Qu'est‑ce qu'un agent d'IA ?

Par Magulan Duraipandian, Responsable senior de l'évangélisation technique des solutions d'IA - Salesforce

Les agents IA transforment le fonctionnement et les interactions des entreprises avec leurs clients. Ces systèmes intelligents sont conçus pour automatiser des tâches complexes, fournir des expériences personnalisées et permettre aux employés de se consacrer à des missions plus exigeantes.

Les agents IA sont des systèmes d'intelligence artificielle (IA) capables de comprendre les demandes des clients et d'y répondre sans intervention humaine. Ils sont créés à l'aide d'un générateur d'agent, tel que Agentforce, et s'appuient sur l'apprentissage automatique et le traitement du langage naturel (NLP) pour gérer un large éventail de tâches. Ces agents intelligents peuvent répondre à des questions simples, résoudre des problèmes complexes et même être multitâches. Mieux encore, ils peuvent continuellement améliorer leurs propres performances grâce à l'auto-apprentissage. Ils se distinguent ainsi de l'IA traditionnelle, qui nécessite une intervention humaine pour des tâches spécifiques.

• Les agents IA sont plus avancés et autonomes que les chatbots, car ils peuvent apprendre et gérer un plus grand nombre de tâches complexes.
• Ils offrent des avantages commerciaux significatifs, notamment une efficacité accrue, des coûts réduits et une meilleure satisfaction client.
• Les agents IA disposent d'applications polyvalentes et sont conçus pour des fonctions spécialisées dans divers secteurs, tels que les ventes, le marketing et la finance.

• Le concept d'agents IA est étudié depuis de nombreuses années. Bien que l'idée de systèmes autonomes et intelligents existe depuis des décennies, les avancées récentes dans les modèles de langage de grande taille (LLM) ont apporté le « maillon manquant », rendant les capacités actuelles plus accessibles et plus puissantes. Ces avancées ont permis aux agents IA de dépasser les discussions théoriques pour entrer dans des applications pratiques et concrètes.

Les agents IA fonctionnent reproduisent le processus de pensée humaine pour interagir et de résoudre les problèmes en toute autonomie. Ils commencent par collecter des données, puis les traitent pour prendre une décision, puis ils passent à l'action. Ce cycle s'améliore en continu grâce à l'apprentissage et l'adaptation.

• Perception et collecte de données : les systèmes agentiques commencent par recueillir des données provenant de diverses sources, notamment les interactions avec les clients, les historiques des transactions et les réseaux sociaux. Ces données sont essentielles pour comprendre le contexte et les nuances des demandes des clients. L'IA agentique avancée peut intégrer et traiter des données en temps réel. Elle dispose ainsi des informations les plus récentes pour traiter efficacement les demandes.
• Prise de décision : à l'aide de modèles d'apprentissage automatique avancés, les agents IA analysent les données collectées afin d'identifier les tendances et de prendre des décisions. Par exemple, ils peuvent déterminer la réponse la plus appropriée à une demande d'un client en fonction des interactions passées et du contexte actuel.o Ce processus de décision est renforcé par la capacité de l'agent à tirer des enseignements de ses expériences antérieures et à affiner ses réponses au fil du temps.
• Exécution de l'action : Une fois la décision prise, les assistants digitaux passent à l'action. Qu'il s'agisse de répondre à une demande client, de traiter une requête ou de transférer un problème complexe à un agent humain, l'exécution est pensée pour être fluide et efficace, afin que les clients reçoivent des réponses précises, au moment opportun.
• Apprentissage et adaptation : les agents tirent continuellement des enseignements de chaque interaction, affinant ainsi leurs algorithmes pour améliorer leur précision et leur efficacité. Ils mettent à jour leur base de connaissances et utilisent le feedback en vue d'améliorer les interactions futures. Cette capacité d'apprentissage continu est la garantie qu'ils restent efficaces et pertinents, même lorsque les attentes des clients et les environnements commerciaux évoluent.

L'association de ces capacités permet aux systèmes intelligents de gérer de nombreuses tâches de manière autonome, telles que les recommandations produit, la résolution de problèmes et les interactions de suivi. Les agents humains peuvent ainsi se concentrer sur des tâches complexes à plus forte valeur ajoutée.

