Snowflake World Tour Paris 2026 : mes 3 enseignements et une conviction sur l'avenir des data platforms

Le 15 octobre dernier, j’étais au Palais des Congrès de Paris pour le Snowflake World Tour 2026. J’en retiens trois enseignements : la richesse de l’écosystème Snowflake, les défis encore ouverts du passage à l’échelle des agents IA et une annonce importante sur la souveraineté des données.

Cette journée a aussi renforcé une conviction que nous partageons chez aiko : à mesure que les entreprises multiplient leurs outils et leurs usages de l’IA, leur capacité à maîtriser et à mobiliser leurs données devient stratégique. Cela concerne les grandes organisations, mais aussi les PME et les ETI, dont les besoins finissent souvent par dépasser le périmètre de leurs applications métiers.

1. Un écosystème Snowflake d’une richesse assez impressionnante

C’est ce qui m’a le plus surpris pendant cette journée : le nombre et la diversité des acteurs réunis autour d’une seule plateforme.

Éditeurs de logiciels, intégrateurs, spécialistes de la gouvernance, solutions complémentaires… Lors d’un événement généraliste consacré à l’IA, cette diversité paraît naturelle. Elle est plus frappante lorsque tout s’organise autour d’une même technologie.

J’y vois une illustration du rôle que peut prendre une data platform dans le système d’information : un socle autour duquel viennent s’articuler plusieurs outils, compétences et usages.

Pour une entreprise, l’intérêt est de pouvoir construire son environnement data progressivement, en s’appuyant sur des solutions complémentaires et des partenaires capables de l’accompagner.

La richesse de l’écosystème ne garantit évidemment pas que toutes les briques s’intègrent facilement. Mais elle donne une dimension supplémentaire au choix d’une plateforme : au-delà de ses fonctionnalités, il faut regarder les possibilités d’intégration, les compétences disponibles et les acteurs qui pourront la faire vivre dans la durée.

2. Agents IA : la prochaine étape se joue dans le passage à l’échelle

Les agents IA occupaient une place importante dans le programme. Plusieurs sessions donnaient la parole à des entreprises engagées dans leur déploiement, avec une question centrale : comment passer à l’échelle ?

J’ai suivi ces échanges avec attention, car nos équipes travaillent au quotidien sur ces sujets chez aiko.

Les témoignages m’ont surtout donné envie d’approfondir certaines questions opérationnelles : comment orchestrer plusieurs agents ? Comment les superviser, maintenir leur fiabilité et les intégrer durablement dans le système d’information ?

Ces questions sont difficiles à traiter en détail dans le cadre d’une conférence. Les entreprises ne peuvent pas toujours exposer leurs architectures, leurs arbitrages ou les difficultés rencontrées. Les retours présentés donnent donc un éclairage utile, sans permettre de reconstituer tout le travail nécessaire au déploiement.

C’est pourtant ce travail qui m’intéresse particulièrement.

Construire un agent IA est une chose. Le faire fonctionner de manière fiable, sécurisée et maintenable à grande échelle en est une autre.

Pour moi, la prochaine étape de maturité se joue là : dans la capacité à faire fonctionner ces systèmes au quotidien, à comprendre leurs limites et à les faire évoluer. J’attends donc beaucoup des prochains retours d’expérience sur l’industrialisation, au-delà des premières démonstrations.

3. Snowflake, Bleu et Orange Business : une avancée pour la souveraineté

L’une des annonces que je retiens concerne l’intention de Snowflake de collaborer avec Bleu et Orange Business pour proposer sa plateforme Data & IA dans un environnement cloud de confiance, destiné notamment aux organisations françaises les plus réglementées.

J’y vois un signal positif.

Pour les entreprises qui manipulent des informations sensibles ou évoluent dans des secteurs fortement encadrés, le choix d’une plateforme ne peut pas reposer uniquement sur ses capacités techniques.

La question dépasse le lieu d’hébergement des données. Elle porte aussi sur les conditions d’exploitation des infrastructures, la maîtrise des accès, le cadre juridique applicable et les possibilités de développer des usages IA dans cet environnement.

