Si vous suivez l’actualité de l’IA pour les entreprises, vous avez probablement entendu le bruit, surtout après les grandes annonces de Salesforce à Dreamforce. Tout le monde semble parler des agents IA, et Salesforce est au cœur de cette conversation.
Ils ont lancé Agentforce, leur vision d’une main-d’œuvre IA autonome pour votre entreprise. Mais une fois passées les démos élégantes et les grandes promesses, qu’est-ce que cela signifie réellement pour votre équipe au quotidien ?
Décortiquons ce qu’est un agent IA Salesforce, comment il fonctionne, ce que vous pouvez en faire, et certaines des limites concrètes que vous devez considérer avant de vous lancer.
Qu’est-ce qu’un agent IA Salesforce (alias Agentforce) ?
Alors, quand les gens disent « agent IA Salesforce », ils parlent en réalité des outils d’une plateforme appelée Agentforce.
En termes simples, Agentforce est une boîte à outils pour créer et utiliser des agents IA autonomes capables de gérer des tâches au sein de vos équipes de vente, de service client et de marketing sans qu’une personne n’ait à guider chaque étape. C’est un grand changement par rapport à leur IA précédente, Einstein Copilot. Alors qu’Einstein a été conçu pour aider un humain en rédigeant un e-mail ou en résumant un dossier, Agentforce est conçu pour être un « employé numérique » capable de gérer des tâches en plusieurs étapes de manière totalement autonome.
La technologie qui rend cela possible repose sur deux éléments clés :
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Atlas Reasoning Engine : Vous pouvez le considérer comme le cerveau de l’agent. C’est la partie qui analyse une demande (comme « un client veut retourner sa dernière commande »), la décompose en étapes plus petites et élabore un plan pour la réaliser.
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Data Cloud : C’est la mémoire et la connaissance de l’agent. Agentforce dépend de Salesforce Data Cloud pour extraire et connecter toutes vos données d’entreprise. C’est un point très important, et nous verrons pourquoi cela peut être à la fois un avantage énorme et un casse-tête majeur.
Comment un agent IA Salesforce est-il construit et configuré
Faire fonctionner un agent IA Salesforce n’est pas aussi simple que d’appuyer sur un interrupteur. Il utilise un outil low-code appelé « Agent Builder », mais vous devez tout de même mettre la main à la pâte pour configurer plusieurs éléments afin qu’il fasse ce que vous voulez. C’est là que les choses peuvent commencer à se compliquer.
Les briques de base : Sujets, actions et instructions
Pour lancer un agent, vous devez configurer trois éléments principaux :
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Sujets : Ce sont essentiellement les « tâches à accomplir » que vous voulez que l’agent prenne en charge. Par exemple, un sujet pourrait être « traiter un retour de produit », « vérifier le statut d’une commande » ou « mettre à jour les informations d’un compte client ».
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Actions : Ce sont les outils spécifiques que l’agent est autorisé à utiliser pour accomplir une tâche. Les actions sont directement liées au backend de Salesforce, ce qui signifie qu’elles peuvent impliquer l’exécution d’un Flow, d’un code Apex ou l’utilisation d’un modèle de prompt. Cela signifie généralement que vous aurez besoin d’un administrateur Salesforce averti ou même d’un développeur pour configurer et superviser ces actions.
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Instructions : Elles sont rédigées en langage courant et agissent comme la logique qui dit à l’agent quoi faire. Vous utilisez des instructions pour guider l’agent sur la manière de traiter un sujet et quand il doit utiliser une action spécifique.
La dépendance à l’écosystème Salesforce
Maintenant, voici le hic : pour qu’un agent IA Salesforce fonctionne vraiment bien, ses données et ses actions doivent résider presque entièrement dans l’univers Salesforce.
Si vous voulez que l’agent réponde à une question en utilisant un guide interne, ce guide doit se trouver dans Data Cloud. Si vous voulez qu’il exécute une tâche, il a besoin d’un Flow ou d’une classe Apex pré-construits et prêts à l’emploi. Essayer d’obtenir des informations de systèmes externes, comme une base de connaissances distincte dans Confluence ou un dossier partagé de Google Docs, signifie que vous devez d’abord construire des connecteurs et acheminer toutes ces données vers Data Cloud. Cela peut être un processus lent, coûteux et compliqué.
Cas d’usage vs. limitations pratiques
Salesforce a brossé un tableau enthousiasmant de ce que ses agents IA peuvent faire, mais il est judicieux de contrebalancer ce potentiel avec les véritables casse-têtes de son système fermé.
Cas d’usage mis en avant
Salesforce met en avant quelques agents prêts à l’emploi pour différentes équipes :
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Agent de service client : Conçu pour résoudre les problèmes de support client 24h/24 et 7j/7 sans nécessiter l’intervention d’un humain.
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Agent SDR (Sales Development Representative) : Peut qualifier de manière autonome de nouveaux leads, répondre aux questions sur les produits et planifier des réunions pour l’équipe commerciale.
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Agent de campagne marketing : Aide à trouver des idées de campagnes, à créer des listes d’audience ciblées et même à rédiger des textes marketing.
Le défi caché : une approche en vase clos crée des silos de données
Le principal problème avec Agentforce est qu’il vit dans un jardin clos. Si les connaissances les plus utiles de votre entreprise sont stockées en dehors de Salesforce, votre agent IA travaillera avec une main attachée dans le dos.
