Description

La nouveauté Agentforce de Salesforce décryptée !

Qu’est ce qu’un agent et quel sont les cas d’usage Métier ? Quel positionnement pour Salesforce sur le marché de l’IA ?
Quelles sont les opportunités et comment se projette Twelve sur cette nouvelle technologie ?

La réponse avec Arnaud Ceyrac (Associé, porteur de la Maison Salesforce) et Léonard Lall (Consultant Senior Expert Salesforce) dans ce deuxème épisode de Flash Insight ! 

Hébergé par Ausha. Visitez ausha.co/politique-de-confidentialite pour plus d'informations.

Transcription

• Speaker #0

  Flash Insight, c'est la vision 12 sur les actualités et les tendances digitales autour de la relation client et de la performance commerciale. Dans ce nouvel épisode, j'ai eu le plaisir de décrypter la nouveauté AgentForce de Salesforce avec deux de nos sachants 12, Arnaud Serac, associé, et Léonard Lalle, consultant senior expert Salesforce. Qu'est-ce qu'un agent et quels sont les cas d'usage métier ? Quel positionnement pour Salesforce sur le marché de l'IA ? Quelles sont les opportunités et comment se projette 12 sur cette nouvelle technologie ? La réponse dans cet épisode de Flash Insight. Bonne écoute !

• Speaker #1

  Bonjour à tous les deux, bonjour Arnaud et bonjour Léona.

• Speaker #2

  Bonjour Marlène.

• Speaker #3

  Oui, bonjour Marlène.

• Speaker #1

  Ravie de vous avoir au micro pour ce deuxième épisode de la série Inside Flash. Et première question pour rentrer dans le vif du sujet, AgentsForce, de quoi est-ce qu'on se parle ?

• Speaker #3

  AgentsForce, peut-être avant de rentrer dans le détail, juste expliquer un peu la vision de Salesforce autour d'AgentsForce. Donc en fait, en 2023-2024, il y a eu l'arrivée des LLM. Quand on parle de LLM, on parle de data. Et en fait, derrière Salesforce, qu'est-ce qu'ils ont mis en place autour de ça ? Ils ont mis plusieurs couches. Il y a la première couche de sécurité, ce qu'ils appellent la Trust Layer. Après, il y a tout ce qui est autour du Data, donc ça c'est autour de Data Cloud. Et après, il y a la partie Einstein qui existait déjà. Donc c'est plusieurs fonctionnalités d'IA que Salesforce a développées. Il y a Prédictive ou Générative d'ailleurs. Et en fait, AgentForce, ça se place au-dessus de tout ça. C'est-à-dire que ça va venir actionner toutes ces couches de Salesforce pour créer des agents. spécifiques, paramétrables, c'est-à-dire qu'ils vont pouvoir les configurer pour comprendre le contexte, le métier du client, et venir actionner tout un nombre d'actions possibles via des instructions et via du conversationnel.

• Speaker #1

  Tu as parlé de LLM, peut-être pour l'audience un peu moins avertie sur le sujet, est-ce que tu peux nous expliquer rapidement de quoi il s'agit ?

• Speaker #3

  LLM, c'est Large Language Model, et en fait l'avantage c'est que ça permet un accès à tout un tas de données structurées ou non structurées d'ailleurs, un modèle qui a été entraîné justement pour pour créer cet aspect conversationnel et comprendre tout un tas de contextes, des éléments de raisonnement. Et tout ça, via une interface en général très simplifiée.

• Speaker #1

  Ce que je comprends, c'est qu'AgentForce, c'est la nouveauté Salesforce. Mais en quoi ça se distingue d'Einstein ?

