Salesforce déploie l'IA agentique dans la grande consommation

L'intelligence artificielle agentique représente une évolution majeure par rapport à l'IA générative. Là où cette dernière se contentait de générer du contenu sur demande, l'IA agentique peut exécuter des tâches complètes de manière autonome, sans intervention humaine. Selon une étude récente de McKinsey, cette technologie pourrait créer entre 2,6 et 4,4 billions de dollars de valeur annuelle mondiale, tous secteurs confondus. Une aubaine pour le secteur de la grande consommation. D'après les données du communiqué de Salesforce, 85 % des consommateurs se tournent désormais vers des produits à moindre coût, mettant les marques sous pression pour maintenir leur rentabilité tout en répondant aux attentes des clients.

Une adoption déjà bien engagée dans le secteur

Le communiqué révèle que 32 % des dirigeants du secteur ont déjà intégré l'IA générative dans leurs opérations, tandis que 34 % sont en phase de déploiement à grande échelle. Ces chiffres confirment la tendance observée par Gartner, qui prévoit que d'ici fin 2025, plus de 60 % des entreprises de grande consommation utiliseront l'IA pour optimiser leur chaîne de valeur.

L'un des bénéfices immédiats identifiés est le temps gagné sur les tâches répétitives. Salesforce indique que 41 % du temps des équipes est encore consacré à des missions peu productives, un gisement de productivité considérable que l'IA agentique promet de libérer.

Quatre applications concrètes qui transforment le business model

Agentforce for Consumer Goods s'articule autour de quatre cas d'usage principaux, destinés à résoudre les problématiques spécifiques du secteur :

1. Ventes augmentées par l'IA

La solution automatise la qualification des prospects, la planification des rendez-vous et la détection des écarts commerciaux. Elle offre également un coaching personnalisé aux commerciaux pour accélérer leur développement professionnel.

Selon une analyse de Forrester Research, les équipes commerciales équipées d'outils d'IA voient leur productivité augmenter de 27 % à 40 % en moyenne [3].

2. Gestion optimisée des grands comptes

Les agents IA surveillent en permanence la santé des comptes clients, analysent les données et proposent des recommandations en temps réel. Cette approche permet d'optimiser la fidélisation et la rentabilité tout en facilitant la gestion des promotions et l'ajustement des campagnes selon les performances observées.

3. Optimisation des opérations terrain

Disponibles 24h/24 et 7j/7, les agents IA automatisent la gestion des visites, le suivi des stocks et les audits en magasin. Ils peuvent anticiper les ruptures de stock et assurer la conformité en rayon, tout en fournissant des recommandations ciblées pour chaque point de vente.

Une étude d'IDC révèle que l'automatisation des opérations terrain peut réduire les coûts opérationnels de 15 à 20 % tout en augmentant le taux de conformité en magasin de plus de 30 % [4].

4. Service client nouvelle génération

Alors que 43 % des entreprises du secteur placent le service client comme priorité de l'IA, Agentforce propose une assistance continue, personnalisée et proactive qui réduit les délais de traitement et enrichit l'expérience client.

Une intégration cohérente dans l'écosystème Salesforce

L'un des points forts d'Agentforce réside dans son intégration native à l'écosystème Salesforce existant : Customer 360, Data Cloud et Einstein AI. Cette approche garantit une mise en oeuvre rapide, une exploitation optimale des données et une expérience unifiée pour les équipes et les clients.

"L'intégration transparente des solutions d'IA dans les systèmes existants est cruciale pour obtenir un retour sur investissement rapide", explique Marc Benioff, PDG de Salesforce, dans une récente interview au Wall Street Journal. "Avec Agentforce, nous avons conçu une solution qui s'intègre parfaitement à l'infrastructure existante des entreprises de grande consommation."

Si les promesses d'Agentforce sont séduisantes, des obstacles subsistent : la qualité des données, la résistance au changement et les questions éthiques liées à l'IA constituent les principaux obstacles à l'adoption massive de ces technologies dans le secteur de la grande consommation. De plus, l'investissement initial peut représenter un frein pour certaines entreprises, particulièrement les PME du secteur. Toutefois, selon les premiers retours d'expérience, le retour sur investissement pourrait être atteint en moins de 18 mois pour les cas d'usage les plus pertinents.