La nouvelle suite low-code Agentforce de Salesforce permet aux entreprises de développer des agents d'intelligence artificielle capables de prendre des décisions dans des domaines tels que la vente, le service client, le marketing et le commerce. Basée sur la plateforme Agent Builder, Agentforce vise à aider les entreprises à concevoir des assistants IA autonomes pour ces mêmes secteurs.
Quelques jours après avoir annoncé XGen-Sales et xLAM, et à l'approche de sa conférence Dreamforce 2024 à San Francisco (17 au 19 septembre), Salesforce a dévoilé Agentforce. Cette suite d'outils low-code, en version bêta depuis six mois au moment de son lancement, regroupe trois modules clés : Agent, Model et Prompt Builder, afin de permettre la création d'agents IA autonomes pour divers besoins commerciaux.
Agentforce se positionne comme une réponse à la demande croissante des entreprises pour des assistants conversationnels intelligents, capables non seulement de répondre à des questions simples, mais aussi de prendre des décisions autonomes dans des domaines métiers spécifiques. Contrairement aux chatbots traditionnels basés sur des arbres de décision rigides, les agents créés avec Agentforce sont conçus pour comprendre le contexte, accéder aux données de l'entreprise, et agir de manière proactive.
Pour explorer l'ensemble des outils et technologies de l'IA, consultez notre guide complet : Outils, technologies et dataviz – guide 2026.
Agentforce combine trois outils Salesforce majeurs pour fournir une plateforme complète de développement d'agents IA :
| Module | Fonction | Public cible | Niveau de code requis |
|---|---|---|---|
| Agent Builder | Creation de l'agent (personnalite, competences, canaux) (personnalite, competences, canaux) (personnalite, competences, canaux) (personnalite, competences, canaux) |
Equipes metier (service client, marketing, ventes) (service client, marketing, ventes) (service client, marketing, ventes) |
Aucun (interface glisser-deposer) (glisser-deposer) (glisser-deposer) |
| Model Builder (Model Builder) (Model Builder) | Selection et adaptation du modele de langage (LLM sous-jacent) (LLM sous-jacent) |
Data scientists, services techniques (LLM sous-jacent) (LLM sous-jacent) |
Minimal (choix dans un catalogue) ou avance (fine-tuning) (LLM sous-jacent) (LLM sous-jacent) |
| Prompt Builder (Prompt Builder) (Prompt Builder) | Redaction et test des instructions de l'agent (comportement) (comportement) |
Equipes metier avec supervision technique (comportement) (comportement) |
Aucun (editeur de texte avec aides) (comportement) (comportement) |
Contrairement aux chatbots "règles" (basés sur des arbres de décision) ou même aux premiers chatbots "IA" (réponses génériques), Agentforce permet la prise de décision autonome : l'agent peut qualifier un lead, mettre à jour un ticket de support, déclencher une action marketing, ou même initier un remboursement, dans les limites définies par l'entreprise.
En lançant Agentforce, Salesforce confirme sa position de leader dans le domaine de l'intelligence artificielle appliquée à la relation client. Cette suite d'outils low-code devrait permettre aux entreprises de toutes tailles (des PME aux grands comptes) de tirer pleinement parti des avantages de l'IA conversationnelle, sans nécessiter d'équipes techniques lourdes.
L'objectif d'Agentforce est d'accélérer la création d'agents IA et de démocratiser leur utilisation. En simplifiant le processus de développement, Salesforce permet aux entreprises de déployer des assistants intelligents en quelques jours ou semaines, là où un développement sur mesure aurait pris des mois. Les agents créés peuvent être déployés sur différents canaux (web, mobile, téléphone, messageries) pour offrir une expérience client unifiée et personnalisée.
Agentforce représente une avancée majeure dans le domaine de l'IA conversationnelle. En simplifiant la création et le déploiement d'agents IA, Salesforce permet aux entreprises de transformer leurs interactions avec les clients et de gagner en compétitivité. La prochaine étape attendue est l'intégration plus poussée avec les modèles de langage de nouvelle génération (GPT-5, Gemini, Claude) et le développement d'agents capables de travailler en équipe (orchestration multi-agents).