Pour comprendre le fonctionnement interne des agents IA, il faut examiner leurs composants de base. Ces derniers permettent aux agents de percevoir, de raisonner et d'être efficaces :

• Modèle sous-jacent (LLM) : Les modèles de langage de grande taille (LLM) sont le cerveau de nombreux agents IA modernes, en leur offrant des capacités fondamentales de compréhension et de génération du langage naturel.
• Mémoire : La mémoire joue un rôle clé : elle permet aux agents IA de garder le contexte et d'apprendre au fil du temps. Elle se décline ne plusieurs formes :
  • Mémoire à court terme : pour gérer le contexte immédiat d'une conversation.
  • Mémoire à long terme : pour conserver les connaissances et apprendre des expériences passées.
  • Mémoire épisodique : pour se souvenir d'interactions ou d'événements spécifiques.
  • Mémoire de consensus : pour le partage des connaissances au sein des systèmes multiagents.
  • Des mécanismes tels que « le découpage et le chaînage » sont souvent utilisés pour gérer et récupérer efficacement des informations à partir de la mémoire.
• Persona : ce composant permet à l'agent IA de conserver le même caractère, ton et style tout au long des interactions, pour que l'expérience utilisateur soit plus naturelle et prévisible.
• Outils : pour agir dans le monde réel, les agents IA doivent accéder à divers outils externes, API et programmes. Ces ressources leur permettent de récupérer des informations, d'exécuter des commandes ou d'interagir avec d'autres systèmes.
• Action de l'agent : il s'agit du mécanisme par lequel l'agent IA accomplit des tâches et interagit avec son environnement. Les actions peuvent inclure l'appel des fonctions externes, l'appel d'API ou le contrôle d'actionneurs physiques.
• Architecture : il s'agit de la conception structurelle globale de l'agent IA, qu'elle repose sur une base physique ou logicielle. L'architecture définit la manière dont les différents composants interagissent et comment les flux de données circulent au sein du système.

Au-delà de leur boucle opérationnelle générale, les agents IA utilisent des paradigmes spécifiques de raisonnement pour gérer des problèmes complexes en plusieurs étapes :

• ReAct (Reasoning and Action/raisonnement et action) : Ce paradigme permet à un agent d'entrelacer le raisonnement (par exemple, monologue interne, planification) avec des actions (par exemple, utilisation d'outils, interrogation de bases de données). Cela favorise une résolution des problèmes plus dynamique et plus adaptable.
• ReWOO (Reasoning WithOut Observation/raisonnement sans observation) : Avec cette approche, l'agent mène son processus de raisonnement sans observer constamment l'environnement après chaque étape, ce qui peut être plus efficace pour certaines tâches.

Avec ces approches architecturales distinctes, les agents peuvent gérer des scénarios nuancés et complexes plus efficacement que lorsqu'ils traitent des systèmes plus simples.

Les chatbots et les agents IA ont des tâches différentes. Les chatbots sont généralement conçus pour une tâche spécifique, comme le service client ou la recherche d'informations. Ils suivent des règles et des scripts, et ils utilisent la recherche de modèles et la reconnaissance de mots-clés pour répondre. Cela leur permet de répondre à des questions simples, mais ils ne peuvent pas comprendre des contextes complexes ou s'adapter à de nouvelles situations.

Les agents IA, quant à eux, sont plus avancés et indépendants. Ils peuvent accomplir un plus grand nombre de tâches, apprendre des interactions et s'améliorer au fil du temps. Les agents autonomes peuvent comprendre et conserver le contexte de plusieurs conversations, ce qui leur permet de s'adapter à des environnements plus complexes et dynamiques. Ils s'intègrent également à différents systèmes et plateformes, exécutant des tâches qui nécessitent une meilleure compréhension des besoins des utilisateurs et de l'environnement.

Par exemple, les cas d'utilisation des agents IA incluent la gestion du calendrier utilisateur ou la formulation de recommandations personnalisées, tandis qu'un chatbot peut uniquement répondre à des FAQ. La frontière entre chatbot et agent IA s'estompe, mais les agents IA conservent une longueur d'avance avec plus de capacités et d'autonomie.

Bien que les termes soient souvent utilisés de manière interchangeable, il existe une différence subtile. Les assistants IA, comme Microsoft 365 Copilot, travaillent souvent aux côtés des utilisateurs pour augmenter leurs capacités. Les agents IA repoussent les limites, car ils sont dotés d'un niveau d'autonomie supérieur et peuvent agir de manière proactive pour atteindre des objectifs, parfois en collaboration avec l'utilisateur, parfois de manière indépendante. Les distinctions clés résident souvent dans l'objectif, les capacités, l'interaction, l'autonomie, la complexité, et l'apprentissage.

