Salesforce a mis à jour sa plateforme de création d'agents, Agentforce, pour aider les entreprises à créer et à déployer des agents, plus rapidement, à travers les systèmes et les flux de travail. Agentforce 2.0 arrive seulement deux mois après la première version, annoncée par Marc Beniof, le CEO de Salesforce, lors du dernier Dreamforce. Elle dispose d'un moteur de raisonnement mis à jour, de la possibilité de créer des agents utilisant le langage naturel et des compétences supplémentaires pour être plus autonomes. "La récente bibliothèque de compétences d'agents pré-construites et l'intégration d'Agentforce avec MuleSoft doivent aider les entreprises à réduire le temps et la complexité nécessaires à la construction d'un agent personnalisé et à son intégration dans un flux de travail" explique Ritu Jyoti directeur général de la recherche chez IDC. De plus, la possibilité de créer des agents en utilisant le langage naturel doit étendre la convivialité de la suite à low code à une variété d'utilisateurs au sein d'une entreprise, a ajouté le dirigeant.

Dans cette nouvelle version, l'éditeur ajoute de compétences d'agent, telles que le développement et le coaching des ventes. Elles viennent s'ajouter à d'autres existantes telles que le management de prospects et le personal shopper (expérience acheteur). Celles-ci devraient aider les entreprises à prendre soin des prospects en fonction des préférences de l'équipe de vente de l'entreprise, à rejoindre des appels avec eux et à fournir un retour d'information instantané, a déclaré l'éditeur. Les autres compétences ajoutées concernent autant les campagnes marketing, la planification des engagements de service que des amélioration des tâches pour les employés de terrain (frontline workers).

Des agents plus compétents dans Agentforce 2.0

En outre, Adam Evans, vice-président senior des produits de la division IA de Salesforce, a souligné dans un entretien avec CIO que ces compétences peuvent être « remixées » pour s'adapter à n'importe quel cas d'utilisation. Plus précisément, il a donné l'exemple de la capacité à gérer des prospects adaptée à un flux de travail de recrutement qui pourrait être utilisée pour présélectionner des candidats en vue de pourvoir un poste vacant.

Bryan Goode, vice-président produits de Microsoft incluant notamment Copilot Studio et Dynamics 365, a déclaré à CIO qu'il mettait à disposition 10 agents pré-construits qui serviraient de modèles aux entreprises pour les aider à en développer d'autres pour une variété de cas d'utilisation. Salesforce, et ses rivaux tels que Google, Microsoft, AWS et IBM, s'associent également à d'autres fournisseurs de logiciels, tels que Workday, DocuSign et Neuron 7, pour créer davantage d'agents accessibles via leur marketplace. L'idée est que ces agents développés par les partenaires servent de modèles et que les entreprises n'aient pas à passer par le processus de création d'un nouvel agent à partir de zéro, a expliqué M. Evans.

Concevoir des agents en langage naturel

Avec la dernière version d'Agentforce, le fournisseur a ajouté la possibilité pour les collaborateurs de créer des agents en se servant du langage naturel. « Une fois que les utilisateurs décrivent le type d'agent qu'ils souhaitent créer dans Agent Builder, l'outil génère automatiquement des sujets et des instructions pertinents pour aider à créer l'agent », a déclaré Silvio Savarese, responsable scientifique chez Salesforce, à CIO. Agent Builder peut également puiser dans la bibliothèque de compétences et d'actions déjà disponibles dans l'entreprise pour accélérer l'activité de développement, poursuit M. Savarese. Cependant, la possibilité de développer un agent à l'aide du langage naturel n'est pas l'apanage de Salesforce ; des concurrents tels qu'AWS, Google, Microsoft et IBM offrent la même capacité dans Bedrock via Bedrock Agents, dans Google Generative AI Studio via Vertex AI Agent Builder, dans Microsoft Copilot Studio et dans IBM watsonx respectivement. Mais ce qui est nouveau, selon Hyoun Park, analyste en chef chez Amalgam Insights, c'est la capacité d'Agent Builder à suggérer des sujets et des instructions aux agents.

« Cette capacité s'appuie sur le contexte de métadonnées approfondi dont dispose Salesforce pour toute une série de tâches. La capacité de la société à recommander des agents basés sur les tâches plutôt que d'insister pour que les utilisateurs définissent techniquement la nature de l'agent qu'ils essaient de créer est une caractéristique qui en démocratise la création », explique M. Park. Cependant, Dion Hinchcliffe, analyste principal au Futurum Group, estime que, bien que cette capacité puisse être convaincante, de nombreuses entreprises ne s'ouvriront pas immédiatement à de telles fonctionnalités, tant qu'elles n'auront pas déterminé qu'il n'y a pas de danger à le faire. De son côté Jason Andersen, analyste principal chez Moor Strategy and Insights, souligne que cette capacité pourrait ne pas suffire à inciter une entreprise à passer d'une autre plate-forme à Agentforce.

