Qu’est-ce qu’Agentforce ? De Coworker à l’agent sur mesure

Agentforce est la plateforme d’agents IA de Salesforce. Concrètement, elle rend disponible des assistants capables de comprendre une demande, de choisir les actions à mener et de les exécuter directement dans votre CRM.

Depuis début septembre, Salesforce l’active par défaut dans les organisations éligibles. L’opération ne coûte rien et ne met aucun agent en service, mais les outils sont désormais là. Chez nos clients, la question ne tarde donc pas : par où commencer ? Quels types de projets peut-on mettre en place ?

Nous y répondons en distinguant trois niveaux, qui ne visent pas le même public et ne demandent pas le même investissement.

Coworker remplace la barre de recherche de Salesforce. Il s’adresse à vos collaborateurs, et non à vos clients, et s’appuie sur les données de votre CRM. Contrairement à un agent, qu’il faut configurer action par action, il comprend nativement les métadonnées de votre org, y compris vos objets et champs personnalisés. Il s’adapte donc en général assez bien aux org très personnalisées.

Là où la recherche classique vous amène sur la fiche d’un compte, Coworker peut vous expliquer ce qui s’y passe. Un commercial qui prépare un rendez-vous peut lui demander ce qui a changé chez son client depuis sa dernière visite. Selon le compte, il pourra voir remonter une baisse des commandes sur une gamme, des réclamations en cours ou un échange interne au sujet d’une remise, voire obtenir une proposition d’ordre du jour.

Pour en estimer la valeur, partez de vos chiffres : combien de temps vos commerciaux passent-ils à reconstituer un compte avant chaque visite ?

Avant de l’ouvrir, auditez vos règles de partage. Coworker ne montre que ce que l’utilisateur a le droit de voir. Si ces droits sont trop larges, des informations que personne n’aurait cherchées se retrouvent résumées en quelques secondes.

Un agent se définit comme un rôle, avec un périmètre, des instructions, des actions autorisées et potentiellement des règles d’escalade. Face à une demande, le moteur de raisonnement l’interprète, choisit les actions utiles et les enchaîne.

Un chatbot, lui, suit un arbre de dialogue écrit à l’avance, alors qu’un agent construit sa réponse au moment de la demande et agit directement sur vos données.

Salesforce fournit des modèles pour les usages courants, dont sept nouveaux présentés juste avant Dreamforce. Côté service, un agent peut par exemple suivre une commande, vérifier qu’un retour respecte votre politique commerciale, ouvrir le dossier, puis transmettre au conseiller ce qui sort du cadre. Côté vente, il peut qualifier les leads entrants et proposer un créneau. En interne, il peut prendre en charge des questions RH ou informatiques courantes. Tout dépend des processus que vous lui confiez.

Ces modèles peuvent s’adapter en quelques semaines, à condition que la matière existe. Un agent de service vaut ce que vaut votre base de connaissance. Si vos conditions de retour circulent en trois versions, il risque d’en retenir une, sans garantie que ce soit la bonne.

Reste ce qui n’appartient qu’à votre entreprise. Selon vos métiers, cela peut être un assistant qui aide un commercial itinérant à créer un devis, comparer deux références ou faire avancer une opportunité depuis son téléphone. Aucun modèle standard ne couvre ce type de besoin. La valeur de ces agents réside également dans les organisations Salesforce où un grand nombre d’objets ou processus customisés ont été mis en place.

C’est ce type d’agent que nous construisons principalement chez 2PACE, et deux enseignements en ressortent.

Le premier concerne le découpage. Contacts, comptes, devis et opportunités n’obéissent pas aux mêmes règles, et un agent unique chargé de tout a tendance à les mélanger. Sur un agent commercial terrain, nous avons donc créé un sous-agent par sujet métier, plus un dernier qui recadre les questions hors sujet. Leur conception ressemble à la rédaction de fiches de poste, et relève autant du métier que de la technique.

Le second concerne la frontière entre l’IA et le code. Face à deux « Martin Dupont », un agent risque d’en choisir un avec aplomb, et de se tromper une fois sur deux, quel que soit le modèle. Mieux vaut lui retirer cette décision : une recherche Apex détecte l’ambiguïté, et l’agent demande alors une précision. Même logique pour les listes de valeurs, qu’une action Apex vérifie avant chaque enregistrement

Un agent ne compense pas les faiblesses du système auquel il se connecte, il les rend visibles, et à grande échelle. Un Flow pensé pour traiter un enregistrement à la fois passera la recette sans difficulté, mais risque de céder le jour où un agent l’appellera en rafale.

Pour mesurer la valeur sans lancer de projet, Coworker reste le point d’entrée le plus simple, avec une licence Agentforce et des règles de partage vérifiées.

Pour un premier agent, retenez un seul cas d’usage, à fort volume et à faible risque, et nettoyez les données de ce périmètre seulement. Limitez-vous à trois à cinq actions, puis testez avant d’ouvrir aux utilisateurs. Faites-le aussi sur mobile : un agent ne s’y affiche pas toujours comme sur desktop, et c’est là que vivent vos commerciaux terrain.

L’erreur classique consiste à viser d’emblée un agent capable de tout. Nous préférons l’aborder comme un recrutement, avec un poste défini, une période d’essai, puis des responsabilités élargies.

Les meilleurs candidats sont des processus fréquents, qui s’appuient sur des données fiables et dont les règles peuvent s’écrire. Selon vos équipes, cela peut être le suivi d’une commande, la gestion d’un retour, la qualification de leads, la préparation d’un devis ou les demandes RH et informatiques courantes.

À l’inverse, une décision qui engage l’entreprise gagne à rester entre les mains d’un collaborateur, l’agent pouvant alors se charger de préparer le dossier.

Dreamforce s’est tenu à San Francisco du 15 au 17 septembre, et trois annonces méritent qu’on s’y arrête.

La plus importante s’appelle AIforce, une couche d’interface qui met votre contexte Salesforce (données, processus, droits) à disposition d’autres outils. Elle se décline dans Salesforce avec Coworker, dans Slack avec Slackforce, et dans Claude, l’assistant d’Anthropic, avec Claudeforce, aujourd’hui en bêta ouverte et sans tarif publié.

Salesforce a aussi présenté Koa, son premier modèle de raisonnement dédié au CRM, construit avec NVIDIA. Il est encore en pilote, avec une disponibilité visée cet hiver aux États-Unis : pour une organisation hébergée en Europe.

Enfin, selon Salesforce, Coworker a dépassé les 100 000 utilisateurs en 35 jours. Prudence toutefois : l’outil s’active automatiquement chez une partie des clients depuis août, et un utilisateur activé n’est pas forcément convaincu.

Notre lecture : vos équipes travailleront de plus en plus les données Salesforce sans ouvrir Salesforce, ce qui ne change rien au travail de fond, mais mérite un soin particulier.

Chez 2PACE, nous cadrons ces projets à partir de votre existant plutôt que d’une démonstration. Si vous vous demandez à quel niveau votre organisation peut se situer, parlons-en.