IA Salesforce : Pourquoi les plateformes d’IA indépendantes sont meilleures qu’Einstein et Agentforce – L’approche hybride vaut mieux que la dépendance vis-à-vis du fournisseur !

L'importance stratégique des plateformes d'IA indépendantes dans Salesforce : une analyse au-delà d'Einstein

Salesforce met en avant son intelligence artificielle (IA) native comme partie intégrante de sa plateforme Customer 360, la présentant comme « l'IA n° 1 pour le CRM ». Son message principal souligne l'intégration fluide de fonctionnalités d'IA telles qu'Einstein, Agentforce et l'IA Cloud dans les flux de travail Salesforce existants, afin d'optimiser la productivité et de personnaliser l'expérience client. Cette promesse d'une mise en œuvre et d'une utilisation simples au sein d'un environnement familier séduit de nombreuses entreprises.
Cependant, les clients de Salesforce sont de plus en plus confrontés à un choix stratégique : doivent-ils s'appuyer uniquement sur la suite d'IA native de Salesforce ou envisager l'intégration de plateformes d'IA indépendantes, potentiellement plus spécialisées ? Le marché de l'IA évolue rapidement, et des fournisseurs tiers proposent sans cesse des modèles hautement spécialisés et des solutions innovantes qui peuvent surpasser les capacités d'une plateforme tout-en-un.

Cet article analyse les avantages stratégiques de l'utilisation de plateformes d'IA indépendantes au sein de l'environnement Salesforce. Il examine de manière critique les capacités et les limites de l'IA native de Salesforce, met en lumière les voies d'intégration et les défis associés, et aborde des aspects clés tels que la flexibilité, le coût, la confidentialité des données et la dépendance vis-à-vis du fournisseur. L'objectif est de fournir une base solide permettant de déterminer si une stratégie d'IA plus ouverte serait plus avantageuse pour les utilisateurs de Salesforce que de s'appuyer exclusivement sur les solutions propriétaires de Salesforce.

La question centrale porte sur le compromis entre la simplicité d'utilisation d'une solution profondément intégrée et la puissance et la spécialisation potentielles des outils d'IA externes. Si Salesforce met l'accent sur les avantages de son IA intégrée, le haut degré de spécialisation et le rythme rapide de l'innovation dans le domaine de l'IA exigent une approche plus nuancée. Un fournisseur de plateforme unique ne peut garantir l'excellence dans tous les domaines de l'IA, contrairement aux fournisseurs spécialisés. Cette tension entre intégration et solutions de pointe est au cœur des considérations stratégiques analysées dans ce rapport.

Convient à:

• Intégration de l'IA d'une plate-forme d'IA indépendante et croisée à l'échelle de la source pour toutes les questions de l'entreprise

Comprendre la suite d'IA native de Salesforce (Einstein, Agentforce, AI Cloud)

Salesforce propose un large éventail de fonctionnalités d'IA profondément intégrées à ses différents produits cloud, regroupées sous les marques Einstein, Agentforce et AI Cloud. Cette suite vise à optimiser les processus métier quotidiens grâce à l'automatisation, la prédiction et les interactions personnalisées.

Aperçu fonctionnel par cloud

• Sales Cloud : Ses principales fonctionnalités incluent la notation des prospects et des opportunités en fonction de leur probabilité de conversion (Einstein Lead/Opportunity Scoring), des prévisions de revenus plus précises (Einstein Forecasting), la création automatique d’e-mails commerciaux personnalisés (Sales Emails), des résumés d’appels commerciaux (Call Summaries) et la capture automatique des activités issues des e-mails et des calendriers (Einstein Activity Capture). Einstein Copilot propose également des actions contextuelles et une assistance tout au long du processus de vente.
• Service Cloud : Ici, l’IA prend en charge la classification automatique des cas clients (Classification des cas), recommande des articles de connaissances appropriés ou des réponses prédéfinies (Recommandations d’articles/réponses), crée des résumés des cas terminés (Résumés de travail) et permet l’utilisation de chatbots pour automatiser les requêtes standard.
• Marketing Cloud : les fonctionnalités d’IA facilitent la création et le balisage automatique du contenu marketing (génération/balisage de contenu), évaluent la probabilité d’interaction des contacts (score d’engagement), optimisent les heures d’envoi pour un taux d’ouverture maximal (optimisation de l’heure d’envoi) et permettent une personnalisation approfondie des campagnes et des expériences client.
• Commerce Cloud : Dans ce domaine, l’IA se concentre sur les recommandations de produits personnalisées, l’optimisation des résultats de recherche et la fourniture d’informations sur le comportement d’achat afin d’augmenter les conversions.
• Multiplateforme/Général : Des outils comme Einstein Prediction Builder permettent aux administrateurs de créer des modèles prédictifs personnalisés sans écrire de code. Einstein Discovery aide à identifier des tendances et des informations pertinentes dans les données. Einstein Next Best Action fournit des recommandations contextuelles. Agentforce représente des agents d'IA autonomes capables d'effectuer des tâches indépendamment. Prompt Builder et Copilot Studio permettent de personnaliser et de créer des assistants et des invites basés sur l'IA.

Convient à:

• Sortez du cloud américain: Sovereign SaaS propose un aperçu + des recommandations d'action

Architecture sous-jacente

Les fonctionnalités de Salesforce AI reposent sur deux piliers essentiels : le Data Cloud et la couche de confiance Einstein.

