Pour être honnête, les agents d'IA sont partout en ce moment. Nous avons dépassé les simples chatbots d'hier pour entrer dans une nouvelle ère de coéquipiers autonomes capables de raisonner, de planifier et d'agir. C'est une transition assez excitante, et Salesforce a rejoint la partie avec une entrée majeure : Salesforce Agentforce. La promesse est immense, visant à automatiser des tâches complexes dans les domaines de la vente, du service et du marketing.
Mais avec toutes les démonstrations sophistiquées et les grandes promesses vient une dose saine de scepticisme. Vous voyez le battage médiatique, puis vous voyez de vrais utilisateurs sur des forums comme Reddit se demander s'il est prêt pour la production ou s'il s'agit juste d'un autre moment de « démo cool ». C'est pour cela que ce guide a été conçu. Nous allons faire abstraction du bruit ambiant pour vous donner un aperçu clair de ce qu'est cet outil, de son fonctionnement réel, de ses complexités concrètes et de ce que vous devriez considérer avant de vous lancer.
Qu'est-ce que Salesforce Agentforce ?
Alors, qu'est-ce que Salesforce Agentforce quand on enlève le jargon marketing ? À la base, c'est une plateforme pour construire et déployer vos propres agents d'IA autonomes. Ce ne sont pas de simples chatbots qui surgissent pour répondre à une question rapide ; ils sont conçus pour être proactifs et accomplir des tâches en plusieurs étapes, tant pour vos employés que pour vos clients.
Considérez-le moins comme un simple outil de questions-réponses et plus comme un employé numérique capable de gérer des flux de travail complexes. Par exemple, un agent pourrait recevoir un e-mail client vague, comprendre qu'il souhaite retourner une commande, rechercher les détails de la commande, vérifier la conformité avec votre politique de retour, puis lancer le processus de remboursement, le tout sans intervention humaine.
Pour rendre cela un peu plus concret, Salesforce a présenté quelques types d'agents prêts à l'emploi que vous pouvez construire, comme un Agent de service (Service Agent) pour résoudre des cas, un Représentant du développement des ventes (SDR) pour qualifier des prospects, un Coach de vente, et même un Marchandiseur pour les tâches de commerce électronique. Vous pouvez voir la gamme complète sur la page officielle d'Agentforce. L'idée est de vous donner un point de départ pour créer des agents adaptés à votre entreprise.
Comment fonctionne Salesforce Agentforce : un aperçu sous le capot
La technologie derrière cet outil est assez sophistiquée. Il ne s'agit pas d'une seule application, mais d'un mélange de différentes parties qui communiquent entre elles pour accomplir les tâches.
Le moteur de raisonnement Atlas
Le cœur du système est le moteur de raisonnement Atlas (Atlas Reasoning Engine). C'est le composant qui permet à un agent de véritablement réfléchir. Lorsqu'il reçoit une demande, il ne se contente pas de chercher des mots-clés. Au lieu de cela, il comprend ce que veut l'utilisateur, décompose la demande en une série d'étapes logiques, puis exécute un plan pour y parvenir.
Il le fait en utilisant un processus appelé boucle ReAct, qui signifie Raisonner (Reason), Agir (Act) et Observer (Observe). Il s'agit d'une avancée par rapport au raisonnement d'IA plus simple. L'agent réfléchit à ce qu'il doit faire, entreprend une action (comme appeler une API), vérifie le résultat de cette action, puis adapte l'étape suivante en fonction du résultat. Il continue de boucler ce processus jusqu'à ce que l'objectif soit atteint. Ce guide visuel de la boucle ReAct aide à clarifier son fonctionnement.
La première étape de cette boucle est la classification des sujets (Topic Classification). Le moteur associe la demande de l'utilisateur à un « sujet » spécifique que vous avez défini, comme la « gestion des commandes » ou une « demande de facturation ». Cela l'aide à restreindre les connaissances et les actions pertinentes qu'il doit utiliser, ce qui rend l'ensemble du processus beaucoup plus efficace.
