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Salesforce mise sur GPT et une plateforme unifiée

Par:
ftonic

mer, 22/03/2023 - 20:02

Salesforce est devenu une plateforme protéiforme à force de rajouter des services et des couches techniques, sans compter les rachats (Slack, Tableau, Mulesoft, etc.). Depuis 24 mois, l’éditeur réalise des efforts peu visibles : unifier les couches, définir une plateforme unique et intégrer totalement les données des différents services, quand cela est pertinent. 

Nous sommes parfois un peu perdus par les noms, le renommage de certaines couches. Aujourd’hui, nous ne parlons plus de CDP, mais de Data Cloud, de Genie comme « moteur » de Data Cloud et d’Einstein. Une des fonctions essentielles de Genie, qui est le bas niveau de l’infrastructure logicielle de Salesforce est de fournir le Lakehouse et les services de données. Il s’agit de cohabiter avec la base de données transactionnelle, le cœur historique, mais de proposer un coeur de données plus ouvert et hétérogène comme nous le trouvons dans les données non structurées. 

S’il fallait résumer les choses : Genie est la couche donnée, service de données, le dictionnaire de métadonnées. Data Cloud repose sur Genie et inclut tous les outils et les actions autour de la donnée. Data Cloud forme donc le coeur fonctionnelle de Salesforce : les données des clients pour les équipes marketing, l’analyse, le reporting, etc.

Depuis quelques mois, l’éditeur fournit un gros effort pour renforcer les services plateforme pour pouvoir unifier l’usage des données et comment les traiter, les visualiser. L’autre effort se porte sur la partie Einstein qui est là pour construire de nouveaux modèles de données, comment mieux les utiliser, les interroger et en sortir les bonnes informations. 

Einstein devient un élément stratégique avec sa capacité à interroger de manière naturelle les données, de construire des modèles de données (en low code) plus rapidement. Avec l’explosion des données, Einstein est là pour faciliter l’usage des données sans être un expert. Ce service sert donc au marketing et s’intègre aux services Tableau, aux tableaux de bord des prédictions et des ventes, au CRM. Vous l’aurez compris un des enjeux pour Salesforce est d’intégrer toutes les données Salesforce, Slack, Tableau, etc. 

Il est donc là pour rendre les équipes non techniques plus efficaces dans les recherches et la génération de rapports. Le défi à venir, même si le développement n’est qu’au début, c’est Einstein GPT. Il s’agit d’utiliser les principes de ChatGPT directement dans Salesforce. En réalité, il s’agit d’une couche GPT intégrée à Einstein. Pour l’utilisateur, l’usage est simplifiée et intégrée à l’interface : en langage naturel, on pourra demander par exemple de créer des tableaux ou des synthèses sur des données concernant un produit, un ensemble de produits, etc. Einstein GPT sera en capacité d’interroger les données Salesforce (données autorisées). Salesforce précise bien que des limitations ont été imposées. Les données non autorisées ou confidentielles ne seront pas utilisées par Einstein GPT.

Slack prépare aussi sa petite révolution en intégrant directement ChatGPT. Les équipes d’OpenAI travaillent à cette intégration directement dans l’interface Slack. Il sera possible de créer des résumés d’un canal, de créer des réponses adaptées à chaque contexte. L’idée est d’aller plus vite dans la communication et surtout dans la compréhension d’un canal avec des centaines ou des milliers de messages. L’objectif est de fournir un outil capable de résumer les propos essentiels. 

Côté Mulesoft, les équipes travaillent à automatiser tout ce qui peut l’être et comment générer le code des API, des modèles de données, etc. Cette automatisation et le low code / no code sont là pour faciliter les changements de données, répondre plus rapidement aux demandes des équipes ou tout simplement faciliter l’intégration de nouvelles données. Il s’agit au-delà de démocratiser l’usage API et des flux de données et améliorer la connexion externe dans les apps Salesforce.  

L’autre ambition est bien entendu de délivrer plus rapidement des API sans compromettre la sécurité tout en permettant d’orchestrer l’ensemble des API. 

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