Les agents IA offrent de nouvelles perspectives exceptionnelles dans presque tous les secteurs d'activité.

1. Efficacité accrue  : cette technologie peut gérer simultanément plusieurs interactions avec les clients, ce qui permet de réduire considérablement les temps de réponse et d'accroître l'efficacité des opérations du service client. Ils sont également en mesure de déterminer s'ils doivent s'adresser à un humain, puis de sélectionner le représentant possédant les meilleures compétences pour répondre à la demande. Cela permet aux entreprises de traiter des volumes plus importants de demandes sans compromettre la qualité du service.
2. Amélioration de la satisfaction des clients : les agents autonome fournissent des réponses rapides et précises, ce qui conduit à des scores de satisfaction client plus élevés. Ils peuvent utiliser les données pour personnaliser les interactions, améliorant ainsi l'expérience client dans son ensemble. Et puisqu'ils apprennent au fil du temps, ils sont axés sur l'amélioration continue.
3. Amélioration de la prise de décision : en analysant d'immenses jeux de données, ces systèmes autonomes détectent des tendances émergentes et des schémas subtils pour offrir aux organisations des insights précieux pour prendre des décisions plus pertinentes au moment opportun.
4. Disponibilité 24 heures sur 24, 7 jours sur 7 : ces systèmes sont disponibles en permanence, ce qui permet de répondre rapidement aux demandes des clients, quels que soient les fuseaux horaires ou les heures d'ouverture. Cette disponibilité continue permet aux entreprises de répondre aux attentes des clients en matière de libre-service et de les fidéliser davantage.
5. Évolutivité et adaptabilité : l'IA peut facilement évoluer pour gérer des volumes croissants d'interactions avec les clients. Elle constitue donc un choix idéal pour les entreprises qui cherchent à se développer sans compromettre la qualité de leur service client. Lorsque le volume de requêtes augmente, les agents IA peuvent être facilement ajustés pour gérer la charge supplémentaire, ce qui garantit une assistance cohérente et fiable.
6. Insights fondés sur des données : l'IA génère des données précieuses sur les interactions, les préférences et les comportements des clients. Les entreprises peuvent utiliser ces données pour mieux comprendre les besoins et les tendances des clients, ce qui leur permet de prendre des décisions éclairées et d'améliorer leur offre de services.
7. Précision et cohérence : Les agents IA fournissent des réponses cohérentes et précises aux demandes client, réduisant ainsi le risque d'erreurs et garantissant que les clients reçoivent des informations fiables. Ils améliorent la précision de vos réponses grâce à des boucles agentiques et à un raisonnement de type humain. Cette cohérence contribue à renforcer la confiance dans la marque, car les clients bénéficient de l'expérience qu'ils sont en droit d'attendre. La constances des agents IA pour exécuter des tâches de routine est remarquable,mais l'intervention humaine reste essentielle pour les applications critiques et les environnements dynamiques afin de garantir la fiabilité.
8. Réduction des coûts : automatiser les tâches de routine grâce au travail digital permet de réaliser d'importantes économies en prenant en charge la charge opérationnelle, ce qui permet aux collaborateurs de consacrer leur temps et leur expertise à la résolution de problèmes plus complexes et à des initiatives stratégiques. À terme, ce changement d'orientation permet de stimuler la productivité et la rentabilité.

Les agents IA présentent de nombreux avantages, notamment une augmentation de la productivité, une réduction des coûts, une amélioration de la prise de décision et une meilleure expérience client. Comme l'a constaté le cabinet de conseil en gestion McKinsey , « plus de 72 % des entreprises interrogées déploient déjà des solutions d'IA, avec un intérêt croissant pour l'IA générative. Compte tenu de cette activité, il ne serait pas surprenant de voir les entreprises commencer à incorporer des technologies de pointe, telles que les agents, dans leurs processus de planification et leurs futures feuilles de route relatives à l'IA ». En tirant parti de ces solutions d'IA avancées, les entreprises peuvent garder une longueur d'avance et innover en matière d'engagement client.

En tirant parti de ces solutions d'IA avancées, les entreprises peuvent garder une longueur d'avance et innover en matière d'engagement client.

