Soyons honnêtes, il y a beaucoup de bruit autour de l'IA dans le domaine du CRM en ce moment. Salesforce est en tête du peloton, vantant son Data Cloud et son IA Einstein comme la prochaine grande révolution dans les relations clients. Tout cela semble impressionnant, mais si vous essayez simplement de comprendre ce que cela signifie pour votre équipe, vous n'êtes certainement pas seul. Qu'est-ce que l'IA de Salesforce dans Data Cloud exactement, comment fonctionne-t-elle réellement et que faut-il pour la mettre en place ?
Cet article est là pour aller au-delà du battage médiatique. Nous vous donnerons un aperçu clair et sans détour des fonctionnalités de la plateforme, des véritables casse-têtes liés à sa configuration et de sa tarification notoirement confuse. Notre objectif est de vous aider à décider si cette immense plateforme est le bon choix pour vous, ou si une solution plus flexible qui se connecte simplement aux outils que vous utilisez déjà serait plus judicieuse.
Qu'est-ce que Salesforce AI in Data Cloud ?
Tout d'abord, Salesforce AI in Data Cloud n'est pas quelque chose que vous pouvez simplement acheter sur étagère. C'est en réalité une offre groupée : une plateforme de données puissante associée à une couche d'IA encore plus puissante. Pour que l'une des nouvelles fonctionnalités d'IA générative tape-à-l'œil fonctionne, vous avez besoin que les deux parties fonctionnent ensemble.
Le rôle de Salesforce Data Cloud
Au cœur, Salesforce Data Cloud est une plaque tournante massive pour toutes vos données clients. Sa tâche principale est de collecter, nettoyer et connecter des informations provenant de partout. Nous parlons de données issues des applications Salesforce comme Sales Cloud et Service Cloud, mais aussi de votre site web, de vos applications mobiles ou même d'autres entrepôts de données.
L'objectif est de construire un profil unique et complet pour chaque client, que Salesforce appelle le « Customer 360 ». Cela vous donne une vue en direct de chaque point de contact qu'un client a eu avec votre entreprise, ce qui est le carburant dont toute IA intelligente a besoin pour fonctionner.
Une capture d'écran du tableau de bord de Salesforce Service Cloud montrant la vue unifiée « Customer 360 », un composant essentiel de Salesforce AI in Data Cloud.Le rôle de Salesforce Einstein AI
Einstein AI est le nom de marque de tous les outils d'IA de Salesforce. Cela couvre les anciennes fonctionnalités d'IA prédictive qui existent depuis un certain temps, ainsi que les nouvelles fonctionnalités d'IA générative qui suscitent l'enthousiasme de tous. Les grands noms ici sont Agentforce, un acolyte IA pour les commerciaux et les agents de service, et Prompt Builder, qui vous permet de créer des invites personnalisées basées sur les données de votre propre entreprise.
Le Prompt Builder de Salesforce, qui permet aux équipes de créer des invites personnalisées pour l'IA de Salesforce dans Data Cloud.Comment les composants fonctionnent ensemble
C'est là que les choses deviennent souvent confuses. Vous ne pouvez pas simplement appuyer sur un interrupteur et activer les nouvelles fonctionnalités d'IA générative comme Agentforce de manière isolée. Elles nécessitent absolument Data Cloud pour fonctionner. Sans cela, l'IA navigue à l'aveugle et ne peut pas vous donner des réponses pertinentes, précises ou sûres pour vos clients.
Data Cloud fournit les données de base (« grounding ») qui rendent l'IA intelligente sur votre entreprise. Il transmet ces informations client unifiées aux modèles d'IA via quelque chose appelé la couche de confiance Einstein (Einstein Trust Layer), qui gère également des tâches importantes comme la dissimulation des PII sensibles et s'assure que vos données privées ne sont pas utilisées pour entraîner un modèle public. En termes simples, Data Cloud est le point de départ obligatoire pour l'ensemble de la configuration d'IA générative de Salesforce.
Fonctionnalités clés
Alors, que pouvez-vous réellement faire avec cette configuration ? Les fonctionnalités s'adressent clairement aux grandes entreprises ayant d'importants besoins opérationnels, mais il est toujours bon de savoir ce qu'il y a sous le capot.
Unification des données et intégration sans copie
L'un des principaux arguments de vente est la capacité de Data Cloud à extraire des données de presque n'importe où. Une fonctionnalité clé ici est l'intégration « Zero-Copy ». Cela vous permet de connecter Data Cloud directement à des entrepôts de données externes comme Snowflake, Google BigQuery et Databricks sans avoir à copier toutes ces données. Pour les très grandes entreprises qui ont déjà investi des millions dans ces plateformes, c'est un grand avantage car cela signifie qu'elles n'ont pas à créer un autre silo de données.
Mais soyons réalistes : pour la plupart des équipes qui veulent juste que leur IA communique avec leur service d'assistance existant comme Zendesk ou leur base de connaissances comme Confluence, c'est comme utiliser un marteau-pilon pour écraser une noix. Un outil comme eesel AI vous y amène beaucoup plus rapidement en s'intégrant directement avec les outils que vous possédez déjà. Vous pouvez le faire fonctionner en quelques minutes, sans plateforme de données distincte.
