Lundi soir, à San Francisco, Snowflake a ouvert son Summit 2026 avec un message qui dépassait largement le cadre d’une keynote produit. Derrière les annonces et les démonstrations, une question revenait sans être toujours formulée aussi directement : que se passe-t-il quand l’IA agentique ne se contente plus de répondre, mais commence à agir dans l’entreprise ?

Depuis deux ans, le marché s’est passionné pour les performances des LLM, les copilotes, les agents et les interfaces conversationnelles. La rupture est réelle. Mais à mesure que ces outils se rapprochent des systèmes métiers, le sujet se déplace. Il faut désormais décider jusqu’où l’IA peut aller, avec quelles données, sous quel contrôle, et au nom de qui.

C’est ce qui rendait la keynote de Snowflake plus révélatrice qu’une simple démonstration technologique. Autour de Sridhar Ramaswamy, se succédaient Accenture, Anthropic et Sanofi. La plateforme data, le conseil en transformation, le fournisseur de modèle, le grand groupe industriel. Tout l’écosystème venait raconter, chacun depuis son métier, le même passage : celui d’une IA spectaculaire vers une IA inscrite dans les opérations.

Quand l’IA passe de l’assistance à l’action

Un agent qui résume une réunion, c’est confortable. Un agent qui agit dans Salesforce, Workday, Slack, Jira ou un ERP, c’est politique. Il ne se contente plus d’aider : il déclenche, modifie, priorise, recommande, et même parfois décide. À ce niveau-là, ce qui compte, c’est la gouvernance de l’action, au-delà de la simple performance de l’outil.

C’est ici que se situe l’angle mort de l’IA agentique. On la présente souvent comme une fluidification du travail. Elle risque surtout de faire remonter à la surface tout ce que les organisations avaient réussi à maintenir dans une forme de flou utile : des droits d’accès accordés par habitude, des processus jamais vraiment documentés, des arbitrages entre métiers et DSI que personne n’avait envie de rouvrir.

L’agentique ne va pas seulement automatiser des tâches, mais elle va forcer les entreprises à expliciter leurs règles internes. Et beaucoup découvriront que ces règles n’existent pas vraiment, ou qu’elles reposent sur des compromis politiques plus que sur une gouvernance assumée.

L’agentique oblige les entreprises à formaliser leurs règles

Snowflake défend naturellement une réponse : ramener l’IA vers la donnée gouvernée, sécurisée, contextualisée, et c’est cohérent. Un modèle, aussi puissant soit-il, devient vite banal si tout le monde y accède. Ce qui reste spécifique, ce sont les historiques clients, les contraintes métiers, les règles internes, les signaux faibles propres à chaque organisation.

Cette bataille du contexte va redessiner les rapports de force internes. Demain, celui qui maîtrise la donnée, les accès et les workflows ne sera plus une fonction support. Il tiendra une partie de la chaîne de commandement de l’entreprise automatisée. Ce ne sera pas forcément la DSI seule, ni les métiers seuls. Le pouvoir ira à ceux qui sauront organiser la délégation : dire ce que l’agent peut faire, ce qu’il ne peut pas faire, et quand l’humain doit reprendre la main.

La confiance devient un actif stratégique et financier

La présence de Daniela Amodei, présidente d’Anthropic, ajoutait une autre lecture. Quelques heures après le dépôt confidentiel des documents préparatoires à une IPO, son discours sur la confiance ne pouvait plus être entendu uniquement comme une déclaration de principes. Pour les acteurs de l’IA, la sécurité et la gouvernance deviennent des arguments commerciaux. Plus encore : la confiance commence à devenir un actif financier. Un marché public ne valorisera pas seulement la performance d’un modèle, mais la capacité à convaincre les grandes organisations qu’elles peuvent lui déléguer une partie de leurs opérations sans perdre le contrôle.

Le marché entre dans une phase plus intéressante, celle où les clients voudront savoir à quelles données l’IA accède, qui garde la main, et quel risque elle introduit dans l’organisation. Ces questions feront le tri. Certaines solutions continueront d’impressionner en démo sans survivre longtemps au contact du terrain. Certaines entreprises accumuleront encore les pilotes, jusqu’au moment où elles devront regarder ce qu’elles ont longtemps repoussé : non pas leur “maturité IA”, mais leur capacité réelle à déléguer sans se déresponsabiliser.