La dernière conférence développeurs Build de Snowflake (en ligne du 12 au 14 novembre) - un peu plus d'un mois après son événement parisien - a été l'occasion d'en savoir plus sur les prochaines fonctionnalités à venir autour de son data store. Avec un point commun d'accélérer la création et le déploiement d'applications GenAI sur les données de l'entreprise, tout en répondant aux enjeux de sécurité, de confidentialité et de confiance." Pour l'éditeur, ses derniers outils doivent aider les entreprises à rationaliser les flux de travail, fournir des informations à grande échelle et mettre rapidement les applications d'IA en production.

Parmi les principales améliorations, on trouve en particulier l'API Cortex Chat (pas encore en beta publique). L'objectif de cette interface de programmation est de créer facilement des applications de chat basés sur des agents. Concrètement l'API combine aussi bien des données structurées que non structurées sur un seul appel d'API REST pour accélérer le développement d'applications à base de RAG et d'agents. "Cette API de chat s'appuie sur du routage de certaines requêtes vers de la génération de texte vers SQL et la possibilité d'acheminer les demandes vers un agent qui a la capacité d'appeler l'API", a expliqué Benoit Dageville, co-fondateur et président de Snowflake, lors d'un point presse. "L'introduction de de cette API de chat nous place à l'avant-garde pour les personnes qui veulent concevoir des agents et des applications reposant sur les données de ces agents."

Cortex AI et Snowflake ML, un socle pour agents autonomes

Surfant sur les améliorations apportées à Cortex AI - comprenant par exemple l'intégration avec les bases de connaissances internes - l'éditeur a aussi détaillé sa plateforme unifiée Intelligence (bientôt en beta privée) pour permettre aux entreprises de créer des « agents de données ». Ces derniers utiliseront des données hébergées par Snowflake ainsi que celles connectées via des plateformes tierces pour fournir aux utilisateurs des réponses instantanées à leurs enjeux métiers et business. Cette plateforme Intelligence repose sur Cortex AI, articulée autour de Cortex Search (GA) pour interroger des données non structurées et de Cortex Analyst (beta publique) pour exploiter les données structurées. A noter qu'Intelligence s’intègre également nativement avec Horizon Catalog, compatible avec des formats ouverts comme Apache Iceberg et Polaris (incubation). Cette combinaison apporte des capacités de conformité, de sécurité, de confidentialité, de découverte et de collaboration de classe entreprise, s'étendant sur plusieurs clouds et régions.

Pour accélérer le développement d'applications conversationnelles multimodales grâce à davantage de sources de données et une orchestration native basée sur des agents, Snowflake a rappelé que son offre ML apporte la capacité de construire des pipelines de traitement du langage naturel qui seraient "plus rentables et plus performants" en s'appuyant par ailleurs sur des choix de modèles accru, et du fine tuning de LLM. Snowflake ML prend désormais en charge Container Runtime, ce qui permet aux utilisateurs d'exécuter efficacement des tâches d'entraînement et d'inférence ML à grande échelle sur des environnements serverless. Avec Cortex AI et ML, Snowflake estime ainsi "avoir les clés en main pour fournir des solutions IA de confiance pour les applications GenAI les plus critiques".

Les tables hybrides supportées dans Unistore

Le fournisseur a également annoncé que sa solution Unistore prenait en charge - enfin diront certains - les tables hybrides. Rappelons que ces dernières sont capables d'effectuer des opérations rapides et de supporter les charges de travail transactionnelles. "Même si cela a pris un certain temps, nous sommes ravis de pouvoir annoncer que les tables hybrides sont supportées en disponibilité générale. Nous pensons que cela élargit l'ensemble des cas d'usage et accélère la création de valeur", a indiqué Christian Kleinerman, vice-président produits de Snowflake.

Parmi les autres annonces, on retiendra aussi l'observabilité intégrée de l'IA pour les LLM disponible en avant-première privée, une version entièrement managée de son catalogue (Open Catalog). Il y a par ailleurs de nouvelles intégrations de sources de données avec un connecteur (pas encore en beta) pour créer des applications d'IA au-dessus des données SharePoint dans Snowflake, sans avoir besoin de configurer manuellement des pipelines ou de prétraiter les données, tout en adhérant aux politiques d'accès existantes. "En outre, vous pouvez désormais améliorer les capacités des chatbots avec les extensions de connaissances Cortex (aperçu privé) sur Snowflake Marketplace", indique la société. "Ces extensions permettent aux équipes chargées des données d'enrichir les chatbots d'IA d'entreprise avec des contenus récents et exclusifs provenant de fournisseurs tiers en recherche ou publications de journaux. Pour les éditeurs et les fournisseurs de contenu, cela ouvre une autre source de revenus tout en protégeant la propriété intellectuelle d'une utilisation non autorisée, par exemple pour la formation LLM. Quant aux consommateurs, ils bénéficient d'un accès plus rapide à des réponses IA de haute qualité, sans se soucier de la qualité ou de la conformité commerciale", conclut elle.