Diabsolut : L’entreprise agentique accidentelle
Comment la résolution d’une problématique opérationnelle a permis de construire quelque chose de bien plus grand — et comment cela impacte chaque client Salesforce que nous servons.
Auteur: John Pettifor
L’origine de l’histoire
Notre objectif n’était pas de créer une entreprise agentique. Nous avions pour objectif de résoudre un problème commercial.
Le contexte est important ici. Diabsolut est un partenaire de mise en oeuvre de Salesforce avec plus de 20 ans d’expertise sur Salesforce, Certinia et MuleSoft. En tant que praticiens expérimentés, comprenant l’architecture, les cas complexes et les problématiques métier sous-jacentes à la technologie — et comme toute entreprise de services aujourd’hui — nous observions comment l’IA transformait l’économie de notre métier. Les configurations Salesforce standards, qui prenaient autrefois des semaines, devenaient progressivement banalisées. La vraie question n’était pas de savoir si l’IA allait redéfinir les services conseil, mais si nous allions participer à redéfinir ces changements… ou simplement les subir.
Nous nous sommes donc posé une question précise : comment livrer des services professionnels Salesforce plus rapidement et plus efficacement grâce à l’IA ?
Cette réflexion nous a menés à concevoir un Agent Architecte de Solutions: un système d’IA capable de générer des documents d’architecture, des exigences fonctionnelles et des spécifications techniques à partir d’entrées structurées, en s’appuyant sur notre savoir-faire propriétaire en mise en oeuvre de plateformes numériques ainsi que sur la documentation Salesforce. Notre objectif était de réduire de 70 % le temps de création des documents d’architecture. Et nous y sommes arrivés.
Mais ce a suivi est d’autant plus intéressant : l’Agent Architecte nécessitait des données structurées pour être efficace, ce qui impliquait de rendre nos processus d’avant-vente plus rigoureux. Un meilleur cadrage signifiait que notre équipe commerciale avait besoin de meilleurs outils de discovery. Des données sur le produit plus fiables permettaient enfin à notre équipe opérations de prévoir avec des chiffres concrets, plutôt qu’avec des feuilles Excel. Et chaque succès livré plus rapidement devenait une étude de cas que notre équipe marketing pouvait transformer en opportunités commerciales.
La partie accidentelle de l’histoire
Plutôt que de partir d’une vision ambitieuse d’une entreprise entièrement agentique, nous avons commencé par développer des agents IA individuels pour résoudre des problèmes concrets : accélérer la conception des solutions, améliorer l’affectation des ressources et fiabiliser les prévisions de projet.
À mesure que ces solutions devenaient connectées entre elles, quelque chose d’inattendu a émergé : un système intelligent couvrant l’ensemble du cycle de vie des services. Les ventes ont amélioré leur phase de discovery, l’avant-vente a généré des périmètres plus précis, les équipes de mise en oeuvre ont gagné en rapidité d’exécution, et les opérations ont enfin bénéficié d’une réelle capacité prédictive.
L’architecture n’a pas été conçue dès le départ : elle a été découverte naturellement, grâce à une approche ascendante de résolution de problèmes, soutenue par une discipline architecturale suffisante pour permettre à chaque composant de s’assembler.
Ce que nous construisons
Ce qui se dessine aujourd’hui, c’est ce que nous appelons désormais notre Stratégie d’IA d’Entreprise : cinq domaines d’intelligence synchronisés conçus pour couvrir l’ensemble du cycle de vie des services. Nous la construisons en toute transparence et le premier domaine est déjà opérationnel et génère des résultats concrets.
La Delivery Intelligence™ est notre pilier central. Elle est déjà en production et continue d’évoluer rapidement. Notre Agent d’Ateliers génère des ordres du jour et des supports d’ateliers à partir de données structurées, en s’appuyant sur notre expertise propriétaire en implentation. Il est utilisé sur des projets réels et permet des gains de temps significatifs. Nous améliorons les capacités d’environ 5 à 10 % chaque semaine, avec l’objectif de finaliser l’ensemble de la suite Delivery Intelligence™ d’ici l’été 2026.
