Il y a un an à peine, le discours dominant dans la Silicon Valley laissait peu de place au doute. L’intelligence artificielle générative, portée par des agents autonomes capables d’exécuter des tâches complexes, devait transformer l’entreprise plus vite que toute autre vague technologique précédente. Dans ce contexte euphorique, Salesforce s’est positionnée en vitrine de cette révolution, assumant une automatisation rapide de pans entiers de ses opérations et la suppression de milliers de postes. Aujourd’hui, le ton a changé. Les dirigeants du groupe reconnaissent publiquement qu’ils étaient plus confiants il y a un an qu’ils ne le sont désormais.Lorsque Salesforce annonce la suppression d’environ 4 000 emplois, la communication officielle est claire : l’IA et les agents logiciels vont absorber une partie significative du travail auparavant réalisé par des équipes humaines. Support client, génération de contenus commerciaux, analyse de données ou assistance aux ventes sont présentés comme des domaines où l’automatisation progresse rapidement.
Dans un premier temps, cette stratégie est perçue comme rationnelle d’un point de vue financier. Réduire les coûts fixes, accélérer l’exécution, proposer aux clients des services plus rapides et personnalisés : la promesse est séduisante, tant pour les actionnaires que pour les directions générales qui observent Salesforce comme un laboratoire grandeur nature.
Mais très vite, un décalage apparaît entre la promesse technologique et la réalité opérationnelle.
Des problèmes de fiabilité
Salesforce, l'une des entreprises de logiciels d'entreprise les plus cotées au monde, réduit sa forte dépendance aux grands modèles linguistiques après avoir rencontré des problèmes de fiabilité qui ont ébranlé la confiance de ses dirigeants. Sanjna Parulekar, vice-présidente senior du marketing produit, a reconnu que la confiance dans les modèles d'IA avait diminué au cours de l'année écoulée, selon un rapport publié par The Information.
« Il y a un an, nous étions tous plus confiants dans les grands modèles linguistiques », a déclaré Parulekar, révélant le changement de stratégie de l'entreprise, qui s'éloigne de l'IA générative pour se tourner vers une automatisation « déterministe » plus prévisible dans son produit phare, Agentforce. Cette admission intervient après que Salesforce aurait réduit son personnel d'assistance de 9 000 à 5 000 employés, soit environ 4 000 postes, grâce au déploiement d'agents IA, comme l'a révélé le PDG Marc Benioff dans un podcast. Selon un reportage de CNBC, Benioff a déclaré, en discutant de l'impact de l'IA sur les opérations de Salesforce : « Je suis passé de 9 000 à environ 5 000 employés, car j'ai besoin de moins de personnel. »
L'entreprise souligne désormais qu'Agentforce peut aider à « éliminer le caractère aléatoire inhérent aux grands modèles », marquant ainsi une rupture significative avec le message axé sur l'IA qui dominait le secteur il y a encore quelques mois.
Les modèles échouent, les clients signalent des enquêtes manquantes
Salesforce a rencontré plusieurs problèmes techniques critiques avec les grands modèles de langage lors d'applications concrètes. Muralidhar Krishnaprasad, directeur technique d'Agentforce, a souligné que lorsqu'on leur donne plus de huit instructions, les modèles commencent à omettre des directives, ce qui constitue un grave défaut pour les tâches commerciales qui exigent de la précision.
La société de sécurité domestique Vivint, qui utilise Agentforce pour gérer le service client de 2,5 millions de clients, a été confrontée à ces problèmes de fiabilité. Malgré des instructions claires demandant l'envoi d'enquêtes de satisfaction après chaque interaction avec un client, The Information a rapporté qu'Agentforce omettait parfois d'envoyer les enquêtes pour des raisons inexpliquées. Vivint a collaboré avec Salesforce pour mettre en place des « déclencheurs déterministes » afin de garantir l'envoi systématique des enquêtes.
Un autre défi est apparu dans ce que le dirigeant Phil Mui a décrit comme une « dérive » de l'IA dans un article de blog publié en octobre. Lorsque les utilisateurs posent des questions non pertinentes, les agents IA perdent de vue leurs objectifs principaux. Par exemple, un chatbot conçu pour guider les utilisateurs dans le remplissage d'un formulaire peut être distrait lorsque les clients posent des questions sans rapport avec le sujet.
Des agents IA puissants, mais encore imparfaits
L’un des enseignements clés mis en avant par les dirigeants de Salesforce tient à la maturité réelle des agents IA. Sur le papier, ces systèmes sont capables d’orchestrer plusieurs actions, de dialoguer avec des utilisateurs et d’interagir avec des bases de données complexes. Dans la pratique, leur comportement reste parfois imprévisible, leur compréhension du contexte incomplète et leur fiabilité inégale.
Cette limite devient particulièrement problématique dans des environnements critiques comme la relation client ou la gestion de données sensibles. Une erreur humaine peut être corrigée par une discussion ou une procédure interne. Une erreur automatisée, elle, peut se reproduire à grande échelle en quelques secondes.
C’est précisément sur ce point que la confiance, évoquée par les dirigeants, s’érode. Non pas parce que l’IA serait inefficace, mais parce qu’elle n’est pas encore suffisamment robuste pour remplacer massivement l’humain sans garde-fous importants.
Les ambitions de Benioff, PDG de Salesforce, en matière d'IA se heurtent à la réalité du marché
Le retrait des grands modèles de langage représente un revirement ironique pour le PDG Marc Benioff, qui a misé de manière agressive sur la transformation de l'IA. Benioff avait récemment déclaré à Business Insider qu'il rédigeait le document stratégique annuel de l'entreprise en accordant la priorité aux bases de données, et non aux modèles d'IA, citant explicitement ses inquiétudes concernant les « hallucinations » sans contexte de données approprié.
Benioff a même suggéré que l'entreprise pourrait se rebaptiser « Agentforce », déclarant à Business Insider « cela ne me surprendrait pas », après avoir appris auprès de groupes de discussion que les clients ne veulent plus entendre parler de cloud computing. Cependant, cet enthousiasme pour le changement de nom contraste fortement avec les défis techniques que les dirigeants reconnaissent aujourd'hui.
Le cours de l'action de l'entreprise a baissé d'environ 34 % par rapport à son pic de décembre 2024, bien qu'Agentforce devrait générer plus de 500 millions de dollars de chiffre d'affaires annuel. Le retrait partiel de Salesforce des grands modèles pourrait avoir un impact sur des milliers d'entreprises qui s'appuient actuellement sur cette technologie, alors que l'entreprise tente de combler le fossé entre l'innovation en matière d'IA et sa mise en œuvre pratique dans les entreprises.
Le facteur humain, grand absent des projections initiales
Avec le recul, Salesforce reconnaît implicitement avoir sous-estimé un élément clé : la complexité du travail humain. De nombreuses tâches ne se résument pas à des processus répétitifs ou à des flux de données bien structurés. Elles impliquent de l’intuition, de la négociation, de l’empathie et une compréhension fine des situations.
L’automatisation a parfois déplacé la charge de travail au lieu de la...
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