Salesforce : 50% de ses opérations pilotées par l’IA, mais 40% des projets agentiques condamnés à l’échec

L'IA s'empare de Salesforce – et c'est une révolution à double tranchant.

La moitié des processus critiques sont désormais gérés par des algorithmes. Pourtant, près de la moitié des projets « agentiques » finiront à la poubelle. Un taux d'échec qui ferait rougir un trader crypto en pleine bear market.

Derrière les chiffres se cache un paradoxe : plus l'automatisation progresse, plus les ambitions démesurées se heurtent à la réalité. Les promesses du SaaS rencontrent leurs limites techniques – et humaines.

Le futur du CRM sera écrit par ceux qui sauront marier IA et bon sens. Les autres ? Ils rejoindront les 40% de projets fantômes.

Marc dit que l'IA est précise à 93% mais pas impeccable

Marc appelle cela une «révolution du travail numérique». Il affirme que les modèles internes de Salesforce "C'est assez bien", a-t-il dit, mais "ce n'est pas réaliste" de s'attendre à 100%. Il a également déclaré que les entreprises rivales étaient loin de ce niveau parce qu'elles n'ont pas le type de données et de métadonnées que Salesforce. C'est son flexion pas si subtile que le volume gagne dans la course AI.

Pourtant, il y a une prise. Toute IA n'est pas construite égale. Et tous les projets ne vont pas bien. Le cabinet de recherche Gartner prédit déjà que plus de 40% des projets «AI agents» seront annulés d'ici la fin de 2027. Les raisons? Les projets sont coûteux, les résultats sont brumeux et les contrôles des risques sont faibles. Certains de ces outils ne sont que du battage médiatique enveloppés de mots à la mode.

Anushree Verma, qui est un analyste directeur principal chez Gartner, n'a pas retenu. Elle a déclaré: «La plupart des projets d'IA agentiques en ce moment sont des expériences en début de stade ou une preuve de concepts qui sont principalement motivées par le battage médiatique et sont souvent mal appliqués.» Elle a averti que cette obsession de l'expérimentation bloque les déploiements et bloque la production.

Le problème, dit-elle,, ce sont les gens qui sautent dans l'IA sans savoir ce qu'ils font.

L'IA agentique obtient un battage médiatique mais un faible investissement et des résultats encore plus bas

Lors d'un webinaire de Gartner en janvier 2025, 3 412 personnes ont été demandées à quel point ils avaient mis en IA agentique. Seulement 19% avaient fait de sérieux investissements. 42% étaient partis avec prudence. 8% ne l'ont pas du tout touché. Les 31% restants ne sont pas sûrs ou assis pour regarder. Pas exactement inspirant de confiance.

Une partie du problème est ce que Gartner appelle le «lavage des agents». Les vendeurs renomment leurs anciennes déchets - chats, RPAS, assistants de l'IA et gifler l'étiquette d'origine AI. Parmi les milliers de vendeurs, Gartner dit que seulement 130 sont la vraie affaire. Le reste est le bruit. Verma a dit:

«La plupart des propositions d'IA agentiques manquent de valeur ou de retour sur investissement significative (ROI), car les modèles actuels n'ont pas la maturité et l'agence pour atteindre de manière autonome des objectifs commerciaux complexes ou suivre des instructions nuancées au fil du temps.»

Traduction: c'est surtout duvet.

Gartner dit que même ce qui est techniquement agentique n'y appartient pas toujours. Un tas des cas d'utilisation actuels défilés ne nécessitent même pas d'agents. C'est le marketing, pas l'ingénierie. Et la plupart des entreprises versent simplement de l'argent dans la technologie sous-cuite.

Malgré cela, Gartner prévoit que d'ici 2028, 15% des décisions de travail quotidiennes seront prises de manière autonome grâce à une IA agentique. C'était littéralement 0% en 2024. Gartner pense également que 33% des logiciels d'entreprise seront remplis de fonctionnalités d'IA agentiques d'ici la même année, une énorme augmentation de moins de 1% aujourd'hui.

Mais pour y arriver, les équipes technologiques ont du travail à faire. L'intégration des agents dans les anciennes plates-formes est désordonnée. Il casse les flux de travail et coûte une tonne pour réparer. Gartner dit que le meilleur itinéraire consiste à éliminer les anciens systèmes et à en construire de nouveaux avec une IA agentique cuite dès le début. Tout le reste est du ruban adhésif.

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