Salesforce mise sur sept agents IA et des déploiements mieux contrôlés

Salesforce a profité des jours précédant Dreamforce pour présenter une nouvelle gamme Agentforce : sept agents IA préconfigurés par métier, un environnement d’exécution pensé pour des tâches qui se prolongent sur plusieurs jours ou semaines, et une architecture commune de gouvernance. Selon l’éditeur, ces agents s’appuient sur le contexte de Customer 360 et sur les processus déjà en place, plutôt que de fonctionner comme de simples chatbots isolés. 23

Les sept agents Agentforce et leur rôle

Chaque agent se voit attribuer un périmètre métier précis. Six étaient disponibles de manière générale au moment de l’annonce ; Hunter restait en phase pilote. 23

• Casey — service client : traite les demandes sur les canaux voix, SMS, WhatsApp et chat web. Ses parcours préconfigurés couvrent les FAQ, les retours, la gestion de compte et le transfert vers un conseiller humain. Salesforce cite Engine, dont l’agent d’assistance aurait résolu intégralement 50 % des demandes par chat. Disponible de manière générale. 23

• Paige — services informatiques et RH : répond aux demandes internes liées à l’informatique et aux ressources humaines dans Slack, les portails collaborateurs et les outils de travail existants. Salesforce cite Autism Queensland, où Paige aurait résolu 70 % des demandes administratives. Disponible de manière générale. 23

• Carter — commerce : accompagne les clients dans la recherche et la comparaison de produits, répond à leurs questions et permet le paiement dans la conversation. Salesforce cite Hibbett AI, qui aurait géré 90 % des principaux parcours d’achat après un déploiement de six semaines. Disponible de manière générale. 23

• Marshall — supply chain : orchestre les processus de back-office et de chaîne d’approvisionnement, automatise des opérations manuelles avec une exécution déterministe et conserve une trace auditable des actions effectuées. Disponible de manière générale. 23

• Piper — ventes B2B entrantes : engage les prospects, les qualifie et les convertit depuis les sites web et les boîtes de réception, pour les équipes commerciales et marketing. Salesforce cite Asana, où Piper aurait généré quatre fois plus de conversations, et avance un délai de déploiement habituel de 45 jours. Disponible de manière générale. 23

• Fin — expérience client : exécute des workflows complexes d’expérience client sur plusieurs canaux, avec Operator pour les opérations clients et les modèles personnalisés Fin Apex pour l’expérience client. Salesforce cite Anthropic, où Fin aurait résolu de façon autonome 79 % des conversations reçues. Disponible de manière générale. 23

• Hunter — prospection commerciale sortante : recherche des prospects et mène les actions de prise de contact avec les commerciaux tout au long d’un cycle de vente étendu. Salesforce cite Perk, où Hunter aurait généré 60 % du pipeline commercial. En pilote lors de l’annonce ; disponibilité générale prévue en novembre 2026. 23

Les résultats clients cités sont des chiffres communiqués par Salesforce, et non des évaluations indépendantes. Ils renseignent sur les usages visés par l’éditeur, mais les entreprises devront vérifier les performances avec leurs propres données, intégrations, règles d’escalade vers un humain et indicateurs de suivi.

Un runtime pour un travail qui ne s’arrête pas à une conversation

Le nouveau runtime « long horizon » de Salesforce doit permettre à un agent de poursuivre un objectif durant plusieurs jours ou semaines, au lieu de conclure son travail à la fin d’une seule interaction. Hunter est le premier agent nommé à s’appuyer sur cet environnement. 36

Salesforce met en avant trois fonctions :

• La mémoire, qui conserve le contexte utile et l’avancement entre les sessions ;
• L’exécution durable, qui permet à un plan de continuer, de reprendre ou de récupérer après une interruption ;
• Le pilotage dynamique, qui permet à l’utilisateur de réorienter l’agent lorsque la situation ou les priorités évoluent.

Dans l’exemple donné par Salesforce, un commercial peut demander à Hunter de sauver les opportunités à risque avant la fin du trimestre. L’agent transforme alors la consigne en objectif mesurable, élabore un plan et progresse vers cet objectif dans le temps. 36

C’est un point important pour un usage en entreprise : un agent utile ne doit pas seulement produire une réponse. Il doit aussi conserver le contexte pertinent, tenir compte d’instructions qui changent et exécuter de façon fiable un travail interrompu ou réparti entre plusieurs systèmes.

7 milliards d’« Agentic Work Units » selon Salesforce

Salesforce affirme avoir délivré 7 milliards d’Agentic Work Units (AWU) via Agentforce et Slack au cours des deux années précédentes, dont 3,2 milliards au deuxième trimestre. 23

Les AWU constituent la mesure d’activité utilisée par Salesforce pour le travail effectué sur sa plateforme. Ce total donne une indication de l’ampleur d’usage revendiquée par l’éditeur, mais il ne permet pas, à lui seul, de mesurer le retour sur investissement, la précision, les économies réalisées ou le taux de réalisation autonome des tâches.

Trusted Enterprise AI Harness : une couche de contrôle commune

Parallèlement aux agents, Salesforce a présenté le Trusted Enterprise AI Harness, une architecture commune destinée à fournir des contrôles partagés. L’objectif est d’éviter que chaque équipe doive reconstruire séparément les mécanismes de contexte, de sécurité et de gouvernance pour chaque expérience IA. 40

Salesforce regroupe cette architecture autour de six capacités :

• Trusted Context ;
• Trusted Agency ;
• Trusted Action ;
• Trusted Governance ;
• Trusted Security ;
• Trusted Models.

Son projet d’AI Control Plane doit servir de point central pour administrer les agents et systèmes IA à l’échelle de l’organisation. Salesforce indique que l’approche prend en charge ses propres modèles, agents et systèmes, mais aussi ceux de tiers ; le choix d’un modèle pourrait tenir compte de critères tels que la précision, les performances, le coût et les besoins métier. 40

Pour les organisations qui évaluent ces solutions, c’est l’enjeu opérationnel central de l’annonce. Les agents nommés offrent des points de départ préconfigurés ; le Harness constitue la réponse de Salesforce à la question plus difficile du contrôle des identités, des permissions, des accès aux données, des actions et des modèles à mesure que les déploiements prennent de l’ampleur.

Dreamforce, entre déploiement en entreprise et débat sur l’IA avancée

Dreamforce 2026 devait se tenir du 15 au 17 septembre à San Francisco, au Moscone Center, avec plus de 43 000 participants attendus. Marc Benioff, directeur général de Salesforce, et Sam Altman, directeur général d’OpenAI, devaient échanger sur les avancées d’OpenAI et sur son partenariat avec Salesforce pour créer des outils destinés aux entreprises. 5061

L’événement intervient alors qu’un débat plus large porte sur le rythme de développement des systèmes d’IA les plus avancés. Reuters a rapporté que Sam Altman avait indiqué aux salariés d’OpenAI que l’entreprise était ouverte à un ralentissement coordonné avec d’autres laboratoires, sur fond de préoccupations croissantes concernant la sécurité. 47

L’annonce de Salesforce ne tranche pas ce débat sectoriel. Son ambition est plus ciblée : intégrer des agents dans les données, processus, permissions, mécanismes de supervision et règles de gouvernance de l’entreprise. Pour une organisation intéressée par Agentforce, le critère décisif ne sera donc pas seulement la capacité d’un agent à accomplir une tâche, mais sa capacité à le faire de manière fiable dans le cadre de contrôle exigé par l’activité.