. C’est précisément ce que le Talk to My Data cherche à réduire.

Snowflake Cowork : le nouvel Agent IA de Snowflake

Snowflake Cowork, anciennement Snowflake Intelligence, est la brique agentique de la plateforme Snowflake. Ainsi, elle permet de dialoguer avec ses données en langage naturel. L’agent IA interroge les entrepôts Snowflake et restitue une réponse contextualisée. Aucune requête SQL n’est nécessaire. Pour les équipes data et BI, cela change la manière de traiter une demande métier imprévue. Pour le métier cela change sa manière de dialoguer avec la donnée.

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Le scénario de la démonstration

La démonstration s’appuie sur un cas d’usage financier concret. Par exemple, l’application combine des données comptables, des factures internes et des données externes issues de services web.

Le déroulé se structure en six parties :

Présentation de l’agent IA Snowflake Cowork.

Assurer la qualité des réponses, un enjeu central du Talk to my Data.

Utilisation de données externes.

Application embarquée.

De l’analyse à l’action.

Sécurité et FinOps.

Par conséquent, la démo couvre tout le cycle. Elle part de la question posée à l’agent. Puis elle va jusqu’à l’action déclenchée. Entre les deux, elle traite la fiabilité de la réponse.

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