Salesforce dote Agentforce d’un modèle CRM de raisonnement

Salesforce et NVIDIA ont annoncé le 15 septembre 2026 Koa, un modèle de raisonnement CRM conçu pour Agentforce, avec une promesse simple : aider les agents à enchaîner plusieurs étapes, choisir les bons outils et terminer une tâche sans s’arrêter au premier résultat plausible. En parallèle, Adecco Group a étendu Agentforce Coworker à plus de 40 pays pour 27 000 employés, après des pilotes au Royaume-Uni et en France. Les deux annonces disent la même chose sous deux angles : l’IA d’entreprise passe du chatbot bavard à l’outil qui fait réellement avancer les dossiers.

Koa veut mettre la logique métier dans le modèle

Avec Koa, Salesforce parle de son premier modèle de raisonnement CRM, construit au-dessus de Nemotron 3 Super de NVIDIA et affiné sur un jeu de données synthétiques propriétaire inspiré de près de trente ans de déploiements CRM. L’idée est de faire intégrer au modèle la manière dont une entreprise travaille vraiment : qualifier un prospect, mettre à jour une opportunité, résoudre un ticket ou planifier un suivi. Marc Benioff, chair et CEO de Salesforce, résume l’ambition ainsi : « The most valuable thing Salesforce has built isn’t our platform — it’s the accumulated knowledge of how enterprise business actually works. With Koa, the knowledge is put inside the model itself. »

Le point clé, ici, tient à la méthode. Salesforce dit n’avoir utilisé aucune donnée client pour entraîner Koa. Le corpus repose sur des scénarios synthétiques couvrant le raisonnement, l’usage d’outils et la prise de décision sur plus de 14 secteurs, dont la fabrication, la finance, la santé et le voyage. Les équipes ont ensuite appliqué du supervised fine-tuning et du reinforcement learning avec Group Relative Policy Optimization, via les outils NeMo RL, NeMo Gym et NeMo AutoModel de NVIDIA. Dit autrement : le modèle n’a pas appris à réciter une réponse, mais à dérouler une séquence d’actions. C’est moins spectaculaire qu’un défilé de chiffres sur scène, mais nettement plus utile un lundi matin.

Des résultats orientés terrain, pas seulement benchmark

Dans un papier publié sur arXiv le 14 septembre 2026, les auteurs décrivent Koa comme le résultat de l’application de GRPO au modèle de base open-weight Nemotron-3-Super-120B, avec des données publiques et synthétiques, toujours sans données clients. Ils mettent en avant un pipeline de simulation vers récompense qui transforme des spécifications de workflow en tâches multi-tours conditionnées par des personas, avec des récompenses liées à la résolution effective des demandes via l’usage d’outils. Pour les domaines d’entreprise, ces spécifications sont écrites en Agent Script, le langage déclaratif de Salesforce pour construire des agents Agentforce.

Les auteurs disent aussi que Koa progresse sur des benchmarks de raisonnement agentique, d’usage d’outils et de CRM d’entreprise, avec ses gains les plus nets sur les interactions multi-tours. Salesforce affirme en outre que, sur son propre benchmark CRM, le modèle égale ou dépasse les meilleurs modèles sur des actions concrètes avec trois fois moins d’erreurs. Le modèle reste toutefois en dessous des tout meilleurs modèles frontier, ce qui replace l’annonce dans une zone plus réaliste : l’optimisation métier plutôt que la course au podium généraliste.

Qui peut l’utiliser, et pour quoi faire ?

Koa est déjà utilisé en interne chez Salesforce, notamment dans un agent Slack qui aide les employés à trouver de l’information et à accomplir des tâches quotidiennes. Des pilotes clients sont en cours chez 1-800Accountant, Baxter Credit Union, Engine, Formula 1, UChicago Medicine et Xero. Ryan Teeples, chief strategy officer chez 1-800Accountant, dit que Koa permet aux agents de raisonner étape par étape à travers les règles fiscales, les données financières et les documents clients. Chez Baxter Credit Union, John Sahagian explique que le modèle aide les agents digitaux à peser les informations, les outils et les politiques derrière des objectifs comme l’achat d’une maison.

Salesforce présente aussi Agentforce Coworker, le « AI teammate » d’Adecco, comme un assistant intégré capable de connecter et d’indexer plus de 300 sources d’entreprise. Dans le cas d’Adecco Group, le déploiement vise les ventes, le recrutement et la relation avec les candidats et les clients. Les recruteurs peuvent y trouver des prospects prioritaires, préparer des briefs commerciaux, enrichir des fiches prospects ou lancer des agents de pré-sélection et d’onboarding. Adecco dit s’appuyer sur plus de 2,5 millions d’interactions candidat depuis avril 2025 pour alimenter ce système, sans préciser le détail de cette exploitation [à vérifier].

L’argument sécurité change la discussion

Salesforce insiste sur un point souvent décisif en entreprise : le contrôle du modèle et des données. La société dit garder les poids de Koa sous son propre contrôle et effectuer le post-training ainsi que l’inférence dans sa propre « trust boundary », sans faire sortir les données clients pendant l’inférence. Pour les organisations qui gèrent des contraintes fortes de confidentialité, cela compte autant que la qualité du modèle. NVIDIA, de son côté, présente les modèles Nemotron ouverts comme une base permettant de raisonner et d’agir de manière sécurisée.

Cette logique s’étend à Missionforce, l’initiative conjointe destinée aux organisations gouvernementales et réglementées. Les modèles post-entraînés de NVIDIA doivent y alimenter Missionforce Operations, un produit qui numérise et automatise des workflows publics comme les achats, la gestion des fournisseurs ou la logistique. Les environnements visés sont spécifiques : clouds privés, réseaux classifiés et systèmes totalement isolés du web public. Salesforce et NVIDIA veulent aussi amener ces modèles vers d’autres capacités Missionforce, pour que les clients exécutent les modèles sur leur propre infrastructure.

Adecco pousse l’agentique à grande échelle

Le cas Adecco illustre la partie la plus concrète de cette bascule. Le groupe avait déjà annoncé le 12 mars 2026 un accord mondial pluriannuel donnant un accès illimité à Agentforce 360 jusqu’en 2027, avec pour objectif de faire porter plus de 50 % de ses revenus par l’IA agentique d’ici fin 2026. Salesforce disait alors qu’Adecco gérait déjà 2,5 millions d’interactions candidat, unifiée via Data 360 à travers plus de 30 instances Salesforce et systèmes d’entreprise. Le groupe estime avoir gagné 15 % de temps sur certains processus de recrutement au Royaume-Uni, grâce à l’automatisation des tâches répétitives.

Denis Machuel, CEO d’Adecco Group, parle d’une « biggest redesign of work since the internet ». La formule est forte, mais le fond est plus terre-à-terre : une interface unique qui agrège l’historique candidat, le contexte client et les outils internes pour réserver l’intervention humaine aux moments où elle compte vraiment. Le pari de Salesforce est là. Moins de gestes mécaniques, plus de coordination. Reste à voir jusqu’où ces systèmes tiendront la charge en production, quand les workflows cessent d’être propres sur le papier.