Dépendance au cloud de données

Salesforce Data Cloud sert de plateforme centrale de données. Il unifie les données clients provenant de diverses sources (internes et externes à Salesforce) pour offrir une vue à 360°. Ces données harmonisées constituent la base de nombreuses applications d'IA, notamment l'IA générative et la personnalisation. Il est important de noter que certaines fonctionnalités d'IA générative et l'historique d'audit de la couche de confiance nécessitent le provisionnement de Data Cloud, même si ce dernier n'est pas largement utilisé pour l'harmonisation des données. Cela crée une dépendance architecturale et peut engendrer une complexité et des coûts supplémentaires, en particulier pour les entreprises disposant déjà d'entrepôts de données ou de lacs de données. Le recours à Data Cloud peut donc augmenter le coût total de possession (CTP) et représente un goulot d'étranglement potentiel s'il n'est pas géré avec soin.

Couche de confiance Einstein

Ce cadre de sécurité est conçu pour garantir une utilisation fiable de l'IA générative. Il comprend plusieurs composantes :

• Interrogation sécurisée des données : accède aux données Salesforce pour enrichir les invites avec un contexte pertinent, en tenant compte des droits d’accès de l’utilisateur concerné.
• Défense rapide : Les politiques du système sont destinées à réduire les hallucinations et les résultats nuisibles des modèles de langage (LLM).
• Masquage des données : Les données sensibles telles que les informations personnelles identifiables (IPI) ou les informations de paiement (IPC) sont masquées avant d'être envoyées à des LLM externes.
• Évaluation de la toxicité : les réponses générées sont vérifiées et évaluées afin de déceler tout contenu potentiellement nocif.
• Politique de non-conservation des données : Salesforce a conclu des accords avec des partenaires tels qu’OpenAI et Azure OpenAI afin de garantir que les données d’entreprise soumises ne soient ni stockées par ces fournisseurs tiers, ni utilisées pour entraîner leurs modèles.

Une analyse plus approfondie de l'architecture révèle que Salesforce s'appuie sur des modèles de langage complexes (LLM) externes, fournis par des acteurs tels qu'OpenAI, Anthropic ou Google, pour une grande partie de ses fonctionnalités d'IA générative. Ces modèles sont souvent intégrés via des services cloud comme AWS Bedrock, la couche de confiance Einstein faisant office de passerelle sécurisée. Ainsi, Salesforce agit principalement comme intégrateur et intermédiaire de sécurité, plutôt que de développer ses propres modèles génératifs. Si cette approche permet d'accéder à des modèles performants, elle crée des dépendances et soulève la question de la différence entre la technologie d'IA de base et l'utilisation directe de ces modèles via d'autres plateformes. En réalité, les clients rémunèrent Salesforce pour l'intégration, la couche de sécurité et l'intégration dans leurs flux de travail, ces modèles étant majoritairement externes. Ceci renforce l'intérêt d'évaluer une intégration directe avec ces modèles ou plateformes externes.

Points forts reconnus de la solution native

Malgré les points mentionnés, la suite d'IA native de Salesforce offre des avantages indéniables :

• Intégration transparente : les fonctionnalités d’IA sont profondément intégrées à l’interface utilisateur et aux flux de travail de Salesforce, permettant une utilisation fluide.
• Facilité d'utilisation et familiarité : les utilisateurs et administrateurs Salesforce existants s'y retrouvent généralement rapidement, ce qui réduit le temps d'intégration. Les outils low-code permettent également aux utilisateurs non techniques de créer des expériences basées sur l'IA.
• Exploitation des données CRM existantes : L’IA est conçue pour fonctionner directement avec les données clients stockées dans Salesforce, ce qui peut simplifier la préparation des données.

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Arguments en faveur de plateformes d'IA indépendantes dans Salesforce

Bien que l'intégration native de l'IA de Salesforce présente des avantages, plusieurs raisons convaincantes incitent à envisager sérieusement l'utilisation de plateformes d'IA indépendantes. Ces solutions externes peuvent s'avérer supérieures en termes de flexibilité, de spécialisation, d'adaptabilité et d'avantages potentiels en matière de coûts.

Flexibilité et spécialisation des modèles

Le marché de l'IA se caractérise par un dynamisme et une spécialisation élevés. Les fournisseurs indépendants d'IA se concentrent souvent sur des domaines ou des technologies spécifiques, ce qui leur permet d'offrir des solutions plus avancées ou sur mesure dans certains domaines qu'une plateforme généraliste comme Salesforce.

Accès aux meilleurs modèles de sa catégorie

Les fournisseurs externes développent souvent des algorithmes hautement spécialisés pour des domaines tels que le traitement automatique du langage naturel (TALN), la vision par ordinateur ou l'analyse de données sectorielle. On peut citer en exemple l'IA spécialisée pour les documents juridiques, comme ContractPodAi, ou les outils de diagnostic sectoriels, comme Aquant. Ces modèles spécialisés peuvent surpasser les modèles plus généraux intégrés à Salesforce.

Des cycles d'innovation plus rapides

Les entreprises spécialisées en IA peuvent souvent développer et déployer de nouveaux modèles et fonctionnalités plus rapidement qu'un grand fournisseur de plateforme comme Salesforce, dont la feuille de route en matière d'IA est liée à des cycles de publication plus longs. Cela permet aux entreprises de bénéficier plus rapidement des dernières avancées en IA.

