Marc Benioff de Salesforce mise sur une nouvelle ère des interfaces logicielles
Lors de sa conférence Dreamforce à San Francisco, Salesforce a présenté sa nouvelle plateforme AI-Force. Son CEO Marc Benioff voit dans cette interface basée sur l’IA une véritable révolution. Données d’entreprise, logique métier et agents IA sont appelés à converger au sein d’interfaces dynamiques.
Marc Benioff, fondateur et CEO de Salesforce, a présenté lors de Dreamforce à San Francisco sa vision de la prochaine génération de logiciels d’entreprise. Sa keynote s’est concentrée sur AI-Force. Cette nouvelle couche de l’architecture Salesforce vise à relier données d’entreprise, applications et agents IA à des interfaces utilisateur générées dynamiquement.
Marc Benioff qualifie cette évolution d’«Interface Revolution». Le secteur a connu successivement le passage de DOS aux interfaces graphiques, du desktop au web, puis aux applications mobiles. Une nouvelle transition s’amorce désormais vers des interfaces basées sur l’IA. Celles-ci sont conçues pour s’adapter aux tâches et aux utilisateurs, réunir des informations provenant de différents systèmes et générer de nouvelles vues à la demande.
Salesforce entend ainsi faciliter l’accès aux informations dispersées dans les systèmes d’entreprise. AI-Force vise à permettre de les exploiter sans que les utilisateurs aient à naviguer dans des menus, formulaires et tableaux de bord prédéfinis.
Cette réflexion découle notamment d’un échange de plusieurs heures avec un client à Lausanne. Salesforce aurait alors conçu avec lui, à l’aide d’une interface IA, une nouvelle vue de ses données d’entreprise. Le client aurait ainsi identifié des tendances et des liens déjà présents dans ses systèmes, mais qui n’étaient pas directement visibles avec les interfaces existantes.
Données et règles métier au cœur de l’architecture IA
Marc Benioff a également souligné que les grands modèles de langage (LLM) ne pouvaient, à eux seuls, piloter une entreprise. L’IA générative fonctionne de manière probabiliste et peut donc produire des résultats qui semblent plausibles, mais ne correspondent pas aux données réelles de l’entreprise. Dans les processus critiques, l’enjeu consiste donc à relier le fonctionnement probabiliste des modèles aux données, règles et autorisations déterministes des systèmes existants.
Chez Salesforce, cette connexion s’articule autour de quatre niveaux. Data 360 intègre, fédère et harmonise les données. Les applications Customer 360 fournissent la logique métier, les processus, les métadonnées et le contexte sémantique. Agentforce pilote les agents numériques. Enfin, AI-Force constitue une nouvelle couche d’interface permettant aux humains et aux agents d’interagir avec l’ensemble du système.
L’architecture de métadonnées de Salesforce joue ici un rôle central. Les objets, champs, relations, autorisations, règles métier et fonctions analytiques sont déjà décrits sous forme de métadonnées. Salesforce s’appuie déjà sur ces informations pour construire ses interfaces web et mobiles; elles pourront désormais également alimenter dynamiquement les interfaces IA.
Salesforce ne modifie donc pas les données et processus métier sous-jacents, mais la manière dont les utilisateurs y accèdent. Via l’architecture Headless 360, les systèmes d’IA peuvent interroger des jeux de données, mettre à jour des entrées et déclencher des workflows sans passer par l’interface Salesforce classique.
Claude, Slack et Lightning
Au lancement, AI-Force sera proposé sous plusieurs formes. Claudeforce relie Salesforce à la plateforme d’IA Claude d’Anthropic. Slackforce intègre les données, la logique métier et les agents dans les conversations Slack. Dans Lightning, Agentforce Coworker offrira un accès basé sur l’IA. Marc Benioff a également annoncé un Software Development Kit permettant aux entreprises de développer leurs propres applications AI-Force.
Le CEO s’attend à ce que Salesforce prenne en charge des dizaines d’interfaces de ce type d’ici un an. L’entreprise remet ainsi en question le rôle traditionnel de l’interface CRM classique et entend rejoindre les utilisateurs directement dans les environnements où ils travaillent déjà.
Slack illustre notamment cette stratégie. Marc Benioff a qualifié la plateforme collaborative de produit connaissant la plus forte croissance du portefeuille de Salesforce. Selon lui, des millions d’utilisateurs recourent déjà chaque semaine à Slackbot pour récupérer des informations issues de messages directs, de canaux et de données d’entreprise connectées.
Avec Slack Code, Salesforce veut en outre renforcer la dimension collective du développement logiciel. Les développeurs pourront écrire, vérifier et déployer du code avec des agents IA. Marc Benioff oppose cette approche au modèle actuel, dans lequel le développement est souvent organisé comme une activité largement individuelle.
Salesforce met en avant son propre usage
Pour illustrer ces usages, Marc Benioff a évoqué plusieurs agents utilisés en interne. L’agent commercial Hunter aurait généré au dernier trimestre un pipeline d’une valeur de 500 millions de dollars. L’agent de service Casey aurait pour sa part traité cinq millions de conversations de support depuis son lancement il y a environ 18 mois.
D’autres agents sont utilisés dans des domaines comme les services IT, les ressources humaines ou la chaîne d’approvisionnement. Ces chiffres et résultats ont été avancés par Salesforce lors de la keynote.
Salesforce prévoit également de réunir les différents composants dans une offre baptisée AI-Force Max Edition. Les clients pourront ainsi accéder à la plateforme de données, aux applications, aux agents et aux interfaces IA au sein d’une même offre. Aucun détail sur les prix ni sur la disponibilité n’a été communiqué à ce stade de la présentation.
Sécurité et contrôle des données comme prérequis
La sécurité, la gouvernance et le contrôle des données clients sont au cœur du discours de Salesforce sur l’IA en entreprise. Les produits reposeraient sur le principe de «Zero Data Retention»: les données d’entreprise utilisées ne seraient ni conservées par les fournisseurs de modèles ni utilisées pour entraîner des modèles tiers. L’entreprise affirme avoir fait contrôler ce point à plusieurs reprises par ses équipes de sécurité.
La structure existante des autorisations s’applique également aux accès effectués par l’IA. Les agents ne pourront donc accéder qu’aux informations et exécuter que les actions autorisées pour l’utilisateur concerné. Salesforce positionne ainsi ses modèles de données, métadonnées et règles métier comme une couche de contrôle pour l’IA générative.
Marc Benioff constate toutefois d’importantes différences entre les entreprises et les régions dans l’adoption de ces technologies. De nombreux utilisateurs recourent déjà à l’IA générative à titre privé, sans observer de transformation comparable dans leur environnement professionnel. Beaucoup d’entreprises en sont encore au stade des projets pilotes. Il cite notamment comme obstacles le manque d’intégration des données et le manque de contexte lorsque les modèles d’IA sont utilisés isolément.
Le dirigeant de Salesforce est également revenu sur le débat autour d’une éventuelle «SaaSpocalypse». A ses yeux, celle-ci ne signifie pas la fin du Software-as-a-Service. Selon lui, ce sont plutôt les logiciels qui reposent encore entièrement sur des tâches effectuées par les utilisateurs qui sont remis en question. Les agents et les interfaces dynamiques sont appelés, selon sa vision, à prendre en charge une part croissante de ces tâches.
La keynote a ainsi dessiné une évolution de Salesforce au-delà des seuls agents IA: l’éditeur veut faire de ses données, de ses applications et de sa logique métier le socle d’interfaces générées en fonction des besoins des utilisateurs.
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