Le lancement d’Agentforce 3 confirme l’ambition de Salesforce de structurer l’entreprise agentifiée autour d’un socle unifié, centré sur la supervision, la connectivité et la gouvernance des agents IA. Cette évolution confirme une trajectoire assumée : faire d’Agentforce l’infrastructure de référence pour piloter, surveiller et industrialiser les agents IA dans les environnements professionnels les plus exigeants.
Cette nouvelle version de la plateforme marque une étape clé vers l’industrialisation de l’intelligence artificielle agentique en environnement professionnel. Elle intègre un ensemble de briques techniques et fonctionnelles intégrés et conçu pour dépasser le stade expérimental et permettre des déploiements maîtrisés à grande échelle, tout en répondant aux impératifs croissants de supervision, d’interopérabilité, de conformité et de retour sur investissement mesurable.
Une réponse structurante à l’explosion des usages
Selon le dernier Slack Workflow Index cité par Salesforce, l’usage des agents IA en entreprise a bondi de 233 % en six mois. Une croissance fulgurante qui révèle autant l’appétence des organisations pour ces interfaces conversationnelles autonomes que les difficultés persistantes à les industrialiser. Le lancement d’Agentforce 3 répond précisément à ce double enjeu : convertir l’expérimentation en productivité durable, et donner aux entreprises les moyens de gouverner des déploiements complexes dans desécosystèmes hybrides.
Depuis son lancement fin 2024, Agentforce aurait déjà été adopté par plus de 8 000 entreprises dans le monde. Avec cette nouvelle version, Salesforce met l’accent sur les fondations opérationnelles et organisationnelles nécessaires à un déploiement massif, tout en consolidant sa stratégie de plateforme ouverte intégrant nativement des standards interopérables.
Command Center : supervision, gouvernance et collaboration
Le cœur fonctionnel de cette mise à jour réside dans les fonctionnalités du nouveau Command Center Agentforce, présenté comme une console centralisée de pilotage. Ce tableau de bord fournit une vision unifiée de l’état, des performances et de l’impact des agents IA sur les opérations. Il introduit des capacités de mesure en temps réel, des alertes dynamiques et des recommandations automatisées, avec une intégration étroite avec les outils de supervision comme Datadog, Splunk ou Wayfound.Chaque service métier peut configurer son propre Command Center, ajusté à ses flux et ses priorités. Cette approche modulaire permet d’aligner les usages des agents IA avec les spécificités de chaque département, en les rendant auditables et optimisables en continu. Une couche de développement assisté, via Agentforce Studio, permet également de créer, de tester et d’ajuster de nouveaux agents avant leur mise en production.
Connectivité universelle : le rôle central du protocole MCP
En ce qui concerne la « connectique », Agentforce 3 intègre le Model Context Protocol (MCP), le connecteur universel vers les services et les applications : un standard ouvert permettant aux agents de se connecter instantanément à plus de 30 partenaires technologiques (AWS, Google Cloud, Box, IBM, PayPal, Stripe…). Cette compatibilité est renforcée par MuleSoft, qui permet de transformer n’importe quelle API en ressource MCP, et par Heroku, qui héberge les serveurs MCP personnalisés nécessaires tout en assurant la sécurité et la traçabilité.Ce choix stratégique positionne Salesforce au cœur d’un écosystème d’agents interopérables, capable de dialoguer avec les grands systèmes d’information existants sans développement spécifique. En misant sur les standards ouverts et les intégrations natives, la plateforme répond à l’un des principaux freins à l’adoption : la dépendance aux architectures fermées et le coût de l’intégration personnalisée.
Un écosystème applicatif structuré autour d’AgentExchange
La place de marché AgentExchange monte également en puissance. Elle donne désormais accès à un catalogue de plus de 200 partenaires et propose des modèles d’agents prêts à l’emploi couvrant une large gamme d’usages verticaux : génération de contenu, gestion documentaire, automatisation de la relation client, paiement, CRM, analytique, etc.Ce socle applicatif a pour but de réduire le temps de mise en production et accélérer le ROI. Plusieurs grands comptes, comme Engine, Grupo Globo ou 1-800 Accountant, affirment avoir constaté des gains significatifs : réduction de 15 % du temps de traitement client pour Engine, automatisation de 70 % des requêtes fiscales pour 1-800 Accountant, hausse de 22 % de la rétention des abonnés pour Grupo Globo. Ces premiers résultats permettent à Salesforce d’illustrer sa promesse de valeur par des indicateurs tangibles, indispensables pour convaincre les directions métiers et financières.