Plus grande variété de modèles

Les plateformes ou places de marché indépendantes offrent un accès à un plus large éventail de modèles, y compris des solutions de niche, des options open source ou des modèles de fournisseurs qui ne sont pas directement disponibles via la fonctionnalité « Apportez votre propre modèle » (BYOM) de Salesforce.

Convient à:

• Les plateformes d'IA indépendantes comme alternative stratégique pour les entreprises européennes

Cette spécialisation des prestataires externes contraste avec l'approche plus globale de Salesforce, qui vise à intégrer des fonctionnalités d'IA de base à l'ensemble de sa suite CRM. Si cette approche globale garantit la disponibilité de l'IA dans de nombreux domaines, elle peut se faire au détriment de la profondeur. Un outil d'IA spécialisé dans la détection de la fraude ou l'analyse d'images médicales sera probablement plus performant qu'un modèle CRM intégré classique pour ces tâches spécifiques. Les organisations ayant des besoins critiques dans des domaines d'IA spécialisés pourraient constater que l'IA native de Salesforce est insuffisante. Les plateformes indépendantes leur permettent de choisir l'outil le plus adapté à leurs besoins, plutôt que de se contenter d'une solution native potentiellement acceptable.

Adaptation et contrôle

Les plateformes d'IA indépendantes offrent souvent un niveau de contrôle plus élevé sur l'ensemble du cycle de vie de l'IA, de la préparation des données à la mise en œuvre et à la surveillance des modèles.

Réglage fin approfondi du modèle

Les plateformes externes sont souvent conçues pour les ingénieurs en apprentissage automatique et offrent un contrôle précis sur l'entraînement et l'optimisation des modèles. Elles vont au-delà des capacités des outils low-code plus abstraits de Salesforce, comme Einstein Prediction Builder, ou des limitations de l'optimisation des modèles importés (BYOM) au sein de Salesforce.

Sélection et transparence des algorithmes

Les utilisateurs bénéficient d'une plus grande liberté dans le choix des algorithmes et d'une meilleure compréhension du fonctionnement des modèles (explicabilité) qu'avec les couches d'abstraction de Salesforce. Bien que Salesforce propose des outils comme Model Inspector, les outils MLOps externes sont souvent plus complets.

Contrôle de la pile d'IA

La gestion de l'ensemble du pipeline d'IA (préparation des données, entraînement, déploiement, surveillance) sur des plateformes comme AWS ou Google Cloud offre un contrôle plus précis que le recours à l'environnement géré de Salesforce.

Limites de personnalisation de Salesforce

Bien que Salesforce propose un outil de création low-code pour une personnalisation aisée, les plateformes externes permettent souvent une personnalisation plus poussée, basée sur le code. Il existe également des limitations fonctionnelles spécifiques aux fonctionnalités d'IA de Salesforce, notamment pour les exigences complexes ou lors de la personnalisation d'Einstein Activity Capture, ainsi que des limitations générales propres à chaque plateforme.

Avantages potentiels en matière de coûts

Les structures de coûts des solutions d'IA peuvent varier considérablement, et une simple comparaison des frais de licence est souvent insuffisante.

Différents modèles de tarification

Salesforce propose souvent ses fonctionnalités d'IA sous licence par utilisateur et par mois, en complément de ses licences cloud existantes. À l'inverse, la tarification des plateformes d'IA autonomes est généralement basée sur l'utilisation réelle (temps de calcul, mémoire, appels d'API). Les fournisseurs d'IA autonomes, quant à eux, peuvent proposer leurs propres modèles de tarification, potentiellement plus flexibles. Bien que l'option BYOM (Bring Your Own Model) de Salesforce puisse réduire le coût des requêtes Einstein, les coûts sous-jacents du fournisseur de modèle externe restent applicables.

Coût total de possession (CTP)

Une analyse complète du coût total de possession (TCO) est essentielle. Si l'intégration native de l'IA de Salesforce peut réduire les coûts d'intégration initiaux, d'autres facteurs peuvent augmenter le coût global : le besoin potentiel de licences ou d'utilisation de Data Cloud, le coût relativement élevé par utilisateur des modules complémentaires d'IA et la possibilité de payer un prix plus élevé pour des modèles d'IA disponibles à moindre coût auprès de fournisseurs externes. Le TCO d'une IA autonome doit inclure les coûts d'intégration, mais peut bénéficier de coûts d'utilisation de l'IA de base plus faibles et de l'utilisation de l'infrastructure cloud existante. Agentforce est également décrit comme potentiellement coûteux à utiliser (2 $ par conversation).

Éviter les redondances

L'utilisation d'une IA indépendante peut permettre aux entreprises de tirer parti de leurs investissements existants dans d'autres plateformes cloud ou leurs propres infrastructures de données, évitant ainsi des dépenses redondantes au sein de l'écosystème Salesforce.

