Ce n’est pas passé inaperçu chez les utilisateurs de Snowflake, Cortex Code (CoCo) est lancé et s’annonce comme une petite révolution pour vos environnements ! Notre retour d’expérience et le point sur ce qu’il faut en retenir…
Pourquoi 80 % des projets IA échouent à l’industrialisation
Webinar 24 Mar 2026 11h00 – 11h30L’IA générative est déjà partout dans l’écosystème Data au point de se demander s’il est toujours nécessaire de mettre en place des dashboards… mais ici, la promesse est différente : un assistant qui n’est pas seulement capable d’écrire du code, mais qui comprend votre contexte Snowflake.
Autrement dit : ce n’est pas un copilote « générique », mais un agent intégré à votre environnement. Il peut naviguer dans vos schémas, vos objets, votre gouvernance, et vous aide à aller plus vite tout en restant dans Snowflake.
Parle-t-on d’un simple effet de mode ou d’une réelle accélération métier ? C’est ce que nous allons clarifier.
Cortex Code en 2 minutes
- Dans Snowsight, CoCo est intégré dans un panneau latéral et comprend le contexte de votre session. Vous lui posez une question et il analyse votre requête ouverte, les objets que vous explorez…
- Pour les adeptes des IDE (integrated development environment) externes à Snowflake, la version CLI (Command Line Interface) permet d’interagir avec vos fichiers et dépôts Git locaux. Nous sommes donc davantage dans une logique agentique pour faciliter la mise en place de pipelines de bout en bout. C’est une approche qui permet de personnaliser et de cadrer les échanges en ajoutant différents mécanismes comme des règles pour les agents par exemple.
A noter que Cortex CLI n’est pas disponible pour le moment sur Windows, il vous faudra donc passer par WSL (Windows Subsystem for Linux) pour l’utiliser.
Ce qui change, c’est que l’assistant ne travaille plus « à côté » de votre plateforme, mais à l’intérieur. Il s’appuie sur les métadonnées réelles de votre compte Snowflake, reste aligné sur votre gouvernance, et propose des actions adaptées au contexte, avec des skills dédiés, au lieu de réponses génériques.
Cortex Code ne se résume donc pas à écrire du code plus vite : il permet de réduire le temps entre un questionnement, un objectif et une action adaptée.
Retour d’expérience sur un cas d’usage
Tout commence lorsque je m’aperçois de la faible consommation mais régulière d’un de mes warehouses : 0.4 crédits tous les jours. Rien de dramatique, néanmoins cette récurrence m’intrigue… Avec tout ce que j’ai mis en place ces derniers temps sur notre account, des dynamic tables aux dbt projects en passant par des agents ou notebooks, la cause peut être multiple.
Au lieu de partir sur une analyse manuelle, je profite de l’occasion pour demander à CoCo de m’aider avec une question simple :
Son cheminement est méthodique. Il commence avec une dizaine de requêtes pour identifier ou éliminer les causes probables. S’en suit une analyse du pattern horaire avec un constat : ma requête tourne toutes les heures, jour et nuit. Une fois la requête isolée, il faut remonter à la source et CoCo me communique une information clé : c’est une même session, exécutée via Snowflake WebApp, qui reste active depuis quelques semaines… Le problème vient d’une action humaine, et c’est donc moi le fautif !
Proposition de CoCo : c’est le rafraîchissement d’un dashboard Snowflake qui est planifié.
Je prends alors la main pour vérifier l’état de mes dashboards : rien à signaler, fausse alerte.
Je continue d’itérer en informant CoCo qui me propose de nouvelles actions comme des kills de sessions pour mieux cibler l’origine… Rien ne change, les requêtes continuent de tourner à heures fixes.
Et c’est là qu’intervient le déclic ! Avec les informations que m’a remonté Cortex Code, je revérifie mes dashboards. Ce n’est pas le dashboard en lui-même le coupable, il n’est pas planifié, mais son filtre de sélection, lui, l’est, et toutes les heures…
Le coupable est identifié et maîtrisé, en quelques minutes seulement d’échanges avec CoCo… Impressionnant !
Peut-on tout déléguer à CoCo ?
Ce que je retiens de mon exemple ? Certaines analyses ne se résoudront pas toutes seules, même avec un assistant comme CoCo. En revanche, il est clairement un accélérateur hors pair pour vous accompagner au quotidien sur Snowflake.
Par ailleurs, si CoCo sait qu’il a accès à la documentation, ce n’est pas pour autant qu’il va l’utiliser de manière fiable à 100%. Dans une autre situation, sur la mise en place d’une application Streamlit par exemple, il m’a proposé un paramètre inexistant. Il s’est corrigé dès que je lui ai demandé de vérifier la documentation.
Rappelons aussi que Cortex Code n’est pas un « autopilote ». Dans les workspaces, CoCo vous demandera par défaut une validation avant de corriger ou de mettre à jour votre requête. Et on ne peut que valider cette approche, surtout en production !
Cortex Code est un excellent accélérateur, mais son efficacité dépend directement du cadre qu’on lui impose.
Utilisation de Cortex Code : les 4 bonnes pratiques
Toute utilisation d’IA nécessite un cadre, voici les 4 éléments clés que je retiens pour Cortex Code :
- Communiquer naturellement et préciser son objectif, pas la manière de l’obtenir, tout en itérant pour affiner / challenger les propositions
- Anticiper et comprendre le comportement de l’IA en utilisant le /plan dès qu’une tâche devient complexe ou sensible
- Valider « humainement » le code généré par CoCo afin de comprendre quels sont les impacts.
- Sécuriser en restant vigilant sur les privilèges accordés.
Le point clé est le niveau de personnalisation : CoCo in Snowsight reste un assistant contextuel très efficace pour explorer, comprendre, analyser, mais dès qu’on veut structurer— rules, skills, hooks… — la CLI devient obligatoire.
Cortex Code est un excellent accélérateur, mais son efficacité dépend directement du cadre qu’on lui impose.
Le point fort de CoCo : réduire le temps entre idée et action
Cortex Code ne promet pas de remplacer les Data Engineers ou les admins. Il promet mieux : réduire le temps entre idée et l’action, en s’appuyant sur le contexte Snowflake et sa gouvernance.
Autrement dit, on ne gagne pas uniquement du temps de développement, mais du temps de cadrage. Et c’est souvent là que se cachent les vraies lenteurs.
La bonne question n’est donc pas « est-ce que Cortex Code écrit du SQL », mais « est-ce qu’il m’aide à décider plus vite quoi écrire, où le faire, et pourquoi ». C’est exactement ce qui transforme un assistant en accélérateur et quand on voit que la CLI supporte maintenant Airflow et dbt, il va devenir incontournable !
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