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Le développement des Salesforce modèles IA marque une nouvelle étape dans la stratégie de l’éditeur face à l’accélération de l’intelligence artificielle générative. Lors de Dreamforce, Salesforce continue de mettre en avant des partenariats avec des acteurs majeurs comme Anthropic et OpenAI, tout en développant ses propres modèles avec Nvidia. Cette approche permet à l’entreprise de combiner plusieurs technologies d’IA tout en conservant la maîtrise de ses connaissances liées aux métiers du CRM.
Pour Salesforce, l’enjeu ne consiste plus seulement à intégrer les meilleurs modèles disponibles sur le marché. L’objectif est également de développer des modèles capables de comprendre précisément les données, les processus et les besoins propres aux entreprises utilisant sa plateforme.
Cette stratégie intervient alors que l’IA agentique prend une place croissante dans les logiciels professionnels. Salesforce cherche notamment à faire évoluer Agentforce afin que les agents puissent comprendre les demandes des utilisateurs, accéder aux données pertinentes et exécuter des actions directement dans les processus métier.
Salesforce combine modèles internes et partenariats IA
Anthropic et OpenAI restent présents dans l’écosystème
Salesforce ne mise pas uniquement sur ses propres technologies. L’entreprise travaille également avec plusieurs fournisseurs de modèles d’intelligence artificielle.
Cette approche permet de proposer différentes capacités selon les besoins des entreprises. Les modèles externes peuvent notamment être utilisés pour certaines tâches nécessitant des capacités avancées de raisonnement ou de génération de contenu.
L’intérêt pour Salesforce est de pouvoir intégrer différentes technologies au sein de son environnement plutôt que de dépendre d’un seul modèle.
Cette stratégie s’inscrit dans une tendance plus large du secteur : les entreprises cherchent à construire des plateformes capables d’utiliser plusieurs modèles d’IA en fonction des usages. L’écosystème technologique évolue ainsi vers davantage de diversité et d’interopérabilité entre modèles.
Pourquoi développer ses propres modèles ?
Le développement de modèles internes répond à un autre objectif : conserver la maîtrise de l’expertise métier.
Salesforce dispose depuis plusieurs années d’une importante connaissance des processus commerciaux, du service client, du marketing et de la gestion des données clients.
Des modèles spécialement adaptés à cet environnement peuvent être conçus pour mieux comprendre :
- les données CRM ;
- les processus commerciaux ;
- les interactions avec les clients ;
- les workflows d’entreprise ;
- les besoins spécifiques des utilisateurs Salesforce.
L’objectif n’est donc pas nécessairement de concurrencer tous les grands modèles généralistes, mais de développer des modèles adaptés aux usages professionnels de la plateforme.
Nvidia joue un rôle central dans cette stratégie
Des modèles conçus avec une infrastructure adaptée
Le partenariat avec Nvidia apporte à Salesforce l’accès à une infrastructure de calcul conçue pour l’intelligence artificielle.
Nvidia occupe une place centrale dans les infrastructures utilisées pour entraîner et exécuter les modèles d’IA. Ses technologies couvrent notamment les processeurs graphiques, les réseaux et les logiciels nécessaires aux data centers spécialisés dans l’IA.
Pour Salesforce, cette collaboration permet de disposer de capacités de calcul importantes pour développer et faire fonctionner ses modèles.
L’association entre modèles spécialisés et infrastructure adaptée devient particulièrement importante à mesure que les agents IA doivent fonctionner en permanence et traiter de grandes quantités de données.
L’importance du coût et des performances
Le développement de modèles d’IA nécessite également de maîtriser les coûts d’inférence.
Un agent qui fonctionne continuellement doit pouvoir traiter rapidement les demandes tout en limitant les ressources informatiques utilisées.
Cette problématique concerne l’ensemble du secteur. Nvidia souligne notamment l’importance de l’optimisation des infrastructures pour augmenter le nombre de tokens traités tout en réduisant la latence et les coûts.
Pour Salesforce, disposer de modèles adaptés à ses propres usages peut donc également permettre d'optimiser les performances de ses agents.
Agentforce devient le principal terrain d’application
Des modèles adaptés aux agents CRM
La stratégie de Salesforce est étroitement liée à Agentforce.
La plateforme permet aux entreprises de déployer des agents capables d’interagir avec les données et les processus métiers. Plus les modèles comprennent précisément le contexte CRM, plus ces agents peuvent être adaptés aux besoins des utilisateurs.
Les modèles spécialisés peuvent notamment contribuer à :
- analyser les demandes des clients ;
- générer des réponses ;
- résumer des informations ;
- recommander des actions ;
- automatiser certaines tâches commerciales ;
- accompagner les équipes de service client.
L’enjeu est de faire passer l’IA d'un simple assistant conversationnel à un outil capable d’intervenir directement dans les processus de l’entreprise.
Préserver l’expertise métier
La connaissance du contexte métier représente un élément stratégique pour Salesforce.
Un modèle généraliste peut être très performant dans de nombreux domaines, mais un modèle adapté à l’environnement CRM peut être conçu pour mieux comprendre les objets, données et processus propres à Salesforce.
Cette spécialisation pourrait notamment faciliter l’utilisation de l’IA dans des domaines comme la vente, le marketing et le service client.
Une stratégie qui transforme le marché du CRM
L’évolution de Salesforce illustre une transformation plus large du marché des logiciels professionnels.
Les éditeurs ne cherchent plus seulement à ajouter une fonctionnalité d’IA à leurs applications. Ils développent progressivement des plateformes dans lesquelles l’intelligence artificielle devient une composante centrale.
Salesforce doit ainsi gérer plusieurs enjeux :
- développer des modèles performants ;
- intégrer des modèles externes ;
- protéger les données des entreprises ;
- contrôler les coûts d’infrastructure ;
- garantir la sécurité des agents ;
- conserver son expertise métier.
Cette combinaison explique pourquoi les partenariats avec les spécialistes de l’IA et des infrastructures restent importants.
Salesforce cherche à maîtriser toute la chaîne de l’IA
Avec le développement de ses propres modèles et ses collaborations avec des entreprises comme Anthropic, OpenAI et Nvidia, Salesforce adopte une stratégie qui combine plusieurs approches.
L’entreprise peut ainsi s’appuyer sur des modèles externes tout en développant des technologies davantage spécialisées dans les usages CRM. Cette combinaison doit permettre à Agentforce de proposer des agents capables de comprendre les données et les processus propres aux entreprises.
L’enjeu dépasse donc la simple création d’un nouveau modèle d’intelligence artificielle. Pour Salesforce, il s’agit de construire une infrastructure dans laquelle les modèles, les données, les agents et les processus métier peuvent fonctionner ensemble.
Cette évolution montre également que l’IA devient progressivement une composante centrale des plateformes CRM. Les prochaines évolutions de Salesforce dépendront donc autant de la qualité de ses modèles que de sa capacité à les intégrer efficacement dans les usages professionnels.
Source : L’Usine Digitale