Pourquoi les architectures analytiques traditionnelles ne peuvent pas soutenir l’IA agentique ?

À l’ère de la transformation numérique, la donnée est devenue la véritable monnaie de la compétitivité.

Pourtant, nos observations auprès d’entreprises leaders des secteurs de la finance, de la santé et de l’industrie révèlent un paradoxe persistant : malgré des investissements de plusieurs millions de dollars dans les infrastructures data, la rapidité de prise de décision reste limitée.
Le problème ne réside pas dans le volume de données, mais dans la friction des données — ces barrières organisationnelles et architecturales qui empêchent d’agir rapidement et avec confiance.

Défi 1 : Le goulot d’étranglement des analyses tactiques et du délai d’accès à l’information

Un blocage opérationnel majeur survient lorsque des équipes data hautement qualifiées sont réduites au rôle d’usine à rapports.

• Frein opérationnel :
  Les analystes passent souvent 60 à 70 % de leur temps à répondre à des demandes de rapports ad hoc plutôt qu’à se concentrer sur la modélisation prédictive ou l’optimisation stratégique.
  Cela crée un retard chronique dans la livraison de rapports, provoquant la frustration des utilisateurs, avec des délais mesurés en semaines plutôt qu’en heures.
  Par exemple, certaines directions financières consacrent un temps excessif à la simple production de présentations obligatoires, limitant la capacité d’analyse et de revue de performance.
• Lenteur décisionnelle :
  Dans des marchés compétitifs et rapides, la valeur d’une donnée diminue avec le temps.
  Lorsque les insights arrivent après le moment de décision, les entreprises doivent agir sur des informations incomplètes ou obsolètes.
  Snowflake Intelligence répond directement à ce problème en réduisant le cycle analytique de plusieurs semaines à quelques minutes, offrant ainsi des insights en temps réel, alignés sur la vitesse de décision.

Défi 2 : Les silos de données et le manque de contexte

Même si les plateformes modernes de données unifient les données structurées, les informations contextuelles essentielles restent souvent isolées, empêchant une vision globale de la performance.

• Des données contextuelles cloisonnées :
  Les entrepôts de données contiennent des métriques transactionnelles, mais pas toujours les éléments de contexte comme les retours clients, les transcriptions d’appels au support, les contrats, ou les analyses de marché tierces.
  Cette dissociation empêche les analystes de relier les chiffres à leur signification qualitative.
  Résultat : certaines questions nécessitant une analyse complète restent sans réponse ou reposent sur des recherches manuelles longues et sujettes à l’erreur.
• Un cauchemar de gouvernance :
  Lorsque les utilisateurs métiers n’obtiennent pas rapidement leurs rapports, ils exportent les données brutes (fichiers CSV) pour créer leurs propres analyses.
  Cela engendre un chaos de tableurs, avec des versions multiples, un contrôle affaibli et une visibilité réduite pour les équipes de sécurité.
  Cette fragmentation rend les organisations peu prêtes pour l’IA, car la gouvernance et les systèmes de données sont dispersés.

Défi 3 : Le déficit de confiance et l’impératif d’explicabilité

Pour généraliser l’adoption de l’IA en entreprise, les insights doivent être à la fois fiables et vérifiables.
Un obstacle majeur réside dans le manque de transparence des systèmes analytiques traditionnels.

• Exigences réglementaires :
  Les cadres comme le RGPD, le CCPA/CPRA et le HIPAA imposent une vigilance constante, une traçabilité fine et des contrôles automatisés.
• Besoin de vérification :
  Les utilisateurs ne doivent pas seulement comprendre ce qui se passe (« le quoi »), mais aussi pourquoi cela se produit (« le pourquoi »).
  Sans traçabilité claire ni contrôle centralisé, les dirigeants ne peuvent pas accorder une confiance totale aux insights générés.
  Snowflake Intelligence élimine ce déficit de confiance en fournissant des réponses transparentes et vérifiées, traçables jusqu’à la source originale — y compris les documents référencés et les requêtes SQL.
  Tout cela s’inscrit dans le cadre de gouvernance robuste de Snowflake, qui applique automatiquement les politiques d’accès et de masquage des données.

La solution agentique : opérationnaliser l’intelligence avec Snowflake

Snowflake est reconnue comme une plateforme de données moderne, unifiant les silos, simplifiant l’accès et favorisant la collaboration à grande échelle.
Avec Snowflake Intelligence, cette plateforme devient une couche de raisonnement intégrée, capable de générer des insights et d’agir sans déplacer les données ni ajouter de complexité d’intégration.
L’ère suivante des affaires exige cela : une base unifiée et gouvernée où l’intelligence opère directement là où vivent les données.

• Analyse unifiée native :
  Grâce à des technologies comme Cortex Analyst, Cortex Search et Cortex AISQL, Snowflake Intelligence combine les données structurées (ex. : métriques de tables) et non structurées (ex. : transcriptions d’appels, fichiers PDF).
  Cette fusion permet d’obtenir une vision complète, quantitative et qualitative, dans une seule interface conversationnelle.
  Les utilisateurs non techniques peuvent interroger des données complexes en langage naturel, sans écrire de code.
• Gouvernance comme architecture :
  L’approche Snowflake résout le problème de confiance des entreprises en garantissant que l’IA opère directement sur la donnée source, éliminant ainsi les frictions, les duplications et les risques de non-conformité.
  La plateforme applique automatiquement les règles de sécurité existantes, garantissant que même les requêtes IA les plus complexes respectent les politiques de gouvernance et de confidentialité.
• Impact mesurable grâce à la standardisation sémantique :
  L’utilisation de modèles sémantiques partagés assure une cohérence dans les définitions et les métriques (par ex. : « meilleur agent du service client » ou « interaction négative »).

Ces standards, promus par des initiatives comme l’Open Semantic Interchange (OSI), permettent de réduire les coûts opérationnels jusqu’à 30 % et d’optimiser la consommation des plateformes

Comment SBI accompagne ses clients : du diagnostic à l’accélération de la décision

Nous aidons les entreprises à passer de l’idée à l’action, en transformant des données dispersées et des questions floues en décisions précises et exploitables.
Notre méthode est structurée, contextualisée et déployée en plusieurs étapes :

1. Identification des questions critiques
   Nous identifions les questions métiers réellement stratégiques.
   Grâce à des entretiens ciblés avec les parties prenantes, nous analysons votre maturité data, votre gouvernance, votre traçabilité et votre modélisation sémantique.
2. Alignement du langage métier
   Nous codifions vos définitions métiers et intégrons le contexte non structuré dans un corpus gouverné et interrogeable.
   C’est ici que Snowflake Intelligence révèle tout son potentiel.
3. Activation des insights
   Nous transformons vos questions clés en requêtes conversationnelles dans Snowflake Intelligence, avec vérifications intégrées, accès par rôle et traçabilité automatique.
4. Mise à l’échelle de l’intelligence décisionnelle
   Nous créons un runbook de BI conversationnelle, expliquant comment poser, affiner et valider les questions, avant d’étendre la méthode aux fonctions clés (achats, finance, performance commerciale…).

Conclusion : Moins de tableaux de bord, plus de décisions

Les architectures analytiques traditionnelles n’ont pas été conçues pour l’IA agentique. Elles supposent des questions statiques et des cycles décisionnels trimestriels — une approche désormais obsolète. L’alternative n’est pas le chaos, mais une intelligence gouvernée, disponible au moment du besoin. Snowflake Intelligence fournit le socle technologique ; SBI apporte la méthode.

Ensemble, nous transformons la friction des données en vélocité décisionnelle — de manière sécurisée, reproductible et à grande échelle.