Si vous vous apprêtez à déployer des agents doté d'une IA générative, gardez à l'esprit ces meilleures pratiques :

1. Définissez des objectifs clairs. Commencez par définir les objectifs que vous souhaitez atteindre avec vos agents intelligents. mesurez la réussite.
2. Évaluez et préparez vos données. Les agents d'IA ont besoin de données de qualité pour fonctionner efficacement. Veillez à mettre en place des systèmes solides de collecte et de gestion des données.
3. Choisissez le bon type d'agent IA. Choisissez le type d'agent IA qui répond le mieux à vos besoins.
4. Assurez l'intégration avec les systèmes existants. Veillez à ce que vos systèmes d'IA soient parfaitement intégrés à votre système de gestion de la relation client (CRM), à votre outil de communication et de collaboration et à vos autres outils de service client.
5. Concentrez-vous sur l'expérience utilisateur. Concevez votre personnel digital en pensant à l'utilisateur final. Veillez à ce que les interactions soient intuitives et que les réponses soient précises et rapides afin d'offrir une expérience positive au client. attentes des clients.
6. Contrôlez et optimisez. Contrôlez régulièrement les performances de vos solutions d'IA et recueillez le feedback des utilisateurs. Utilisez ces informations pour apporter des améliorations continues à vos agents IA, afin qu'ils restent efficaces et pertinents.
7. Prévoyez une surveillance humaine. Bien que les agents d'IA puissent gérer de nombreuses tâches en autonomie, il est important de prévoir une intervention humaine en cas de besoin.
8. Garantissez la confidentialité et la sécurité des données. Appliquez des mesures robustes de confidentialité et de sécurité des données pour protéger les informations sur les clients traitées par vos agents IA.

Si les agents IA peuvent aider un grand nombre de secteurs d'activité, ils ne sont pas tous identiques. Voici un aperçu de quelques types distincts que vous pouvez utiliser pour aider votre entreprise.

1. Agents représentant du développement des ventes (SDR) : ces agents automatisent certaines étapes du processus de vente pour aider à la qualification des leads, à l'encadrement des équipes commerciales et à l'identification des opportunités de vente incitative. Ils agissent comme un membre digital de l'équipe, disponible 24 h/24 et 7 j/7 pour entretenir les leads et planifier des rendez‑vous, libérant ainsi les commerciaux pour se concentrer sur la construction de relations et la conclusion des ventes.
2. Agents IA de service client : ces assistants IA répondent aux questions des clients et résolvent les problèmes avec un minimum d'intervention humaine. Ils peuvent traiter un grand volume de demandes sur différents canaux et aider les agents humains en résumant les interactions passées et en suggérant des réponses.
3. Agents de campagne marketing : ces agents sont utilisés pour aider les équipes marketing à créer des campagnes de bout en bout. Ils peuvent générer des briefs de campagne, concevoir des parcours clients et créer du contenu pour aider les spécialistes marketing à gagner du temps et à réduire leurs efforts.
4. Agents e-commerce : ces agents effectuent diverses tâches liées à la vente en ligne afin d'améliorer l'expérience utilisateur et d'accroître l'efficacité opérationnelle. Ils fournissent des recommandations de produits personnalisées et guident les clients tout au long du processus d'achat.
5. Agents de collaboration : ces agents sont des systèmes d'IA spécialisés qui fonctionnent ensemble pour améliorer l'efficacité des équipes. Ils éliminent les silos en partageant des données et des insights entre les différents services, créant ainsi un workflow plus unifié.

Les agents IA peuvent donner un coup de pouce essentiel à votre entreprise, dans plusieurs secteurs et services, en offrant des niveaux plus poussés d'automatisation, de personnalisation et d'analyse. Voici comment cette technologie peut aider vos équipes à accomplir davantage :

• Service client personnalisé : offrir le niveau de service personnalisé que les clients financiers attendent aujourd'hui peut être difficile, mais un agent IA simplifie cette tâche. En s'appuyant sur des données clients unifiées, une IA agentique peut mettre en évidence des insights pour les conseillers humains, en adaptant les recommandations financières aux besoins et objectifs uniques de chaque client. Par exemple, un agent pourrait analyser les habitudes de dépenses, le portefeuille d'investissement et la tolérance au risque d'un client afin de suggérer des plans d'épargne ou des produits d'investissement spécifiques.
• Préparation optimisée des réunions : résumer avec précision les interactions de support client nécessite un examen détaillé et reste sujet aux erreurs humaines. Un agent IA facilite ce processus en condensant automatiquement les requêtes en cours, les commandes ouvertes, les factures et les actions récentes, ce qui permet à votre équipe de gagner du temps et réduire les coûts. Ainsi, les conseillers financiers peuvent arriver en réunion pleinement préparés, avec une vue d'ensemble complète du client.

