Sridhar Ramaswamy, directeur général de Snowflake, a mis en relief l'importance des données avant les modèles d'intelligence artificielle lors d'une allocution lors du sommet The Six Five : AI Unleashed 2026. Mardi, Ramaswamy a indiqué que des données fiables, une gouvernance et une compréhension contextuelle constituent les bases d'un avantage durable en matière d'IA dans les entreprises.
Le directeur exécutif a mis en évidence le déploiement interne de l’IA de l’entreprise, baptisé Snowhouse, qui intègre les données des systèmes Salesforce, Workday et Snowflake afin de alimenter les agents d’IA dans les domaines de la vente, de la finance et de l’ingénierie. M. Ramaswamy a souligné que l’approche adoptée par Snowflake a permis de réduire les coûts au-dessous du niveau de logiciels de tableaux de bord traditionnels, tout en garantissant l’efficacité opérationnelle. L’offre Cortex AI de l’entreprise a atteint une pénétration de 30 % dans sa base de clients, et 46 % des clients envisagent d’augmenter leurs dépenses sur la plateforme dans un proche avenir.
Les actions de Snowflake se sont échangées à 317,86 $ mardi, ce qui reflète un gain de 66 % au cours des 12 derniers mois et une capitalisation boursière de 110,25 milliards de dollars. La force de vente de l'entreprise compte 4 000 employés, qui utilisent des outils d'IA internes pour améliorer la productivité. M. Ramaswamy a décrit la discipline des coûts de l'entreprise comme « très rigoureuse », rejetant les outils qui procurent des améliorations marginales à un coût disproportionné.
Ramaswamy a averti que la mauvaise qualité des données ne peut être corrigée par des modèles sophistiqués, affirmant que même les systèmes d'IA les plus avancés échouent lorsqu'ils sont confrontés à des ensembles de données incorrects ou mal interprétés. Il a également souligné l'importance de la clarté sémantique et des contrôles de gouvernance pour distinguer entre les métrics opérationnelles, telles que la consommation facturée, et les normes de reporting financier, comme le revenu au sens des normes GAAP.
S'agissant du rythme rapide d'adoption de l'IA, Ramaswamy a invoqué le concept d'"années de chien en matière d'IA" pour décrire les calendriers accélérés désormais possibles pour les projets de modernisation, qui avaient auparavant besoin de trois à quatre ans mais peuvent maintenant être achevés en quelques semaines ou mois à l'aide d'outils tels que Cortex. L'entreprise utilise une stratégie multi-modèle, en répartissant le trafic entre OpenAI, Anthropic et des alternatives open-source afin de gérer les coûts et de prévenir le lock-in des fournisseurs. Un seuil budgétaire mensuel de 30 $ par utilisateur a été cité comme une limite pratique pour le déploiement interne d'outils d'IA.
