Agentforce de Salesforce : comment créer un agent IA pour votre entreprise ?

Salesforce a annoncé en novembre dernier le lancement d’Agentforce 2.0., une solution en constante évolution pour créer des agents IA autonomes voués à constituer une main d’œuvre virtuelle inestimable pour les entreprises.

C’est indéniable, une révolution est en cours… Mais plusieurs questions émergent : comment créer un agent IA et selon quelle méthodologie ? Pour quels usages ? En avez-vous vraiment besoin ? Comment contrôler le ROI et les performances de ces agents ?

Autant de questions clés pour les entreprises de demain, auxquelles nous vous répondons dans cet article.

Salesforce est un écosystème qui évolue en permanence. Le leader mondial du CRM a développé en 2024 Agentforce, dans la continuité de ses solutions Einstein et Einstein Copilot, pour aboutir aujourd’hui à Agentforce 2.0. qui permet la création d’agents IA personnalisables. Par exemple, un agent IA peut automatiser le support client, guider les commerciaux avec des insights en temps réel, ou encore assister les RH dans le recrutement.

Salesforce annonce par ailleurs de nombreuses évolutions à venir pour Agentforce et les releases de l’écosystème sont à la fois plus conséquentes et plus rapprochées. L’ère des agents n’en est donc qu’à ses débuts, et nous commençons tout juste à explorer leur potentiel. Mais commençons d’abord par le commencement !

La première question à vous poser est la suivante : en avons-nous vraiment besoin ? Tout dépend des retombées positives et des gains que vous pouvez en retirer. Peut-être vous posez-vous une autre question qui a son importance : est-il compliqué de créer un agent IA ? 

Techniquement, tout utilisateur Salesforce peut se rendre sur la plateforme Agentforce pour s’entraîner à créer ses premiers agents IA – notamment à l’aide des ressources fournies par Salesforce sur Trailhead, sa plateforme d’apprentissage en ligne. 

Mais la création d’un agent IA efficace demande une expertise pointue, et il recommandé de se faire accompagner par des spécialistes pour éviter des investissements mal ciblés. Or, la condition sine qua non pour réussir à créer un agent IA performant tient en un mot : la méthodologie. 

“Chaque agent IA est unique : sa réussite dépend d’une méthodologie rigoureuse. Identifier les bons cas d’usage, structurer les interactions et entraîner l’agent avec des données de qualité sont des étapes clés avant son déploiement. » explique Yosra Saidani, Directrice de l’innovation chez Cloudity.

Toute création d’agent IA se doit de commencer par une phase d’analyse, qui permet de définir le rôle et les missions de l’agent, la source des données (Salesforce, DataCloud, source externe…), les actions (ce qu’il est censé faire et ne pas faire), et les canaux sur lesquels il sera déployé.

Cette période de réflexion permet également de faire le point sur la faisabilité du projet et la préparation nécessaire, dans la mesure ou votre agent va se servir de vos données (clients notamment) pour réaliser les missions qui lui sont confiées. Autrement dit, si vos données ne sont pas exploitables, votre agent ne sera pas performant.

Et c’est un point sur lequel insiste Thomas Trouvé, Expert Solutions chez Cloudity : “Une des étapes clés, préalable au lancement d’un agent IA, est la structuration et la qualification de la donnée, précise-t-il. Sachant que l’agent va se référer à un ensemble de données pour fournir des réponses à des utilisateurs, il faut qu’il puisse baser sa réflexion sur de la donnée fiable et structurée. Il est donc crucial de qualifier ses données – dans Data Cloud de Salesforce par exemple – avant de les fournir à l’agent pour analyse.”

La phase d’implémentation repose ensuite sur la définition de topics – les instructions détaillées données à l’agent pour cadrer ses actions avec les utilisateurs – et d’actions (reposant sur les fonctionnalités natives fournies par Agentforce ou sur des actions personnalisées).

Car la création de l’agent n’est que la partie émergée de l’Iceberg. Il est ensuite essentiel de continuer à entraîner l’agent et de réaliser un contrôle régulier de ses actions au fil du temps afin qu’il reste performant et continue de s’adapter au contexte mouvant de l’organisation.

Aussi, pour permettre à votre agent de bien appréhender son périmètre d’action et le contexte dans lequel il évolue, il faut lui fournir les informations sur lesquelles il doit se baser, ce qu’il peut dire ou ce qu’il ne doit absolument pas divulguer etc. Ce brief – ou “topic” – peut être enrichi au fil du temps et il est recommandé d’y inclure toutes les consignes “généralistes” qui resteront pérennes dans le temps pour aider l’agent à réaliser ses différentes missions. 

“Toutes les consignes peuvent être fournies à l’agent en langage naturel et dans toutes les langues, précise Yosra Saidani, même si l’on constate qu’à ce jour, les performances peuvent être inégales d’une langue à l’autre. C’est toutefois la volonté de Salesforce de garantir à terme les mêmes performances en multilingue, sachant que de nouvelles langues sont ajoutées progressivement à la plateforme depuis le lancement d’Agentforce 2.0.”