• Maintenance prédictive et optimisation de la production : les systèmes intelligents peuvent surveiller les machines afin de prédire les besoins de maintenance et d'optimiser les processus de production. Cela accroît la productivité et permet d'éviter des interruptions coûteuses. Un agent IA pourrait analyser les données des capteurs des machines pour identifier des schémas anormaux indiquant une défaillance potentielle, puis planifier automatiquement la maintenance ou commander des pièces de rechange.
• Analyse des contrats de vente : les agents IA peuvent également aider votre équipe commerciale à faire progresser les deals dans le pipeline. Grâce à l'IA, il est possible de résumer les accords de vente afin de mettre en évidence les écarts entre les quantités et revenus prévus et ceux réellement obtenus, ce qui permet de prendre des décisions plus éclairées concernant les séries de production ou la gestion des stocks.

• Gestion d'inventaire optimisée : avec un agent IA, vous pouvez améliorer la gestion d'inventaire. L'IA peut mettre en évidence l'inventaire prévu par rapport à l'inventaire réel contrôlé à la fin de chaque visite. Vous pouvez contextualiser ces évaluations en ajoutant des détails supplémentaires, par exemple si les produits ont été comptés ou non sur le camion, ou s'ils font partie du document de chargement original. Cela permet une gestion de l'inventaire plus précise et une réduction du gaspillage.
• Génération automatisée de contenus promotionnels : Les agents IA simplifient la gestion des campagnes marketing en générant du contenu promotionnel adapté pour informer les clients des nouveaux produits ou des offres saisonnières. Un agent pourrait analyser l'historique des achats et les préférences des clients pour créer des campagnes d'e-mail personnalisées ou des textes publicitaires.

• Surveillance des performances des véhicules et maintenance proactive : les entreprises automobiles peuvent utiliser des agents IA pour obtenir une vue complète des performances d'un véhicule ou d'une flotte. Ils peuvent faire remonter les alertes les plus critiques ou les plus urgentes en se basant sur la télémétrie des véhicules. Avec l'IA, il est possible de résoudre les problèmes de manière proactive grâce à une visibilité rapide sur les besoins de maintenance, et de choisir parmi des actions recommandées, comme l'envoi d'une unité mobile de service ou l'alerte du conducteur pour planifier un rendez‑vous.
• Commerce et promotions en concession : les concessionnaires et les ateliers de réparation peuvent utiliser l'IA agentique pour le commerce, en créant rapidement et facilement des promotions qui attirent leur marché cible. Un agent pourrait analyser les tendances locales du marché et les données démographiques des clients afin de suggérer des stratégies tarifaires optimales ou des offres spéciales pour des modèles de véhicules spécifiques.

• Services personnalisés aux patients : les systèmes intelligents peuvent également offrir une expérience client de haut niveau dans le domaine de la santé. Un agent de services aux patients ne se contente pas de répondre aux questions, il aide également les patients à planifier le rendez‑vous avec le médecin le plus adapté à leurs besoins, à examiner les avantages de leur couverture, à générer des résumés d'historique médical et à approuver les demandes de soins.
• Appariement aux essais cliniques et optimisation du réseau de prestataires : les agents IA peut élaborer des plans de traitement personnalisés et assister dans la gestion des dossiers médicaux. Ils peuvent également faire correspondre les candidats éligibles aux essais cliniques pertinents en utilisant les informations sur le patient et les critères de l'étude, ce qui simplifie l'analyse. Vous pouvez également utiliser des systèmes agentiques pour obtenir une vue d'ensemble de votre réseau de fournisseurs. Cela vous permet d'examiner rapidement les informations sur les fournisseurs et les performances passées, ce qui renforce l'efficacité et réduit les temps d'attente pour les patients.