IA native de Salesforce vs. IA indépendante : comparaison des fonctionnalités et de la flexibilité

IA native de Salesforce vs. IA indépendante : comparaison des fonctionnalités et de la flexibilité – Image : Xpert.Digital

L'IA native de Salesforce, comme Einstein ou Agentforce, et les plateformes d'IA indépendantes, qui utilisent souvent des modèles spécialisés ou ouverts, diffèrent considérablement en termes de fonctionnalités et de flexibilité. Alors que l'IA native de Salesforce privilégie les approches généralistes et les applications CRM, les plateformes indépendantes proposent généralement des modèles spécialisés et un choix plus vaste, incluant des options open source. L'accès aux modèles les plus récents avec Salesforce dépend des cycles de publication et des partenariats, tandis que les fournisseurs spécialisés offrent potentiellement des mises à jour plus rapides. En matière de paramétrage fin, les modèles natifs de Salesforce sont souvent limités et abstraits, par exemple via des outils comme Prediction Builder, tandis que les plateformes indépendantes offrent un contrôle plus précis du processus d'apprentissage. Le choix des algorithmes spécifiques est restreint avec Salesforce, car ceux-ci sont généralement prédéfinis ou proviennent de partenaires, tandis que les plateformes indépendantes offrent une plus grande liberté à cet égard. De plus, Salesforce gère intégralement l'infrastructure, souvent basée sur AWS ou GCP, tandis que les plateformes indépendantes permettent un accès direct aux environnements d'hébergement, que ce soit dans le cloud de l'entreprise ou sur site. L'effort d'intégration avec Salesforce est faible car ses solutions sont nativement intégrées, tandis que les plateformes externes nécessitent davantage de développement et de configuration. En ce qui concerne les coûts, Salesforce utilise souvent un modèle de tarification mensuelle par utilisateur en option, tandis que les plateformes indépendantes utilisent souvent une tarification basée sur la consommation, par exemple sur la puissance de calcul ou les appels d'API, ou des modèles spécifiques au fournisseur.

Navigation d'intégration : Connexion de l'IA indépendante à Salesforce

Choisir une plateforme d'IA indépendante exige une planification minutieuse de son intégration à l'environnement Salesforce existant. Plusieurs méthodes permettent d'établir cette connexion, chacune présentant ses propres avantages et inconvénients.

Méthodes d'intégration

AppExchange / AgentExchange

Salesforce AppExchange propose une grande variété d'applications tierces, notamment des solutions d'IA, qui offrent souvent des intégrations préconfigurées. AgentExchange est une plateforme plus récente, spécialisée dans les compétences, les thèmes et les modèles d'agents IA fournis par des partenaires, et visant à accélérer leur déploiement. Cette approche est souvent la plus simple, mais elle nécessite un partenaire adapté pour proposer une solution.

API (REST/SOAP/Bulk/Streaming)

L'utilisation directe des API Salesforce permet une intégration personnalisée. Les développeurs peuvent échanger des données, déclencher des processus dans Salesforce ou intégrer les résultats de modèles d'IA externes. L'API Composite facilite le regroupement efficace de plusieurs opérations. Cette méthode offre une flexibilité maximale, mais exige un effort de développement important.

Plateformes intermédiaires (par exemple, MuleSoft)

Les plateformes d'intégration comme MuleSoft (la solution propriétaire de Salesforce) ou d'autres peuvent servir d'intermédiaires. Elles prennent en charge des tâches telles que la transformation des données, l'orchestration de flux de travail complexes et la gestion de la connectivité entre Salesforce et les services d'IA externes.

Connecteurs de plateforme cloud (AWS/GCP)

Les principaux fournisseurs de cloud proposent de plus en plus de services spécifiques pour faciliter l'intégration avec Salesforce. Citons par exemple AWS Private Connect pour les connexions réseau sécurisées, AWS Event Relay pour la transmission d'événements en temps réel, le connecteur AWS Glue pour Salesforce et le connecteur SageMaker Data Wrangler pour la préparation des données. Google Vertex AI peut être intégré à Salesforce Data Cloud via Model Builder. Bien que ces connecteurs simplifient l'intégration, ils contraignent les utilisateurs à l'écosystème de leurs fournisseurs de cloud respectifs.

BYOM via Einstein Studio

Comme indiqué précédemment, cette fonctionnalité permet d'intégrer des modèles hébergés en externe à l'environnement Salesforce via Model Builder. Les requêtes transitent toujours par l'infrastructure Salesforce et utilisent la couche de confiance, ce qui simplifie l'intégration mais crée également une certaine dépendance.

Convient à:

• Intégration de l'IA et de l'apprentissage automatique dans la logistique des entrepôts - Développements mondiaux en Allemagne, UE, USA et Japon

Défis d'intégration communs

L'intégration de systèmes externes à Salesforce n'est pas triviale et présente des défis spécifiques :

Limites de l'API

Salesforce limite le nombre d'appels API par organisation et par période (par exemple, quotidiennement, simultanément). Les processus d'IA gourmands en données, qui synchronisent ou interrogent fréquemment des données, peuvent rapidement atteindre ces limites. Cela nécessite une conception soignée (par exemple, limitation du débit, traitement par lots, mise en cache) ou peut impliquer l'achat d'éditions Salesforce supérieures ou de quotas API supplémentaires. Les limites de l'API Streaming sont particulièrement pertinentes pour les cas d'utilisation en temps réel.

Synchronisation des données

Il est essentiel de garantir la cohérence des données entre Salesforce et la plateforme d'IA externe. Les défis à relever incluent la gestion de volumes importants de données (LDV), le choix entre les mises à jour en temps réel et par lots, la gestion de la latence et la prévention des incohérences de données. Des approches telles que les intégrations sans copie visent à atténuer ces problèmes, mais ne sont pas toujours applicables.

