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Passez de vos POCs IA prometteurs
à un déploiement à l’échelle !
Passer d’un POCProof of Concept : une première version d’essai, à petite échelle, pour valider un cas d’usage. à une utilisation à l’échelle est souvent l’étape la plus délicate d’un projet d’IA. Notre approche couvre précisément cette étape, de la préparation des données jusqu’à l’adoption par les équipes.
Une méthode en quatre volets.
Déployer l’IA dans Salesforce ne se limite pas à choisir un modèle. Quatre sujets décident de la réussite : la donnée qui l’alimente, le cadre qui la sécurise, les usages qui créent de la valeur, et les équipes qui l’adoptent.
La donnée décide de tout le reste.
Une IA ne raisonne qu’à partir de ce qu’on lui donne. Avant même de parler d’agents, le vrai travail consiste à préparer l’information : la fiabiliser, l’organiser, et ne présenter à l’IA que l’essentiel, un résumé du dossier, les décisions prises, les points en attente, plutôt que tout l’historique d’un client, qui coûte cher et brouille ses réponses.
Récupérer la bonne information (RAGRetrieval Augmented Generation : l’IA va chercher la bonne information dans vos données au moment de la question.)
L’IA va chercher, au moment de la question, l’information métier utile pour répondre juste. Côté Salesforce : Data Cloud, Knowledge, Agentforce.
Donner la capacité d’agir (MCPModel Context Protocol : un standard qui permet à un agent d’utiliser des outils et de déclencher des actions.)
L’agent peut aussi utiliser des outils et déclencher des actions dans vos systèmes, via les actions Agentforce, les Flows et les connecteurs. La récupération enrichit sa connaissance, les actions sa capacité à agir : les deux se combinent.
Sécuriser, encadrer, piloter.
Un agent agit au nom d’un utilisateur : il hérite de ses droits et reste soumis aux mêmes règles d’accès. La gouvernance a deux faces, protéger les données et piloter la valeur.
Sécurité
Nous nous appuyons sur les garde-fous natifs de Salesforce (permission setsLes autorisations Salesforce qui définissent, pour chaque utilisateur, ce à quoi il a accès., Trust LayerLa couche de sécurité IA de Salesforce : elle protège vos données lors des échanges avec les modèles., masquage des données, zero retentionLes données envoyées au modèle ne sont ni conservées ni réutilisées pour l’entraîner., journalisation) et surveillons un risque discret : en recoupant plusieurs sources, un simple résumé peut recomposer une information sensible.
Pilotage de la valeur
Toutes les idées ne se valent pas. Nous aidons à prioriser les usages, mesurer ce qu’ils rapportent, et décider où investir, ajuster ou arrêter.
Que peut révéler l’IA en recoupant les données auxquelles elle a accès ? Cette question guide notre travail sur la sécurité et le modèle de données.
L’IA est probabiliste : on ne la fige pas comme une règle de gestion, on la pilote par la mesure, étape par étape.
On suit la valeur (temps gagné, taux de résolution, corrections humaines, adoption) autant que les coûts (usage, intégration, maintenance, supervision).
Deux leviers : faire plus vite, faire mieux.
La valeur se mesure dans les processus. L’IA agit sur deux registres, qui n’appellent ni les mêmes efforts ni les mêmes indicateurs.
Faire plus vite
Les mêmes tâches, en moins de temps : résumer un dossier, trier et orienter les demandes, préparer un brouillon de réponse ou un rendez-vous.
Faire mieux
Mieux servir et mieux décider : recommander la bonne offre au bon moment (upsell / cross-sellProposer au bon moment une offre supérieure (upsell) ou complémentaire (cross-sell).), prioriser les actions commerciales, aider à la décision.
Avant de lancer un cas d’usage, nous posons trois questions simples.
Quel problème métier résout-on ?
Quel indicateur veut-on améliorer ?
Comment mesure-t-on le résultat ?
Tous les cas d’usage ne seront pas rentables. Selon les résultats, on réinvestit, on ajuste ou on arrête.
L’adoption se joue autant que la technique.
Une solution bien conçue peut échouer si les équipes ne se l’approprient pas. Les craintes, voir son métier dévalorisé, être remplacé, perdre en autonomie, doivent être traitées de front. L’IA est une aide, pas un remplacement : l’objectif est d’en faire une compétence courante, au même titre que le CRM ou la bureautique.
Garder la main (human in the loopL’humain reste dans la boucle : il valide, supervise et garde la décision sur les points sensibles.)
On précise qui décide, qui valide, qui contrôle. La validation, la supervision et la gestion des cas particuliers restent humaines : l’IA propose, les équipes tranchent.
Ancrer l’usage
Un sponsor engagé côté direction, des relais métier sur le terrain, des premiers résultats visibles, et un suivi de l’usage réel.
Des agents intégrés à Salesforce.
Avec Agentforce, les agents s’appuient sur vos données Salesforce et respectent les droits de chaque utilisateur. Intégrés nativement, sécurisés et capables de déclencher des actions dans vos processus, ils s’installent là où vos équipes travaillent déjà, sans outil supplémentaire.
L’IA se déploie sur votre terrain.
L’IA vit dans votre plateforme, sur vos données, dans vos processus. C’est notre métier : pure-player Salesforce et partenaire Summit, des consultants à l’aise sur le fonctionnel comme sur la technique, et une méthode de projet éprouvée, du cadrage jusqu’à l’exploitation.
Prêt à passer à l’échelle ?
Parlons de vos cas d’usage et de la meilleure façon de les mettre en œuvre.