Pensez-y : vos ingénieurs documentent-ils les nouvelles fonctionnalités dans Confluence ? Vos équipes de support conservent-elles des guides de dépannage détaillés dans Notion ou Google Docs ? L’intégralité de votre historique de support, rempli de solutions précieuses, se trouve-t-elle dans un service d’assistance autre que Salesforce comme Zendesk ou Freshdesk ? Si la réponse est oui, Agentforce ne peut accéder à aucune de ces informations facilement.
Cela vous met dans une position délicate. Pour qu’Agentforce fonctionne à merveille, Salesforce vous encourage essentiellement à déplacer toutes vos données et vos flux de travail sur leur plateforme. Ce n’est pas une simple mise à jour logicielle ; c’est un projet massif à l’échelle de l’entreprise qui peut s’étendre sur des mois, voire des années.
| Fonctionnalité | Agent IA Salesforce (Agentforce) | eesel AI |
|---|---|---|
| Sources de connaissances | Principalement des données Salesforce ; les sources externes nécessitent une configuration complexe de Data Cloud. | Se connecte instantanément à plus de 100 sources (Zendesk, Freshdesk, Confluence, Google Docs, Slack, etc.). |
| Intégration au service d’assistance | Conçu pour Salesforce Service Cloud. | S’intègre à votre service d’assistance actuel (Zendesk, Freshdesk, Intercom) sans migration majeure. |
| Temps de configuration | De quelques semaines à plusieurs mois, nécessite souvent des consultants spécialisés. | Opérationnel en quelques minutes avec une plateforme que vous pouvez configurer vous-même. |
| Flexibilité | Vous enferme dans l’écosystème Salesforce. | Fonctionne avec vos outils existants, vous êtes donc libre d’utiliser les meilleures applications pour chaque tâche. |
Comprendre sa tarification et sa mise en œuvre
En plus des obstacles techniques, vous devez également penser au coût et à l’effort nécessaires pour mettre Agentforce en service.
Le modèle de tarification : paiement à la conversation
Salesforce a annoncé que la tarification pour Agentforce commencera à 2 $ par conversation.
À première vue, cela peut sembler assez simple, mais un modèle basé sur la consommation a un défaut majeur : il est totalement imprévisible. Si vous avez un mois chargé pour le support ou une campagne marketing qui génère un afflux de questions, votre facture d’IA pourrait grimper en flèche sans avertissement. C’est un modèle qui vous pénalise essentiellement pour la croissance de votre entreprise.
Et ce prix ne couvre même pas les coûts souvent élevés des licences Data Cloud, des autres produits Salesforce dont vous pourriez avoir besoin, et des services de mise en œuvre des consultants que vous devrez probablement engager pour que tout fonctionne ensemble.
La réalité de la mise en œuvre : ce n’est pas juste un interrupteur à actionner
Foire aux questions
Un agent IA Salesforce, également connu sous le nom d’Agentforce, est un employé numérique autonome conçu pour gérer des tâches en plusieurs étapes dans les domaines de la vente, du service client et du marketing sans supervision humaine constante. Contrairement à Einstein Copilot, qui assiste les humains en suggérant du contenu ou en faisant des résumés, Agentforce vise à accomplir des tâches entières de manière indépendante.
Les principaux composants techniques incluent l'Atlas Reasoning Engine, qui fonctionne comme le « cerveau » de l’agent pour planifier et décomposer les demandes, et Data Cloud, qui sert de mémoire et de base de connaissances en connectant toutes les données commerciales pertinentes au sein de l’écosystème Salesforce.
Les agents IA Salesforce peuvent répondre à divers besoins commerciaux, tels que fournir un support client automatisé 24h/24 et 7j/7, qualifier de manière indépendante des prospects commerciaux et planifier des réunions, ainsi qu’aider les équipes marketing avec des idées de campagnes et la génération de contenu. Ils sont conçus pour automatiser des processus de routine complexes en plusieurs étapes.
La forte dépendance à l’écosystème Salesforce signifie que pour qu’un agent IA Salesforce fonctionne de manière optimale, ses données et ses actions doivent résider principalement au sein de Salesforce. L’intégration de sources de connaissances externes comme Confluence ou Google Docs nécessite un effort considérable pour créer des connecteurs et acheminer ces données vers Data Cloud, ce qui peut être un processus lent et coûteux.
La tarification d’un agent IA Salesforce commence à 2 $ par conversation, basée sur un modèle de consommation. Cela peut entraîner des coûts imprévisibles qui augmentent rapidement avec une utilisation accrue. De plus, ce prix ne couvre pas d’autres dépenses potentielles comme les licences Data Cloud, d’autres produits Salesforce nécessaires, ou les importants services de mise en œuvre par des consultants.
La mise en œuvre d’un agent IA Salesforce n’est pas un processus simple et rapide ; elle implique généralement des semaines, voire des mois, de travail dédié. Elle nécessite un investissement initial substantiel en conception, cartographie des processus, nettoyage des données et configuration méticuleuse des sujets, actions et instructions, nécessitant souvent l’expertise d’un administrateur ou d’un développeur Salesforce spécialisé.
Un agent IA Salesforce est le plus adapté aux grandes entreprises qui sont profondément et entièrement engagées dans la plateforme Salesforce, l’utilisant de manière exhaustive pour leurs fonctions de vente, de service client, de marketing et de gestion des données. Pour les entreprises qui valorisent l’agilité ou utilisent un mélange diversifié des meilleurs outils du marché, son approche en vase clos pourrait présenter des limitations importantes.
