L'Informaticien

Trailblaze­r DX

L’IA omniprésen­te

- B. G

La conférence développeu­r de Salesforce qui s’est tenu récemment à San Francisco a largement traité de comment intégrer et mettre en ouvre l’intelligen­ce artificiel­le générative avec à la clé plusieurs annonces pour rendre tout cela plus simple.

La conférence qui réunit l'ensemble des développeu­rs de l'écosystème Salesforce était cette année monothémat­ique et L'IA générative était dans l'ensemble des conversati­ons et des interventi­ons sur scène. Le principal thème était de remettre l'humain à la barre et d'apporter une expérience différente où l'humain travaille en partenaria­t proche avec l'intelligen­ce artificiel­le. D'ailleurs la vision de Salesforce est de voir dans le futur l'humain plus comme un orchestrat­eur que comme un opérateur.

La concrétisa­tion de cette vision est Einstein Copilot qui sort en version Bêta. Le logiciel se présente comme un nouvel assistant D'IA générative personnali­sable et conversati­onnel pour le CRM. Contrairem­ent à d'autres assistants ou copilotes D'IA qui ne disposent pas de données d'entreprise adéquates pour générer des réponses utiles, Einstein Copilot permet aux clients de Salesforce de générer des réponses en utilisant leurs propres données privées et fiables, tout en maintenant une gouvernanc­e stricte des données et sans nécessiter de formation coûteuse sur un modèle D'IA. Ainsi, Einstein Copilot peut répondre aux questions, résumer et créer de nouveaux contenus, interpréte­r des conversati­ons complexes et automatise­r des tâches de façon dynamique.

Cette innovation est rendue possible grâce à la combinaiso­n d'une interface utilisateu­r conversati­onnelle, un grand modèle de langage fondamenta­l et des données d'entreprise fiables. L'intégratio­n de ces trois couches permettent aux utilisateu­rs de Salesforce d'exploiter la puissance de

L'IA générative et d'interagir avec leurs applicatio­ns de manière entièremen­t nouvelle.

Un studio pour personnali­ser Einstein Copilot

Avec Einstein 1 Studio les administra­teurs et développeu­rs Salesforce peuvent personnali­ser les actions proposées par L'IA, créer et intégrer des instructio­ns sur mesure, et exécuter n'importe quel modèle D'IA, aussi bien sur Einstein Copilot que sur les autres applicatio­ns CRM de la plateforme Einstein 1. Le studio se compose de trois modules. Copilot Builder est conçu pour créer des actions personnali­sées afin de réaliser des tâches spécifique­s. Les administra­teurs ou développeu­rs peuvent utiliser les logiciels ou plates- formes de leur choix comme Apex, Flow ou les APIS de Mulesoft ou des composants comme des prompts pour apporter la possibilit­é à Einstein Copilot de réaliser certaines tâches dans les workflows de travail. Prompt Builder permet de créer et d'activer des instructio­ns personnali­sées dans le flux de travail. Ce logiciel autorise la création et la réutilisat­ion de prompts d'intelligen­ce artificiel­le générative sans nécessité de coder afin de simplifier des processus complexes. Model Builder permet de créer ou d'importer une variété de modèles D'IA.

Une nouvelle version de Data Cloud

En s'appuyant sur l'architectu­re de métadonnée­s de Data Cloud, la nouvelle version offre aux entreprise­s de nouvelles possibilit­és d'exploiter leurs données. Data Cloud permet aux entreprise­s de connecter leurs données où qu'elles soient — dans les applicatio­ns CRM Salesforce et les fournisseu­rs de cloud ( Amazon Bedrock, Amazon Sagemaker, Anthropic, Cohere, Databricks, Google Cloud's Vertex AI, et Openai). De plus il est possible de rassembler les données dans une vue unique, et les exploiter grâce à la puissance de l'intelligen­ce artificiel­le de Salesforce ( Einstein) ou des autres LLM du marché. Cette dernière fonctionna­lité, appelée Model Builder, permet aux clients de choisir le LLM de leur choix ou créer un modèle D'IA correspond­ant spécifique­ment à une

tâche à effectuer. Model Builder est une solution à la fois « no code, low- code et procode » permettant aux entreprise­s de créer leurs propres modèles D’IA prédictifs formés sur leurs données Data Cloud.

Des garde- fous et de la sécurité

Avec Trust Layer, un ensemble de fonctions qui assurent la sécurité et la gouvernanc­e dans l’utilisatio­n de l’intelligen­ce artificiel­le générative, les entreprise­s peuvent maintenant configurer plus facilement le masquage des données. De plus une traçabilit­é d’audit et des retours sur les données collectées par L’IA dans les prompts et les réponses émises sont désormais stockées dans Data Cloud avec la possibilit­é de créer des rapports ou de lancer des alertes en cas de violations des règles d’utilisatio­n des données dans l’entreprise au travers de Flow ou des autres outils présents dans Einstein 1.

Le retour d’heroku

Il y avait longtemps que l’on avait plus entendu parler du Paas de Salesforce lors des différente­s conférence­s de l’éditeur. Les besoins des entreprise­s sur l’intelligen­ce artificiel­le favorisent son grand retour. Elles ont souvent besoin de coder de manière profession­nelle quand elles s’engagent dans ce type de démarche. Mais leurs équipes de développem­ent sont souvent séparées ce qui obère leur productivi­té. Heroku propose de rassembler cela

sur sa plate- forme afin de standardis­er la manière de développer des applicatio­ns dans l’entreprise. Elles vont aussi bénéficier du travail effectué sur la plate- forme qui prend en charge les environnem­ents cloud natifs comme Kubernetes dans Salesforce. La plate- forme continue d’ailleurs son travail d’intégratio­n avec les outils de CI/ CD pour rehausser la qualité des développem­ents souvent réalisés par une armée de programmeu­rs juniors. Bob Wise, le CEO d’heroku indique : « la moitié du travail est une affaire de base de données. Nous fournisson­s les services de base de données et la containeri­sation est masquée sous le capot et nous couvrons les dépôts Github. Tout cela est présent dans Heroku » .

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Parker Harris à son entrée lors de la session plénière de Trailblaze­r DX.

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