L'IA générative peut-elle aider Salesforce à rebondir?

Je suis souvent interrogé en tant que consultant passionné de veille technologique sur l'évolution de Salesforce et l'intelligence artificielle dans le contexte CRM, et je dois dire que le panorama qu'ils dessinent est à la fois enthousiasmant et rempli de questions. Salesforce et l'IA sont désormais intimement liés : l'éditeur pionnier du CRM a bien compris que rester simple fournisseur d'outil de gestion ne suffisait plus.

Avec sa plateforme d'IA intégrée et son outil phare Einstein GPT, Salesforce affirme vouloir incarner l'avenir du logiciel dynamique, intelligent et génératif. En vrai je ne peux m'empêcher de souligner que cette transformation, même prometteuse, n'est pas sans obstacles.

Quand on consulte les recherches sur Salesforce AI, on découvre que l'ambition dépasse largement la gestion de la relation client traditionnelle. Salesforce affirme que son modèle combinant AI propriétaires et modèles externes de type GPT permet de générer du contenu intelligent, d'automatiser des workflows, d'optimiser la personnalisation et de proposer des agents intelligents — ou plutôt des « IA agentiques » — capables non seulement de répondre, mais de déclencher des actions. Cela s'inscrit pleinement dans ce que j'appelle l'ère de l'agentic AI : des systèmes autonomes qui, au-delà du chatbot, agissent au sein du logiciel de gestion.

Dans l'emploi quotidien, je pense à ce que cela signifie pour un chef de projet chargé de piloter un projet CRM ou ERP : l'intégration d'un tel outil signifie repenser non seulement les métiers de la vente ou du service, mais aussi l'architecture globale du système d'information. Il ne s'agit plus uniquement de mettre en œuvre un ERP ou un CRM, mais de bâtir un écosystème où l'IA agentique orchestre des actions et interagit avec l'utilisateur, tout en respectant les données du progiciel, les règles métiers et la sécurité. J'ai vu trop de projets CRM qui retombaient dans des logiques classiques, sans tirer profit de ces innovations.

Prenons l'exemple de l'expérience client : grâce à Salesforce et l'IA, un commercial peut recevoir non seulement des recommandations de contacts ou des priorités, mais réellement un assistant dans son CRM qui lui écrit un e-mail personnalisé en langage naturel, propose les meilleurs moments de relance, anticipe les objections, et met à jour les données dans le logiciel de gestion de façon transparente. Les équipes de support, elles, peuvent voir un agent intelligent résumer les conversations, proposer une réponse, et déclencher automatiquement un ticket ou un workflow. La promesse est belle, et Salesforce y répond avec Einstein GPT.

Mais je suis aussi conscient des défis. Intégrer une telle solution ne se fait pas en un jour. Qui dit intelligence générative dans un CRM dit aussi architecture solide, données structurées, intégration poussée, change management et montée en compétences. Par exemple, pour qu'un agent agentique travaille efficacement, il faut que toutes les données clients soient cohérentes, les contacts centralisés, les actions historiques bien enregistrées — bref, un vrai chantier d'intégration.

Faire cela en parallèle d'un projet ERP ou CRM classique est souvent sous-estimé. Le chef de projet doit non seulement déployer l'outil, mais aussi revoir les processus métiers, la gouvernance des données et la formation des utilisateurs. Pour ceux qui s'appuient sur des expertises externes, un bon accompagnement via un expert en intégration de solution IT devient indispensable.

Quand je consulte les recherches sur Salesforce AI, je note aussi que l'innovation ne cesse : dans la release Spring 2025, Salesforce a introduit « Agentforce », un outil pour construire des agents intelligents (« agents IA ») qui peuvent automatiser des logiques métier complexes à partir de langage naturel. Cela montre bien que Salesforce ne se contente plus de générer des textes ou des e-mails, mais embarque réellement une logique d'automatisation avancée. Cela rejoint la notion de RPA (Robotic Process Automation) mais avec l'ajout de l'intelligence générative : les workflows se déclenchent à partir de prompts, et non plus uniquement de règles rigides.

Encore une fois, pour un chef de projet comme moi, c'est une révolution dans la gestion de projet : je ne pilote plus seulement un déploiement CRM, je pilote une transformation numérique profonde.

Pourtant, tout n'est pas résolu. J'ai des doutes sur la maturité réelle de certaines fonctionnalités, sur l'adhésion des organisations, sur les risques liés à la gouvernance des modèles IA, et sur la qualité des données. Je vois des clients qui tentent d'ajouter des modules Einstein GPT sans avoir résolu leur dette technique CRM, ou qui pensent qu'il suffit de « l'activer » pour bénéficier immédiatement des effets.

Vous me direz, les cas d'usage sont denses, l'appropriation métier essentielle, et l'humain reste au centre. C'est pourquoi je recommande toujours de piloter un projet d'IA dans Salesforce comme on le ferait pour un projet ERP ou logiciel de gestion : avec une gouvernance, des indicateurs clairs, des itérations, et un suivi minutieux.

Ce qui m'amène à évoquer une autre dimension : la transformation continue. Dans ma veille technologique, j'observe que les entreprises qui intègrent Salesforce et l'IA réussissent mieux quand elles adoptent une logique de pilotage et de services plutôt que simplement « ajouter une IA ». Le portail, l'agent, l'automatisation : tout doit être conçu comme un service.

Dans cet esprit, l'intégration de l'IA dans Salesforce ressemble à ce que d'autres secteurs expérimentent — par exemple l'l'IA dans le bâtiment — : complexité élevée, enjeux métiers forts, et besoin d'accompagnement.

Enfin, je note que la promesse d'un CRM «boosté par l'IA générative» ne doit pas masquer les enjeux éthiques ou les limites. J'évoque ici la nécessité d'éviter que l'IA devienne un « black box », ou qu'elle génère des contenus sans contrôle. Pour les entreprises, répondre à la question « comment garantir la confiance, la possibilité d'explication, la gouvernance des modèles ? » est cruciale.

Pour cela, je préconise une approche mesurée : tester, itérer, adapter. Je rappelle aussi qu'un élément fondamental reste l'accompagnement humain : les agents intelligents ne remplacent pas les équipes, ils les accompagnent — tout comme les bonnes pratiques d'implémentation d'un ERP ne remplacent pas l'accompagnement métier.

Je me dis que Salesforce et l'IA sont indissociables désormais, et l'avènement d'Einstein GPT marque clairement une nouvelle étape dans la gestion de la relation client, mais aussi dans la gestion d'entreprise. Pour n'importe quelle organisation qui utilise un CRM ou un logiciel de gestion, se poser aujourd'hui la question d'intégrer de l'IA générative et agentique dans Salesforce ne doit plus être accessoire. Pourtant, comme je le repète sans cesse dans mes missions : capter la technologie, c'est bien ; la dompter, c'est mieux.

Une transformation réussie sera celle où l'IA est intégrée dans un flux métier clair, piloté comme un projet stratégique, où la synergie entre CRM, ERP, agents intelligents et RPA est réelle. Il est temps de franchir le pas — avec précaution, ambition et méthode.

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Aix en Provence, le 16 mai 2023 (mis à jour le 22 octobre 2025)

Michel Campillo
Consultant chef de projet IT
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