• Speaker #2

  En fait, la vraie distinction, c'est une distinction presque de philosophie. C'est-à-dire que la vue agent, c'est une manière pour Salesforce d'arriver avec un prisme beaucoup plus métier. C'est de dire très bien, on a mis en place toute la technologie nécessaire pour tirer profit de l'intelligence artificielle. Maintenant, il faut le faire de manière méthodique pour répondre à des vrais use case des métiers, qui a toujours été la stratégie de Salesforce dans son développement. Ce n'était pas tellement de parler de technologie, mais c'était de parler de valeur métier. Donc là, on revient sur ce discours de Salesforce qui a permis sa croissance. Et on le voit, et c'est hyper intéressant dans la stratégie Edge OnForce qu'on peut avoir. Dans cette stratégie, on revient sur un prisme très métier. C'est-à-dire que jusqu'à maintenant, la partie intelligence artificielle, notamment Einstein, parce que c'est une brique technologique que n'importe qui pouvait utiliser, qui était mise à disposition des clients. Et en revanche, sur cette partie Agile Force, maintenant, on le voit, les premiers agents sont déjà contextualisés par rapport à un vertical métier, soit industriel, soit par rapport à sales ou services. Donc, les premiers agents qu'on a vus sont des agents plutôt autour de la brique service pour se dire justement comment est-ce que je peux avoir des agents qui vont faire des réponses à des clients, des clients finaux. Et là, dans la stratégie qui a été proposée par Salesforce, on arrive sur des agents qui vont être plutôt côté sales, pour les aider. à être plus performants dans la vente ou pour aider à traiter des leads qui sont froids et qui ne vont pas être traités par des humains, mais qui vont être traités plutôt par des agents. On va avoir aussi des briques qui, ensuite, vont être plutôt focalisées sur les industries, donc sur l'industrie de la banque, par exemple, sur l'industrie de l'assurance, sur l'industrie de non-profit, etc.

• Speaker #1

  Donc, si je comprends bien, AgentsForce et Einstein sont finalement complémentaires et AgentsForce permet de tirer profit du potentiel d'Einstein appliqué à des cas d'usage métier.

• Speaker #2

  Et ce qui est très intéressant, c'est que ça correspond à une approche 12 global qu'on peut avoir, qui est de se dire comment est-ce qu'on arrive à tirer profit du meilleur de la technologie, mais dans un contexte métier bien spécifique pour répondre à ces enjeux-là et pas juste mettre au service de nos clients une technologie.

• Speaker #1

  Quand on parle d'agent, de quoi est-ce qu'on parle ? Comment est-ce qu'on peut l'expliquer à nos clients ?

• Speaker #3

  Tout simplement, il faut le voir comme une sorte d'assistant, qui permet, par exemple, côté utilisateur, d'absorber une potentielle surcharge. Arnaud parlait des exemples des leads qui peuvent être non traités parce que le commercial n'a pas forcément le temps de tout traiter. On peut l'utiliser comme ça, comme un assistant sur lequel on peut lui demander des choses à faire, de ressortir des informations, de faire des résumés de fiches de compte, etc. Et puis côté client, effectivement, c'est un peu pareil. On revient un peu à une sorte de chatbot vraiment augmenté. C'est moins des réponses, on va dire, à choix multiples. Là, on est plus dans un aspect conversationnel. Et pour avoir vu la démo d'ailleurs à l'événement à Genforce, il y a des choses très intéressantes.

• Speaker #1

  Et quand tu parles d'agents, d'assistants, ça me fait assez directement penser à Copilot de Microsoft. Comment est-ce que cette technologie est différente et quel est le positionnement de Salesforce sur ce marché des agents ?

• Speaker #2

  Sur le positionnement et par rapport à Copilot, la grosse distinction, mais qui est une distinction presque d'ADN entre les entreprises, c'est justement ce prisme très métier par lequel Salesforce va tirer le bout. Et pour compléter sur la partie agent, ce qui est intéressant, c'est que quand on crée un agent, on définit presque une fiche de poste et ce que la personne est censée savoir faire. Si je reprends les premiers use cases qui sont sortis autour du service client, par exemple, On va avoir des choses classiques du type où en est ma commande, comment est-ce que je traite une réclamation, j'ai un produit défectueux, etc. Et quand on va le configurer dans les agents, on va définir, par exemple, on peut te poser des questions sur une prise de commande et savoir où est-ce qu'elle en est. Ça, c'est juste la thématique et ce n'est pas tellement plus compliqué que juste de définir ça. Et ensuite, on va définir les actions pour aller récupérer l'information. C'est pour ça que Léonard parlait de la partie data très importante. sous-jacente. Et en fait, assez rapidement, l'agent va être capable de comprendre le contexte, ce qu'on attend de lui, où aller chercher la donnée, et comment est-ce que lui est capable de créer une réponse qui, elle, va être, grâce au LLM, formatée comme une conversation humaine.