Le rôle de Data Cloud et du RAG
Un cerveau n'est efficace que s'il a accès à de bonnes informations, et c'est là qu'intervient Salesforce Data Cloud. Bien que vous n'en ayez techniquement pas besoin, le système est conçu pour fonctionner de manière optimale avec lui. En fait, certains experts affirment qu'Agentforce nécessite Data Cloud pour fonctionner comme prévu.
Data Cloud agit comme base, rassemblant toutes les données de votre entreprise (des enregistrements Salesforce aux systèmes externes) dans une source de vérité unique et unifiée. C'est vital pour l'agent.
La plateforme utilise ensuite une technique appelée génération augmentée par récupération (RAG - Retrieval-Augmented Generation) pour extraire des informations de ce pool de données. En termes simples, le RAG est la manière dont l'agent explore toutes ces données unifiées pour trouver les faits les plus pertinents afin d'étayer ses réponses. De cette façon, l'IA est beaucoup moins susceptible d'inventer des choses. C'est une fonctionnalité puissante, mais elle met en évidence une dépendance majeure. Comme l'a sagement souligné un utilisateur, l'adoption de l'IA est souvent d'abord un problème de données.
Blocs de construction : Sujets, actions et garde-fous
Alors, comment construit-on concrètement l'un de ces agents ? Vous utilisez l'Agent Builder, qui vous donne trois composants principaux avec lesquels travailler :
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Sujets (Topics) : Ce sont les domaines d'expertise de l'agent. Vous les définissez en fonction de ce que vous voulez que l'agent gère, comme la « gestion des commandes » ou les « réinitialisations de mots de passe ».
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Actions : Ce sont les tâches spécifiques qu'un agent peut effectuer. Une action peut être n'importe quoi, de l'exécution d'un Flux Salesforce (Flow), l'appel d'une classe Apex, ou même la connexion à un système externe via une API MuleSoft.
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Garde-fous (Guardrails) : Ce sont les règles qui empêchent votre agent de dérailler. Vous pouvez les définir à l'aide d'instructions en langage naturel. Il existe également une couche de confiance intégrée, l'Einstein Trust Layer, qui gère des aspects tels que la confidentialité des données et la détection de toxicité pour sécuriser vos données.
Pour voir ces composants en action, cette démonstration officielle de Salesforce propose un parcours utile montrant comment un agent de service d'IA construit avec Agentforce gère une interaction client de A à Z.
Une démonstration vidéo de la façon dont Salesforce Agentforce automatise les interactions client avec un agent de service d'IA.
Combien coûte Salesforce Agentforce ?
C'est là que les choses deviennent un peu complexes. Il n'y a pas de forfait mensuel simple pour cette plateforme. Au lieu de cela, la tarification est basée sur la consommation, ce qui peut rendre vos coûts difficiles à prévoir.
Selon la page de tarification officielle, il existe deux modèles principaux :
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Crédits Flex (Flex Credits) : Il s'agit d'un modèle de paiement à l'action. Vous achetez des lots de crédits, par exemple 100 000 crédits pour 500 $, et chaque tâche consomme un certain nombre de crédits. Par exemple, une seule tâche de gestion de cas peut utiliser 60 crédits, ce qui revient à 0,30 $ par tâche.
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Conversations : C'est un modèle à tarif fixe conçu pour les agents en contact avec les clients. Il coûte un forfait de 2,00 $ par conversation.
En plus de cela, il existe des licences complémentaires pour vos employés. Si vous voulez qu'ils aient un accès illimité aux agents internes, c'est un supplément de 125 $ par utilisateur et par mois. Cela peut vite chiffrer. Le coût total de possession (TCO) doit également inclure les licences potentielles pour d'autres produits Salesforce dont vous pourriez avoir besoin, comme Data Cloud ou MuleSoft. Ce modèle de tarification variable rend la budgétisation très difficile, surtout si vous prévoyez de monter en charge.
Les défis pratiques de la mise en œuvre
Bien que les démos soient impressionnantes, faire fonctionner cela dans un environnement d'entreprise réel n'est pas toujours une mince affaire. Il y a quelques obstacles à connaître avant de signer un contrat, basés sur les retours d'utilisateurs qui l'ont réellement mis en production.
