MCP et Observabilité Arrivent sur Agentforce 3.0 : L’Évolution de l’IA chez Salesforce

Bienvenue dans notre analyse détaillée des dernières actualités en intelligence artificielle. Aujourd’hui, nous nous penchons sur les développements majeurs qui transforment le paysage de l’IA d’entreprise, avec un focus particulier sur Salesforce et ses innovations récentes.

La Révolution Agentforce 3.0 de Salesforce

Salesforce vient de dévoiler une révision complète de sa plateforme d’IA avec la sortie d’Agentforce 3.0. Cette mise à jour majeure introduit plusieurs fonctionnalités cruciales qui positionnent l’entreprise comme un leader dans le domaine des agents IA pour l’entreprise.

Un Centre de Commande pour l’Observabilité

L’une des innovations phares de cette mise à jour est l’introduction d’un « centre de commande » qui offre aux dirigeants une visibilité en temps réel sur les performances des agents IA. En d’autres termes, il s’agit d’une suite d’observabilité complète qui permet de surveiller et d’optimiser le fonctionnement des agents.

Cette fonctionnalité répond à ce que JS Goendarjan, Vice-président exécutif de Salesforce, appelle les « problèmes du jour deux » – ces défis opérationnels qui émergent après le déploiement initial. Comme il l’explique : « Vous pouvez avoir plusieurs agents avec différents rôles, et vous devez avoir la capacité d’observer comment cela impacte réellement la tâche qui doit être accomplie à grande échelle. »

Support Natif des Standards MCP et A2A

Agentforce 3.0 intègre désormais nativement les standards d’interopérabilité MCP (Multi-Agent Communication Protocol) et A2A (Agent-to-Agent). Pour rappel, MCP est un protocole qui permet aux agents d’accéder à différentes sources de données. Chaque serveur MCP est connecté à une source de données différente.

Plutôt que de devoir concevoir leurs propres points de connexion aux données dont ils ont besoin, les agents peuvent simplement se connecter à un serveur MCP existant et standardisé pour cette source de données, rendant le processus beaucoup plus rapide et efficace. A2A, comme son nom l’indique, est une norme de messagerie entre agents qui facilite leur collaboration.

Avec le lancement de la version 3.0, Salesforce inclut plus de 20 serveurs MCP vérifiés, notamment Stripe, Google Cloud, AWS et Box. Gary Lirhop, VP de l’architecture produit, souligne que leur approche de l’interopérabilité est spécifiquement conçue pour les cas d’utilisation en entreprise : « Il y a l’interopérabilité générique, et puis il y a ce que nous appelons l’interopérabilité de niveau entreprise. » La différence réside dans une couche de gouvernance et d’outils de contrôle qui aident les clients à faire confiance à l’accès aux outils externes.

Une Adoption Massive

Cette mise à jour intervient alors que Salesforce commence à atteindre une échelle significative avec ce produit. Selon leurs données internes, l’utilisation des agents a augmenté de 233% sur 6 mois, avec plus de 8 000 clients désormais inscrits au service.

JS Goendarjan affirme : « Nous avons des centaines d’implémentations actives, voire des milliers, et elles fonctionnent à grande échelle. Les agents IA ne sont plus expérimentaux. Ils se sont réellement intégrés profondément dans le tissu de l’entreprise. »

L’Importance Stratégique des Mouvements de Salesforce

Il est crucial de prêter attention à ce que font les grandes entreprises comme Salesforce, Microsoft ou Google en matière d’agents d’entreprise, car ces acteurs majeurs définissent les attentes des grandes organisations.

Salesforce, en particulier, a été très précoce et agressif dans la transition vers les agents. En octobre dernier, le PDG de Salesforce, Mark Benioff, avait vivement critiqué Microsoft Copilot, déclarant dans un tweet : « Quand on regarde comment Copilot a été livré aux clients, c’est décevant. Ça ne fonctionne tout simplement pas et ne délivre aucun niveau de précision. Gartner affirme que ça répand des données partout et que les clients doivent nettoyer les dégâts. Pour ajouter l’insulte à l’injure, on dit ensuite aux clients de construire leurs propres LLM personnalisés. Je n’ai encore trouvé personne qui ait eu une expérience transformationnelle avec Microsoft Copilot ou dans la poursuite de l’entraînement et du réentraînement de LLM personnalisés. Copilot est plutôt comme Clippy 2.0. »

Bien que ces propos comportaient une bonne dose de marketing, le marché a essentiellement prouvé que Benioff avait raison. L’ensemble du secteur des entreprises s’est réorienté pour se concentrer sur les agents. Ainsi, l’ensemble de fonctionnalités qui arrive sur Agentforce peut être considéré comme une feuille de route de ce que l’on peut attendre des plateformes d’agents d’entreprise en général.

Les Ambitions de Mark Zuckerberg dans l’IA

Runway dans le Viseur

Passons maintenant aux dernières nouvelles concernant les tentatives d’acquisitions de Mark Zuckerberg. Il semble qu’à ce stade, presque toutes les entreprises d’IA aient reçu des offres de sa part au cours du mois dernier, alors qu’il constitue son équipe de « superintelligence ».