Comme pour tout outil d’IA, à l’instar de ChatGPT d’OpenAI, Gemini de Google ou Le Chat Mistral de Mistral AI, les réponses de l’agent seront d’autant plus pertinentes que le topic qui lui aura été fourni sera complet. Vous pouvez ainsi songer à lui préciser un certain nombre de choses : 

• Une tonalité avec exemples à l’appui pour lui expliquer sur quel ton interagir avec les utilisateurs (ton formel ou informel, ajout d’émoticônes etc.)
• Des protocoles à fournir aux utilisateurs quand ils posent certaines questions précises
• La structure que doivent prendre certaines réponses (structurer en trois blocs, mettre une liste à puces)
• Lui fournir des ressources (textuelles, visuelles…) qu’il peut partager avec les utilisateurs ou dont il peut s’inspirer pour leur répondre

Salesforce offre en outre la possibilité de “liker” et “disliker” les actions de l’agent pour l’aider à poursuivre son apprentissage et à rectifier le tir. Il y a également la possibilité d’utiliser une fonctionnalité de signalement dans le cas où l’agent présente des biais ou a des hallucinations. La phase d’entraînement est donc plus intensive au départ mais peut se poursuivre à des fréquences variées au fil du temps.

Au terme de cette période d’entraînement, l’agent est enfin déployé auprès de key users qui passent un certain temps à le tester et à faire remonter tout dysfonctionnement. S’ensuit une phase d’ajustements et d’affinage, avant de déployer l’agent auprès d’une audience plus large.

Toutefois, et cela est vrai pour tout nouvel outil, il y a des enjeux d’adoption à ne pas négliger au moment d’intégrer des agents IA à vos équipes. Comment favoriser leur adoption par vos collaborateurs ? Découvrez les 3 conseils de Thomas Trouvé pour y parvenir : 

1. Se concentrer sur des cas d’usage à forte valeur ajoutée pour les équipes métier et ne pas tomber dans les fonctionnalités “gadget”; 
2. Communiquer sur les gains (en temps, en efforts, en efficacité) pour montrer aux collaborateurs que ces agents ne vont pas les remplacer mais les aider dans leur travail ;
3. Former les équipes et leur expliquer comment utiliser cet outil, comment lui poser des questions et comment exploiter ses réponses.

Vous savez désormais quelle méthodologie adopter – mais ne vous arrêtez pas en si bon chemin…

Les agents doivent évidemment être entraînés par des humains, mais saviez-vous que grâce à des instructions précises et régulièrement mises à jour, les agents IA progressent en continu et peuvent “s’auto-améliorer” ? 

Par exemple, la réponse d’un agent à une question qui lui est posée pour la première fois sera sans doute un peu approximative. On constate toutefois que la réponse de l’agent gagne en pertinence et en structure à chaque fois qu’elle lui est à nouveau présentée. Cette évolution est d’autant plus rapide qu’on lui fait des retours sur la meilleure façon de formuler ses réponses et il apprend au quotidien de ses interactions avec les utilisateurs.

L’intérêt des agents “généralistes” (capables de réaliser une ou plusieurs actions standards, communes à beaucoup d’entreprises) reste limité. Pourquoi ? Parce que chaque organisation est différente et que ses besoins sont uniques. 

C’est notamment ce qu’affirme Yosra Saidani : “tout l’intérêt de la création et de la configuration d’un agent repose sur la personnalisation. Ce dernier ne sera vraiment performant que s’il a été configuré de façon à s’adapter aux besoins et aux spécificités de votre entreprise. A noter que l’agent ne transforme pas les process de votre organisation, il permet d’en accélérer et d’en faciliter certaines étapes. Il se doit donc de refléter le fonctionnement des équipes et de les aider au quotidien à gagner en efficacité.”

Les projets IA peuvent être très coûteux – en temps et en argent – s’ils ne sont pas correctement cadrés – c’est pourquoi il est essentiel de procéder à un calcul précis de votre ROI. Nos conseils pour y parvenir : 

1. Identifiez des use cases précis pour mettre rapidement en lumière le ROI de chaque agent et dégager ainsi des fonds pour la création de nouveaux agents ;
2. Comptabilisez également les coûts associés à la structuration et à la qualification de la Data, ou encore à la formation des équipes ;

Sélectionnez avec soin des fonctionnalités non-natives que vous souhaitez développer sur mesure, tout en anticipant qu’une plateforme comme Salesforce évolue rapidement et que ce qu’elle ne vous permet pas de faire aujourd’hui sera peut-être intégré nativement à la solution demain.

Toujours désireux de vous accompagner sur les dernières innovations de l’écosystème Salesforce, notre équipe a déjà mis en production chez nos clients plusieurs agents IA sur divers cas d’usage – et notamment : 

• Améliorer la gestion du service client en recommandant automatiquement des contenus pertinents pour l’utilisateur, en créant des articles et en générant des réponses automatiques aux problèmes soulevés.
• Soutenir la force de vente avec un coach virtuel en réduisant drastiquement le temps d’analyse et de prise en charge de certains dossiers et en proposant la solution offrant le meilleur rapport expertise / coût / solution aux utilisateurs. 

Vous souhaitez également vous lancer dans l’aventure et créer vos premiers agents IA ? Nos experts se tiennent à votre disposition.

Directrice de l’Innovation chez Cloudity, Yosra Saidani s’est passionnée au cours de ces dernières années pour les sujets portant sur l’IA dans l’univers des CRM. Yosra œuvre au développement de nouvelles offres IA au sein de Cloudity et pilote le déploiement des projets sur la création et l’entraînement d’agents IA avec Agentforce de Salesforce.  

Expert en Relation Client, Thomas Trouvé est aujourd’hui Expert Solutions chez Cloudity. Son rôle est de définir les bons objectifs (stratégiques et opérationnels), la bonne roadmap et les bons outils, sur Salesforce entre autres, afin de décliner les besoins clients en projets et en plans d’actions.