Cartographie et transformation des données

Les différents modèles de données, formats et sémantiques de champs doivent être harmonisés. Cela peut nécessiter une logique de transformation complexe pour garantir une interprétation correcte des données.
Sécurité et authentification : la gestion sécurisée des identifiants d’accès (clés API, jetons), la mise en œuvre de méthodes d’authentification robustes (par exemple, OAuth 2.0, identifiants nommés) et la sécurisation de la transmission des données (chiffrement) sont essentielles. Toute erreur de configuration peut engendrer des failles de sécurité.

Gestion des erreurs et cohérence des données

Les intégrations doivent être robustes face aux erreurs (problèmes de réseau, pannes système, erreurs de données). Des mécanismes performants de journalisation, de surveillance et de nouvelle tentative automatique sont indispensables pour garantir l'intégrité des données et minimiser les interruptions de service.

Complexité et maintenance

Les intégrations personnalisées nécessitent une maintenance et des ajustements continus, notamment en raison de l'évolution de Salesforce ou de la plateforme d'IA externe. Cela mobilise des ressources et requiert une expertise technique.

La complexité de l'intégration est un facteur de coût souvent sous-estimé. Si les plateformes d'IA autonomes peuvent offrir des coûts de base inférieurs ou des fonctionnalités supérieures, les coûts et les efforts d'intégration — notamment le temps de développement, les licences de logiciels intermédiaires potentielles et la maintenance continue — doivent être pris en compte dans le calcul du coût total de possession (CTP). L'IA native de Salesforce bénéficie d'une intégration préconfigurée. Les limitations des API peuvent accroître la complexité et les coûts si des solutions de contournement complexes ou des licences plus onéreuses sont nécessaires. Par conséquent, la décision d'utiliser une IA autonome doit tenir compte des capacités techniques et des ressources de l'organisation pour gérer cette complexité d'intégration. Une intégration mal planifiée peut annuler les avantages de la plateforme externe.

Modèles d'intégration réussis

Malgré les difficultés, des modèles et des outils éprouvés existent pour des intégrations réussies. Des études de cas illustrent l'intégration réussie d'AWS SageMaker avec Salesforce, souvent grâce à l'utilisation de services AWS spécifiques pour optimiser les performances et les coûts. Des intégrations similaires sont possibles avec Google Vertex AI, notamment via Model Builder. Des outils comme Zapier permettent des intégrations plus simples, sans code, pour transférer des données entre systèmes, par exemple entre Google Sheets et Vertex AI, ce dernier servant de proxy pour les données Salesforce. L'utilisation de connecteurs et de services natifs du cloud, tels qu'AWS Glue, EventBridge ou Private Connect, peut également simplifier et sécuriser considérablement le processus d'intégration.

Plateforme d'IA indépendante : Méthodes d'intégration et défis en bref

Plateforme d'IA indépendante : Méthodes d'intégration et défis en bref – Image : Xpert.Digital

La plateforme d'IA indépendante propose diverses méthodes d'intégration, chacune présentant ses propres avantages et inconvénients. Les applications AppExchange ou AgentExchange facilitent l'installation d'applications ou de composants préconfigurés fournis par des partenaires, avec un minimum d'efforts de développement et une qualité souvent certifiée. Cependant, la personnalisation est limitée et l'intégration dépend des offres des partenaires, ce qui engendre des coûts potentiels. L'intégration directe par API, qui permet un développement personnalisé à l'aide des API Salesforce telles que REST, SOAP, Bulk et Streaming, offre une flexibilité maximale et un contrôle total sur le flux de données et la logique. Toutefois, elle exige un effort de développement important, la gestion des limites d'API, des audits de sécurité approfondis et une maintenance continue. L'utilisation d'un middleware comme MuleSoft simplifie les intégrations complexes grâce à la connectivité, la transformation des données et l'orchestration. Elle offre une gestion centralisée et la réutilisation des données, mais implique des coûts de licence supplémentaires et une formation approfondie à la plateforme. Les connecteurs cloud comme AWS ou GCP optimisent les intégrations grâce à des services spécifiques, parfois low-code, tels que Glue, Event Relay ou Private Connect. Ces services sont généralement puissants, sécurisés et parfaitement adaptés à leurs écosystèmes cloud respectifs, mais nécessitent des configurations spécialisées et lient l'utilisateur au fournisseur. Grâce à BYOM via Einstein Studio, les modèles hébergés en externe s'intègrent facilement aux flux de travail Salesforce, tirant parti de la couche de confiance et simplifiant ainsi le processus d'intégration. Toutefois, la prise en charge des modèles reste limitée par rapport à une utilisation directe, à un paramétrage plus précis et à une dépendance accrue à la plateforme Salesforce.

Intégration d'une plate-forme d'IA indépendante et transversale à l'échelle de la source pour toutes les questions de l'entreprise: Xpert.Digital

KI-GAMECHANGER: Les solutions de fabrication de plate-forme d'IA les plus flexibles qui réduisent les coûts, améliorent leurs décisions et augmentent l'efficacité

Plateforme d'IA indépendante: intègre toutes les sources de données de l'entreprise pertinentes

• Cette plate-forme AI interagit avec toutes les sources de données spécifiques
  • De SAP, Microsoft, Jira, Confluence, Salesforce, Zoom, Dropbox et de nombreux autres systèmes de gestion des données
• Intégration rapide de l'IA: solutions d'IA sur mesure pour les entreprises en heures ou jours au lieu de mois
• Infrastructure flexible: cloud ou hébergement dans votre propre centre de données (Allemagne, Europe, libre choix de l'emplacement)