Un moteur de raisonnement amélioré
Salesforce a significativement optimisé les performances de son moteur de raisonnement Atlas, cœur algorithmique de sa plateforme Agentforce. Il introduit une latence réduite de moitié, une diffusion des réponses en temps réel, un basculement automatique en cas de défaillance de modèle, et des capacités de recherche web avec citations intégrées. Cette évolution n’est pas seulement technique : elle répond à une contrainte d’usage critique dans les environnements professionnels où chaque seconde de latence nuit à la fluidité des processus métier et à l’adoption des agents IA par les utilisateurs.D’une part, les entreprises déploient désormais des agents IA dans des flux de travail qui exigent des réponses immédiates, gestion des incidents, traitement des demandes clients, automatisation comptable, ou encore suivi des opérations de terrain. D’autre part, l’essor des interfaces conversationnelles dans les outils de productivité permet aux agents IA d’intervenir en temps réel dans des interactions humaines. Or, une réponse lente ou imprécise dégrade rapidement l’expérience utilisateur et dissuade les collaborateurs d’adopter ces nouveaux outils.
Des LLM exclusivement américains
Atlas prend désormais en charge des modèles de langage comme Claude Sonnet (Anthropic) via Amazon Bedrock, avec une intégration prochaine de Google Gemini. Ceci en plus des modèles déjà supportés : GPT-4 Omni, Claude Haiku, et les versions 3.7 et 4 de Sonnet. Salesforce continue ainsi de bâtir une offre agnostique sur le plan des modèles de fondation, mais qui propose une palette de fonctions multimodales. Toutefois, ces LLM intégrés nativement sont tous d’origine exclusivement états-unienne, ce qui soulève des questions de souveraineté numérique et de maîtrise des données.Agentforce 3 ne prend pas en charge, à ce jour, des modèles européens ou souverains tels que Mistral, Aleph Alpha, LightOn. Cela limite les possibilités pour les entreprises européennes souhaitant garder une cohérence avec leurs exigences réglementaires (RGPD, NIS 2, secret des affaires, hébergement local, etc.). Cela perpétue une dépendance structurelle vis-à-vis d’acteurs non européens, où les entreprises européennes deviennent consommatrices d’infrastructures étrangères sans leviers stratégiques de négociation. Certes il est techniquement possible d’intégrer des modèles alternatifs, y compris open source, mais sous réserve d’un travail d’intégration préalable, et avec un niveau de responsabilité plus élevé laissé à l’entreprise utilisatrice.
Une trajectoire assumée vers l’entreprise agentifiée
Avec Agentforce 3, Salesforce confirme son virage stratégique amorcé avec la sortie d’Einstein : faire de sa plateforme un système nerveux de l’entreprise agentifiée, en unifiant modèles, agents, données et applications dans un même environnement d’exécution. Depuis le début de l’année 2025, de nombreux acteurs, Google avec Project Astra, Microsoft avec AutoGen et Copilot Studio, Amazon avec App Studio, IBM avec watsonx Orchestrate, ou encore ServiceNow avec Now Assist Studio — ont renforcé leurs offres sur ce créneau stratégique. Tous visent à capter la couche d’abstraction supérieure de l’entreprise : celle qui permet de piloter les processus métiers par des agents autonomes, pilotables, collaboratifs et gouvernés.Ce mouvement s’inscrit dans un contexte plus large de ruée des grands fournisseurs vers la chaîne de valeur de l’agentification, avec une multiplication d’annonces autour de la création, de la supervision et de l’orchestration des agents IA. Dans ce schéma, Agentforce 3 matérialise le socle technique et fonctionnel d’une entreprise pilotée par les agents IA, capable de déléguer des tâches complexes, de piloter leur exécution, de mesurer leur performance, et d’optimiser leur contribution métier dans la durée.
En proposant une solution construite dès l’origine pour unifier CRM, données client, flux collaboratifs (Slack), intégrations (MuleSoft), développement rapide (Heroku), analytique (Tableau), et IA, Salesforce part d’un environnement unifié, déjà profondément implanté dans les processus des entreprises, là où d’autres proposent des couches d’orchestration à ajouter à des systèmes existants.
