Snowflake — Hackathon IA : Du Langage Naturel à la Solution Business

1 Le Concept

Un hackathon d'une demi-journée conçu pour que les équipes clients découvrent de première main comment résoudre des problèmes business en utilisant uniquement le langage naturel, sans avoir besoin de savoir programmer. La vedette est Cortex Code : l'assistant IA intégré à Snowsight qui transforme vos requêtes textuelles en code SQL, Python, ML et en tableaux de bord fonctionnels.

Proposition de valeur pour le client

Du zéro à la solution en quelques heures : D'une idée business à un pipeline ML + tableau de bord fonctionnel en une matinée
Sans barrière technique : Les profils business, produit, marketing et opérations peuvent construire des solutions IA
Données propres ou synthétiques : Chaque équipe choisit de travailler avec ses propres données ou celles du catalogue
Repartez avec votre solution : Tout ce qui est construit reste dans votre compte Snowflake, prêt à évoluer

Message clé : «Vous n'avez pas besoin d'une équipe data science pour résoudre des problèmes avec l'IA. Il suffit de savoir quoi demander.»

Déroulement du hackathon

1

Choisir
un défi

2

Demander à l'IA
en français

3

Générer
données + ML

4

Créer
dashboard

5

Présenter
et concourir

2 Agenda de la Journée (9h00 – 14h00)

Cinq heures intenses avec un équilibre entre inspiration, construction et célébration :

Heure	Bloc	Description
09:00 – 09:20	Accueil et Keynote	Réception avec café de bienvenue. Keynote inspirant : «L'IA qui parle votre langue». Présentation du concept, des règles et des prix.
09:20 – 09:40	Démo en direct	Démonstration WOW : résolution d'un cas d'usage complet en 15 minutes en utilisant uniquement Cortex Code. Du zéro au tableau de bord ML, juste en parlant.
09:40 – 09:50	Formation des Équipes	Équipes de 3 à 4 personnes (mélange de profils). Choix du défi. Accès aux comptes Snowflake trial.
09:50 – 11:15	Sprint 1 — Construction	Phase de construction : données, modèles ML, fonctions Cortex AI. Mentors Snowflake circulant entre les tables. Premiers résultats visibles.
11:15 – 11:30	Pause café	Networking et café. Temps pour le partage informel des progrès entre équipes et consultations avec les mentors.
11:30 – 12:45	Sprint 2 — Enrichir	Finaliser le dashboard Streamlit, ajouter des améliorations créatives : alertes, analyse de sentiment, forecasting, recherche sémantique. Automatiser avec Tasks.
12:45 – 13:15	Présentations	Chaque équipe dispose de 5 minutes pour présenter sa solution : problème, approche, démo en direct du tableau de bord et apprentissage clé.
13:15 – 13:30	Vote et Prix	Vote par applaudimètre + jury. Remise des prix. Photo de groupe.
13:30 – 14:00	Déjeuner et Networking	Déjeuner cocktail informel. Temps pour approfondir les relations, échanger des idées et planifier les prochaines étapes avec les équipes Snowflake.

Rythme clé : Deux sprints de construction (85 min + 75 min) séparés par un café. Le premier sprint se concentre sur la base (données + ML), le second sur l'expérience (dashboard + extras créatifs).

3 Défis et Cas d'Usage

Chaque équipe choisit l'un de ces défis (basés sur le catalogue sectoriel). Ils incluent des prompts guidés comme point de départ, mais l'équipe peut les modifier, améliorer ou réinventer :

💳 Défi A — Détective de Fraude Bancaire

Construire un système de détection de transactions frauduleuses utilisant la classification ML. L'équipe doit générer des données de transactions, entraîner un modèle de fraude et créer un tableau de bord d'alerte en temps réel avec l'explicabilité de chaque détection.

ML.CLASSIFICATION CORTEX.COMPLETE Streamlit

🛒 Défi B — Moteur de Recommandation Retail

Créer un système de recommandation de produits qui analyse les habitudes d'achat, segmente les clients et suggère des produits avec l'IA générative. Bonus : ajouter une recherche sémantique dans le catalogue produits pour « chercher comme on parle ».

