Les technologies gravitant autour de l’intelligence artificielle poursuivent leur infiltration des logiciels d’entreprise. On savait que Salesforce.com préparait lui aussi son entrée dans ce domaine avec un projet baptisé Einstein. Celui-ci vient d’être présenté. Il s’agit d’un ensemble de capacités d’apprentissage machine, de fonctions analytiques et de traitement en langage naturel intégrées au cœur de la plateforme cloud. Elles interviendront à différents niveaux à travers les clouds de l’éditeur spécialisé dans le SaaS : sur la gestion des prospects et des opportunités commerciales (SFA, Salesforce automation), sur l’élaboration et le suivi des campagnes de marketing et sur les fonctions du service aux clients (centre d’appels), notamment. Le principal concurrent de Salesforce, Dynamics CRM de Microsoft, a déjà intégré des fonctions similaires dans sa version 2016, annoncée l’an dernier.

Pour imprimer sa marque de fabrique, la firme dirigée par Marc Benioff cherche de son côté à démocratiser l’utilisation des technologies d’IA, notamment auprès d’entreprises de toutes tailles qui ne disposent pas des ressources pour recourir à des data scientists, élaborer des modèles d'apprentissage machine et les mettre en œuvre. Einstein va permettre d’exploiter les données gérées dans Salesforce pour découvrir et faire remonter à la connaissance des utilisateurs des informations qu’ils n’avaient pas forcément repérées. Par exemple, sur les opportunités commerciales, ces fonctions vont pouvoir accélérer la mise en évidence des ventes plus intéressantes ou plus faciles à emporter que d’autres (Quick Win) à l’aide des fonctionnalités Predictive Lead Scoring, pointe Olivier N’Guyen, directeur marketing Europe du Sud de Salesforce. Sur la partie marketing, il cite un autre exemple : la possibilité de prévoir les meilleures audiences pour une campagne. « En fonction des résultats obtenus lors de précédentes campagnes sur les taux de conversion, les clics et les taux d’engagement, Predictive Audience va proposer de lancer une campagne sur une nouvelle tranche de marché, ce qui permettra de ne pas s’appuyer uniquement sur son intuition de marketeur », explique-t-il.

Une mise en oeuvre transversale entre les clouds de Salesforce

Les modèles d'apprentissage machine développés au sein du projet Einstein à partir des données gérées dans Salesforce pourront être accessibles à partir des différents clouds : Sales, Service, Marketing, Commerce, App, Community, Analytics et IoT. (agrandir l'image)

Sur la partie centre de contacts, Einstein aidera les téléconseillers à aller plus vite dans l’attribution des demandes clients et permettra aussi de faire des recommandations. Les technologies prédictives feront remonter plus rapidement les cas aux meilleurs experts pour améliorer leur résolution. La mise en œuvre de ces capacités peut se faire de façon transversale entre les différents clouds. Par exemple, les renseignements obtenus sur les campagnes marketing (un prospect qui a cliqué sur un mail) seront pris en compte pour prédire la probabilité de transformation d’un lead. Les clouds Commerce, Community, Analytics, IoT et App bénéficieront eux aussi des capacités d’Einstein, ces dernières s’appuyant également sur les données du réseau social interne Chatter, sur les mails, le calendrier et les flux IoT pour tester les modèles d’apprentissage machine. Près de 175 data scientists ont contribué à bâtir ce projet, a indiqué John Ball, directeur général de Salesforce Einstein. Les modèles élaborés par l'éditeur californien pourront être utilisés par ses partenaires pour créer leurs propres applications.

Un groupe de recherche sur l'IA piloté par Richard Socher

Ces nouveautés basées sur le machine learning et l’analyse prédictive arriveront avec la mise à jour Winter 2016 de Salesforce courant octobre. Une partie d’entre elles seront gratuites et intégrées aux fonctions des différents services cloud. D’autres, plus sophistiquées nécessitant davantage de mise au point, seront payantes. Les prix seront communiqués au moment de leur disponibilité. Malgré l’intérêt que présentent ces capacités, toutes les entreprises n’auront pas forcément envie qu’Einstein, en contrepartie, explore leurs données avec une telle profondeur. Comme pour toutes les nouveautés proposées par Salesforce, libres à elles dans ce cas de ne pas activer ces fonctions, confirme Olivier N’Guyen qui rappelle que les données gérées dans Salesforce restent la propriété des entreprises clientes.

Pour capitaliser sur les expertises qu'elle a réunies à la suite des acquisitions faites dans les technologies d’intelligence artificielle depuis 2 ans et voir comment elle peut en tirer parti, la firme de Marc Benioff vient de confier à son Chief Scientist, Richard Socher, la responsabilité d’un groupe de recherche au sein de Salesforce Research. Richard Socher avait précédemment fondé MetaMind, société rachetée cette année par le spécialiste du SaaS. Ses sujets de prédilection sont la recherche en deep learning, l’exploitation du langage naturel et le traitement avancé de l’image (computer vision).