Salesforce : Einstein fête ses un an avec une plateforme de Bots

L’AI maison du spécialiste du CRM a soufflé sa première bougie avec quelques nouveautés importantes, dont une plateforme de Bots. Plus de services cognitifs pour les développeurs pourraient suivre.

L’Intelligence Artificielle de Salesforce (Einstein) a été lancée en grandes pompes il y a tout juste un an. Elle recouvre deux offres bien distinctes. D’une part les fonctionnalités intégrées dans le SaaS. D’autre part celles disponibles dans le PaaS.

Aujourd’hui, les offres SaaS de l’éditeur – Sales Cloud, Service Cloud, Marketing Cloud, Commerce Cloud, IoT Cloud, Community Cloud, Analytics Cloud – compte de nombreuses fonctionnalités prédictives ou automatisées grâce à l’AI. La liste évolue en permanence.

En juin, Salesforce avait donné la liste suivante lors du World Tour Paris 2017 :

Plus récemment, lors du Dreamforce 2017 (San Francisco), l’éditeur a listé en tout 18 services dopés à l’AI dans son SaaS. Salesforce a profité de l’évènement pour offrir deux cadeaux d’anniversaire à Einstein.

Einstein sur les champs spécifiques

Jusqu’ici, l’intelligence artificielle embarquée dans les applications SaaS permettait de traiter les données des champs « par défaut ». Il était par exemple possible de faire du prédictif sur les prévisions commerciales ou d’analyser les informations produits.

A Dreamforce, l’éditeur a étendu ses outils à tous les champs y compris les « spécifiques ».

Par exemple, T-Mobile utilise désormais Einstein sur un champ personnalisé de « fidélité » qui permet de qualifier automatiquement les clients par importance dans leur relation à l’opérateur (lambda, fidèle, VIP).

Bots clefs en main

Deuxième cadeau, à la frontière entre SaaS et PaaS, Salesforce a présenté une plateforme clef en main pour créer des Bots au-dessus de son CRM.

On y retrouve évidemment les briques cognitives de l’éditeur dont Einstein Language Recognition. Air France aurait essayé l’outil en avant-première dans l’un de ses nombreux projets de robots conversationnels.

A noter sur ce point que ce service d’informatique cognitive traite le texte - y compris en français - mais pas la voix.

Il est décliné dans diverse applications. Il permet jusqu’à la reconnaissance de sujet (« ce mail parle de voiture) et de sentiments (« le lexique de ce mail indique un sentiment de colère »). Dans un contexte métier, le premier permet de classer les échanges par thèmes, le deuxième de prioriser le traitement de clients mécontents.

Bientôt la reconnaissance vocale ?

Dans le PaaS, l’offre AI de Salesforce se compose principalement de Prediction IO, un moteur de machine learning, et dans le cognitif d’un outil de reconnaissance d’image (avec Einstein Vision). On retrouve cette brique dans le SaaS au sein de Vision for Field Services que Coca-Cola utilise par exemple pour automatiser ses inventaires et vérifier ses linéaires en magasins via une simple prise de photo.

Ceci étant, le numéro un du CRM n’a pas (encore) de reconnaissance vocale.

Pas d’annonce à Dreamforce sur ce point cette année. Ce « trou dans la raquette » cognitive de l’éditeur devrait être une de ses prochaines annonces majeure dans le domaine.

Einstein l’AI orienté relation clients… aujourd’hui

L’anniversaire d’Einstein a été à nouveau l’occasion de préciser son champ d’application. Salesforce conçoit son AI dans les usages CRM et de relations clients. Et pas ailleurs. En tout cas aujourd’hui.

L’exemple de Kone le montre bien. Le constructeur et exploitant d’escalier mécaniques, d’ascenseurs et de portes automatiques fait de la maintenance prédictive avec Watson (l’AI d’IBM) et planifie les interventions de réparations (Field Services) avec Einstein.

A terme, avec la diversification de Salesforce vers l’IoT, on peut imaginer des recouvrements avec Watson. Mais ce n’est pas le cas aujourd’hui. Et le poids de l’existant risque d’être lourd pour changer la donne.

Il faut des montagnes de données et de plusieurs semaines – voire plusieurs mois - pour apprendre à une AI à s’adapter à un métier ou à une entreprise particulière. Le problème est qu’après des mois d’entrainements le client est propriétaire des données mais pas des enseignements (patterns, récurrence, etc.) qui en ont été tirés et qui ont amélioré l’algorithme. En cas de migration vers une autre AI, il faut souvent tout reprendre à zéro – et migrer ses données. Résultat, les utilisateurs – industriels ou autres – risquent de ne pas vouloir perdre les bénéfices de projets ayant pris plusieurs mois à avoir des retombées valables.

Cette situation est un atout pour Salesforce dans l’AI appliquée au CRM, et un frein pour les autres domaines. A l’exception notable des nouveaux projets. Une chance pour l’éditeur, le marché de l’IoT est sur la voie de la maturité, mais il ne l’est pas encore totalement. Il lui reste donc encore quelques débouchés possibles hors CRM pour IoT Cloud et Einstein.

Les 18 services dopés à l’AI de Salesforce

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