Les DSI ne veulent plus empiler les POC : ils veulent de l’IA en production, dans les métiers, à l’échelle. Et le vrai verrou n’est plus le modèle, c’est le socle. Qualité, gouvernance, partage, temps réel, sécurité : sans donnée unifiée, l’industrialisation reste un mirage. Pour évoquer l’industrialisation de l’IA et les plateformes de données qui en assurent la fondation, Arnaud Chiffert, Directeur Général de Snowflake France est notre invité de la semaine.
Industrialiser l’IA : aucun sujet ne cristallise mieux les priorités et les frustrations des DSI en 2026. L’euphorie des expérimentations est retombée. Ce qui reste, c’est une évidence : l’IA ne tient ses promesses que si l’entreprise sait réunifier son patrimoine data, le gouverner, le rendre accessible, sans empiler de nouvelles couches de complexité au passage. Pas d’IA à l’échelle sans stratégie data solide.
C’est dans ce contexte où les entreprises ne veulent plus seulement stocker ou analyser leurs données, mais les transformer en actifs directement mobilisables pour les cas d’usage IA, qu’Arnaud Chiffert a pris les rênes de Snowflake France, en février dernier. Snowflake se positionne désormais comme une plateforme unifiée et connectée, conçue pour éliminer les silos et poser un socle de confiance sous ces projets.
Comment sortir d’une IA encore trop souvent fragmentée, coûteuse à maintenir, impossible à gouverner ? Pourquoi l’unification de la donnée s’impose-t-elle comme une nouvelle obsession IT ? Arnaud Chiffert détaille ici la vision de Snowflake, la manière dont les entreprises françaises abordent concrètement l’industrialisation de l’IA, et les conditions pour passer enfin d’une promesse technologique à une création de valeur mesurable. Il revient sur comment son entreprise accompagne cette industrialisation avec Cortex Code, Snowflake Intelligence, Snowflake At Work, la couche sémantique ou encore l’observabilité via Observe.
La course à l’IA ne se gagnera pas à coups d’annonces sur les modèles, mais sur la capacité à les insérer dans un cadre exploitable. « Avec Snowflake, vous avez vos fondations data — une donnée gouvernée, sécurisée », résume Arnaud Chiffert. Avant d’enfoncer le clou : « La fondation data est essentielle à l’implémentation industrielle de la GenAI dans les organisations. L’un ne se fait pas sans l’autre. »
La question n’est donc déjà plus de savoir quel LLM tester demain, mais comment empêcher qu’une prolifération de modèles, de pipelines et d’usages ne produise un nouvel empilement technique intenable.
Snowflake y répond par l’agnosticisme. « Notre objectif, c’est d’être agnostique vis-à-vis des modèles » : OpenAI, Anthropic, Mistral, Meta, DeepSeek cohabitent sur la plateforme. « Le client doit pouvoir choisir le modèle qui correspond le mieux à son process métier », chaque arbitrage se faisant sur le rapport coût-pertinence-performance. La plateforme de données n’est plus un entrepôt : elle devient la couche de rationalisation de l’IA d’entreprise.
Le périmètre s’élargit en conséquence sans exiger de table rase. « L’objectif n’est pas de remplacer les bases transactionnelles legacy » mais d’accélérer. Une accélération mesurable : « Ce qu’on pousse aujourd’hui, c’est toujours une logique de ROI… On n’est plus dans les projets à cinq ans. »
Avec Cortex Code, ce qui prenait des semaines « peut désormais être réalisé en une demi-heure ».
L’autre bascule est le déplacement de l’IA vers les métiers. Snowflake Intelligence offre l’interrogation en langage naturel adossée à une couche sémantique ; Snowflake At Work connecte données, agents et actions. « Il faut sortir la data de l’environnement technique pour la mettre à disposition des métiers. » Mais pas sans garde-fous : couche sémantique, boucles de correction humaine, rachat d’Observe pour l’observabilité. L’agent IA n’a de sens que dans un cadre traçable, c’est la condition pour passer de l’IA générique à une IA opérable.
Sur la souveraineté, même refus du simplisme. « La souveraineté, ce n’est pas du on-off. » Snowflake décline plusieurs réponses graduées : formats ouverts Iceberg, chiffrement avec clé chez Thalès labellisée ANSSI, roadmap sur le cloud souverain AWS, discussions avec des fournisseurs français. En parallèle, l’interopérabilité progresse avec une connexion bidirectionnelle SAP, des connecteurs SaaS, une coexistence avec le legacy. L’objectif : devenir la couche pivot plutôt qu’enfermer le client et ses données.
Reste la dimension politique. Arnaud Chiffert soutient l’AI Act sans ambiguïté. « On se dit que c’est énorme, mais on ne sait pas encore si on peut vraiment faire confiance à l’IA. »
Sans confiance, pas de passage à l’échelle ; sans gouvernance, pas de confiance ; sans socle data, pas de gouvernance crédible. Aux DSI de trancher si cette chaîne « fondation data, gouvernance, observabilité, interopérabilité, cas d’usage concrets » constitue un simple enrichissement de plus ou un moyen crédible de transformer l’IA en capacité industrielle durable.
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