Les dernières informations proviennent de Bloomberg, qui a révélé que la startup de génération vidéo Runway figurait sur la liste restreinte de Zuckerberg. Des sources indiquent que des réunions ont eu lieu, mais qu’aucune offre formelle avec un montant précis n’a été présentée.

Runway peut sembler une cible étrange, car l’entreprise ne travaille pas sur des modèles fondamentaux. Cependant, l’intérêt pour une entreprise spécialisée dans les modèles vidéo pourrait indiquer que Zuckerberg cherche à améliorer l’IA multimodale de Meta ou même à emprunter une voie basée sur les modèles du monde pour atteindre l’AGI (Intelligence Artificielle Générale). Ou peut-être simplement que Zuckerberg était en pourparlers avec toutes les licornes de l’IA le mois dernier.

Une Frénésie de Recrutement

Les informations du Wall Street Journal suggèrent que c’est exactement ce qui s’est passé. Ils écrivent : « Mark Zuckerberg passe ses journées à envoyer des emails et des messages WhatsApp aux esprits les plus brillants de l’intelligence artificielle dans un effort frénétique pour rattraper son retard. Il a personnellement contacté des centaines de chercheurs, scientifiques, ingénieurs d’infrastructure, stars du produit et entrepreneurs pour tenter de les faire rejoindre un nouveau laboratoire de superintelligence qu’il met en place. »

Certaines personnes qui ont reçu ces messages ont été si surprises qu’elles n’ont pas cru qu’il s’agissait réellement de Zuckerberg. Une personne a supposé qu’il s’agissait d’un canular et n’a pas répondu pendant plusieurs jours.

Andrew Curran a suggéré que les chercheurs en IA devraient vérifier régulièrement leurs messages WhatsApp et leurs emails pour ne pas manquer l’opportunité de voir Zuckerberg leur acheter un manoir. Il a posté : « Si vous recevez un email de Mark Zuckerberg, ne supposez pas qu’il est faux. Il a pris en charge le recrutement pour le Laboratoire de Superintelligence et contacte personnellement des centaines de prospects. Si vous répondez, l’étape suivante est une invitation à dîner. »

Le Mystère de Thinking Machines Lab

Hier, nous avons évoqué l’impressionnante levée de fonds de 2 milliards de dollars (valorisation de 10 milliards) réalisée par l’ancienne CTO d’OpenAI, Mira Murati, pour son laboratoire Thinking Machines Lab (TML). L’intrigue résidait en partie dans le peu d’informations disponibles sur ce que l’entreprise allait réellement faire. Les citations des investisseurs suggéraient même que le pitch deck ne comprenait ni plan d’affaires, ni données financières, ni même beaucoup de planification produit.

Cependant, grâce aux informations du site The Information, nous commençons à entrevoir ce que TML prépare pour concurrencer dans cet espace déjà encombré. Après la clôture du tour de financement, les investisseurs ont été mis dans la confidence.

TML travaillerait avec l’apprentissage par renforcement pour créer des modèles de raisonnement entraînés sur des métriques commerciales et des KPI spécifiques. Le pitch en une phrase serait « l’apprentissage par renforcement pour les entreprises ».

L’idée semble être d’offrir des modèles personnalisés qui possèdent des connaissances spécifiques à l’industrie sur la façon de générer plus de revenus, d’augmenter les bénéfices, etc. The Information écrit que « TML mise peut-être sur l’idée que les clients de l’IA seraient prêts à payer une prime pour des modèles personnalisés pour leur industrie, comme le support client, la banque d’investissement ou le commerce de détail. » En même temps, ils soulignent que TML pourrait encore poursuivre d’autres idées d’IA pour l’entreprise.

Tout cela semble possible, mais la preuve sera dans les résultats. La question reste de savoir combien mieux et combien plus d’insights on pourrait réellement obtenir de ce type de modèle. Mais il faut penser que les entreprises, si c’est vraiment la direction que prend Thinking Machine Labs de Murati, seront enthousiastes d’avoir quelqu’un avec une telle capitalisation qui se concentre exactement sur leurs objectifs et leurs besoins.

Conclusion

Le paysage de l’IA d’entreprise évolue rapidement, avec des acteurs majeurs comme Salesforce qui définissent les standards de l’industrie avec des innovations comme Agentforce 3.0. Parallèlement, les mouvements agressifs de Meta sous la direction de Mark Zuckerberg et l’émergence de nouveaux acteurs comme Thinking Machines Lab de Mira Murati montrent que la course à la dominance dans l’IA s’intensifie.

Ces développements soulignent l’importance croissante des agents IA dans l’écosystème d’entreprise et la transition vers des solutions plus interopérables, observables et adaptées aux besoins spécifiques des industries. L’avenir nous dira quelles approches prévaudront, mais une chose est certaine : l’ère des agents IA expérimentaux est révolue, et nous entrons dans une phase de maturité et d’adoption à grande échelle.