Les quatre autres domaines disposent de chartes détaillées, de feuilles de route mensuelles et d’un leadership dédié. Ils commenceront à être déployés progressivement dans les prochaines semaines, chaque itération apportant une avancée significative :
- Intelligence commerciale
Des agents tels qu’un Coach de Ventes et un SlackBot connecté à Salesforce aident les représentants à analyser les opportunités, structurer la phase de découverte produit et faire émerger des perspectives utiles directement depuis les données CRM en temps réel, transformant Salesforce d’un outil de reporting en un véritable assistant de vente. - Intelligence d’avant-vente
Un Agent de Scoping transforme les conclusions du discovery en cadres de projet structurés, tandis qu’un moteur d’estimation compare les travaux proposés aux données historiques de delivery afin de produire des estimations calibrées avec un niveau de confiance associé. - Intelligence opérationnelle
Des agents basés sur Certinia PSA permettent d’aligner les ressources avec les besoins des projets, de relier le pipeline Salesforce aux prévisions de revenus et d’anticiper les écarts de capacité avant qu’ils n’impactent la livraison. - Intelligence marketing
Les résultats de projets clients alimentent un pipeline de contenu où des agents génèrent des études de cas, du contenu de conseil éclairé, et des analyses de campagne directement connectés aux résultats réels des projets et à la performance du pipeline.
L’architecture qui la soutient
Ces domaines ne sont pas des projets d’IA distincts. Ils sont connectés et structurés :
- L’infrastructure commune repose sur un ensemble de serveurs MCP (Model Context Protocol).
Les connexions MCP permettent à chaque agent de l’écosystème d’accéder à nos données métier essentielles (SharePoint pour la gestion des livrables, Salesforce CRM pour le pipeline, Certinia PSA pour les projets et les données financières, Azure DevOps pour le code et les éléments de travail, et Outlook pour la planification). Chaque agent, quel que soit son domaine, peut accéder aux informations nécessaires sans intégration point à point personnalisée. - L’orchestration est assurée par MuleSoft Agent Fabric
Cette couche de gouvernance centrale détecte, achemine et contrôle les interactions entre agents. Un Master Broker achemine les requêtes entre les domaines. Des brokers d’équipe gèrent l’orchestration spécifique à chaque domaine. Chaque interaction d’agent est enregistrée, gouvernée et auditable. - La couche de génération d’IA combine plusieurs outils d’IA
Agentforce pour les agents natifs Salesforce, Data Cloud pour les données clients unifiées et MuleSoft pour l’intégration et l’orchestration des API. Claude AI assure le raisonnement et la génération, Microsoft Copilot l’intégration avec Teams et SharePoint, et Azure Functions la génération de documents et les actions personnalisées. - L’interface utilisateur permet aux utilisateurs de rencontrer les personnes sur les canaux qu’elles utilisent déjà.
Slack, interface Salesforce, e-mail et mobile : personne n’a besoin d’apprendre un nouvel outil pour accéder aux informations.
Salesforce est la base naturelle
Agentforce, à lui seul, ne constitue pas la réponse de Salesforce à l’IA. La véritable solution réside dans Agentforce optimisé par l’ensemble des technologies décrites précédemment, et reposant sur un logiciel CRUD structuré et performant.
Ce dernier point est souvent négligé. Salesforce, par essence :
- Est une plateforme basée sur les métadonnées, la gestion des permissions et l’audit ;
- Fournit des modèles de données structurés, un contrôle d’accès basé sur les rôles, et une évolutivité de niveau entreprise intégrée dès sa conception.
Cette base solide garantit la sécurité et l’évolutivité de l’IA agentielle. Nous pouvons avancer à ce rythme et avec cette confiance grâce à l’architecture de Salesforce. Nous développons des agents intelligents sur une plateforme conçue précisément pour ce type d’accès à données gouvernées adéquatement.
