Alors que l’industrie technologique se demande si l’intelligence artificielle est surfaite, Salesforce a discrètement intégré 6 000 entreprises clientes en seulement trois mois, démontrant un décalage croissant entre l’enthousiasme spéculatif pour l’IA et l’impact commercial réel. Cette croissance rapide, soit une augmentation de 48 %, souligne un changement crucial : les entreprises dépassent l’expérimentation et se tournent vers le déploiement de solutions d’IA qui génèrent des retours mesurables.
L’essor d’Agentforce : au-delà du cycle de battage médiatique
La plateforme Agentforce de Salesforce dessert désormais 18 500 entreprises clientes, traitant plus de trois mille milliards de jetons par mois. Cela fait de Salesforce un consommateur majeur de calcul d’IA dans le domaine des logiciels d’entreprise, dépassant une grande partie du débat public sur les bulles d’IA. Les revenus des produits agents de l’entreprise dépassent les 540 millions de dollars par an, un chiffre qui remet en question l’idée selon laquelle les investissements dans l’IA ne se traduisent pas par des résultats commerciaux concrets.
Il ne s’agit pas de démos flashy ; il s’agit pour les entreprises d’en tirer des avantages financiers directs. La tendance de fond est simple : l’automatisation de l’IA devient indispensable à l’efficacité opérationnelle.
L’impératif du DSI : éviter les perturbations
L’urgence qui motive l’adoption de l’IA en entreprise n’est pas seulement une question d’innovation ; c’est une question de survie. Les DSI sont confrontés à une pression intense de la part des conseils d’administration pour éviter d’être perturbés par des concurrents axés sur l’IA. Comme le dit Dion Hinchcliffe du Futurum Group : « Je n’ai jamais vu un tel niveau d’orientation commerciale… les conseils d’administration sont directement impliqués, affirmant que c’est existentiel pour l’entreprise. »
Cette pression crée un paradoxe : les entreprises souhaitent une mise en œuvre rapide de l’IA, mais reconnaissent les risques inhérents aux systèmes autonomes. Un agent IA capable d’exécuter des workflows de manière indépendante peut également commettre des erreurs à grande échelle ou être exploité par des acteurs malveillants.
La couche de confiance : pourquoi l’IA d’entreprise diffère
Le différenciateur clé entre l’IA grand public et l’IA d’entreprise est la confiance. La création d’une IA agentique de niveau production nécessite une infrastructure dédiée à la gouvernance, à la sécurité, aux tests et à l’orchestration – des ressources que la plupart des entreprises ne peuvent pas créer de manière indépendante. Salesforce compterait plus de 450 ingénieurs axés sur l’IA des agents, tandis que l’équipe d’entreprise moyenne dédiée à ce travail est composée de plus de 200 professionnels.
Cette infrastructure comprend une « couche de confiance » : un système qui surveille et vérifie chaque action de l’IA pour vérifier la conformité aux politiques, la toxicité des données et les failles de sécurité. Sans cette couche, le déploiement de l’IA à grande échelle devient extrêmement risqué. Seule la moitié environ des plates-formes d’IA agentique incluent la vérification de la confiance à l’exécution, ce qui fait de l’approche de Salesforce la meilleure pratique du secteur.
Résultats concrets : Engine et Williams-Sonoma ouvrent la voie
Engine, une startup de voyages d’affaires, a déployé un agent IA en seulement 12 jours et a économisé 2 millions de dollars par an. Il ne s’agissait pas de réduction d’effectifs ; il s’agissait d’améliorer l’expérience client et d’éviter des embauches supplémentaires. L’agent IA d’Engine, Ava, a également amélioré les scores de satisfaction client de 3,7 à 4,2 sur 5.
Williams-Sonoma utilise des agents IA pour reproduire en ligne le service personnalisé des associés en magasin. Leur agent, Olive, fournit aux clients des conseils de style de vie, des techniques de cuisson et des recommandations de produits. L’entreprise ne tente pas de déguiser l’IA en interaction humaine, mais se concentre plutôt sur le maintien de normes de service élevées.
Les trois étapes de la maturité de l’IA d’entreprise
Salesforce identifie trois étapes de maturité de l’IA :
- Réponse simple aux questions : Les chatbots IA fournissent des réponses précises et contextuelles.
- Exécution du workflow : Agents qui automatisent des tâches, telles que la nouvelle réservation de vols.
- Assistance proactive : Agents travaillant de manière autonome en arrière-plan pour optimiser les processus.
L’opportunité inexploitée la plus importante réside dans la troisième étape, où l’IA fonctionne de manière transparente, sans intervention humaine.
En fin de compte, le succès de l’IA d’entreprise dépend de l’instauration de la confiance et de l’obtention d’un retour sur investissement tangible. Les entreprises qui donnent la priorité à la gouvernance, à la sécurité et aux résultats mesurables seront celles qui prospéreront dans ce nouveau paysage.