L’initiative annoncée pourrait ouvrir de nouvelles possibilités aux organisations soumises à ces exigences. Il s’agit à ce stade d’une intention de collaboration : l’offre reste à concrétiser et ses modalités à préciser.

L’orientation me semble néanmoins importante. Elle répond à un besoin : pouvoir faire évoluer ses capacités data et IA en tenant compte de ses exigences de confiance et de souveraineté.

Pourquoi je pense que les PME ont aussi besoin d’une data platform

Au-delà de ces trois enseignements, cette journée m’a ramené à une question que nous rencontrons chez aiko : que se passe-t-il lorsque les besoins d’une entreprise dépassent les frontières de ses outils métiers ?

Un CRM couvre une partie de la relation client. Un ERP prend en charge certaines opérations. D’autres applications répondent aux besoins des ressources humaines, de la finance, de la production ou de la logistique.

Chaque outil peut être performant dans son périmètre. Mais les données se retrouvent réparties entre plusieurs systèmes, alors que les besoins de l’entreprise traversent souvent ces frontières.

Une data platform peut aider à dépasser cette fragmentation. Elle permet de rassembler, de structurer et de rendre exploitables des données issues de plusieurs applications pour développer des usages transverses.

L’IA renforce l’intérêt de cette approche. Comprendre une situation, éclairer une décision ou automatiser un processus peut nécessiter de croiser plusieurs sources. Les données d’un seul outil ne suffisent alors plus.

Cela ne signifie pas que toutes les PME doivent lancer immédiatement un projet de plateforme. Le point de départ reste un besoin métier, la maturité de l’organisation et une limite concrète de son environnement existant.

La question que je trouve utile est la suivante : quels besoins pouvons-nous traiter avec nos outils actuels, et lesquels exigent de faire travailler leurs données ensemble ?

C’est à partir de cette limite qu’un projet de data platform peut prendre son sens.

Snowflake : une plateforme particulièrement intéressante pour les PME

Dans cette perspective, un point retient mon attention chez Snowflake : la possibilité de s’appuyer sur des compétences en SQL et en Python.

Pour une PME qui dispose déjà de ces compétences, c’est un élément à considérer. Cela peut faciliter la prise en main de la plateforme, même si son déploiement et son exploitation demandent aussi une expertise propre à l’outil et à l’architecture retenue.

La question des compétences est déterminante. Une entreprise doit pouvoir déployer sa solution, l’exploiter, comprendre ses coûts et la faire évoluer. Les possibilités de recrutement, l’accompagnement disponible et la richesse de l’écosystème comptent donc dans la décision.

L’intérêt de Snowflake pour une PME doit toutefois être évalué au regard de sa situation : besoins métiers, architecture existante, volumes et usages des données, contraintes de sécurité, coûts d’exploitation et ressources disponibles.

L’accès à des langages connus constitue un argument ; il ne suffit pas, à lui seul, à justifier le choix de la plateforme.

Pour les PME qui cherchent à structurer progressivement leurs données, Snowflake me paraît donc être une option à examiner, avec ces critères en tête.

La technologie n’est qu’un point de départ

Ce Snowflake World Tour m’a surtout rappelé à quel point les choix de plateforme, l’industrialisation de l’IA et la maîtrise des données sont liés.

La richesse d’un écosystème ouvre des possibilités. Les agents IA soulèvent des questions d’exploitation. Les exigences de souveraineté imposent leurs propres conditions. Pour une entreprise, ces dimensions doivent être examinées ensemble, à partir de ce qu’elle cherche à accomplir.

Chez aiko, c’est l’approche que nous défendons : partir des enjeux métiers, comprendre les limites du système d’information existant, puis construire les fondations data et IA nécessaires.

La valeur d’une data platform se mesure à ce qu’elle permet à l’entreprise de faire : relier ses données et développer des usages que ses outils, pris individuellement, ne lui permettent pas de réaliser aujourd’hui.