C'est une plateforme, pas un outil prêt à l'emploi
La première chose à comprendre est qu'il s'agit d'une plateforme sur laquelle vous construisez, et non d'un outil que vous activez simplement. Comme l'a expliqué un utilisateur expérimenté en mise en œuvre, la liste des rôles requis est longue :
Vous devrez passer un temps considérable dans l'Agent Builder à définir vos sujets, à connecter des actions à votre logique existante et à rédiger des instructions détaillées pour l'agent. C'est une plateforme centrée sur les développeurs qui nécessite une équipe technique pour gérer le cycle de construction et de test. C'est une grande différence par rapport aux solutions conçues pour une utilisation immédiate. Par exemple, contrairement aux coéquipiers d'IA que vous pouvez inviter dans votre centre d'assistance et faire fonctionner en quelques minutes, il s'agit ici d'un projet de développement complet.
La dépendance au patrimoine de données
Nous l'avons mentionné plus haut, mais cela vaut la peine de le répéter : la performance ici est directement liée à la qualité de vos données. Si vos données sont désordonnées et dispersées dans une douzaine de systèmes cloisonnés, l'agent aura du mal à trouver le bon contexte et à donner des réponses précises.
C'est un obstacle de taille pour beaucoup d'entreprises. Un utilisateur a noté que pour de nombreuses organisations, 2025 est une « année de préparation » pour l'IA parce que leurs progrès sont freinés par la qualité des données. Certaines plateformes contournent ce problème en apprenant directement de vos sources de connaissances existantes, comme les anciens tickets de support, les centres d'aide et les Google Docs, sans nécessiter un projet de données massif au préalable. Cela permet de démarrer beaucoup plus rapidement.
Tester et ajuster votre configuration
Un autre retour d'expérience du terrain est qu'il peut être assez difficile à tester car les réponses ne sont pas toujours cohérentes. L'IA peut répondre différemment au même prompt exact, ce qui fait de l'ajustement un véritable défi.
Par exemple, un client tapant « réinitialiser mot de passe » par rapport à « réinitialiser mon mot de passe ? » pourrait déclencher des comportements complètement différents. Cela signifie que vous devez passer beaucoup de temps à peaufiner vos prompts et vos instructions pour couvrir toutes les petites variations dans la manière dont les gens demandent les choses. C'est là qu'une approche « humain dans la boucle » (human-in-the-loop) peut être salvatrice. Un coéquipier d'IA comme eesel AI peut commencer par rédiger des brouillons de réponses que vos agents humains révisent et approuvent. Cela permet à l'IA d'apprendre en toute sécurité sur le tas sans risque d'envoyer une réponse autonome étrange à un client.
Quand vous avez plutôt besoin d'un coéquipier d'IA
En résumé, il s'agit d'une plateforme de classe entreprise sérieusement robuste. Elle est parfaite pour les entreprises profondément investies dans l'écosystème Salesforce et qui ont le temps, le budget et le talent technique pour construire des agents d'IA personnalisés à partir de zéro.
Mais pour beaucoup d'équipes, ce niveau de complexité et de coût est prohibitif. Elles ont simplement besoin d'un assistant d'IA capable de commencer à contribuer dès maintenant.
Si cela vous correspond mieux, une alternative comme eesel AI pourrait être plus adaptée. Il est conçu pour être un coéquipier d'IA que vous invitez, et non une plateforme que vous construisez. Il résout directement les plus gros obstacles d'une plateforme comme Agentforce :
- Mise en ligne en quelques minutes : Il vous suffit de connecter votre centre d'assistance et vos sources de connaissances en un clic, et il commence à travailler. Aucune longue configuration n'est nécessaire.
- Humain dans la boucle par défaut : Vous pouvez commencer en toute sécurité dès le premier jour avec un Copilot d'IA qui rédige des réponses pour votre équipe. L'IA apprend de leurs modifications et de leurs retours sans aucun risque.
- Apprend de ce que vous avez : Il lit vos anciens tickets, vos centres d'aide et vos documents provenant de plus de 120 intégrations. Vous n'avez pas besoin d'un lac de données (data lake) parfait et unifié pour obtenir des réponses de haute qualité.
- Tarification transparente : Vous bénéficiez d'un modèle simple basé sur les interactions (à partir de 239 $/mois pour 1 000 interactions) sans systèmes de crédits complexes.