ML.CLASSIFICATION Cortex Search CORTEX.COMPLETE Streamlit

🏥 Défi C — Prédicteur de Demande Énergétique

Prédire la demande énergétique par zone et créneau horaire avec ML.FORECAST. Créer un tableau de bord interactif montrant les prédictions vs. la consommation réelle et générant des alertes de surdemande avec analyse des causes par LLM.

ML.FORECAST CORTEX.COMPLETE Streamlit

🎓 Défi D — Copilote Éducatif Intelligent

Construire un assistant qui analyse les résultats académiques, détecte les étudiants à risque avec la classification ML et génère des recommandations de soutien personnalisées avec l'IA générative. Tableau de bord pour les tuteurs avec vue 360° de l'étudiant.

ML.CLASSIFICATION CORTEX.COMPLETE Cortex Agent Streamlit

🚲 Défi E — Optimiseur Logistique

Prédire les retards de livraison, classifier les envois par risque et créer un tableau de bord logistique avec prévision des volumes. Bonus : générer des explications automatiques de chaque retard prévu pour l'équipe opérationnelle.

ML.FORECAST ML.CLASSIFICATION CORTEX.COMPLETE Streamlit

💉 Défi F — Analyseur de Sentiment en Santé

Analyser les enquêtes de satisfaction des patients avec analyse de sentiment, extraire les thèmes clés avec l'IA générative et prédire la probabilité de réclamation. Tableau de bord exécutif pour la direction de l'hôpital.

CORTEX.SENTIMENT CORTEX.COMPLETE ML.CLASSIFICATION Streamlit

🌟 Défi Ouvert — Votre Problème, Votre Solution

Pour les équipes avancées : apportez votre propre problème business et construisez-le de zéro avec Cortex Code. L'équipe Snowflake vous aidera à concevoir l'architecture dans les 10 premières minutes. Note maximale pour la créativité.

ML LLM Search Agent Streamlit

Idée clé — « Améliorer le Défi » : Chaque défi a un noyau obligatoire, mais des points supplémentaires sont accordés pour les améliorations créatives : ajouter de nouvelles sources de données, combiner des techniques (forecasting + classification), créer un Cortex Agent qui commente les résultats, ou concevoir un tableau de bord particulièrement utile. Plus l'équipe pousse le cas d'usage loin, mieux c'est.

4 Dynamique du Hackathon

Formation des équipes

3-4 personnes par équipe (idéal : mélange de profils business + technique)
Suggestion : mélanger les clients de différentes entreprises pour favoriser le networking
Chaque équipe choisit un nom créatif et un défi
Un mentor Snowflake assigné à chaque 2-3 équipes

Rôles suggérés dans l'équipe

Narrateur : Écrit les prompts en langage naturel et mène l'interaction avec Cortex Code
Architecte : Révise le code généré et décide de la structure des données
Designer : S'occupe du dashboard Streamlit et de l'expérience visuelle
Présentateur : Prépare la démo de 5 minutes pour les présentations finales

Comment ça fonctionne

Chaque équipe reçoit un accès à un compte Snowflake trial (ou utilise le sien)
Ils ouvrent le catalogue des cas d'usage et choisissent leur défi
Ils suivent les prompts guidés comme base et les améliorent avec leurs propres idées
Ils utilisent Cortex Code pour tout générer : données, ML, dashboard, automatisation
À la fin, ils présentent leur solution à l'écran avec une démo en direct

Règle d'or : Tout est construit via Cortex Code en utilisant le langage naturel. Si quelqu'un veut écrire du SQL à la main, il peut — mais cela ne rapporte pas de points supplémentaires. Le but est de démontrer que l'IA le fait pour vous.