Applications d'IA générative comme Agentforce
C'est là que la magie est censée opérer. Une fois que toutes vos données sont dans Data Cloud, vous pouvez commencer à utiliser des applications comme Agentforce. Cet assistant IA se trouve dans l'interface de Salesforce et peut aider votre équipe avec des tâches telles que :
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Rédiger des e-mails de vente personnalisés qui ne sonnent pas robotiques.
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Vous donner un résumé d'un long appel de support client ou d'un fil de tickets.
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Gérer des tâches ennuyeuses comme la catégorisation des nouveaux cas de support.
La promesse est que, comme l'IA puise dans les riches données clients de Data Cloud, ses suggestions sont bien plus utiles que ce que vous obtiendriez d'un outil d'IA générique.
Une capture d'écran montrant la fonctionnalité Agentforce dans Salesforce AI in Data Cloud résumant un cas de support client.La couche de confiance Einstein et les modèles d'IA personnalisés
La sécurité et la confidentialité sont évidemment des préoccupations majeures avec l'IA générative. Salesforce gère cela avec sa couche de confiance Einstein. Elle masque automatiquement les données sensibles, vérifie la présence de langage toxique dans les réponses de l'IA et s'assure que vos données ne sont pas stockées ou utilisées par des modèles d'IA tiers. Cela signifie que vos données clients restent les vôtres.
Pour les entreprises qui ont leurs propres équipes de science des données, Salesforce propose également Einstein Studio. Cela vous permet d'apporter votre propre modèle d'IA (BYOM) et de le connecter à vos données Salesforce, vous donnant beaucoup plus de contrôle sur la façon dont vous utilisez l'IA.
La réalité de la mise en œuvre et ses limites
Bien que la liste des fonctionnalités semble excellente, la réalité quotidienne de la mise en place de Salesforce AI in Data Cloud est une tout autre histoire. Il est bon de connaître les défis avant de se lancer.
Un projet majeur, pas un simple plug-in
Vous n'« activez » pas simplement Data Cloud. Comme de nombreux consultants vous le diront, un lancement réussi nécessite une sérieuse « conception initiale, planification initiale et architecture initiale ». C'est un projet énorme qui nécessite généralement d'embaucher des consultants spécialisés, de constituer une équipe interne dédiée et d'attendre des mois avant de voir des résultats. Ce n'est pas un outil que vous pouvez tester le temps d'un week-end ; c'est une initiative d'entreprise massive et descendante.
La dépendance cachée à Data Cloud
L'un des points de confusion les plus courants est la manière dont Data Cloud se connecte aux fonctionnalités d'IA. Vous entendrez peut-être parler d'une version « gratuite » ou « à 0 $ » de Data Cloud incluse avec certaines licences, mais ne vous y trompez pas : vous ne pouvez pas utiliser Agentforce ou tout autre outil d'IA générative sans elle. C'est une exigence technique pour la journalisation, le suivi de l'utilisation et le fonctionnement de la couche de confiance. Donc, même si vous ne payez pas pour Data Cloud au départ, vous êtes toujours aux prises avec sa complexité et son architecture.
Le risque d'enfermement dans l'écosystème
L'ensemble du système est conçu pour fonctionner au mieux lorsque toute votre entreprise – ventes, service, marketing – fonctionne déjà sur Salesforce. Si vos équipes utilisent un mélange de différents outils, vous passerez tout votre temps à essayer de pomper ces données dans Salesforce, ce qui peut sembler forcé et maladroit.
Une infographie comparant l'écosystème fermé de Salesforce AI in Data Cloud avec une approche plus flexible et intégrée.C'est là qu'une plateforme tout-en-un peut devenir compliquée. En revanche, un outil comme eesel AI est conçu pour la simplicité et la flexibilité. Avec des intégrations en un clic, il se connecte directement aux services d'assistance et aux sources de connaissances que vous utilisez réellement, que ce soit Freshdesk, Intercom, Google Docs ou Slack. Vous n'avez pas à revoir toute votre configuration actuelle ou à lancer un projet de données gigantesque juste pour essayer l'IA. Vous pouvez être opérationnel en quelques minutes.
Mieux encore, le mode simulation d'eesel AI vous permet de tester en toute sécurité son automatisation sur des milliers de vos tickets passés. Vous pouvez voir exactement comment l'IA aurait répondu, obtenir une prévision solide de votre taux de résolution et ajuster son comportement avant même qu'elle n'interagisse avec un vrai client. Cela vous permet de déployer l'automatisation en toute confiance, ce qui est bien loin de l'approche « tout ou rien » des plus grandes plateformes.
La tarification opaque
L'un des plus gros casse-têtes que vous rencontrerez en examinant l'IA de Salesforce est le manque total de tarification claire. Pour quiconque essaie de gérer un budget, cela peut être un obstacle rédhibitoire.
Un modèle complexe basé sur la consommation
Salesforce n'a pas de tarif simple et forfaitaire pour ses services d'IA et de Data Cloud. Au lieu de cela, votre facture est un mélange déroutant de différents facteurs :
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Crédits de consommation : Vous payez en fonction de votre utilisation de l'IA et du traitement des données.
