Snowflake, société spécialisée dans le AI Data Cloud, a annoncé l’intégration du routage dynamique des modèles à Cortex AI Gateway ainsi qu’à ses principaux produits d’intelligence artificielle. Par la même occasion, l’entreprise a élargi son offre en intégrant certains des modèles open source les plus performants du marché.

Avec ces nouveautés, Snowflake vise à aider les entreprises à optimiser leurs dépenses en intelligence artificielle et à améliorer ce qu’elle désigne comme « l’efficacité de l’intelligence ». Cette métrique a pour but de mesurer dans quelle mesure une organisation est capable de transformer des ressources telles que la puissance de calcul, les modèles d’IA, ses données et le contexte commercial en résultats concrets de valeur pour l’entreprise.

Ces nouvelles fonctionnalités s’appuient sur Cortex AI Gateway, présenté par Snowflake en juillet 2026 comme une plateforme unifiée destinée à gérer les connexions des agents, à diriger intelligemment les requêtes et à optimiser l’utilisation des ressources d’intelligence artificielle.

La croissance des applications et des agents d’IA utilisés en production pose de nouveaux défis aux entreprises. Utiliser un seul modèle pour traiter toutes sortes de tâches peut rapidement augmenter les coûts, tandis qu’un nombre croissant de modèles oblige les équipes de développement à consacrer plus de temps à leur évaluation, leur configuration et leur gestion.

Pour faire face à cette situation, Snowflake mise sur l’automatisation du choix du modèle le plus adapté pour chaque requête, en élargissant simultanément les options disponibles pour ses clients. Ainsi, les organisations peuvent combiner modèles open source et solutions propriétaires en fonction des besoins spécifiques à chaque tâche, pour une utilisation plus efficiente et rentable de l’intelligence artificielle.

Avec l’intégration du routage dynamique des modèles, Cortex AI Gateway peut sélectionner automatiquement le modèle offrant le meilleur compromis entre qualité et coût pour la tâche donnée. Le routage dynamique s’intègre également aux produits phares d’IA de Snowflake, tels que Snowflake CoCo et Snowflake CoWork, et est accessible pour les agents d’IA tiers utilisant Cortex AI Gateway. Cette nouvelle fonctionnalité redirige les tâches répétitives ou peu complexes vers des modèles plus efficaces, tout en envoyant celles nécessitant une capacité de raisonnement plus avancée vers des modèles de pointe. Cela permet aux clients de réduire leurs dépenses d’inférence sans avoir à gérer eux-mêmes la sélection du modèle pour chaque requête. Snowflake prévoit également d’élargir l’accès de ses clients aux principaux modèles open source, tels que DeepSeek-V4-Flash 0731¹ et GLM-5.3³, via Snowflake Cortex AI. Cette approche s’ajoute à la large bibliothèque de modèles de Snowflake, offrant ainsi davantage d’options pour équilibrer performance et coût, tout en garantissant la sécurité et la gouvernance des données hébergées dans Snowflake.

Les dernières innovations de Snowflake donnent aux entreprises un meilleur contrôle sur le coût de leur IA à mesure qu’elles augmentent leur utilisation, en contribuant à augmenter l’efficacité de l’intelligence tout en diminuant les dépenses inutiles, en dédiant chaque tâche au modèle le plus approprié.

« Les entreprises deviennent de plus en plus exigeantes en matière de coûts et de rentabilité de l’IA. La question n’est plus uniquement de savoir combien d’IA elles utilisent, mais si cette IA contribue réellement à créer une valeur commerciale significative », déclare Sridhar Ramaswamy, CEO de Snowflake. « Atteindre une efficacité optimale nécessite la flexibilité d’utiliser le meilleur modèle pour chaque tâche à mesure que le paysage évolue. Le rôle de Snowflake est d’assumer cette complexité pour que nos clients puissent se concentrer sur les résultats, pendant que nous optimisons en arrière-plan la sélection du modèle. »

« Les entreprises sont submergées par les nombreuses options de modèles disponibles, mais le véritable problème ne réside pas dans le choix du modèle. Il s’agit plutôt de la charge opérationnelle que représente la sélection du modèle adapté à chaque tâche, à grande échelle. Le routage dynamique des modèles de Snowflake répond directement à cette problématique », indique Sanjeev Mohan, directeur et fondateur de SanjMo. « En automatisant la sélection intelligente des modèles via Cortex AI Gateway, Snowflake élimine un frein majeur qui freine le déploiement de l’IA en entreprise. La capacité d’adapter la complexité de la charge de travail au coût du modèle sans avoir à reconstruire l’infrastructure à chaque nouveau modèle est exactement le type d’efficacité indispensable pour passer de la phase d’expérimentation à celle de l’IA à grande échelle. »

