Apprentissage machine, analyse prédictive et traitement en langage naturel vont être proposés de façon transversale sur l'ensemble des solutions cloud de Salesforce avec la mise à jour Winter 2016 courant octobre. Ces fonctionnalités s'appuient sur les données clients gérées dans les applications pour tester leur modèle de machine learning. Certaines seront gratuites, d'autres plus sophistiquées, seront payantes.
Les technologies gravitant autour de l’intelligence artificielle poursuivent leur infiltration des logiciels d’entreprise. On savait que Salesforce.com préparait lui aussi son entrée dans ce domaine avec un projet baptisé Einstein. Celui-ci vient d’être présenté. Il s’agit d’un ensemble de capacités d’apprentissage machine, de fonctions analytiques et de traitement en langage naturel intégrées au cœur de la plateforme cloud. Elles interviendront à différents niveaux à travers les clouds de l’éditeur spécialisé dans le SaaS : sur la gestion des prospects et des opportunités commerciales (SFA, Salesforce automation), sur l’élaboration et le suivi des campagnes de marketing et sur les fonctions du service aux clients (centre d’appels), notamment. Le principal concurrent de Salesforce, Dynamics CRM de Microsoft, a déjà intégré des fonctions similaires dans sa version 2016, annoncée l’an dernier.
Pour imprimer sa marque de fabrique, la firme dirigée par Marc Benioff cherche de son côté à démocratiser l’utilisation des technologies d’IA, notamment auprès d’entreprises de toutes tailles qui ne disposent pas des ressources pour recourir à des data scientists, élaborer des modèles d'apprentissage machine et les mettre en œuvre. Einstein va permettre d’exploiter les données gérées dans Salesforce pour découvrir et faire remonter à la connaissance des utilisateurs des informations qu’ils n’avaient pas forcément repérées. Par exemple, sur les opportunités commerciales, ces fonctions vont pouvoir accélérer la mise en évidence des ventes plus intéressantes ou plus faciles à emporter que d’autres (Quick Win) à l’aide des fonctionnalités Predictive Lead Scoring, pointe Olivier N’Guyen, directeur marketing Europe du Sud de Salesforce. Sur la partie marketing, il cite un autre exemple : la possibilité de prévoir les meilleures audiences pour une campagne. « En fonction des résultats obtenus lors de précédentes campagnes sur les taux de conversion, les clics et les taux d’engagement, Predictive Audience va proposer de lancer une campagne sur une nouvelle tranche de marché, ce qui permettra de ne pas s’appuyer uniquement sur son intuition de marketeur », explique-t-il.
Pour imprimer sa marque de fabrique, la firme dirigée par Marc Benioff cherche de son côté à démocratiser l’utilisation des technologies d’IA, notamment auprès d’entreprises de toutes tailles qui ne disposent pas des ressources pour recourir à des data scientists, élaborer des modèles d'apprentissage machine et les mettre en œuvre. Einstein va permettre d’exploiter les données gérées dans Salesforce pour découvrir et faire remonter à la connaissance des utilisateurs des informations qu’ils n’avaient pas forcément repérées. Par exemple, sur les opportunités commerciales, ces fonctions vont pouvoir accélérer la mise en évidence des ventes plus intéressantes ou plus faciles à emporter que d’autres (Quick Win) à l’aide des fonctionnalités Predictive Lead Scoring, pointe Olivier N’Guyen, directeur marketing Europe du Sud de Salesforce. Sur la partie marketing, il cite un autre exemple : la possibilité de prévoir les meilleures audiences pour une campagne. « En fonction des résultats obtenus lors de précédentes campagnes sur les taux de conversion, les clics et les taux d’engagement, Predictive Audience va proposer de lancer une campagne sur une nouvelle tranche de marché, ce qui permettra de ne pas s’appuyer uniquement sur son intuition de marketeur », explique-t-il.