Gamification pendant l'événement

Réalisations éclair : Première équipe avec des données créées, premier modèle ML fonctionnel, premier dashboard déployé → bonus de points
Mur des prompts : Écran partagé où les équipes publient leurs meilleurs prompts pour inspirer les autres
Checkpoint à 11h15 : Tour rapide avant le café où chaque équipe partage son avancement en 30 secondes
Joker du mentor : Chaque mentor peut attribuer 1 «joker» à une équipe faisant preuve de créativité exceptionnelle

5 Évaluation et Prix

Critères de notation

Critère	Description	Points
Valeur business	Résout-il un vrai problème ? Apporte-t-il une valeur mesurable à l'utilisateur final ?	25
Utilisation de Cortex Code	A-t-il été construit principalement en langage naturel ? Les prompts ont-ils été bien utilisés ?	25
Profondeur technique	Nombre de fonctionnalités Snowflake utilisées : ML, LLM, Search, Agent, Feature Store, Tasks	20
Dashboard et UX	Qualité du dashboard Streamlit : clarté, interactivité, design	15
Créativité et améliorations	Est-il allé au-delà du défi de base ? A-t-il ajouté des idées originales ?	15
TOTAL		100

Prix suggérés

Première Place — « AI Innovator » : Trophée/prix principal + crédits Snowflake supplémentaires + mention sur les réseaux sociaux de Snowflake
Meilleur Dashboard — « Data Storyteller » : Prix pour l'équipe avec la meilleure visualisation et narration des données
Prompt le Plus Créatif — « Prompt Whisperer » : Prix pour le prompt le plus ingénieux ayant produit le meilleur résultat avec le moins de mots
Tous les participants : Certificat de participation, t-shirt Snowflake, accès prolongé au compte trial

Vote : 50% jury (équipe Snowflake) + 50% applaudimètre du public. Chaque participant vote en levant la main ou via un système de vote par QR sur mobile.

6 Prérequis et Préparation

Pour les participants

Ordinateur portable avec navigateur moderne (Chrome/Edge recommandé)
Cuenta Snowflake trial creada antes del evento (ver Instrukcja Obsługi)
Lire la page du défi choisi dans le catalogue (optionnel, mais recommandé)
Envie d'expérimenter et esprit ouvert

7 Questions Fréquentes

Les participants doivent-ils connaître SQL ou Python ?

Non. C'est justement l'objectif du hackathon : montrer qu'avec Cortex Code, vous pouvez construire des solutions AI/ML en utilisant uniquement le langage naturel. Les participants techniques pourront aller plus vite, mais ce n'est pas requis.

Combien d'équipes peuvent participer ?

Nous recommandons de 4 à 8 équipes (12 à 32 personnes). Moins de 4 équipes réduit la compétitivité ; plus de 8 complique les présentations dans le temps imparti.

Combien cela coûte-t-il en crédits Snowflake ?

Chaque équipe consommera de 5 à 15 $ de crédits avec des données synthétiques et un warehouse Small. Le compte trial gratuit inclut 400 $ de crédits, largement suffisant pour le hackathon et des semaines d'expérimentation ultérieure.

Que se passe-t-il si une équipe est bloquée ?

Les mentors Snowflake sont là pour aider. De plus, Cortex Code a la capacité de corriger ses propres erreurs : si quelque chose ne fonctionne pas, l'équipe peut coller l'erreur et demander sa correction. L'itération fait partie de l'apprentissage.

Peut-on utiliser les données réelles de l'entreprise ?

Oui, mais uniquement si l'équipe a l'autorisation interne de le faire. Les défis sont conçus avec des données synthétiques pour éviter les problèmes de confidentialité. Pour les équipes avancées souhaitant utiliser des données réelles, nous recommandons le « Défi Ouvert ».

Qu'emportent les participants après le hackathon ?

Tout ce qui est construit reste dans leur compte Snowflake : tables, modèles, dashboards et pipelines. Ils reçoivent également l'accès au catalogue complet des cas d'usage pour continuer à expérimenter avec d'autres défis d'autres secteurs.

Peut-on l'adapter à un après-midi ou à une journée complète ?

Absolument. Pour une journée complète, ajoutez un troisième sprint et des ateliers parallèles l'après-midi. Pour un demi après-midi, ajustez les sprints à 60 minutes chacun. La structure modulaire permet l'adaptation.