• Speaker #1

  Quand vous m'expliquez un peu les cas d'usage, j'en vois clairement le bénéfice pour le métier. Après, la question qui se pose, c'est comment est-ce que Twelf se projette sur cette technologie, et notamment l'intégration chez les clients ? Parce que derrière l'agent, il y a la nécessité aussi de créer de la complémentarité avec le collaborateur métier. Comment est-ce que vous voyez les choses ?

• Speaker #3

  Ce qu'on voit déjà avec nos différents clients, le premier étape, c'est aussi montrer la valeur derrière la technologie. La technologie, maintenant, elle marche. Nous, on le sait. Il faut qu'on soit capable de la montrer aux clients. En général, on fait des POC autour de cas d'usage assez simples, justement pour démontrer cette valeur-là. En fait, tout de suite, il y a des nouveaux cas d'usage qui sont identifiés. Et en fait, d'un côté, ça montre que la technologie... Le côté paramétrage, configuration, il est relativement simple parce qu'on est sur des délais assez courts en termes de projet. Et en fait, du coup, ça ouvre aussi sur plein de possibilités. Et la vraie valeur finalement de l'IA, de l'agent, d'Einstein, elle n'intervient pas sur un seul cas d'usage, elle intervient sur la démultiplication de ces cas d'usage-là. C'est-à-dire qu'en fait, son utilisateur ou ton client, il est constamment accompagné par un agent ou des actions automatiques et ça simplifie le quotidien de tout le monde, on le voit sur plein de process.

• Speaker #1

  Et dans un contexte particulier, comment on s'y prend pour identifier ces cas d'usage applicables à l'IA d'un point de vue global, mais aussi faire la distinction entre du copilot, de l'agent force, de l'Einstein ? Comment on fait finalement le matching entre le métier et la technologie ?

• Speaker #2

  En fait, c'est un peu une redéfinition de la manière dont on travaille, nous. Jusqu'à maintenant, on a plutôt été sur des outils qui nécessitaient pour leur mise en place une phase de conception, d'analyse, de mise en place qui pouvait être assez lourde avant d'arriver finalement à un résultat. On était sur des projets qui étaient de 3, 4, 5, 6 mois. Et en fait, ce qui est très intéressant, c'est que cette partie IA est telle qu'elle est mise en place dans les agents aujourd'hui. Finalement, c'est l'une des technologies les plus complexes qu'on ait eues depuis très longtemps. Et cette technologie ultra complexe, elle a été excessivement simplifiée. On est à un moment où... La mise en œuvre de la technologie, c'est ce qu'il y a de plus rapide dans le projet. Et ce qui prend le plus de temps et de complexité, c'est justement d'arriver à tirer l'enjeu métier. Donc ça, comment est-ce qu'on le fait ? C'est grâce à la vision qu'a l'entreprise et à ses objectifs du moment. Mais des objectifs qui vont être très fins, du type satisfaction client, churn. Comment est-ce que je développe ma marque ? Parce que je vais avoir un nombre de leads qui va être multiplié par trois, mais je ne peux pas multiplier par trois mes effectifs de la même manière. Et en fait, on va tirer ce fil-là pour ensuite avoir les cailloux dans la chaussure de nos clients et à ces endroits-là, être capable de positionner des agents qui vont être un vrai complément par rapport à leur force de travail actuelle.

• Speaker #1

  Vous avez tous les deux eu l'occasion de prendre part de près ou de loin à l'étape parisienne de l'Agent Force World Tour qui s'est tenue à Paris au Palais des Congrès le 7 novembre. Avec un peu de recul aujourd'hui, qu'est-ce qu'il faut retenir de cet événement ?

