La Data Quality : pilier invisible de vos projets Agentforce
Dans un contexte où l’intelligence artificielle transforme les outils métiers, les projets Agentforce portent une promesse forte : automatiser les processus et gagner en efficacité dans le CRM. Mais sans des données fiables et bien structurées, même les agents les plus avancés ne peuvent déployer tout leur potentiel.
Des projets ambitieux freinés par la réalité des données
Les projets Agentforce sont conçus pour offrir aux équipes commerciales un avantage décisif. Ces « agents » sont capables d’assister les équipes, de traiter des demandes simples, voire d’interagir directement avec les clients. Mais leur intelligence repose entièrement sur les données qu’on leur fournit : historique client, tickets précédents, préférences, informations de contact, etc.
Or, dans de nombreuses organisations, ces données sont incomplètes, erronées ou dispersées. Résultat : les recommandations sont approximatives, les automatisations ratent leur cible et les utilisateurs finaux perdent confiance dans le système !
La data quality, fondation essentielle des agents Agentforce
Le succès d’un projet comme Agentforce ne se limite pas à son déploiement technique : il se mesure à sa capacité à générer de la valeur métier — ce qui dépend avant tout de la faculté de l’entreprise à fournir un carburant fiable à ses moteurs d’automatisation.
La qualité des données implique une approche globale visant à garantir que celles-ci soient :
- Complètes : chaque champ utile dans le CRM Salesforce est renseigné ;
- Fiables : les données sont cohérentes, exactes et à jour ;
- Accessibles : les données sont disponibles sans doublons ni silos, et facilement exploitables ; ;
- Cohérente : les données sont structurées selon les standards métiers définis dans Salesforce
Cette rigueur est indispensable pour que les agents Agentforce puissent comprendre les demandes, fournir des réponses pertinentes et contribuer à une expérience client cohérente.
Anticiper les obstacles dès la phase projet
Dans un projet Agentforce, la qualité de la donnée doit être un sujet traité dès la phase de conception. Il est essentiel d’intégrer des mécanismes de validation, de structuration et de normalisation de la donnée, en phase avec les objets et métadonnées Salesforce. Cela permet de limiter les erreurs à la saisie, de détecter les doublons dès l’origine, et d’assurer une cohérence parfaite avec les processus métiers. En garantissant une donnée fiable et exploitable dès l’entrée, on évite les blocages post-déploiement et on assure aux agents IA les conditions nécessaires pour délivrer tout leur potentiel.
Cela signifie :
- Réaliser un diagnostic de l’existant
- Définir une gouvernance claire des données
- Automatiser les vérifications tout au long du cycle de vie des données
Cette approche permet d’éviter les déceptions post-déploiement, quand on se rend compte que les agents IA n’ont pas les bons éléments pour fonctionner efficacement.
Un projet Agentforce ne peut atteindre ses objectifs sans un socle solide : la qualité de la donnée. Bien plus qu’un simple enjeu technique, c’est un levier stratégique pour garantir la performance des agents IA et la fiabilité des automatisations. Pour exploiter pleinement la puissance d’Agentforce dans Salesforce, la maîtrise de la donnée doit être pensée dès le départ comme un pilier central du projet.
Pour aller plus loin télécharger l’Ebook « Agentforce : réussir son projet avec des données solides et les bons partenaires ».
À propos de DQE
Parce que la qualité des données est essentielle à la connaissance client et à la construction d’une relation pérenne, depuis 2008 DQE met à la disposition de ses clients des solutions innovantes et complètes facilitant la collecte de données fiables.
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