Divulgation : Cet article est publié par eesel AI, un concurrent de Salesforce Agentforce. Nous vous encourageons à lire les propres documents de Salesforce pour connaître leur point de vue.
L'idée d'un agent IA qui gère la recherche à la demande, prépare les réunions, explore les tendances du marché ou récupère les historiques clients, est franchement séduisante. Salesforce répond à ce besoin avec sa plateforme Agentforce, qui inclut une fonctionnalité de deep research conçue pour les utilisateurs en entreprise déjà investis dans l'écosystème Salesforce.
Mais que signifie vraiment « Agentforce deep research » en pratique ?
Ce guide détaille ce qu'est cette fonctionnalité, ce qu'il faut pour la faire fonctionner, où elle rencontre des limites, et à quoi ressemble le coût total. Nous verrons comment son modèle de données façonne ce qu'elle peut ou ne peut pas rechercher, et où une approche d'intégration d'outils plus large vous offre une vision plus complète de l'ensemble de votre base de connaissances.
Qu'est-ce qu'Agentforce deep research ?
L'agent deep research est un outil de recherche en coulisses conçu pour traiter des données et gérer des tâches analytiques plus longues au sein des équipes de vente, de support et d'autres services. Salesforce le décrit comme capable de réaliser des analyses de marché, de collecter des données pour des sessions stratégiques et de fournir des insights de productivité.
Il fonctionne sur l'Atlas Reasoning Engine, que Salesforce décrit comme la façon dont « Agentforce comprend, décide et agit de manière autonome pour fournir des réponses fiables et précises à chaque demande ». Le moteur reçoit une question, détermine les données dont il a besoin, exécute des boucles agentiques pour affiner la réponse, puis la retourne. Pour les tâches de deep research, il travaille principalement avec des données déjà présentes dans l'écosystème Salesforce, y compris les données CRM, l'historique du support client dans Service Cloud, et tout ce qui a été intégré à Data 360 (anciennement Data Cloud).
Un exemple concret : un directeur commercial qui lui demande de « résumer toutes les opportunités à forte valeur dans le pipeline et signaler les risques clés en fonction des tickets de support récents » déclenche chez l'agent une recherche dans Sales Cloud et Service Cloud. Cela fonctionne bien lorsque tout votre contexte pertinent se trouve déjà dans Salesforce.
Configurer Agentforce deep research : prérequis et réalité
Faire fonctionner Agentforce deep research n'est pas une configuration rapide. La documentation d'aide de Salesforce précise elle-même que la plupart des fonctionnalités d'Agentforce nécessitent Enterprise Edition ou supérieure, avec des licences complémentaires variant selon le type d'agent.
Le rôle central de Data 360
Pour qu'Agentforce puisse mener une recherche pertinente, il lui faut de bonnes données dans le bon format. La couche de données de Salesforce dédiée à cela est Data 360 (anciennement Data Cloud), qui crée l'index de recherche et le retriever sur lesquels s'appuient les agents.
Pour utiliser l'Agentforce Data Library, la documentation d'aide de Salesforce exige d'abord d'« activer Data 360 » et d'attribuer à un utilisateur à la fois l'ensemble d'autorisations Data Cloud Architect et le profil System Administrator. Si les informations les plus utiles de votre entreprise résident dans des documents, des wikis ou des outils de communication en dehors de Salesforce, elles n'atteindront pas l'agent tant que cette configuration ne sera pas terminée.
Connecter les connaissances externes
Les informations de votre entreprise se trouvent généralement réparties sur de nombreuses plateformes. Les spécifications produit peuvent se trouver dans Confluence, les décisions se prennent dans Slack, et les documents stratégiques vivent dans Google Docs. Agentforce peut atteindre ces sources, mais pas directement.
La documentation des connecteurs de Salesforce répertorie un connecteur Confluence (actuellement en bêta, nécessitant une activation via le gestionnaire de fonctionnalités et un jeton API Atlassian), un connecteur Google Drive, et un connecteur MuleSoft Direct pour des intégrations plus larges. Tous ces éléments font d'abord transiter les données vers Data 360, avant de les rendre disponibles aux agents via l'action Answer with Knowledge.
Chaque connecteur nécessite une configuration dédiée, augmente le coût de Data 360, et introduit un travail de maintenance. Un agent de recherche qui fonctionne sans accès complet à ces sources renvoie des réponses façonnées par les seules données ayant atteint Salesforce.
eesel AI est conçu pour cette réalité multiplateforme. Des intégrations en un clic pour Confluence, Google Docs, Slack et plus de 100 autres outils connectent les connaissances de votre entreprise en quelques minutes, sans projet de migration de données.