• Speaker #3

  Je pense qu'en tout premier lieu, comme pour tout le monde, nous, on n'avait pas forcément les idées très claires sur ce qu'était AgentForce. Donc déjà, tout ce qu'on explique là, c'est aussi grâce à cet événement où on a eu beaucoup de belles interventions et notamment de clarifications autour de la technologie et du produit. Et puis, on a eu également des démos intéressantes pour voir concrètement à quoi ça ressemble et lever aussi nos doutes potentiels sur le produit en lui-même. Est-ce qu'AgentForce est prêt ? Maintenant, on peut le dire, oui.

• Speaker #2

  Ce qu'il faut retenir aussi, c'est en termes de stratégie de Salesforce, ce qui a été mis en place, c'est quand même un changement par rapport à leur cycle d'événements des dix dernières années. Depuis dix ans, il y a deux événements, en gros, quand on regarde du prisme français. Il y a le World Tour, qui en général est en début d'année, qui est un événement français basé à Paris. Il y a l'événement mondial qui est la Dreamforce. Et là, il y a un nouvel événement qui a été créé, qui est dédié à la partie intelligence artificielle. plus particulièrement à Edge OnForce cette année, ce qui montre quand même une inflexion stratégique de Salesforce en termes de positionnement sur le marché pour se positionner en tant que leader sur l'intelligence artificielle. Donc c'est vraiment un marqueur hyper important dans leur stratégie pour montrer que c'est le levier de croissance de demain pour eux de miser sur cette intelligence et cette technologie.

• Speaker #1

  Et alors nous chez 12, est-ce qu'on mise sur Edge OnForce ? Comment est-ce que vous projetez sur cette technologie ? Vous avez déjà... commencer à partager des premiers éléments sur la simplicité, la rapidité d'implémentation. Comment est-ce qu'on le voit chez nos clients aujourd'hui ?

• Speaker #3

  Je pense qu'il y a un peu deux visions. Il y a la partie en interne, c'est-à-dire que Salesforce, maintenant que la technologie est prête, nous, on se doit aussi de se former et d'accompagner tous les 12 heures sur la mise en place de cas d'usage IA et notamment à GenForce. Donc voilà, il y a une cellule de formation qui est montée avec des premières certifications. qui montre aussi auprès du partenaire, auprès de Salesforce, nos compétences. Nous, on monte des ateliers d'idéation ou des workshops spécifiques pour travailler des cas d'usage. Comme disait Arnaud, c'est vraiment la partie métier qui est vraiment le cœur de ces projets-là. Donc, il a fallu un peu repenser aussi notre approche. Et une fois ces cas d'usage identifiés, là-dessus, on va partir sur des phases de POC où on va vraiment pré-paramétrer et montrer la valeur d'Einstein ou d'Agenforce sur des cas d'usage bien précis.

• Speaker #2

  Et on va arriver aussi sur des missions où on va être attendu comme étant déjà des sachants d'un point de vue métier avec un vrai catalogue de use case. Et donc, on s'aperçoit que c'est un marché qui est très drivé par l'expérience qu'on a déjà pu avoir, nous, en tant que cabinet de conseil chez d'autres clients. Et que c'est cette expérience, finalement, qui va être vraiment revalorisée au maximum, plus que la pure connaissance technologique qui va devenir presque une commodité dans ce type de mission.

• Speaker #1

  Et justement, comment est-ce qu'on fait pour remettre à profit cette expérience et créer des synergies ? Pourquoi pas entre les secteurs ? Est-ce que c'est possible ?

• Speaker #2

  C'est justement la démarche qu'on a. On a une démarche de capitalisation très, très forte sur nos missions d'IA. On a un focus très particulier dessus, notamment pour être capable finalement de tirer des cas d'usage qui vont être cross-secteur. On a énormément de cas d'usage autour du rendez-vous client, par exemple. Et le rendez-vous client, tous les secteurs font des rendez-vous clients, en fait. Et sur comment est-ce qu'on prépare en amont son rendez-vous. Et puis aussi, une fois qu'on a fait son rendez-vous, comment est-ce qu'on capte de l'information, on utilise cette information. Et les agents peuvent servir aussi de coach dans ces rôles-là, des coachs plutôt internes, ce qui est très intéressant. Et il peut y avoir aussi des use cases, mais là, c'est encore vraiment les prémices pour l'instant, qui peuvent être de préparation du client grâce à un agent en amont du rendez-vous. Par exemple, pour récolter des informations structurantes sur quand on fait un rendez-vous B2B, la taille de l'entreprise, le chiffre d'affaires, quelles sont leurs problématiques du moment, qu'est-ce qu'ils vont attendre du rendez-vous. Tout ça, on pourrait avoir un agent en amont qui est capable de faire cette qualification. Et c'est vraiment dans le rendez-vous. qu'on va avoir un humain et un commercial qui aura récupéré toute cette information en amont pour préparer son rendez-vous et être capable d'être le plus pertinent possible.

