Sanofi utilise Snowflake pour exécuter des workflows IA directement sur ses données et déployer des agents dans plusieurs fonctions de l’entreprise. Cette approche vise à dépasser les limites des environnements fragmentés et à accélérer la prise de décision dans la R&D, la production et les opérations business.
Les grandes entreprises ont massivement investi dans les données au cours des dernières années. Mais ces investissements ont souvent produit des environnements complexes, avec des milliers de tableaux de bord, des applications dispersées et des données encore difficiles à exploiter pleinement. Pour les DSI, le passage à l’IA à grande échelle rend cette fragmentation encore plus problématique.
Sanofi cherche à franchir une nouvelle étape avec Snowflake. Le groupe biopharmaceutique a unifié ses données sur Snowflake et les associe aux capacités d’IA agentique de Snowflake Cortex AI, dont Snowflake CoWork, un agent personnel conçu pour accompagner les utilisateurs dans leurs activités quotidiennes.
L’un des premiers cas d’usage visibles est « Concierge for Field », un agent IA conçu avec Snowflake Cortex AI pour aider les représentants commerciaux de Sanofi à préparer leurs rendez-vous avec les médecins et les professionnels de santé. En une conversation, l’agent peut identifier le médecin prioritaire, consulter les interactions précédentes et générer un plan de préparation envoyé par e-mail. Pour les équipes informatiques, l’intérêt du projet dépasse ce seul cas d’usage. Sanofi déploie des agents IA dans la R&D, les achats, l’IT, les ressources humaines et les forces de vente terrain. L’entreprise cherche ainsi à construire un modèle opérationnel dans lequel l’IA agit directement sur des données unifiées, plutôt que d’être ajoutée à des systèmes historiques fragmentés.
« Pendant des années, nous avons construit des pipelines complexes pour déplacer les données vers et depuis des logiciels coûteux, simplement pour accéder à nos propres données », déclare Emmanuel Frenehard, Chief Digital Officer de Sanofi. « Avec Snowflake et Elementum, nous avons identifié une voie claire. Nous construisons l’IA directement sur nos données et réinventons la manière dont l’entreprise fonctionne, de la R&D à la production, jusqu’aux activités commerciales. »
Ce modèle s’appuie également sur Elementum, une plateforme nativement conçue pour l’IA. Les workflows IA développés avec Elementum s’exécutent directement sur Snowflake, ce qui doit permettre de réduire les frictions, les coûts et le verrouillage associés aux logiciels d’entreprise traditionnels. Snowflake mobilise aussi ses Forward Deployed Engineers, une équipe composée notamment d’ingénieurs IA, de chercheurs, d’ingénieurs full-stack et data, qui travaillent directement avec les équipes clients. Dans le cas de Sanofi, ces profils collaborent avec les équipes data et engineering afin de déployer les capacités IA à grande échelle.
Cette annonce souligne un enjeu désormais central pour les DSI. L’industrialisation de l’IA ne repose pas seulement sur le choix d’un modèle, mais sur la capacité à connecter les données, les applications et les métiers dans une architecture cohérente. Dans les secteurs réglementés comme la santé et la biopharma, cette exigence devient encore plus stratégique.
