3 enseignements du Snowflake Summit pour les organisations dédiées à la santé et aux sciences de la vie

SOMMAIRE

• Les nouvelles fonctionnalités de CoWork (anciennement Snowflake Intelligence) offrent des informations personnalisées et proactives, ainsi que des workflows agentiques couvrant l’ensemble des types de données et des processus de l’organisation.

• Nouveau blueprint d’IA agentique pour la biopharma : Sanofi adopte un socle unifié prêt pour l’IA, qui accélère la prise de décision dans la recherche et développement, le secteur de l’industrie et les activités commerciales, avec notamment un agent qui fournit aux représentants commerciaux, en quelques secondes, des informations et des plans pré-appel approfondis générés par l’IA.

• Les workflows agentiques d’entreprise reposent sur cinq composants clés, notamment des données et un contexte d’entreprise gouvernés, des modèles d’IA, des applications et un plan de contrôle agentique.

Pour les dirigeants du secteur de la santé et des sciences de la vie, les problématiques autour de l’IA ne portent plus sur les projets pilotes, mais sur ce qu’il est possible de déployer à l’échelle de toute une organisation.

Les plus avancées disposent depuis longtemps des éléments nécessaires à cette transformation : d’immenses volumes de données, une expertise scientifique et clinique approfondie, et un mandat clair pour améliorer les résultats, l’efficacité et l’innovation. Mais le Snowflake Summit de cette année a clarifié un point : la prochaine étape pour l’IA ne sera pas cantonnée à des cas d’usage isolés, elle se caractérisera par une exécution réfléchie et gouvernée à l’échelle de l’entreprise.

Tout au long du Snowflake Summit, Snowflake a mis en avant l’évolution de l’AI Data Cloud et de ses capacités d’IA comme socle pour l’IA d’entreprise, les applications, les agents et la collaboration gouvernée. 

Pour les professionnels de santé, les payeurs, les entreprises pharmaceutiques, les organisations medtech et les instituts de recherche, le message était clair : l’IA passe de la phase pilote à des workflows à l’échelle de toute une organisation, capables de raisonner en toute sécurité sur les données d’entreprise, d’améliorer la prise de décision et d’être mis à l’échelle dans des processus strictement réglementés.

Voici trois enseignements clés pour les dirigeants et les responsables dans le secteur de la santé et des sciences de la vie.

1. L’avenir du secteur est agentique

L’IA agentique devient rapidement bien plus qu’une vision d’avenir pour la santé et les sciences de la vie. Elle s’impose comme une voie concrète pour relever certains des défis persistants du secteur, comme la complexité administrative, les workflows fragmentés, la hausse des coûts et la nécessité de fournir des soins personnalisés, rapides et efficaces.

« Personne ne se lance dans la médecine parce qu’il adore la paperasse. L’IA agentique est l’une des premières vagues de technologie qui permet aux cliniciens de se rapprocher d’une pratique pleinement alignée avec leurs compétences », explique Jesse Cugliotta, Global Head, Healthcare & Life Sciences chez Snowflake.

Le rapport de Snowflake « L’avenir de l’IA et de l’interopérabilité dans le secteur la santé » mettait déjà cette tendance en lumière plus tôt cette année : 64,5 % des organisations de santé et agences de santé publique interrogées ont adopté l’IA agentique, l’expérimentent ou prévoient de la déployer dans les 6 à 12 prochains mois. Leurs principaux cas d’usage vont de l’amélioration de l’expérience des adhérents et des prestataires à la réduction des coûts, l’optimisation des opérations et l’amélioration de la santé des populations.

Cette transition était déjà visible au Snowflake Summit, où des clients ont montré comment les workflows agentiques peuvent passer du concept à un impact opérationnel.
 