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Stockage des données : Plus vous avez de données dans Data Cloud, plus vous payez.
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Modules complémentaires premium : Les fonctionnalités supplémentaires coûtent plus cher.
Pour aggraver les choses, vous ne trouverez de page de tarification nulle part. Chaque lien vous dirige vers un formulaire « Contacter le service commercial ». Il est donc presque impossible de prévoir vos coûts, d'autant plus que l'utilisation de l'IA peut être très variable. Comme certains utilisateurs sur Reddit s'en sont plaints, la tarification est si vague qu'il est même difficile d'obtenir l'approbation pour un projet pilote.
L'alternative : une tarification transparente et prévisible
C'est un autre point où une approche différente peut vous éviter bien des maux de tête. Avec eesel AI, la tarification est simple et transparente. Les forfaits sont basés sur des niveaux clairs qui évoluent avec vous, vous savez donc toujours ce que vous payez.
Plus important encore, eesel AI a une politique « sans frais par résolution ». Cela signifie que votre facture n'explosera pas soudainement simplement parce que vous avez eu un mois chargé avec un volume de tickets élevé. Ce type de budgétisation prévisible est un changement bienvenu par rapport aux modèles obscurs basés sur la consommation des plateformes d'entreprise, et il vous permet de faire évoluer votre automatisation sans vous soucier des coûts imprévus.
Salesforce AI in Data Cloud : puissant pour certains, trop complexe pour beaucoup
Il ne fait aucun doute que Salesforce AI in Data Cloud est une plateforme puissante et profondément intégrée. Pour les entreprises géantes qui sont déjà pleinement engagées dans l'écosystème Salesforce et qui ont le budget et l'équipe pour un projet de mise en œuvre de plusieurs mois, cela peut être un outil fantastique.
Mais cette puissance s'accompagne d'une tonne de complexité, d'un risque élevé d'être enfermé chez un seul fournisseur et d'un modèle de tarification tout sauf clair. Pour la plupart des équipes de support, d'informatique et d'opérations, une solution plus agile et en libre-service qui fonctionne avec les outils qu'elles connaissent et apprécient déjà est un moyen beaucoup plus pratique et abordable de se lancer dans l'IA.
Faites travailler l'IA pour vous en quelques minutes, pas en quelques mois
Si vous avez besoin d'une solution d'IA qui se connecte à vos outils actuels, qui commence à générer de la valeur dès le premier jour et qui a une tarification prévisible, eesel AI a été conçue pour vous. Vous pouvez simuler ses performances sur vos propres données et la mettre en service en quelques minutes.
Foire aux questions
Salesforce AI in Data Cloud est une plateforme complète combinant une base de données puissante (Data Cloud) avec des capacités d'IA intelligentes (Einstein AI). Son objectif principal est de créer un profil client unifié et de tirer parti de l'IA pour améliorer les interactions avec les clients sur différents points de contact.
Salesforce Data Cloud sert de fondation essentielle, collectant et unifiant les données clients de diverses sources en un profil complet « Customer 360 ». Einstein AI utilise ensuite ces données riches et ancrées pour alimenter ses fonctionnalités prédictives et génératives, garantissant des réponses IA pertinentes, précises et sécurisées.
Les principales applications d'IA générative incluent Agentforce, un assistant IA conçu pour aider les commerciaux et les agents de service dans des tâches comme la rédaction d'e-mails personnalisés ou le résumé des interactions avec les clients. Il y a aussi Prompt Builder, qui permet aux utilisateurs de créer des invites IA personnalisées basées sur les données uniques de leur entreprise.
La mise en œuvre de Salesforce AI in Data Cloud est un projet d'envergure, nécessitant une conception, une planification et un travail d'architecture approfondis en amont, ce qui peut prendre plusieurs mois. Elle a également une dépendance technique vis-à-vis de Data Cloud, ce qui signifie que les fonctionnalités d'IA générative ne peuvent pas fonctionner sans lui, même si un niveau « gratuit » est mentionné.
La tarification de Salesforce AI in Data Cloud est complexe et basée sur la consommation, déterminée par des facteurs tels que les crédits d'utilisation, le volume de stockage de données et les modules complémentaires premium. Salesforce ne fournit pas de pages de tarification publiques, ce qui rend difficile la prévision des coûts sans un contact direct avec leur équipe de vente.
Bien que Salesforce AI in Data Cloud offre une intégration « Zero-Copy » avec les principaux entrepôts de données externes, il est fondamentalement optimisé pour les entreprises opérant entièrement dans l'écosystème Salesforce. L'intégration avec un mélange d'outils non-Salesforce peut souvent s'avérer difficile et conduire à un enfermement propriétaire.
Salesforce AI in Data Cloud est le mieux adapté aux grandes entreprises qui sont déjà profondément engagées dans l'écosystème Salesforce et qui possèdent le budget conséquent, les équipes spécialisées et la patience requise pour un projet de mise en œuvre de plusieurs mois. Pour d'autres organisations, une solution plus agile et en libre-service peut être plus pratique.