• La sécurité des données la plus élevée: l'utilisation dans les cabinets d'avocats est la preuve sûre
• Utiliser sur une grande variété de sources de données de l'entreprise
• Choix de vos propres modèles d'IA (DE, DE, UE, USA, CN)

Défis que notre plateforme d'IA résout

• Un manque de précision des solutions d'IA conventionnelles
• Protection des données et gestion sécurisée des données sensibles
• Coûts élevés et complexité du développement individuel d'IA
• Manque d'IA qualifiée
• Intégration de l'IA dans les systèmes informatiques existants

En savoir plus ici :

• Intégration de l'IA d'une plate-forme d'IA indépendante et croisée à l'échelle de la source pour toutes les questions de l'entreprise

Considérations critiques : Gestion des risques dans l'IA indépendante

La décision d'opter ou non pour des plateformes d'IA indépendantes doit également inclure une évaluation minutieuse des risques potentiels, notamment en matière de protection des données, de dépendance vis-à-vis des fournisseurs et de souveraineté des données.

Confidentialité et sécurité

Bien que Salesforce présente la couche de confiance Einstein comme une garantie d'utilisation sécurisée de l'IA, un examen plus approfondi révèle des limitations pratiques qui doivent être mises en balance avec des solutions indépendantes.

Limitations de la couche de confiance Einstein :

Masquage des données désactivé pour Agentforce : Il est important de noter que le masquage des données est explicitement désactivé pour les workflows Agentforce. Cette désactivation est justifiée par le fait que le masquage nuirait à la précision contextuelle et à la pertinence des résultats, par exemple lors de la recherche de comptes similaires nécessitant les détails du compte de référence. Ceci représente un risque important pour la confidentialité des données, car des données client potentiellement sensibles pourraient être transmises sans masquage à des prestataires de services juridiques externes, ce qui est particulièrement problématique dans les secteurs réglementés et contrevient à l'engagement de confiance.
Solution alternative (Anthropic) : Salesforce prévoit de proposer les modèles Anthropic comme alternative, exécutés au sein d'un « environnement de confiance Salesforce » (hébergé sur AWS Bedrock). Bien que les données ne quittent pas la sphère de contrôle de Salesforce avec cette approche, le masquage des données reste désactivé. On peut se demander si cette solution répond adéquatement aux préoccupations en matière de confidentialité des données, comparée à un masquage fonctionnel.
Fonctionnalités générales de la couche de confiance : Les fonctions essentielles telles que la conservation nulle des données avec les partenaires et les contrôles de toxicité restent en place. Cependant, l'exception pour Agentforce constitue une limitation importante.

Avantages potentiels des plateformes indépendantes :

Options de résidence des données dédiées : des fournisseurs de cloud indépendants ou des plateformes spécialisées peuvent offrir un contrôle plus précis sur le lieu de stockage et de traitement des données. Ceci peut s’avérer nécessaire pour se conformer aux lois régionales strictes en matière de protection des données (telles que le RGPD ou les réglementations nationales spécifiques) qui vont au-delà des garanties générales offertes par Salesforce Hyperforce.
Architectures de sécurité alternatives : les organisations peuvent choisir des architectures mieux adaptées à leurs exigences de sécurité spécifiques, comme le chiffrement dédié, des contrôles d’accès plus stricts ou des mécanismes d’isolation des données.
Responsabilité directe du fournisseur : travailler directement avec un fournisseur d’IA permet une responsabilisation plus claire en matière de traitement des données, sans Salesforce comme intermédiaire.

L'écart entre les promesses marketing de la couche de confiance et sa réalité technique, notamment la désactivation du masquage pour Agentforce, est crucial pour l'évaluation des risques. Les décideurs ne peuvent se fier uniquement aux arguments marketing, mais doivent examiner la mise en œuvre concrète pour leurs cas d'utilisation et la comparer aux contrôles potentiellement plus cohérents ou configurables des plateformes indépendantes.

Convient à:

• IA de confiance : l’atout maître de l’Europe et l’opportunité de jouer un rôle de premier plan dans l’intelligence artificielle

Aspects de protection et de sécurité des données : couche de confiance Einstein vs. plateformes indépendantes

Protection et sécurité des données : Einstein Trust Layer vs. plateformes indépendantes – Image : Xpert.Digital

La confidentialité et la sécurité des données sont primordiales pour la couche de confiance Einstein de Salesforce et les plateformes indépendantes. Concernant le masquage des données, la couche de confiance prend en charge certaines régions et langues, avec toutefois des limitations pour Agentforce. Les plateformes indépendantes, quant à elles, offrent des règles configurables et personnalisables, ainsi que des types de données pris en charge. Le masquage des données est désactivé pour les flux de travail basés sur des agents dans la couche de confiance, alors qu'il est souvent possible avec les plateformes indépendantes, selon l'implémentation, si la dégradation des performances est acceptable. La conservation nulle des données avec les fournisseurs tiers est garantie par des accords contractuels, comme avec OpenAI ; les plateformes indépendantes permettent des contrats directs ou l'hébergement sur l'infrastructure du client pour éviter tout intermédiaire. Les journaux d'audit sont enregistrés dans la couche de confiance par le Data Cloud, y compris le contenu malveillant et le masquage, tandis que les plateformes indépendantes offrent souvent des fonctionnalités de journalisation et de surveillance détaillées, telles que des outils MLOps. Pour le contrôle de la résidence des données, la couche de confiance dépend de la région et du provisionnement Hyperforce, tandis que les plateformes indépendantes permettent généralement une sélection plus précise des régions de centres de données. Les options d'hébergement de Salesforce vont de l'hébergement géré par le fournisseur à l'hébergement BYOM (Bring Your Own Host) via SF Gateway, avec un hébergement chez des partenaires comme AWS ou GCP. Anthropic prévoit également d'être disponible dans la région de San Francisco. Les plateformes indépendantes, quant à elles, permettent un hébergement sur une instance cloud dédiée, sur site ou dans le cloud du fournisseur. Concernant la granularité des contrôles, la couche de confiance offre des options configurables, telles que la définition de règles de masquage, tandis que l'architecture de base est fixe. Les plateformes indépendantes peuvent souvent offrir une configurabilité plus complète des mesures de sécurité.