Inderpreet Kambo, co-fondateur et CEO d’Improzo, ajoute également lors de l’événement : « À mesure que l’IA agentique passe du concept au déploiement, les entreprises des sciences de la vie découvrent que le vrai levier n’est pas une nouvelle solution, mais l’activation des données et des systèmes qu’elles possèdent déjà dans l’AI Data Cloud de Snowflake. Au Snowflake Summit, les leaders de la pharma et de la biotech sont là pour explorer comment l’infrastructure de données unifiée, Cortex AI et les frameworks agentiques convergent pour combler l’écart entre information exploitable et exécution. »

La transformation de Sanofi en entreprise agentique

Sanofi, l’une des plus grandes entreprises biopharmaceutiques au monde, illustre concrètement cette transformation agentique. Comme de nombreuses organisations mondiales, les premiers investissements data de Sanofi ont produit des milliers de tableaux de bord, mais une grande partie des données sous-jacentes restait sous-exploitée. Le tournant est arrivé lorsque Sanofi a unifié ses données sur Snowflake et commencé à travailler avec Elementum, une alternative native de l’IA au SaaS hérité, afin de créer des workflows déterministes et agentiques directement sur ses données d’entreprise.

Pour Sanofi, l’objectif n’est pas simplement d’ajouter de l’IA aux systèmes existants, mais de réinventer le fonctionnement de l’entreprise dans la recherche et développement, le secteur de l’industrie, les opérations commerciales, les achats, le support IT, les RH et les ventes. Les workflows d’IA développés avec Elementum s’exécutent directement sur Snowflake, libérant les entreprises de la complexité, des coûts et des dépendances inhérents aux logiciels d’entreprise traditionnels. Ce même socle data unifié soutient déjà les équipes de recherche de Sanofi, qui utilisent Snowflake pour déployer le traitement des données cliniques en conditions réelles et accélérer les analyses qui éclairent les décisions de développement de médicaments. Sanofi a également lancé « Concierge for Field », un agent d’IA créé avec Snowflake Cortex AI qui prépare les représentants commerciaux du monde entier à chaque visite auprès d’un médecin ou d’un prestataire de soins.
 

En savoir plus : Découvrez comment Sanofi réinvente l’avenir de la biopharma avec Snowflake dans cette vidéo client.

2. Quatre innovations de CoWork marquent le passage d’une IA passive à une intelligence proactive

Dans tout le secteur, les organisations s’appuient sur des données parmi les plus complexes et les plus réglementées au monde. Snowflake CoWork (anciennement Snowflake Intelligence), le compagnon de travail IA de Snowflake dévoilé au Summit, est conçu pour gérer cette complexité, en transformant les données d’entreprise fragmentées en intelligence gouvernée et exploitable pour chaque collaborateur.

CoWork est un agent de travail personnel pour chaque utilisateur clinique et utilisateur métier. Il peut raisonner en profondeur, automatiser les tâches routinières et accélérer le passage de l’idée à la décision, puis à l’action. En combinant compréhension approfondie, automatisation et contexte d’entreprise, CoWork aide les organisations à transformer l’IA en résultats business mesurables.

Voici les principales capacités de CoWork, dont la majorité sont ou seront en public preview, ou bientôt disponibles pour tous nos clients :

• Une compréhension en profondeur de votre organisation, pour apporter des réponses précises à partir de vos données les plus complexes : CoWork apprend automatiquement les relations entre les données silotées, dossiers de santé électroniques (EHR), données de remboursement, données de vie réelle et données d’essais cliniques, afin d’établir une couche de contexte fiable qui ancre les réponses de l’IA dans votre contexte, avec 83 % de précision lors de benchmarks internes. Il analyse des questions complexes dans les données structurées et non structurées, et produit en quelques minutes des rapports entièrement sourcés.

• La proactivité : L’agent Snowflake n’est pas seulement réactif, il s’exécute en continu en arrière-plan, surveille ce qu’il est chargé de vérifier, détecte les anomalies et coordonne les tâches segmentées. Cela permet d’apporter des informations à vos équipes en temps utile, afin d’agir avant qu’un problème ne se change en crise. 

• Workflows personnalisés et actions gouvernées dans les outils existants : CoWork s’adapte au rôle de chaque collaborateur, enregistre les workflows répétables pour les réutiliser à l’échelle de l’organisation et agit directement dans les outils préexistants, comme les EHR, Epic et Zoom, le tout dans les limites de conformité définies. 

• Des gouvernance et sécurité d’entreprise intégrées : L’agent s’appuie sur Snowflake Horizon, un framework de gouvernance unifié qui protège nativement toutes les surfaces d’IA. Il intègre la détection de l’injection de prompt au runtime, la protection zero-day contre le contournement des prompts système et des pistes d’audit appliquées par contrôle d’accès basé sur les rôles (RBAC) conformes aux bonnes pratiques (GxP) et aux exigences HIPAA, sans configuration supplémentaire. 