Agentforce deep research en action : cas d'usage et limites principales
Une fois configuré, Agentforce deep research gère bien des tâches spécifiques. Ses limites apparaissent le plus clairement lorsque les questions nécessitent des informations extérieures au modèle de données de Salesforce.
Cas d'usage au sein de Salesforce
Au sein des données natives de Salesforce, l'agent gère des demandes comme :
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Analyser la performance commerciale : « Montre-moi les taux de conclusion des affaires ayant inclus une démo produit le trimestre dernier. »
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Résumer l'historique client : « Donne-moi un résumé des cinq derniers dossiers de support d'Acme Corp et de leurs résultats avant mon appel. »
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Identifier les clients à risque : « Liste tous les clients grands comptes dont l'usage produit diminue et qui n'ont eu aucun ticket de support depuis deux mois. »
L'annonce Agentforce 360 de Salesforce cite plusieurs résultats clients : Reddit a dévié 46 % des dossiers de support et réduit les délais de résolution de 84 %, OpenTable a résolu de manière autonome 70 % des demandes de convives et de restaurants, et 1-800Accountant a atteint un taux de déviation des dossiers de 90 % pendant la période des impôts. Il s'agit de déploiements entièrement natifs Salesforce.
La frontière des connaissances
Le schéma le plus constant dans les retours des utilisateurs est que la qualité de la recherche dépend entièrement de ce qui se trouve dans Salesforce. Les avis G2 (1 095 avis, 4,3/5 en moyenne) le montrent clairement. Un utilisateur a écrit :
Although it is very useful but Agentforce depends on the data in Salesforce so if data is messy and contains duplicate records then Agentforce's response will also not very accurate sometimes it gets hallucinated so admin knowledge is required.
-- Aman R., Software Developer, Mid-Market, G2
Les tâches de recherche réelles nécessitent souvent une vision plus large : documentation technique dans des wikis internes, discussions produit en cours dans le chat d'équipe, plans marketing et analyses concurrentielles, et retours clients provenant de plateformes hors Salesforce. Un agent qui ne peut pas accéder à ces sources renvoie des réponses tirées d'une fraction restreinte des connaissances de votre organisation.
Salesforce Ben, une publication spécialisée sur Salesforce, a testé Agentforce sur six cas d'usage dans une étude sur six mois et a constaté qu'il « n'a bien fonctionné que sur deux ». Une amélioration de la configuration a été notée entre l'évaluation initiale et le suivi, mais la question du tarif reste posée : « Le tarif d'Agentforce reste pour moi tout aussi flou. »
eesel AI chat est conçu pour la réalité multiplateforme dans laquelle opèrent la plupart des équipes, en se connectant à l'ensemble de votre socle de connaissances sans nécessiter de migration.
Le coût total d'Agentforce deep research
La page tarifaire d'Agentforce répertorie deux modèles de consommation et plusieurs paliers complémentaires.
Options tarifaires directes
Salesforce propose actuellement deux modèles basés sur l'usage. Une même organisation ne peut pas utiliser les deux :
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Flex Credits : 500 $ pour 100 000 crédits. Lancé en mai 2025. Couvre les agents orientés client, les agents employés et la voix.
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Conversations : 2 $ US par conversation. Le modèle d'origine, toujours actif en parallèle de Flex Credits à la date de mai 2026.
Les deux modèles évoluent avec le volume d'utilisation. L'exemple de la page tarifaire elle-même estime un flux de travail de dossier de service à 0,30 $ par dossier (3 actions x 0,10 $), soit un total de 1 800 $/mois pour 360 000 crédits, avec la mention explicite que cela « n'inclut pas d'autres coûts comme les crédits Data 360 ou d'autres services de consommation ».
Coûts additionnels absents de la page tarifaire
Salesforce précise dans les notes de bas de page de sa page tarifaire que les chiffres Flex Credit n'incluent pas les crédits Data 360 ni d'autres services de consommation. Plusieurs postes de coûts supplémentaires ne sont pas divulgués publiquement sur la page tarifaire d'Agentforce :
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Licence Data 360 : Nécessaire pour utiliser la Data Library et connecter des sources de connaissances externes. Absente de la page tarifaire d'Agentforce.
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Licence et développement MuleSoft : Nécessaires pour connecter des systèmes hors Salesforce au-delà des connecteurs documentés. Absents de la page tarifaire d'Agentforce.
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Services professionnels : Salesforce renvoie depuis la page tarifaire vers une fiche « accompagnement d'experts », mais aucun tarif d'implémentation n'est publié publiquement. Il faut contacter Salesforce pour obtenir un devis.
