De nombreuses entreprises déploient l'IA et proposent des solutions créatives personnalisées à leurs clients, mais Salesforce se démarque parmi toutes ces options.
Salesforce Agentforce redéfinit le travail numérique en permettant aux entreprises de déployer des agents IA autonomes qui analysent les données, prennent des décisions et exécutent des tâches dans les domaines de l'équipe commerciale, du service et du marketing.
Grâce à un écosystème intégré basé sur le moteur de raisonnement Atlas et Data Cloud, elle offre une approche transformatrice de l'automatisation d'entreprise.
Tout d'abord, Salesforce est-il réellement le fournisseur d'IA agentique ?
Points clés de la clé à retenir
- Salesforce Agentforce déploie l'IA autonome dans toutes les opérations d'entreprise.
- Utilise le moteur de raisonnement Atlas pour une automatisation intelligente de la prise de décision.
- Data Cloud est un fournisseur d'intégration unifiée des données d'entreprise sans copie.
- Surveillance et sécurité complètes grâce à une architecture IA modulaire.
Salesforce propose-t-il l'IA Agentic ?
oui, Salesforce propose bien une IA agentique via sa plateforme Agentforce. Salesforce Agentforce est une plateforme de main-d'œuvre numérique qui permet aux entreprises de créer et de déployer des agents IA autonomes à grande échelle. *
Lancé en septembre 2024 et mis à jour en juin 2025, Agentforce combine le moteur de raisonnement Atlas, Data Cloud, des actions prédéfinies et un générateur d'agents low-code pour permettre aux agents d'analyser des données, de prendre des décisions et d'exécuter des tâches dans les flux de travail d'équipe commerciale, de service et de marketing.
Cette suite complète positionne Salesforce comme leader dans le domaine de l'IA agentielle d'entreprise, allant au-delà des simples chatbots pour offrir de véritables assistants numériques.
Examinons maintenant le fonctionnement interne de ce système sophistiqué.
Aperçu rapide des fonctionnalités : Salesforce Agentic Suite
La suite Salesforce Agentic intègre plusieurs composants techniques pour offrir une plateforme unifiée de développement et de déploiement d'agents.
Chaque fonctionnalité s'appuie sur les autres pour créer un écosystème cohérent permettant des opérations autonomes.
| Capacité | Détails |
|---|---|
| Planification et orchestration | Moteur de raisonnement Atlas avec planificateur modulaire, sélecteur d'actions et modules de réflexion |
| Mémoire et contexte | Couche de données unifiée Data Cloud avec accès sans copie aux données CRM, ERP et tierces |
| Invocation d'outils | plus de 100 actions prédéfinies via des connecteurs vers Salesforce Flux, MuleSoft, Slack et les serveurs MCP |
| Barrières de sécurité et politique | Architecture sécurisée dès la conception avec des listes blanches d'outils, des validateurs de sortie et des étiquettes d'identité |
| Observabilité et surveillance | Centre de commande avec suivi étape par étape, indicateurs et prise en charge d'OpenTelemetry |
Cet ensemble complet de fonctionnalités permet aux entreprises de créer des agents prêts à l'emploi qui s'intègrent de manière transparente aux systèmes d'entreprise existants.
Comment travaille Salesforce Agentforce en coulisses
L'architecture technique de Salesforce Agentforce s'articule autour de six couches intégrées qui travaillent ensemble pour offrir des capacités d'agent autonomes.
- Atlas Reasoning Engine planifie des séquences de tâches à l'aide d'une orchestration modulaire
- Action Selector choisit les outils appropriés dans la bibliothèque de connecteurs disponibles
- *data Cloud est un fournisseur, prestataire, de données d'entreprise unifiées avec un accès sans copie
- Les actions prédéfinies font appel à Salesforce Flux, MuleSoft et des services tiers
- Les garde-fous garantissent la conformité grâce à des listes blanches d'outils et des validateurs de résultats
- Le centre de commande surveille les performances en temps réel grâce à un suivi étape par étape
Cette approche multicouche permet aux agents de raisonner sur des scénarios commerciaux complexes tout en respectant les normes de sécurité et d'observabilité de niveau entreprise.
Tarifs et licences : ce que Salesforce facture pour l'IA Agentic
Le prix de Salesforce Agentforce n'a pas été rendu public, la plateforme étant probablement intégrée aux forfaits Einstein 1 et Customer 360 plutôt que vendue comme un produit autonome.
La société propose généralement des organisations de développeurs gratuites pour les tests initiaux, mais les fonctionnalités d'Agentforce peuvent être limitées dans les versions d'essai.
Les modèles de tarification prévus combinent les coûts d'exécution par agent et les frais d'utilisation du Data Cloud, tandis que les connecteurs partenaires peuvent nécessiter des abonnements distincts.
La mise à jour de juin 2025 a introduit le centre de commande, plus de 100 nouvelles actions et des connecteurs MCP sans préciser de coûts supplémentaires.
Cette approche globale reflète la stratégie de Salesforce qui consiste à intégrer des capacités d'agent dans l'ensemble de son écosystème de plateformes.