Pour de plus amples détails, lisez notre article de blog sur les capacités de CoWork.

3. Les cinq composantes de workflows agentiques d’entreprise réussis

Déployer des agents d’IA fiables pour les organisations de la santé et des sciences de la vie exige une architecture complète. Voici les cinq composantes qui distinguent une IA transformative des projets pilotes sans lendemain.

1. Données et contexte d’entreprise

Tout repose sur des données unifiées et fiables, car les résultats de l’IA dépendent directement de la qualité des données sous-jacentes. Pour le secteur, cela signifie réunir les données qui guident les décisions cliniques, commerciales et opérationnelles, notamment :

• Données EHR et données de demandes de remboursement

• Indicateurs du cycle de revenus

• Pipelines thérapeutiques

• Données de supply chain

Au-delà des données, l’IA a besoin de contexte stratégique : KPI, terminologie clinique et logique propre à chaque équipe. Un agent qui comprend la différence entre un processus d’autorisation préalable et une exception de prise en charge médicamenteuse est un agent que vos équipes adopteront réellement, avec une valeur concrète à la clé pour toute votre organisation.
 

2. Modèles d’IA

Au centre se trouve le modèle qui raisonne sur les données d’entreprise. Les modèles de pointe, comme Claude Opus, Gemini et ChatGPT, se distinguent par leurs capacités de raisonnement et leur connaissance métier. Ce qui compte pour votre organisation, c’est la flexibilité nécessaire pour :

• Utiliser le bon modèle pour chaque tâche

• Changer de modèle à mesure que le paysage évolue

• Préserver les workflows, les contrôles de gouvernance et les connexions de données sous-jacents

3. Applications

Une IA agentique efficace rejoint les équipes là où elles travaillent, dans des outils comme Gmail, Outlook, SAP, Salesforce et Zoom. Elle transforme ainsi les insights en actions, sans changement de contexte. Dans un workflow gouverné unique, un agent peut :

• Transférer des listes de de patients à contacter vers Salesforce

• Consigner les tâches de suivi dans Jira

• Rédiger des synthèses cliniques dans Outlook

4. Gouvernance de niveau entreprise

La gouvernance doit être un investissement concurrentiel, pas une charge de conformité. Lorsqu’elle est intégrée à la plateforme, les cycles de développement de l’IA s’accélèrent :

• Les données sensibles sont classifiées et la chaîne de traçabilité capturée automatiquement

• Les politiques d’accès sont appliquées au niveau de la plateforme

• Les autorités de régulation obtiennent des réponses claires et auditables sur l’entraînement des modèles et l’accès aux données

5. Un plan de contrôle agentique

À mesure que les agents se multiplient, qu’ils gèrent des autorisations préalables, des événements indésirables ou des supply chains, les risques de fragmentation augmentent. Le plan de contrôle agentique joue le rôle de centre de commandement et évite cette fragmentation. Il coordonne les données, les modèles et les applications afin que les agents travaillent en vue d’objectifs communs. Pour les workflows complexes et interdépendants, cette couche est indispensable pour réduire le risque opérationnel.

Snowflake permet de faire évoluer les workflows agentiques

Snowflake a été conçu pour servir l’entreprise agentique : une plateforme unique où toutes vos données, les modèles d’IA de pointe, une gouvernance de niveau entreprise, les intégrations applicatives et un plan de contrôle agentique convergent, afin que chaque agent de votre organisation s’appuie sur le même socle de confiance.

L’avenir du secteur est indéniablement agentique, et les innovations présentées lors du Snowflake Summit 2026 offrent les fondations nécessaires pour concrétiser cette vision. En unifiant des données gouvernées et de confiance avec des workflows agentiques, les organisations peuvent clore la phase des projets pilotes lancés indépendamment les uns des autres et engranger des résultats concrets dans les opérations cliniques, l’impact commercial et la conformité réglementaire. 

Si vous souhaitez aller plus loin, regardez notre session « L’avenir de la santé et des sciences de la vie : stratégies modernes pour l’interopérabilité et l’IA agentique » du Snowflake Summit.