Un moteur de raisonnement Atlas amélioré

Agentforce 2.0 bénéficie également d'une version améliorée du moteur de raisonnement Atlas, le module que Salesforce décrit comme le "cerveau" du produit. Cette mise à jour, qui comprend de meilleures capacités de réflexion et d'extraction, doit aider les entreprises à répondre à des requêtes plus complexes par l'intermédiaire de leurs agents pour réduire la charge de travail du personnel en call center, a expliqué Marc Benioff, CEO de Salesforce, aux journalistes lors du lancement. Il a donné l'exemple de help.salesforce.com, le site qui traite les demandes des clients de l'éditeur, et a déclaré qu'après la connexion de ses agents au moteur Atlas mis à jour, près de 80 % des demandes des clients étaient traitées par des agents d'IA, contre environ 50 % lorsque la première itération d'Agentforce a été mise sur le marché.

Pour illustrer la différence de capacités de raisonnement entre les deux versions d'Atlas, le fournisseur a donné l'exemple d'un agent d'IA conseiller financier répondant à ce qu'il a décrit comme une question complexe : Le portefeuille d'investissement d'un utilisateur présente-t-il des risques cachés en raison de la hausse des taux d'intérêt sur les actifs à revenu fixe et sensibles aux taux d'intérêt ? Alors que la première version d'Atlas permettait simplement à l'utilisateur de connaître les détails de son portefeuille financier, la deuxième version est capable de décomposer la question « complexe » et d'y répondre dans les limites de ses bases de connaissances définies, avec des citations, a expliqué M. Benioff. Mais, a-t-il ajouté, « Atlas transmet toujours une requête à un agent humain s'il ne peut pas y répondre ou s'il estime que la question dépasse ses compétences ». Toutefois, M. Evans a souligné que tous les agents d'IA n'ont pas besoin d'être connectés au moteur de raisonnement Atlas mis à jour, et que les entreprises auront la possibilité de passer d'une version d'Atlas à l'autre. Il a également averti qu'il y a un compromis, car la deuxième version, tout en étant qualitativement meilleure dans la réflexion, est plus lente, et pourrait être mieux adaptée aux cas où l'utilisateur ne voit pas d'inconvénient à attendre quelques secondes. Selon M. Evans, il s'agit par exemple de répondre à des questions sur des contrats ou des documents volumineux, en particulier dans les secteurs du droit, de l'assurance et de la santé.

Intégration de MuleSoft, Tableau et Slack dans Agentforce

Salesforce a également intégré Agentforce à MuleSoft, Tableau et Slack pour faciliter son déploiement dans l'entreprise. L'intégration de MuleSoft, qui utilise Flow, « aidera les utilisateurs à créer des flux de travail low code qui couvrent les systèmes, avec des connecteurs pré-intégrés pour créer des flux de travail multi-systèmes », a déclaré Jyoti d'IDC. « Cette capacité transforme les API en actions Agentforce et, grâce au nouveau catalogue d'API MuleSoft, ces API peuvent être découvertes [...] MuleSoft Topic Center va plus loin en permettant aux équipes d'infuser des métadonnées Agentforce dans chaque API qu'elles construisent. » En ce qui concerne la visualisation des données, l'intégration avec Tableau se présente sous la forme de nouveaux sujets et actions Tableau qui aideront à fournir des visualisations de données et des prédictions pour une meilleure compréhension des réponses des agents, ainsi que des réponses précises et riches en contexte commercial à l'aide de Tableau Semantics. Selon l'entreprise, cette capacité débloquera d'autres cas d'utilisation de l'analyse conversationnelle.

En outre, l'éditeur a ajouté des actions Slack aux flux de travail Agent Builder dans Agentforce. Un utilisateur ou une équipe pourra utiliser des agents pour obtenir des mises à jour sur un projet ou prendre des mesures, comme rejoindre une réunion au nom du collaborateur ou demander un retour d'information à un client, a déclaré le groupe, ajoutant que les agents peuvent être ajoutés à n'importe quelle conversation au sein de Slack. Les agents ajoutés à l'outil collaboratif via Agentforce peuvent également tirer parti de l'Enterprise Search au sein de Slack pour puiser dans les données conversationnelles afin d'améliorer la pertinence des réponses et des actions, selon M. Evans.

Tarifs et disponibilité

Les dirigeants de Salesforce ont déclaré qu'il n'y avait actuellement aucune augmentation de prix pour l'utilisation d'Agentforce 2.0. La version complète sera disponible en février 2025. Il en est de même pour MuleSoft for Flow, MuleSoft API Catalog, Topic Center, Atlas enhanced reasoning, et les capacités RAG. Mais certaines fonctionnalités seront disponibles dès janvier prochain : Agentforce dans Slack, les actions Slack dans Agent Builder, Slack Enterprise Search et la création d'agents en langage naturel dans Agent Builder.

D'autres compétences, telles que le développement des ventes et le coaching commercial sont déjà disponibles, et les prix commencent à 2 $ par conversation. En France les tarifs sont encore flous. Par ailleurs la société prévoit de lancer, ou du moins de présenter, la troisième version d'Agentforce en mai 2025.