Dans une manœuvre stratégique visant à consolider sa position dans l’écosystème de l’intelligence artificielle, Snowflake annonce l’acquisition de Natoma, une startup américaine spécialisée dans le Model Context Protocol (MCP). Cette opération s’inscrit dans un contexte où les entreprises cherchent à déployer massivement des workflows autonomes basés sur l’IA, passant du stade de pilote à celui de production.
L’intégration de Natoma permettra à Snowflake d’offrir une gouvernance renforcée, une sécurité accrue et des connexions optimisées pour les agents IA opérant dans des environnements hétérogènes. La plateforme de Natoma, axée sur le MCP, fournira des outils d’accès, de gouvernance et d’observabilité, essentiels pour connecter en toute sécurité des solutions comme Cortex Agents, Snowflake Intelligence et Cortex Code avec divers systèmes d’entreprise, qu’ils soient basés sur le cloud, en SaaS ou en local.
Pourquoi la gouvernance MCP est cruciale pour les DSI
Les analystes soulignent l’importance croissante de la gouvernance dans le cadre des agents autonomes. Selon Phil Fersht, CEO de HFS Research, « MCP devient le tissu conjonctif des agents d’entreprise, mais sans contrôle d’identité, de politique et d’auditabilité, il peut rapidement représenter un risque d’IA fantôme ». Robert Kramer, managing partner chez KramerERP, ajoute que le MCP n’est pas une solution miracle en soi : « C’est un protocole, pas un modèle de gouvernance. Il standardise les connexions, mais peut aussi standardiser les risques si l’accès est trop large ou mal contrôlé ».
Fersht insiste sur la valeur ajoutée d’une approche gouvernée du MCP : « L’enjeu n’est pas simplement de soutenir le MCP, mais d’offrir un MCP gouverné avec des serveurs vérifiés, une autorisation consciente de l’identité, une application des politiques, une traçabilité et un contrôle des passerelles ».
Les défis de l’adoption du MCP par les entreprises
Malgré cette avancée, les entreprises ne sont pas encore pleinement préparées à adopter le MCP à grande échelle. Fersht explique : « Elles souhaitent les bénéfices de productivité et de contexte, mais leurs modèles de gouvernance, d’identité, de classification des données et de contrôle d’accès sont encore en retard ». Il met en garde contre une adoption trop hâtive : « Les agents peuvent extraire du contexte depuis des emails, Slack, CRM et systèmes internes, mais cela signifie aussi qu’ils peuvent exposer des informations sensibles ou contourner les contrôles établis si les politiques sont faibles ».
Snowflake vise le contrôle des agents IA
Pour Michael Ni, analyste principal chez Constellation Research, cette acquisition reflète la volonté de Snowflake de dominer le plan de contrôle de l’IA. « Les plateformes de données ont gagné l’ère de l’analyse. Ceux qui gouvernent les agents, le contexte et les actions autonomes gagneront l’ère des agents ». Cette stratégie s’inscrit dans une tendance plus large, avec des acteurs comme Salesforce, ServiceNow et les hyperscalers (Microsoft, AWS, Google) qui intègrent des capacités d’orchestration agentique.
Le véritable défi pour Snowflake sera d’intégrer les capacités de Natoma sans ajouter de complexité supplémentaire. Les DSI devront gérer les permissions, politiques et contrôles des agents à grande échelle, tout en évitant de fragmenter davantage leur infrastructure.
Snowflake n’a pas divulgué les termes financiers de l’acquisition ni la date prévue de clôture.