Lors d’une grande conférence sur les technologies, les agents d’IA, les données d’entreprise et les nouvelles interfaces de travail ont été au cœur des débats. Cinq enseignements permettent de cerner la direction que prend le développement des logiciels d’entreprise : les modèles ont besoin de données fiables, de règles et d’autorisations ; les interfaces gagnent en dynamisme et la collaboration occupe désormais une place centrale. Un modèle d’inférence spécialement développé pour le CRM a également été présenté. Des processus agentiels de bout en bout visent à éviter les goulots d’étranglement humains.
Venez découvrir les immenses mascottes de Roaming et restez pour comprendre comment AIforce génère de la valeur au sein de l’architecture Salesforce à quatre couches. Pendant trois jours, les participants à Dreamforce ont assisté à des sessions sur tous les sujets : de l’utilisation de Data 360 par les Atlanta Hawks à l’harmonisation des données sur les fans par les Atlanta Hawks, en passant par une discussion avec Travis Kalanick, cofondateur d’Uber et PDG d’Atoms. Voici les cinq principaux enseignements tirés des keynotes et des autres sessions. (Pour un résumé complet en direct des annonces de Dreamforce, consultez le résumé sur LinkedIn.)
#1 Les entreprises ne peuvent pas fonctionner uniquement avec des modèles
Les modèles d’IA sont puissants, mais probabilistes : ils comprennent le monde, mais pas les règles qui régissent votre entreprise. Comme l’a déclaré Marc Benioff, président-directeur général de Salesforce, lors de son discours d’ouverture : « Ils ont une idée de ce qui se passe, mais ils ne s’appuient pas sur une vérité unique comme les applications Salesforce traditionnelles. La vraie question est la suivante : comment transposer le monde probabiliste de l’IA dans le monde déterministe ? Le monde déterministe est celui où se trouvent toutes ces données d’entreprise, là où réside la source unique de vérité. » La combinaison de l’intelligence des modèles avec vos workflows, vos politiques, vos autorisations et votre contexte est le moyen de former des agents capables d’agir en toute confiance.
#2 Nous sommes au cœur d’une révolution des interfaces
Il y a eu le passage du DOS à l’interface graphique, puis du Web au mobile. Avec AIforce, toutes les autorisations, la logique métier, la sécurité et les analyses contenues dans les métadonnées Salesforce peuvent être regroupées dans des interfaces en temps réel au sein d’Agentforce Coworker, de Slack, de Lightning, de Claude et bien d’autres encore. Comme l’a déclaré Patrick Stokes, président de Salesforce chargé des applications et du marketing, lors de son discours d’ouverture : « D’autres éditeurs de logiciels pensent que leur produit, c’est l’interface utilisateur… Chez Salesforce, notre produit, c’est la confiance que vous tous, nos clients, nous accordez pour gérer vos données, vos flux de travail, vos processus métier, vos autorisations et vos règles de sécurité – voilà ce qu’est le produit Salesforce. »
#3 Slack est votre nouvelle porte d’entrée
Comme l’a déclaré Rob Seaman, vice-président exécutif et directeur général de Slack, lors du discours d’ouverture de Slack : « Il existe un nouveau système d’exploitation du travail pour l’ère de l’IA, et c’est Slack. C’est le seul endroit où l’IA passe en mode multijoueur. » Qu’est-ce que cela signifie ? Alors que la plupart des outils d’IA sont en « mode solo » – une personne, un terminal, une fenêtre de discussion –, Slack associe des agents à des équipes humaines, de manière ouverte, en s’appuyant sur les conversations, les décisions et le contexte existants. Le résultat, a déclaré M. Seaman, est un effet d’entraînement : « L’intelligence se renforce pour vos collaborateurs et votre IA. Votre entreprise devient plus intelligente et avance plus vite. »
#4 Présentation de Koa, notre modèle de déduction spécialement développé
Salesforce a collaboré avec NVIDIA pour développer Koa, son premier modèle de raisonnement CRM Frontier. Il repose sur la super-architecture Nemotron 3 de NVIDIA et a été entièrement réentraîné sur des données synthétiques (et non issues de clients). Koa n’a pas été entraîné sur des données clients, mais s’appuie sur près de trois décennies de contexte métier de Salesforce. Comme l’ont écrit Jayesh Govindarajan, vice-président exécutif de Salesforce AI et Agentforce, et Silvio Savarese, vice-président exécutif et directeur scientifique chez Salesforce AI Research : « Nous savons à quoi ressemble une escalade de service vue de l’intérieur, ce qu’implique réellement la qualification d’un prospect, ce que signifie « résolu » lorsqu’un client est à l’autre bout du fil. C’est exactement ce que nous pourrions transmettre à Koa. »
#5 Les agents ont besoin d’agents
Dès lors qu’on rend une étape d’un processus « agentique », tout ce qui se trouve en aval doit également être « agentique » – sinon, l’humain devient le goulot d’étranglement. Joe Inzerillo, président de la division Entreprise et technologies d’IA chez Salesforce, a décrit ce principe lors de la conférence « Salesforce on Salesforce : Scaling the Agentic Enterprise » : « Quand on prend quelque chose et qu’on le fait évoluer de manière agentique, ce qui vient après doit également être une évolution agentique. Sinon, et c’est là une expansion humaine, le retour sur investissement s’effondre. Ainsi, quand on entend dire : « Oh, 95 % des entreprises n’en tirent pas de valeur », c’est parce qu’elles ne rendent pas l’ensemble du processus autonome. »
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