• Speaker #1

  Léonard, tu parlais tout à l'heure des aspects liés à la formation en interne chez 12, qui est au cœur aussi de la montée en compétence sur cette nouvelle technologie. Est-ce que tu peux nous expliquer un peu comment ça s'organise chez 12 ?

• Speaker #3

  Oui, alors il y a plusieurs choses sur l'aspect formation. Premièrement, c'est vraiment la partie un peu théorique. Déjà, rappeler ce qu'est l'IA, comment ça fonctionne, les promptes, tous les concepts qu'on peut retrouver autour de l'IA. Après, il y a toute la partie Salesforce, on le disait tout à l'heure. Dans le développement du produit, il y a plein de fonctionnalités spécifiques à Salesforce qu'il faut connaître. Et ces fonctionnalités, elles sont développées autour de cas métiers, comme disait Arnaud. Donc, en fait, la vraie valeur ajoutée aussi qu'on va avoir dans les projets, c'est très, très bien connaître les fonctionnalités Salesforce qui sont à disposition pour des verticaux spécifiques. Donc, ça, c'est le premier point un peu théorique. Après, il y a le côté pratique, c'est-à-dire que rien ne vaut de mettre les mains un peu dans l'outil pour vraiment connaître comment ça fonctionne. Donc, là-dessus, il y a des phases de formation à quatre mains pour... aider les 12 heures à découvrir cette technologie et comment la mettre en place. Et au-delà de ça, on en a parlé un peu tout à l'heure, c'est aussi un peu une nouvelle méthodologie ou du moins une méthodologie adaptée à ces projets-là qu'il faut qu'on partage en interne par rapport aux premières expériences qu'on a eues. Et le fait de partager cette méthodologie, ça rejoint le point que disait Arnaud autour de la capitalisation.

• Speaker #1

  J'imagine que c'est une des dernières étapes, ça peut être d'embarquer le client et finalement de grandir sur la technologie aussi au fur et à mesure que lui mature le sujet.

• Speaker #3

  Oui, tout à fait.

• Speaker #2

  Ça se passe beaucoup dans le prolongement de nos missions aussi. Ce qu'on voit chez nos clients, c'est que dans les missions d'IA générative, il y a l'aspect, le use case qu'on va traiter dans la mission en tant que tel. Et après, il y a énormément d'attentes et d'appétence des clients pour pouvoir, eux aussi, monter en compétence sur l'IA générative et pour se l'approprier. Et donc, il y a un vrai levier de change aussi chez nos clients et de monter en compétence. Et finalement, les cycles de formation et la méthodologie de formation que nous avons en interne, on l'applique aussi chez nos clients comme une de nos compétences chez 12.

• Speaker #1

  Merci à tous les deux. Pour clôturer cet épisode, je vous propose de peut-être résumer en un mot ce qu'il faut retenir sur l'IA, AgentForce, Salesforce.

• Speaker #3

  Je dirais vis-à-vis de ce qu'on voit et de la valeur que ça apporte, pour moi, le mot qui résume, c'est la valeur.

• Speaker #2

  valeur et en même temps avec une réelle simplicité et rapidité de mise en œuvre.

• Speaker #1

  Belle conclusion. Merci à tous les deux encore.

• Speaker #3

  Merci, Marilyn.

• Speaker #2

  Merci, Marilyn.

• Speaker #0

  Merci d'avoir écouté cet épisode de Flash Insight. Si ça vous a plu, n'hésitez pas à suivre et à mettre 5 étoiles au podcast sur la plateforme que vous avez utilisée pour l'écouter. À bientôt pour un prochain épisode.