Alexandre Dayon (Salesforce) "Nos clients pourront partager leur dictionnaire sémantique pour améliorer l'IA de leur bot"

A l'occasion de Dreamforce, l'événement mondial de l'éditeur américain de CRM, son président produit nous livre sa stratégie en matière d'agents conversationnels et d'intelligence artificielle.

JDN. Vous avez lancé Einstein, votre environnement d'intelligence artificielle, il y a un an. Quelles en sont aujourd'hui les fonctionnalités les plus utilisées ?

Alexandre Dayon est président et chief product officer de Salesforce. © JDN / Cécile Debise

Alexandre Dayon (Salesforce). La tendance suit l'ordre dans lequel nous avons lancé les différentes briques de cette offre. Le premier usage d'Einstein est centré sur le marketing prédictif. Sur ce terrain, nous atteignons je le rappelle plus de 475 millions de prédictions réalisées chaque jour. Ensuite viennent les applications d'Einstein liées à notre solution d'e-commerce Commerce Cloud. Elles visent principalement à personnaliser l'expérience de navigation, le classement et la recherche de produits en fonction du profil client de l'utilisateur.

Toujours dans Commerce Cloud, le moteur de NLP (Natural Language Processing, cnlr) d'Einstein est aussi très utilisé pour mieux comprendre les recherches de produits saisies sur les applications et sites marchands, notamment les subtilités des requêtes intégrant des critères de couleurs, de tailles...

Vous venez de dévoiler une plateforme de création de bots basée sur Einstein. Quel est son principal point fort ?

Einstein Bots est intégrée au cœur de notre offre de CRM. C'est clairement là son principal avantage. Les autres moteurs de bots reposent sur des plateformes séparées des données métier. Du fait de cette architecture, l'agent conversationnel basé sur Einstein Bots a la possibilité d'identifier immédiatement son interlocuteur en allant puiser dans les informations stockées dans l'environnement Salesforce. S'il s'agit d'un client, il peut tenir compte de son historique : ses commandes en cours, ses tickets de support ouverts, ses adresses de livraisons... Il opère avec la connaissance de l'ensemble du contexte client pour répondre au mieux aux questions posées. Ainsi, il pourra par exemple proposer des options auxquelles l'interlocuteur n'a pas encore souscrit au fur et à mesure de la conversation, à la manière d'un commercial.

Suite au lancement d'Einstein Bots, pourriez-vous à terme donner la possibilité à vos partenaires de commercialiser des bots dans votre boutique d'applications ?

Dans la mesure où Einstein Bots repose sur le moteur de workflow et de meta données de Salesforce, des templates de bot pourraient tout à fait être développées par nos partenaires (via API ,ndlr) de la même manière qu'une application, puis commercialisées par le biais de notre AppExchange. Techniquement, on peut le faire.

"Nous avons constitué une R&D de 300 développeurs exclusivement consacrée à l'IA"

Mais notre priorité aujourd'hui en matière de bot est avant tout d'enrichir notre moteur de traitement automatique du langage en proposant à nos clients de partager leur dictionnaire sémantique. L'idée est d'améliorer l'intelligence des bots basés sur Salesforce et leur capacité à saisir les nuances de langage et les différentes manières de poser une même question. Dans cette optique, nous allons lancer un écosystème de NLP. Nos partenaires auront d'ailleurs la possibilité de proposer ce type de dictionnaires sur l'AppExchange.

Qu'en est-il aujourd'hui de votre R&D dans l'intelligence artificielle ?

Nous disposons d'une activité de recherche avancée en IA qui compte environ 100 ingénieurs. Elle développe des moteurs de reconnaissance vocale, visuelle, et d'analyse de textes. Des composants de base que nous intégrons ensuite dans nos applications, dans les processus business de notre offre, par exemple pour créer des moteurs de scoring d'opportunités ou de recommandation de produits. La construction de cette seconde couche est prise en charge par notre équipe de recherche en IA appliquée, qui compte, elle, 200 ingénieurs.

Nous avons constitué cette R&D totalisant 300 développeurs notamment par le biais d'une douzaine de rachats que nous avons réalisés l'année dernière. Ces opérations avaient surtout pour but d'acquérir cette nouvelle compétence, et moins de mettre la main sur des technologies. Il est important de noter que nos services d'IA sont intégrés à toutes nos applications : Commerce Cloud, Marketing Cloud, Sales Cloud, Service Cloud. Parmi les milliers de développeurs qui travaillent pour Salesforce, un très grand nombre sont donc amenés à intégrer de l'IA.

Le Black Friday approche. Il tombera le 24 novembre cette année. Il s'agit d'une échéance importante pour vos clients dans l'e-commerce. Quel niveau de trafic anticipez-vous ce jour-là sur vos applications Commerce Cloud et Marketing Cloud ?

A l'occasion du Black Friday l'année dernière, 15 milliards d'e-mails ont été envoyés par nos clients depuis Marketing Cloud, et 3 millions de shoppings cards ont été exécutées sur notre plateforme d'e-commerce. Cette année, nous anticipons une croissance de 30% à 40% comparé à 2016 en termes de trafic.

Alexandre Dayon est devenu président et chief product officer de Salesforce en 2014. Il était précédemment vice-président Applications et Plateforme de l'éditeur. Ce Français a rejoint le comité de direction du spécialiste du CRM en mode SaaS en 2008 lors du rachat par Salesforce d'InStranet, une société spécialisée dans les applications de gestion du service client dont il était fondateur.