Éviter la dépendance vis-à-vis du fournisseur

L'intégration poussée des services Salesforce comporte le risque d'une forte dépendance vis-à-vis du fournisseur.

Risque de dépendance à l'écosystème

Le recours exclusif à Salesforce pour la gestion de la relation client (CRM) et l'intelligence artificielle (IA) engendre une forte dépendance. Cela peut affaiblir votre position de négociation lors des ajustements de prix et limiter votre capacité à utiliser d'autres technologies à l'avenir.

diversification stratégique

L'utilisation de plateformes d'IA indépendantes diversifie l'architecture technologique. Les entreprises peuvent ainsi tirer parti des innovations du marché et changer plus facilement de fournisseur en cas de besoin, préservant leur flexibilité stratégique.

Le paradoxe de « l’écosystème ouvert » de Salesforce

Bien que Salesforce promeuve un écosystème ouvert, notamment via le BYOM (Bring Your Own Machine), la réalité d'une intégration poussée conduit souvent à une dépendance de fait. Même avec le BYOM, la gestion et le déploiement s'effectuent via la plateforme Salesforce, ce qui complique toute migration. La simplicité d'utilisation de la solution intégrée peut ainsi engendrer une dépendance indirecte, car les dépendances sous-jacentes sont masquées et le passage à une stratégie de gestion ou de déploiement différente s'avère complexe.

En savoir plus ici :

• Les dangers de la dépendance vis-à-vis d'un fournisseur : pourquoi les entreprises doivent l'éviter

souveraineté et portabilité des données

La maîtrise de ses propres données et la capacité de migrer les modèles ou les données selon les besoins sont des aspects stratégiques importants.

Préoccupations concernant la capture d'activité Einstein (EAC)

Un problème spécifique concerne le Centre d'administration Exchange (CAE). Les données de messagerie et de calendrier capturées ne sont pas stockées comme des enregistrements d'activité standard dans Salesforce, mais en externe sur AWS. Ces données sont soumises à une période de conservation limitée (6 mois par défaut, jusqu'à 24 mois avec une licence payante) et sont perdues si le CAE est désactivé. Cela soulève d'importantes questions concernant la souveraineté des données, l'accès à long terme et les options de sauvegarde. Dans ce cas, vous n'êtes pas pleinement propriétaire de vos données.

portabilité du modèle

Les modèles créés nativement avec les outils Salesforce, comme Einstein Prediction Builder, sont liés à la plateforme et difficilement portables. Si les données sous-jacentes peuvent être exportées, le modèle entraîné lui-même n'est pas transférable. À l'inverse, les modèles développés sur des plateformes externes (AWS, GCP, etc.) sont intrinsèquement plus portables, même s'ils sont temporairement intégrés à Salesforce.

Portabilité des données dans l'IA indépendante

Lorsqu'on utilise des plateformes d'IA externes, le traitement des données et les artefacts de modélisation restent généralement en dehors de Salesforce. Cela offre potentiellement une meilleure portabilité des données et des modèles en cas d'évolution de la relation avec Salesforce ou de la stratégie.

Recommandations stratégiques à l'intention des décideurs

Choisir la bonne stratégie d'IA dans le contexte de Salesforce exige une évaluation nuancée qui va au-delà d'une simple comparaison des fonctionnalités. Les recommandations suivantes peuvent aider les décideurs :

Évaluer de manière critique les cas d'utilisation

Ne vous fiez pas par défaut à l'IA native de Salesforce. Évaluez chaque cas d'utilisation de l'IA individuellement en fonction des critères suivants :

• Spécialisation requise : La tâche exige-t-elle des capacités d’IA approfondies et spécialisées (par exemple, une analyse scientifique complexe, des prédictions sectorielles de niche) qui seraient probablement mieux prises en charge par une plateforme dédiée ?
• Besoins d'adaptation : Quel niveau de contrôle est nécessaire sur le modèle, les données d'entraînement et les algorithmes ? Le niveau d'abstraction de Salesforce est-il suffisant ?
• Exigences de performance : Existe-t-il des exigences strictes en matière de latence ou de débit qui pourraient être mieux satisfaites par une infrastructure externe optimisée ?
• Sensibilité et conformité des données : Le cas d’utilisation concerne-t-il des données hautement sensibles pour lesquelles les limitations de la couche de confiance (notamment l’absence de masquage dans Agentforce) présentent des risques inacceptables ? Les exigences spécifiques de résidence des données sont-elles mieux satisfaites en externe ?

adopter une approche hybride

Envisagez une stratégie tirant parti de l'IA native de Salesforce pour les tâches simples et hautement intégrées où elle excelle (par exemple, la qualification de base des prospects, la rédaction d'e-mails dans Sales Cloud). Parallèlement, intégrez des plateformes indépendantes pour les cas d'utilisation à forte valeur ajoutée, spécialisés ou hautement sensibles.