Voici une comparaison rapide pour clarifier les choses :
| Fonctionnalité | Salesforce Agentforce | eesel AI |
|---|---|---|
| Temps de configuration | Semaines à mois | Minutes |
| Intégration | Nécessite une configuration technique | Inviter au centre d'assistance, apprend automatiquement |
| Utilisation initiale | Construire, tester, puis déployer | Rédige des réponses pour révision humaine dès le 1er jour |
| Données requises | Optimal avec des données unifiées dans Data Cloud | Apprend directement des tickets et documents existants |
| Idéal pour | Entreprises avec de gros budgets Salesforce | Équipes voulant un coéquipier d'IA prêt à l'emploi |
Choisir la bonne IA
C'est une plateforme puissante et ambitieuse. Pour une grande entreprise centrée sur Salesforce avec une équipe de développement dédiée, elle offre un moyen de construire des agents d'IA personnalisés et profondément intégrés. Son potentiel est indéniable.
Mais le meilleur outil dépend toujours des besoins spécifiques, des ressources et du calendrier de votre équipe. Si vous recherchez un projet de développement d'entreprise, c'est un candidat de poids. Mais si ce dont vous avez réellement besoin est un coéquipier d'IA qui peut rejoindre votre équipe, prendre son service et commencer à aider aujourd'hui sans tout ce travail fastidieux, une solution comme eesel AI est conçue exactement pour cela.
Prêt à voir comment un coéquipier d'IA peut travailler pour vous ? Commencez un essai gratuit d'eesel AI.
Explorez d'autres ressources sur l'IA de Salesforce : Agent d'IA Salesforce, Tarification Salesforce Agentforce, Fonctionnalités Salesforce Einstein AI, Tarification Salesforce, Automatisation Salesforce, Chatbot Salesforce, Alternatives à Salesforce, et Avis sur Salesforce. Pour les développeurs, voir Outils d'IA pour les développeurs Salesforce, Configuration de Salesforce GPT, et Outils GPT pour HubSpot.
Foire aux questions
Il s'agit d'une plateforme au sein de Salesforce qui permet aux entreprises de créer et de déployer des agents d'IA autonomes. Ces agents peuvent gérer des tâches telles que le service client, la qualification des prospects et la gestion des commandes en raisonnant par étapes et en prenant des mesures sur différents systèmes.
La tarification est basée sur l'utilisation plutôt que sur un forfait mensuel fixe. Vous pouvez payer environ 2,00 $ par conversation pour les agents en contact avec les clients ou acheter des lots de « Crédits Flex » (par exemple, 500 $ pour 100 000 crédits) où chaque action effectuée par l'agent consomme un certain nombre de crédits.
Il est généralement considéré comme un projet de développement plutôt que comme un outil prêt à l'emploi. Vous devez définir des sujets, connecter des actions spécifiques comme Apex ou des Flux (Flows), et rédiger des instructions détaillées, ce qui nécessite généralement une équipe technique et plusieurs semaines de travail.
Bien qu'il puisse fonctionner avec diverses sources de données, il est plus performant lorsque vos données sont unifiées dans Salesforce Data Cloud. Si vos données sont désordonnées ou cloisonnées, l'agent peut avoir du mal à fournir des réponses précises ou contextuelles, faisant du nettoyage des données une première étape courante.
Oui, l'une de ses principales utilisations est celle d'agent de service. Il peut être configuré pour résoudre des cas, gérer des demandes de facturation et gérer les retours de commandes de manière autonome en se connectant à vos flux de travail Salesforce existants et à des API externes.
La plupart des chatbots simples suivent des scripts rigides, mais cette plateforme utilise le moteur de raisonnement Atlas pour « réfléchir » et s'adapter. Cependant, cette puissance supplémentaire s'accompagne d'une plus grande complexité et de coûts plus élevés par rapport aux coéquipiers d'IA prêts à l'emploi comme eesel AI.
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Article by
Kenneth Pangan
Writer and marketer for over ten years, Kenneth Pangan splits his time between history, politics, and art with plenty of interruptions from his dogs demanding attention.