Cortex AI Gateway optimise le coût de l’IA par le choix du modèle

Le routage dynamique des modèles dans Cortex AI Gateway est conçu pour permettre aux entreprises d’utiliser des modèles de pointe coûteux uniquement lorsque cela améliore substantiellement un résultat dans Snowflake CoCo, Snowflake CoWork et chez des agents d’IA tiers. Au-delà de la sélection automatique d’un modèle pour chaque requête, le routage dynamique offre aux clients la possibilité de contrôler quels modèles et fournisseurs sont accessibles à leurs utilisateurs. Cela est particulièrement crucial pour les organisations globales devant gérer la disponibilité régionale des modèles ou pour les secteurs régulés soumis à des exigences strictes de conformité. À mesure que la performance et le prix des modèles évoluent, Cortex AI Gateway peut mettre à jour ses décisions de routage dans les produits IA de Snowflake, tels que Snowflake CoCo et Snowflake CoWork, évitant ainsi aux clients de devoir redéfinir leur architecture. Ils peuvent ainsi profiter des nouvelles options de modèles au fur et à mesure qu’elles apparaissent, tout en laissant Snowflake gérer la complexité de la sélection et de l’optimisation en arrière-plan.

Des tests internes chez Snowflake indiquent qu’associer modèles open source et propriétaires pour différentes tâches peut offrir une qualité comparable, tout en améliorant significativement l’efficacité en termes de tokens. Lors d’une évaluation, les agents utilisant le routage dynamique avec Cortex AI Gateway ont généré un flux de transformation de données avec dbt consommant jusqu’à 3 fois moins de tokens qu’avec des modèles de pointe uniquement, tout en maintenant la même qualité. Dans une autre étude, les équipes techniques ont réalisé le même nombre de révisions de code (pull requests) avec une efficacité des tokens améliorée de 25 %⁴.

Snowflake présente de nouveaux modèles open source pour des données d’entreprise gouvernées

DeepSeek-V4-Flash 0731 et GLM-5.3 viennent enrichir la gamme croissante de modèles disponibles dans Cortex AI, Snowflake CoCo et Snowflake CoWork. En complément des modèles proposés par des fournisseurs tels qu’Anthropic, OpenAI, Google, SpaceXAI, Meta et Mistral, cette gamme offre à ses clients une liberté accrue pour sélectionner la meilleure combinaison de performance et de coût pour chaque charge de travail.

Plutôt que de traiter chaque lancement de modèle open source comme une intégration indépendante, Snowflake développe un environnement conçu pour suivre le rythme effréné des écosystèmes de modèles ouverts. Snowflake évalue et optimise en continu la manière dont ces modèles sont déployés et utilisés dans ses produits d’IA, aidant ainsi ses clients à profiter des avancées de l’écosystème tout en évitant de devoir constamment réviser leur infrastructure ou leurs applications. En conséquence, ils peuvent bénéficier de modèles plus récents et performants, tout en conservant des contrôles d’accès et une gouvernance cohérents, ouverts autant que propriétaires.

L’équipe de recherche en IA de Snowflake a testé DeepSeek-V4-Flash dans des tâches orientées entreprise ; les résultats récents montrent que DeepSeek V4 Flash a surpassé les modèles propriétaires de référence, atteignant un score de 74,4 % dans des tâches de data engineering. GLM-5.2 a également obtenu un excellent résultat de 62,8 %, tout en consommant moins de tokens que tous les autres modèles évalués⁵. Ces résultats illustrent la montée en puissance des modèles open source pour soutenir des missions critiques à un coût réduit.

Snowflake accompagne les entreprises pour améliorer l’efficacité de l’intelligence à grande échelle

Avec le déploiement de multiples modèles dans un nombre croissant d’applications et d’agents d’IA, optimiser l’efficacité de l’intelligence requiert une visibilité et un contrôle renforcés sur leur consommation. Cortex AI Gateway donne aux administrateurs une visibilité sur l’utilisation des tokens et les coûts, tout en permettant aux organisations de fixer des limites de dépenses pour toutes leurs applications et agents d’IA. Snowflake CoCo étend ces contrôles à travers ses outils de tagging et de contrôle d’accès basé sur les rôles, permettant aux administrateurs de définir des modèles par défaut, d’attribuer la consommation à des équipes ou centres de coûts, de fixer des quotas par utilisateur, et de recevoir des alertes lorsque les limites sont proches d’être atteintes.

En associant le routage dynamique aux nombreux modèles disponibles, ces capacités donnent aux entreprises un contrôle accru sur leurs coûts et leur rentabilité en IA. Les organisations peuvent ajuster automatiquement leurs charges de travail au modèle le plus approprié, profiter des nouvelles options dès qu’elles émergent, et gérer la consommation de ressources d’IA à l’échelle de l’entreprise. Cela permet d’augmenter l’efficacité de l’intelligence tout en maintenant la gouvernance et la propriété des données et du contexte commercial dans l’environnement sécurisé de Snowflake.