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Temps d'administration interne : Configuration, tests et paramétrage continu par un administrateur certifié Salesforce.
| Facteur de coût | Salesforce Agentforce | eesel AI |
|---|---|---|
| Modèle tarifaire | Flex Credits (500 $/100k) ou 2 $/conversation | À la tâche : 0,40 $/tâche |
| Prévisibilité | Variable (évolue avec l'usage) | Variable (évolue avec le volume de tâches) |
| Coûts d'intégration externe | Additionnels (Data 360, MuleSoft ; absents de la page tarifaire) | Inclus (plus de 100 intégrations en un clic) |
| Exigence d'édition | Édition Salesforce Enterprise+, Data 360 | Aucune édition minimale requise |
| Coûts absents de la page tarifaire | Licence Data 360, MuleSoft, services professionnels | Aucun au-delà de l'usage |
Un outil performant à la portée restreinte
Agentforce deep research est une fonctionnalité réellement puissante dans son périmètre. Pour les organisations qui fonctionnent déjà sur Salesforce, avec des données CRM propres et les ressources nécessaires pour configurer Data 360, il peut automatiser des tâches de recherche significatives et générer de réels gains de productivité.
Les contraintes sont réelles et méritent d'être comprises avant tout engagement. La plupart des fonctionnalités d'Agentforce nécessitent Enterprise Edition ou supérieure. Les sources de connaissances externes nécessitent Data 360, et le connecteur Confluence est actuellement en bêta. Les coûts vont au-delà des tarifs par action ou par conversation. La recherche produite n'est jamais plus complète que les données que Salesforce peut atteindre.
Avant de vous engager sur cette voie, demandez-vous si votre équipe a besoin d'un assistant IA qui fonctionne là où elle se trouve déjà, en tirant des réponses de l'ensemble de votre base de connaissances. Pour cet usage, un outil indépendant de la plateforme pourrait mieux convenir.
Libérez les connaissances de votre équipe avec eesel AI
Si vous cherchez un assistant IA capable de répondre à des questions à partir de Confluence, Google Docs, Slack, Zendesk et plus de 100 autres outils sans licence Salesforce ni migration de données, eesel AI mérite le coup d'œil. Pour 0,40 $ par tâche, vous pouvez avoir un agent IA opérationnel répondant à des questions à partir de l'ensemble de votre base de connaissances en quelques minutes, et non en quelques mois.
Questions fréquentes
À quoi sert Agentforce deep research pour les équipes ?
Agentforce deep research est conçu pour automatiser des tâches de recherche telles que l'analyse de marché, la collecte de données pour les réunions et la génération d'insights entre équipes. Il traite les données via l'Atlas Reasoning Engine de Salesforce et fonctionne le mieux lorsque vos données sources se trouvent déjà dans Salesforce ou ont été intégrées à Data 360.
Quelle est la difficulté pour connecter Agentforce deep research aux sources de données existantes de mon entreprise ?
Pour accéder à des sources de connaissances externes, il faut activer Data 360 (anciennement Data Cloud) et attribuer à un utilisateur un ensemble d'autorisations Data Cloud Architect. Le connecteur Confluence de Salesforce est actuellement en version bêta, et la connexion de systèmes externes supplémentaires comme Google Drive nécessite une configuration de connecteur distincte et une maintenance continue.
À quels types de données Agentforce deep research a-t-il du mal à accéder ?
Agentforce deep research est construit autour du modèle de données de Salesforce, si bien que le contenu situé en dehors de Salesforce n'est disponible que de façon limitée par défaut. Pour accéder aux connaissances stockées sur des plateformes comme Confluence, Slack ou Google Docs, il faut d'abord configurer l'Agentforce Data Library via Data 360, ce qui ajoute à la fois un coût et un travail de configuration avant que l'agent puisse afficher ce contenu.
Dans quels cas Agentforce deep research excelle-t-il vraiment ?
Il apporte le plus de valeur lorsqu'il analyse des données déjà présentes dans Salesforce : résumer l'historique client à partir du CRM et des dossiers de service, identifier les comptes à risque et examiner les indicateurs de pipeline. Le communiqué de presse d'octobre 2025 de Salesforce cite des résultats clients, notamment un taux de déviation des dossiers de 46 % chez Reddit et un taux de résolution autonome de 70 % chez OpenTable, tous obtenus dans des déploiements natifs Salesforce.
À combien s'élève le coût total de la mise en œuvre d'Agentforce deep research ?
La page tarifaire publique d'Agentforce indique 500 $ pour 100 000 crédits (modèle Flex Credits) ou 2 $ par conversation comme coût d'utilisation de l'agent. Salesforce précise explicitement que ces chiffres n'incluent ni les crédits Data 360 ni les autres services de consommation. La licence Data 360, le développement de connecteurs MuleSoft et les services professionnels ne sont pas indiqués sur la page tarifaire. Comme alternative avec moins de frais généraux, eesel AI facture 0,40 $ par tâche de support classique, sans exigence d'édition Salesforce.
