Dreamforce : Salesforce rend les chatbots IA plus autonomes

En direct de San Francisco. Le top-départ de la conférence Dreamforce 2024 du géant du CRM (mais pas que) en mode SaaS Salesforce a été donné ce mardi 17 septembre au Moscone Center à SF. Avec plus de 45 000 participants enregistrés (versus 40 000 l'an passé), cette édition renoue ainsi avec les grandes affluences de l'ère pré-covid avec également plus de 1 500 sessions organisées et plus de 200 partenaires présents. Sans surprise cette édition était placée 100 % sous le signe de l'IA avec toutefois un grand soin pris par tous les speakers de la conférence plénière - Marc Benioff le CEO de Salesforce en tête - de forcer le trait entre l'intelligence artificielle d'avant et celle annoncée aujourd'hui qui est - de façon très surprenante - plus efficace, plus performante et plus pertinente. Mais aussi plus chère : si l'éditeur avait il y a quelques jours indiqué le passage vers une tarification à l'usage à 2$ par conversation il était resté flou ce qu'il entendait précisément par conversation. Lors d'un point presse avec Patrick Stokes, le vice-président exécutif marketing Product & Industries de l'éditeur, a éclairci ce point. Nous avons donc eu confirmation qu'une conversation concerne un ensemble de questions-réponses commençant et finissant entre un client et un agent. L'entreprise doit de repasser à la caisse même si un client poursuit l'échange avec cet agent lors d'un appel ultérieur et même si l'échange est directement lié à la précédente conversation.

Pour faire passer la pilule du prix, Salesforce a mis les petits plats dans les grands - chiffres et démonstrations à l'appui - pour vanter les mérites de sa dernière suite low code Agentforce (ex Einstein Copilot), jusqu'à ringardiser au passage un certain Copilot de Microsoft. « Nous avons été pionnier sur l'IA, mais aujourd'hui est un moment de changement », a lancé à une assemblée largement acquise à sa cause Marc Benioff, le CEO de Salesforce. « Nous entrons dans la prochaine étape la plus importante avec une technologie jamais vue avant avec notre premier agent autonome pour aider les entreprises à être plus productives et améliorer leurs résultats. » Présentée comme la 3e vague de l'IA (après le prédictif et les copilotes GenAI), Agentforce doit aider les entreprises à créer des assistants IA autonomes pour les ventes, les services et le marketing et va être progressivement adossée à l'ensemble des couches applicatives de l'éditeur (Sales, Marketing, Services, Commerce en tête) sans oublier Slack qui s'ouvre par ailleurs à d'autres agents d'applications tiers, ou encore Tableau. Agentforce veut servir de point commun à l'ensemble des briques de la suite Customer 360 de l'éditeur pour faire drastiquement baisser la part des tâches répétitives et de faible valeur d'une entreprise estimée à 41 % par le fournisseur. Avec Agentforce, pas question cependant de mettre l'humain au placard, le fournisseur prenant soin de mettre plutôt en avant le tandem formé entre l'homme et la machine pour atteindre un momentum de productivité.

Agentforce se nourrit de la Data Cloud pour greffer des actions sur les applications et processus métiers de l'entreprise. (crédit : D.F.)

De nombreux cas clients ont été évoqués comme Disney, pour créer un parcours client sur mobile dédié sur la base de ses attentes et des paramètres d'affluence en temps réel sur les attractions. L'enseigne haut de gamme Saks, qui a déployé son premier agent, a fait l'objet d'un focus plus particulier avec notamment l'édition en temps réel d'une action dans le bot de service client pour proposer à un acheteur de lui remplacer un article trop petit à venir récupérer le jour même dans une boutique à San Francisco; ou encore de fournir des données à un vendeur en magasin sur une acheteuse pour un accueil et des propositions de vente personnalisées améliorant l'engagement et la fidélité client.

LLM, données et actions : les trois ingrédients d'Agentforce

« Nous sommes très enthousiastes à propos d'Agentforce. Je pense que c'est un moment important pour Salesforce. Cela fait 12 ans que je suis ici et cela ressemble au moment où nous avons lancé la plateforme globalement et aidé les entreprises à créer des applications pour n'importe quel flux de travail dans leur entreprise », s'est enthousiasmé Patrick Stokes. « Les agents pourraient devenir ces nouvelles applications, d'autres façons de construire des flux de travail et je pense que nous avons une plateforme unique pour le faire. » L'éditeur présente sa dernière technologie comme un système cohérent, intégré reposant sur trois piliers : un ou plusieurs LLM, adossés au « moteur de raisonnement » Atlas, qui ne font l'objet d'aucun autre entrainement de la part de Salesforce, ce dernier se contentant « d'ajouter des métadonnées et du contexte au prompt », explique Patrick Stokes. Ensuite les données (en provenance de la Data Cloud ou des lakehouses/warehouses tiers utilisés par l'entreprise) et pour finir les actions.