Tenir compte de la préparation à l'intégration

Évaluez de manière réaliste les ressources techniques et le savoir-faire de l'organisation pour gérer la complexité de l'intégration et de la maintenance de solutions d'IA externes. Privilégiez les intégrations bien documentées (par exemple, AppExchange, connecteurs cloud établis) avant d'entreprendre des développements internes complexes.

Calculez le coût total de possession (TCO)

Effectuez une analyse TCO approfondie comparant le coût total de l'IA native de Salesforce (licences, utilisation du cloud de données, limitations fonctionnelles potentielles) à celui de l'IA indépendante (coûts de l'IA de base + développement/maintenance de l'intégration + intergiciel).

L'analyse du coût total de possession (CTP) est une méthode permettant d'évaluer les coûts totaux associés à l'acquisition et à l'exploitation d'une technologie tout au long de son cycle de vie, y compris non seulement les coûts d'acquisition, mais aussi les coûts d'exploitation continus, la maintenance, la formation, les mises à niveau, etc.

Pourquoi les plateformes d'IA externes peuvent être plus rentables :

• Économies d'échelle : les fournisseurs répartissent les coûts d'infrastructure entre de nombreux clients.
• Investissement réduit : pas besoin de construire votre propre infrastructure.
• Déploiement plus rapide : Un délai de mise sur le marché plus court réduit les coûts indirects.
• Maintenance et mises à jour incluses : aucun effort n'est requis de votre part pour les opérations informatiques.
• Paiement à l'utilisation : les coûts s'adaptent à la demande.

Une analyse du coût total de possession (TCO) montre souvent que les plateformes d'IA externes sont moins chères et plus flexibles à long terme que les solutions internes.

Prioriser la flexibilité stratégique

Évaluez la commodité de l'écosystème intégré Salesforce face aux risques stratégiques à long terme liés à la dépendance vis-à-vis d'un fournisseur unique (voir section VB). Intégrez les considérations de portabilité dans la stratégie d'IA dès le départ.

Exigez la transparence

Exigez une documentation claire de tous les fournisseurs (y compris Salesforce et les prestataires indépendants) concernant les fonctionnalités, les limitations, les pratiques de traitement des données, les mesures de sécurité et les modèles de tarification des modèles. Analysez avec rigueur les arguments marketing et comparez-les aux réalités techniques.

Convient à:

• Systèmes de gestion des données dans le changement: stratégies pour le succès de l'entreprise à l'ère de l'IA

Un plaidoyer pour une stratégie d'IA ouverte au sein de Salesforce

L'analyse montre clairement que, si l'utilisation exclusive de la suite d'IA native de Salesforce offre commodité et une intégration fluide aux processus CRM existants, elle ne constitue pas nécessairement la stratégie optimale pour toutes les entreprises. Envisager stratégiquement des plateformes d'IA indépendantes présente des avantages significatifs : accès à des modèles hautement spécialisés et potentiellement plus performants, une plus grande flexibilité et un meilleur contrôle de l'architecture d'IA, des gains d'efficacité potentiels grâce à des modèles de tarification alternatifs et à l'utilisation de l'infrastructure existante, ainsi qu'une réduction cruciale des risques liés à la dépendance vis-à-vis d'un fournisseur et à la souveraineté des données.

Les limitations identifiées de la couche de confiance Einstein sont particulièrement critiques, notamment la désactivation du masquage des données pour les flux de travail Agentforce. Ceci souligne la nécessité d'aller au-delà des promesses marketing et d'examiner attentivement les réalités techniques, en particulier lors du traitement de données sensibles. Les problèmes de portabilité des données, illustrés par l'exemple d'Einstein Activity Capture, mettent également en garde contre une dépendance excessive aux mécanismes de stockage et de traitement propriétaires.

Parallèlement, le rôle de l'IA de Salesforce ne doit pas être sous-estimé. Elle offre une solution performante et bien intégrée pour de nombreuses tâches CRM standard. Malgré ses limitations, la couche de confiance Einstein constitue un élément essentiel de gouvernance et de sécurité. De plus, les outils low-code favorisent une plus large démocratisation de l'adoption de l'IA au sein des organisations.

Pour de nombreuses entreprises, la stratégie la plus pertinente consiste probablement en une approche hybride et ouverte. Cette stratégie tire parti des atouts de l'IA native de Salesforce pour les tâches intégrées quotidiennes, tout en n'hésitant pas à intégrer de manière sélective des solutions d'IA externes de pointe pour des cas d'usage spécifiques, exigeants ou stratégiques. Cela implique de s'éloigner de l'approche par défaut consistant à n'utiliser que les outils natifs et de mener une évaluation rigoureuse, fondée sur les cas d'usage.

Les décideurs sont invités à déterminer avec soin la combinaison optimale de solutions d'IA natives et autonomes. Cette décision doit s'appuyer sur les besoins spécifiques de l'entreprise, les capacités techniques existantes, la tolérance au risque et les objectifs stratégiques à long terme afin d'exploiter pleinement le potentiel de l'IA au sein de l'écosystème Salesforce, sans créer de dépendances ni de risques inutiles.

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