Et nous n’avons aucune intention de recréer ce que ces plateformes font déjà si bien. L’idée qu’on puisse développer un système de gestion financière concurrent de Certinia à l’aveuglette nous donne des cauchemars – et devrait en donner à tous les dirigeants d’entreprise. Certinia existe car la gestion financière à grande échelle exige des années d’expertise métier, la conformité réglementaire, l’auditabilité et une logique éprouvée. Slack existe car la communication d’entreprise et l’orchestration des flux de travail constituent un problème résolu à une échelle extraordinaire. MuleSoft existe car la gouvernance de l’intégration est véritablement complexe. Nous ne voulons rien reconstruire de tout cela. Nous voulons le rendre intelligent. La bonne approche n’est pas de remplacer ces plateformes par l’IA, mais de les compléter.
Cet élément est crucial, car la plupart des entreprises utilisent actuellement l’IA de manière profondément inefficace et dangereuse.
Les idées fausses à l’origine d’une mauvaise stratégie en IA
L’approche classique consiste à distribuer à chacun une licence ChatGPT ou Gemini, à leur fournir quelques outils disparates, et à présenter cela comme une stratégie d’IA. Nous savons où cela mène, car nous en avons fait l’amère expérience. Les hallucinations et les fuites de données sont bien réelles. Dès lors qu’on utilise un LLM généraliste pour accéder à des données clients sensibles sans gouvernance, une simple erreur peut suffire à exposer des informations qui n’auraient jamais dû quitter notre environnement.
Mais cela ne signifie pas que la solution consiste à mettre sur pause l’intégration de l’IA et d’attendre la version professionnelle. Les projets pilotes et l’expérimentation sont essentiels. Travailler avec l’IA est fondamentalement différent de tous les outils que la plupart des gens ont utilisé jusqu’à présent. Les incitations, les itérations, le discernement pour savoir quand faire confiance aux résultats et quand les remettre en question : c’est une compétence nouvelle, et le seul moyen de la développer est de la pratiquer. Les premières expérimentations en IA permettent d’acquérir les connaissances de base nécessaires à une approche structurée, encadrée et pilotée par des agents. En effet, pour déployer des agents dédiés, il faut des personnes qui comprennent déjà les capacités et les limites de l’IA, qui ont expérimenté ses effets hallucinatoires et qui ont développé le réflexe de vérifier avant de faire confiance.
Le risque est de confondre expérimentation et stratégie. Les licences ChatGPT, les outils déconnectés, l’approche « débrouillez-vous » : c’est un bon point de départ, mais une finalité dangereuse.
D’autres idées fausses courantes pourraient vous induire en erreur :
- La réalité des coûts : La tarification de l’IA est instable et artificiellement basse
De nombreuses entreprises fondent leurs stratégies d’IA sur une tarification fortement subventionnée et peu susceptible de perdurer. L’IA semble bon marché aujourd’hui, mais les fournisseurs de modèles perdent des milliards, ce qui signifie que les licences actuelles à 20 $/mois ne reflètent pas le coût réel d’exploitation de ces systèmes à long terme. - Le gaspillage de ressources : La plupart des organisations utilisent l’IA de manière inefficace
Même lorsque les résultats sont bons, l’utilisation de l’IA par les entreprises est extrêmement inefficace. Envoyer des requêtes vagues ou trop générales à de grands systèmes (comme une organisation Salesforce entière) oblige le modèle à traiter beaucoup plus de données que nécessaire. Cela augmente la consommation de jetons, les coûts de calcul, la latence et le risque d’hallucinations. Une utilisation non structurée de l’IA fait rapidement exploser les coûts et les erreurs, et l’impact environnemental s’aggrave en parallèle. Chaque jeton inutilement traité sollicite une infrastructure de centre de données énergivore. À l’échelle de l’entreprise, l’utilisation inefficace de l’IA n’est pas seulement un problème budgétaire ; c’est aussi un problème d’émissions de carbone. - Le risque de dépendance : Les fournisseurs de modèles vont changer
Le paysage des modèles d’IA est en constante évolution. Les organisations migrent déjà entre GPT, Claude, Gemini et d’autres solutions en fonction des fonctionnalités et des prix. Si votre stratégie d’IA repose directement sur un seul fournisseur de modèles, votre système tout entier devient fragile. Le modèle doit être remplaçable ; l’architecture, non. - L’élément clé : l’architecture prime sur le modèle.