Atouts clés et lacunes critiques de Salesforce Agentic IA
Salesforce Agentforce présente plusieurs atouts convaincants qui le distinguent dans le paysage de l'IA agentique.
Le moteur de raisonnement Atlas fournit des capacités de planification modulaires sophistiquées, tandis que le Data Cloud unifié élimine les silos de données grâce à un accès sans copie aux systèmes d'entreprise.
Le générateur d'agents low-code démocratise la création d'agents, et le centre de commande offre une observabilité de niveau entreprise avec un suivi détaillé à chaque étape.
Cependant, la nature propriétaire du moteur de raisonnement Atlas peut limiter la transparence et la personnalisation par rapport aux cadres ouverts.
De plus, la dépendance vis-à-vis des serveurs MCP des partenaires pourrait retarder les échéanciers d'intégration, et l'écosystème, encore à l'étape initiale, doit encore mûrir.
Les données restent verrouillées dans l'écosystème Salesforce, ce qui nécessite des connecteurs MuleSoft ou tiers pour accéder à des bases de données externes.
Ces limites doivent être soigneusement mises en balance avec les atouts de la plateforme lors de la prise de décisions techniques.
Premiers pas avec l'IA Salesforce Agentic en 8 étapes
La création de votre premier agent Salesforce nécessite une planification et une configuration systématiques de plusieurs composants de la plateforme.
La plupart des équipes parviennent à un déploiement initial dans les 2 à 4 semaines suivant cette approche structurée.
- Inscrivez-vous à une organisation de développeurs Salesforce avec accès à Einstein 1
- Configurez les connexions Data Cloud à vos systèmes CRM et ERP existants
- Concevez des flux de travail d'agent à l'aide de l'interface Agent Builder à faible code
- Sélectionnez des actions prédéfinies parmi plus de 100 connecteurs disponibles dans la bibliothèque
- Mettez en place des garde-fous et des politiques de conformité via la gestion des identités
- Déployez des agents dans un environnement sandbox pour les premiers tests
- Surveillez les performances grâce aux tableaux de bord d'observabilité du centre de commande
- déployez* les agents de réussite à l'échelle de la production grâce à des contrôles de gouvernance appropriés
Cet échéancier de mise en œuvre fournit une feuille de route réaliste pour le déploiement en production, tout en garantissant le respect des protocoles de test et de gouvernance appropriés.
Feuille de route et perspectives concurrentielles pour Salesforce Agentic IA
Salesforce continue d'investir massivement dans les capacités d'IA agentique et prévoit d'intégrer d'autres modèles linguistiques de grande envergure, notamment Anthropic Claude, Gemini et AI21.
Les éléments prévus pour la roadmap future comprennent l'amélioration des capacités de mémoire et de planification des agents, ainsi que des structures tarifaires plus détaillées attendues en 2026.
L'expansion de l'écosystème ouvert avec plus de 30 serveurs MCP partenaires positionne Agentforce de manière compétitive par rapport à AWS Bedrock AgentCore et Microsoft Agent Framework.
Foire aux questions
Les agents Agentforce peuvent prendre des mesures autonomes dans tous les systèmes de l'entreprise, et pas seulement répondre aux requêtes. Ils utilisent le moteur de raisonnement Atlas pour la planification et la prise de décision.
Conçu nativement sur la plateforme Salesforce, Agentforce accède aux données existantes via Data Cloud et exécute des actions de manière transparente via les connecteurs Salesforce Flow et MuleSoft.
Agent Builder fournit des interfaces low-code pour les agents de base, mais les implémentations complexes peuvent nécessiter un développement pro-code et une expertise technique qui invite à l'intervention.
Oui, grâce aux serveurs MCP et aux connecteurs partenaires, notamment les intégrations AWS, Box, Google Cloud, PayPal et Stripe disponibles via la place de marché AgentExchange.
Le centre de commande offre un suivi étape par étape, des indicateurs de performance et une intégration OpenTelemetry pour une surveillance complète du comportement et des résultats des agents.
Prochaines étapes et checklist des actions à entreprendre
Salesforce Agentforce est une plateforme mature et prête pour l'entreprise qui permet de déployer des agents IA autonomes dotés de capacités de raisonnement sophistiquées, d'une intégration complète des données et de fonctionnalités d'observabilité robustes.
La force de cette plateforme réside dans son intégration native à Salesforce et son accessibilité low-code, mais les entreprises doivent évaluer avec soin les considérations liées à la dépendance vis-à-vis d'un fournisseur et la complexité de l'intégration pour les systèmes externes.
Pour poursuivre votre évaluation, achevez ces tâches essentielles :
- Demandez l'accès à une organisation de développeurs Salesforce dotée des fonctionnalités Agentforce
- Inventaire des sources de données existantes et des exigences d'intégration pour Data Cloud
- Identifiez les premiers cas d'utilisation qui correspondent aux actions prédéfinies disponibles
- Évaluez les compétences de votre équipe pour déterminer s'il vaut mieux adopter une approche de développement d'agents low-code ou pro-code
- Calculez les coûts projetés en fonction de l'utilisation prévue des agents et de la consommation de données
- Évaluez les exigences en matière de gouvernance et de conformité pour les opérations autonomes des agents