Retour d'expérience IA : Comment déployer un agent conversationnel sur Snowflake ?

Découvrez le retour d'expérience concret de la mise en place d'un projet d'Intelligence Artificielle générative au sein du groupe Getlink (Eurotunnel, ElecLink...). Animé par Christophe et Pierrick, experts data chez ACSSI, cet atelier vous plonge au cœur d'un cas d'usage métier précis : l'optimisation de la maintenance industrielle grâce à l'IA. À travers cet atelier, découvrez comment les équipes d'ACSSI ont déployé un agent conversationnel interne performant à l'aide de Snowflake Intelligence et du framework Snowflake Cortex Analyst. L'objectif ? Permettre aux équipes métiers d'interroger directement leurs données complexes en langage naturel et d'obtenir des réponses fiables, structurées et traçables sous forme de requêtes SQL générées à la volée. Vous découvrirez également la méthodologie pas à pas pour construire une couche sémantique robuste, gérer la sécurité des données sensibles (RBAC/droits d'accès), monitorer et plafonner les coûts de calcul (warehouses), et exploiter la boucle de rétroaction (feedback loop) des utilisateurs pour améliorer continuellement le modèle. Au programme de cet atelier : [00:00] - Introduction et présentation de l'atelier (Snowflake & DBT) [00:42] - Contexte client : Présentation du groupe Getlink et de ses entités (Eurotunnel, ElecLink...) [03:14] - Le cas d'usage métier : IA et maintenance industrielle des infrastructures [04:17] - Démo interactive : Interface de Snowflake Intelligence et parcours de raisonnement LLM [06:05] - Architecture de la solution : Intégration de Snowflake Cortex et de la couche sémantique [07:11] - Finops & Sécurité : Comment monitorer les coûts des requêtes et gérer les rôles d'accès (RBAC) [09:32] - Méthodologie et étapes du projet : Du cadrage métier à la phase de validation [10:56] - Analyse de la stack technique existante (Azure, Snowflake, Power BI) [17:34] - Plongée technique : Interfaces utilisateurs, outils en ligne de commande et Dashboards Streamlit [18:31] - Focus Cortex Analyst : Traduction du langage naturel en requêtes SQL [20:38] - Modélisation de la couche sémantique : Dimensions, Faits, Relations et Métriques (KPIs) [24:08] - Démo de l'interface de configuration Snowflake (Éditeur YAML, instructions personnalisées) [29:16] - Gestion des synonymes métiers et support multilingue (Français / Anglais) [30:11] - Validation des requêtes (Verified Queries) et génération automatique de suggestions [34:33] - Mode Playground et test du modèle pour les équipes Data Engineering [37:40] - Configuration de l'agent Cortex et intégration d'outils (recherche documentaire, envoi d'emails) [39:44] - Module de monitoring et gestion de la boucle de feedback (Feedback Loop utilisateur) [42:33] - Synthèse des défis : Adoption, préparation des données, hallucinations et gouvernance Les grands enseignements de cette conférence : La qualité avant la technique Le rôle central de la couche sémantique Une sécurité de bout en bout 🔗 Liens utiles : Visitez le site web d'ACSSI : https://www.acssi.fr/ Suivez-nous sur LinkedIn :   / acssi   #Snowflake #SnowflakeCortex #IntelligenceArtificielle #Getlink #DataGovernance #CoucheSemantique #Streamlit #LLM #SQL #ACSSI #TransformationDigitale