Salesforce transforme son IA Einstein et lui ajoute un véritable co-pilote et assistant conversationnel pour chaque application de sa plateforme CRM

Salesforce lance Einstein Copilot, un assistant conversationnel dopé à l’intelligence artificielle et aux données de sa plateforme cloud. Einstein Copilot Studio, quant à lui, aide les développeurs à concevoir en low code des mécanismes automatiques s’appuyant sur l’IA générative comme des prompts et des procédures métiers associés à des compétences. La sécurité et l’intégrité est assurée par Einstein Trust Layer.

L’idée principale derrière la création d’Einstein Copilot est de permettre aux utilisateurs d’interagir de manière conversationnelle avec lui, pour récupérer les informations nécessaires qui autrement nécessiteraient des connaissances complexes et plusieurs clics. Du côté du commerce, un chef de produit peut s’interroger sur l’introduction d’un nouveau produit ou sur les performances d’un produit spécifique dans une région particulière. Dans le service client, un représentant novice peut consulter sur la façon de traiter un retour sur 30 jours, tandis qu’un vendeur peut approfondir son entonnoir de vente actuel. L’approche innovante implique uniquement une conversation en langage simple avec Einstein Copilot pour récupérer les données requises, étant donné que l’assistant IA est formé pour répondre à la requête.

Encore un manque de confiance dans l’IA…

Brent Leary, fondateur et analyste en chef de CRM Essentials, estime que même si l’IA générative est largement intégrée dans les éditeurs de logiciels, Salesforce détient un avantage distinctif. Il a en outre ajouté que la capacité d’Einstein Copilot à être appliqué à une multitude de points de contact avec les clients, y compris le commerce, lui permet d’influencer de multiples interactions avec les clients, améliorant ainsi l’expérience des clients et des employés.

Bien qu’il soit conscient des défis que pourraient poser les grands modèles de langage, Salesforce les admet. De toute évidence, il y a un manque de confiance dans l’IA. Des îlots de données peuvent entraîner des hallucinations et des résultats incomplets ou incorrects…

Cependant, Salesforce vise à résoudre ces problèmes en reliant les outils Einstein Copilot AI aux données de son Data Cloud. L’éditeur estime que la construction de son modèle et la réduction de la fragmentation des données peuvent réduire les possibilités d’hallucinations, lorsqu’un modèle fabrique une réponse en raison d’un manque d’informations. La société a également introduit la notion de « couche de confiance », une architecture fondamentale de sécurité, de confidentialité et de gouvernance, visant à renforcer la confiance des clients tout en utilisant les outils d’IA générative Salesforce.

Des interfaçages intéressants…

Il convient de noter qu’il est actuellement impossible d’éradiquer complètement les hallucinations dans les grands modèles de langage. De là, la mission du Einstein Trust Layer. En comparaison, des plates-formes comme AppMaster, une autre plate-forme no-code, se concentrent sur la fourniture d’une interface utilisateur propre et interactive permettant aux utilisateurs avertis et non techniques d’obtenir des résultats orientés solutions.

Pour simplifier au maximum les intégrations de modèles, Einstein Copilot Studio s’interface directement avec Google Cloud Vertex AI, AWS Sagemaker et Amazon Bedrock ou encore Databricks, mais aussi avec les modèles de Cohere ou OpenAI.

Einstein Copilot et Einstein Copilot Studio fonctionnent au-dessus de la couche de confiance Einstein 1 Platform. Ce qui, selon Salesforce, permet aux équipes de générer des résultats d’IA de meilleure qualité en ancrant les réponses de l’IA aux données clients, tout en respectant les normes de confidentialité et de sécurité de l’entreprise.