Support client autonome disponible 24 h/24 et 7 j/7 : avec des agents IA en place, votre équipe de service client peut résoudre les questions des clients... en dormant. L'IA répond aux questions de vos clients en continu, 24 h/24 et 7 j/7, en escaladant les cas prioritaires vers des humains avec tout le contexte nécessaire. Agentforce for Service peut agir de manière autonome sur tous les canaux, en s'appuyant sur vos données clients de confiance et en répondant dans la voix de votre marque. Vous pouvez configurer Agentforce for Service en quelques minutes grâce à des modèles prédéfinis, ou personnaliser rapidement les agents en fonction de vos besoins. Par exemple, un agent pourrait gérer les réinitialisations de mot de passe, mettre à jour les informations de livraison ou fournir des étapes de dépannage de base, libérant ainsi les humains pour des problèmes plus complexes.

Développement commercial autonome et prise de rendez‑vous : tout comme votre équipe Service peut utiliser l'IA pour répondre aux demandes en continu, votre équipe commerciale peut, elle aussi, répondre de manière autonome aux questions sur les produits à toute heure et réserver des rendez‑vous pour les représentants. Les agents représentant du développement des ventes (SDR) répondent immédiatement et avec précision, en s'appuyant sur vos données. Vous pouvez définir la fréquence, les canaux et le moment où votre SDR Agentforce intervient avant d'escalader vers vos employés. Un agent peut qualifier les leads, répondre aux questions fréquentes sur les produits et même programmer des appels de suivi.

Expériences d'achat personnalisées : les travailleurs digitaux aident votre équipe commerciale. Les agents IA proposent des recommandations de produits personnalisées et offrent même aux acheteurs un assistant personnel, en s'appuyant sur vos données clients de confiance. Avec Agentforce, l'IA peut répondre aux clients directement sur votre site commercial ou sur des applications de messagerie comme WhatsApp. L'IA peut aider les gens à faire des achats plus rapidement en guidant les requêtes de recherche et en adaptant les recommandations de produits à l'acheteur.

• Création et optimisation automatisées de campagnes : vous voulez de meilleures campagnes de marketing, entièrement optimisées ? Les agents IA peuvent aider votre équipe marketing à élaborer de meilleures campagnes, plus rapidement. Les agents autonomes génèrent un brief de campagne et un segment de public cible, puis créent un contenu pertinent s'adressant à ces publics. L'IA peut même construire un parcours client dans Flow. Les agents IA analysent en continu les performances des campagnes par rapport à vos indicateurs clés de performance et recommandent de manière proactive des améliorations, comme tester différentes accroches (A/B testing) ou ajuster les dépenses publicitaires en fonction des données d'engagement en temps réel.

Considérez les agents IA comme une aide permanente pour toutes vos équipes. Ils permettent à vos collaborateurs d'accomplir davantage de tâches, tout en offrant aux clients la personnalisation qu'ils sont en droit d'attendre.

Les chefs d'entreprise vivent une époque passionnante. L'adoption d'agents IA représente un tournant important. L'automatisation des tâches dépendait auparavant des données prédéfinies fournies par les utilisateurs humains, mais aujourd'hui, les agents IA peuvent exécuter des tâches et apprendre avec une intervention minimale.

Le développement de l'apprentissage automatique, des modèles de langage de grande taille (LLM) et des outils de traitement du langage naturel (NLP) s'accompagne d'un développement de leur capacité à apprendre, à s'améliorer et à prendre des décisions plus éclairées. Nous pouvons nous attendre à une prise de décision plus rapide, à une productivité accrue et à ce que les experts disposent de plus d'espace pour se concentrer sur les processus à forte valeur ajoutée.

L'avenir des agents IA devrait impliquer une collaboration de plus en plus sophistiquée entre eux, menant au développement de systèmes multiagents et d'écosystèmes d'agents. Cela permettra d'automatiser des tâches plus complexes et de faire émerger de nouvelles capacités grâce à l'intelligence collective de plusieurs agents.

Avec tous ces nouveaux développement de systèmes IA, le déploiement de modèles d'agents autonomes à grande échelle peut sembler une tâche intimidante. C'est pourquoi nous avons créé Agentforce, le moyen le plus rapide et le plus simple de créer des agents IA. Et il n'est pas nécessaire d'être un professionnel de l'informatique pour les concevoir. Décrivez simplement ce que vous voulez qu'il fasse, en utilisant le langage naturel, et Agentforce se charge du reste. 

Essayez-le dès aujourd'hui. En savoir plus sur les agents IA et sur la manière dont ils peuvent aider votre entreprise.