Réussir avec l’IA, c’est construire la bonne architecture. Ce qui compte vraiment, c’est l’orchestration, la gouvernance et la couche de données structurées qui rendent l’IA sûre, efficace et évolutive. C’est le rôle que joue Salesforce dans votre stratégie.
Voici la conclusion qui nous revient sans cesse : les entreprises qui réussiront avec l’IA agentique sont celles qui développent des agents intelligents sur des plateformes robustes, où l’IA connaît ses droits d’accès, la structure des données et les règles métier avant même de générer une réponse.
Salesforce nous offre cela. C’est pourquoi c’est notre plateforme de choix encore aujourd’hui.
Ce que cela signifie pour nos clients
Voici maintenant le point le plus important : nous implentons présentements ce modèle Salesforce pour nous-même.
Nous sommes devenus une architecture de référence vivante illustrant ce que la plateforme Salesforce peut faire lorsqu’une entreprise prend au sérieux l’IA agentielle comme modèle opérationnel.
Tout ce que nous avons développé pour gérer notre propre entreprise — la Delivery Intelligence™, la précision des cadres de projets, les prévisions opérationnelles, l’exécution de projet optimisée par l’IA — constitue le même moteur qui assure la réalisation de votre projet Salesforce.
- Lorsque nous affirmons « Nous pouvons déployer une infrastructure Salesforce fonctionnelle en 3 à 6 semaines au lieu de 6 mois, et l’améliorer ensuite », c’est parce que notre Agent Architecte a déjà conçu la solution.
- Lorsque nous disons « Nos estimations sont précises », c’est parce que notre Moteur d’Estimation compare les paramètres de votre projet aux résultats de centaines de projets antérieurs.
- Lorsque nous disons « Nous constituerons l’équipe idéale », c’est parce que notre Agent de Recrutement aligne vos besoins avec les ressources optimisées par l’IA, possédant les compétences, les certifications et la disponibilité requises, en quelques minutes.
Nous ne fonctionnons plus sur un système « à l’heure ». Nous offrons de la réelle valeur ajoutée, car notre expertise nous permet de garantir la rapidité de la livraison.
Là où d’autres déploient Salesforce, nous vous livrons des résultats optimisés par Salesforce.
En résumé
En nous efforçant de livrer des projets Salesforce plus rapidement et plus efficacement, Diabsolut est devenue une entreprise agentique opérationnelle, bâtissant une structure bien plus ambitieuse que prévu.
Nous disposons désormais de cinq domaines d’intelligence synchronisés, de plus de 20 agents IA dédiés, d’une plateforme de connaissances partagée, d’une couche d’orchestration Master Broker et d’une feuille de route sur 12 mois qui nous permettra de passer d’une approche de livraison augmentée par l’IA à un modèle commercial entièrement axé sur les résultats.
Et comme l’implémentation de Salesforce est au coeur de notre mission, chaque client bénéficie de la plateforme que nous avons développée. Il ne s’agit plus d’une simple présentation théorique de l’IA. Nous en faisons la démonstration au quotidien.
Nous l’avons créée par accident. Nous la développons maintenant intentionnellement.
Si vous prévoyez déployer Salesforce ou si vous souhaitez simplement transformer votre plateforme en un système plus intelligent, piloté par l’IA, notre équipe de succès client est à votre disposition. Nous serons ravis d’analyser votre organisation actuelle, d’échanger sur les pistes d’amélioration et de vous aider à définir le point de départ idéal.
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Pour en savoir plus, consultez notre série « Agentic Enterprise ».