Marc Benioff, CEO de Salesforce a énoncé la problématique du cas client Sacks qui a déployé en quelques jours Agentforce pour améliorer l'expérience et le parcours d'achat client. (crédit : D.F.)

« Lorsque vous pouvez réunir ces trois éléments dans un système intégré cohérent, vous obtenez soudain quelque chose de très performant », affirme Patrick Stokes. « Nous n'avons pas eu à entraîner à nouveau le modèle. Nous avons simplement ajouté des métadonnées et du contexte additionnel à l'invite [...] la génération augmentée de récupération (RAG) fonctionne parce que le LLM peut non seulement répondre à une question, mais peut aussi raisonner sur les données que vous lui donnez. Agentforce examine également toutes les données et trouve une réponse, et cela à chaque interaction. Ainsi, chaque fois que vous interagissez avec le mécanisme de liaison avant d'envoyer la question au mécanisme de liaison, le moteur de raisonnement d'Atlas s'exécute. » A l'occasion d'un point presse qui a suivi la session plénière, Marc Benioff a par ailleurs ajouté qu'Atlas est déjà très bien placé chez un certain nombre de très gros clients et qu'il se distingue dans les benchmarks menés par ces derniers aussi bien en termes de performances, de précision que de taux d'hallucination. « Nous pensons que cela est lié aux capacités de notre plateforme y compris en termes d'accès aux données et métadonnées, aussi bien qu'à notre logique, à notre flux de travail, à notre modèle de partage mais aussi au RAG et à d'autres capacités variées », a fait savoir le CEO.

Démonstration en temps réel de Patrick Stokes, vice président exécutif marketing Product & Industries de Salesforce, d'ajout d'action sur un Agentforce de relation client. (crédit : D.F.)

Salesforce propose une variété de cas d'usage pour Agentforce, par exemple pour les ventes (Sales Cloud) afin de qualifier et faire remonter des prospects à tous les niveaux de la chaîne de prospection. Pour le moment, le fournisseur cite des cas d'usage s'appuyant sur des agents répondant à des besoins verticaux (plus d'une centaine) sans exclure à l'avenir qu'un protocole standardisé puisse permettre à tous ces agents de d'interagir ensemble. Agentforce pour Sales Development Representative (SDR) et Coach sont attendues en disponibilité générale pour octobre 2024. Pour Agentforce dans Service Cloud, la GA de Service Agent est prévue pour octobre 2024, Scheduling Agent pour décembre 2024 et Employee Service Agent en février 2025. Dans Marketing Cloud, Agentforce est disponible en GA dès à présent pour Campaigns tandis que pour la fonction Personalization il faudra patienter jusqu'à l'été 2025, et à février 2025 pour Agentforce dans Commerce Cloud (Buyer et Personal Shopper) tandis que Merchant est en GA maintenant. Pour Agentforce dans Revenue&Orders (Deal Desk) la GA est calée à l'été prochain alors qu'elle est en vigueur pour Tableau Agent et Pulse ainsi que Slack AI et Salesforce Channels.

Agentforce peut segmenter différentes populations de clients sur la base de nombreux paramètres afin de réaliser des campagnes de ciblage marketing, améliorer leur pertinence et au final leur performance. Pour le commerce, Agentforce peut aussi déterminer un niveau personnalisé de réduction en fonction des précédents achats des clients.(crédit : D.F.)

Promettant une pertinence doublée et une précision 33 % supérieure par rapport à une IA maison en se basant sur la remontée d'un de ses clients du Fortune 500, Salesforce indique qu'Agentforce couvre une centaine d'actions pour différentes industries (automobile, média, organisation à but non lucratif, biens de consommation, communications, services financiers, énergie, éducation, soins et santé, fabrication, secteur public...). L'éditeur indique également avoir développé en parallèle un véritable écosystème d'agents partenaires (employee service agent de Workday, industry agents d'IBM), mais aussi d'actions (AWS, IBM, Box, Zoom...) et zero copy (AWS, IBM, Microsoft...) en s'appuyant aussi pour leur implémentation sur Accenture, Capgemini, Deloitte Digital, IBM, PwC, Slalom, au-delà de ses propres prestations de services et d'intégration.