Salesforce Agentforce

Agentforce permet aux entreprises de déployer des agents d’IA qui travaillent dans Salesforce. Un agent peut répondre aux questions des clients, qualifier les leads entrants, planifier des réunions ou mettre à jour des fiches, en s’appuyant sur les données et les règles de l’entreprise. Les concepteurs définissent le rôle de l’agent, ses sujets et les actions qu’il peut mener, le relient aux connaissances et aux données, et le testent avant la mise en ligne. Un moteur de raisonnement décide comment traiter chaque demande, et des garde-fous limitent ce que l’agent peut faire.

Salesforce propose des agents préconstruits pour des tâches courantes. Parmi les exemples : un agent qui traite le pipeline de ventes entrantes, un pour la prospection sortante, des agents de service qui gèrent les dossiers, et un agent destiné aux employés pour les aider d’un outil à l’autre. L’intégration avec Slack place les agents là où les équipes discutent, et Data Cloud leur donne une vue unifiée du client. La plateforme a commencé à prendre en charge des modèles d’autres labos, dont une intégration Claude en bêta, et fonctionne avec des agents externes via des protocoles ouverts.

Agentforce se vend avec une tarification à la consommation, par exemple par conversation ou par action, en plus des licences Salesforce, et le coût dépend de l’usage. La valeur dépend de données propres et de processus bien définis, et les agents doivent être surveillés parce qu’ils agissent sur les fiches clients. Les concurrents incluent Microsoft Copilot Studio et les agents Dynamics 365, ServiceNow, les agents Breeze de HubSpot, et des spécialistes comme Sierra et Decagon. Ça convient aux entreprises qui font déjà tourner leur activité sur Salesforce.