Salesforce a présenté AIforce lors de Dreamforce 2026, une nouvelle couche d’interface qui vise à transporter les données, processus, permissions, logique métier et agents de Salesforce dans divers environnements de travail, sans obliger l’utilisateur à accéder au CRM. La proposition démarre avec Claudeforce, Slackforce et Agentforce Coworker, transformant l’accès aux informations professionnelles en une expérience directement construite à partir d’une conversation.

Les points clés d’AIforce en 20 secondes

• AIforce transpose données, workflows, permissions et logique de Salesforce vers d’autres interfaces.
• Le lancement inclut des intégrations avec Claude et Slack, ainsi qu’Agentforce Coworker.
• Salesforce affirme que les agents conservent les règles et permissions existantes du CRM.
• Salesforce in Claude offre 37 compétences commerciales prédéfinies.
• L’architecture Headless Toolkit permet d’utiliser MCP, API, plugins et compétences pour créer de nouvelles expériences.

L’idée principale d’AIforce n’est pas d’ajouter un autre chatbot au CRM. Salesforce cherche à séparer la plateforme d’entreprise de son interface traditionnelle, afin que les données et actions puissent apparaître là où les employés et agents travaillent déjà.

Présentée le 15 septembre lors de Dreamforce 2026 à San Francisco, Salesforce explique qu’AIforce peut exposer le savoir déjà résidant dans sa plateforme — y compris données, workflows, sémantique, permissions, sécurité et gouvernance — à différentes interfaces d’intelligence artificielle.

Ce processus s’inscrit dans une tendance majeure dans le logiciel d’entreprise : arrêter de naviguer dans des menus pour rechercher une fonction précise, et commencer à décrire ce dont on a besoin. Le système interprète la requête, consulte les données accessibles, et lorsqu’il a l’autorisation, exécute des actions.

Salesforce souhaite que le CRM cesse d’être une simple fenêtre

AIforce repose sur l’architecture que Salesforce nomme Headless Toolkit. Au lieu d’exiger que chaque interaction passe par l’interface classique de Salesforce, cette architecture expose des composants via des interfaces de programmation (API), le Model Context Protocol (MCP), plugins, compétences et outils pour développeurs.

Cela permet de créer des interfaces spécifiques pour certaines tâches.

Un employé pourrait demander des informations sur un compte depuis une conversation Slack, demander un résumé de l’activité commerciale, puis modifier une fiche. Dans la vision de Salesforce, l’agent peut consulter le contexte disponible et exécuter l’action en utilisant les mêmes règles et permissions que dans le CRM.

La différence par rapport à une intégration traditionnelle est que Salesforce cherche à faire en sorte que l’interface s’adapte à la requête, plutôt que de forcer l’utilisateur à suivre une structure fixe d’écrans.

Salesforce décrit ces expériences comme des interfaces dynamiques et modulables. L’utilisateur peut demander une vue ou une information précise, et le système peut construire une expérience adaptée à partir des données et de la logique disponibles.

Cela ne signifie pas qu’un modèle externe ait un accès automatique à l’ensemble de Salesforce. Un point central de la proposition est justement de préserver les autorisations existantes.

Salesforce affirme que chaque requête respecte les permissions et règles d’entreprise en vigueur, de manière à ce que l’agent n’accède qu’à l’information que l’utilisateur est autorisé à consulter, et que les actions restent dans l’environnement contrôlé par Salesforce. De plus, les données d’entreprise utilisées pour répondre ne sont pas conservées par le fournisseur du modèle selon leur stratégie Zero Data Retention.

Ces caractéristiques, décrites par Salesforce, devront être évaluées selon chaque configuration, contrat et service spécifique.

Claudeforce connecte Claude aux données du CRM

Un des premiers exemples est Claudeforce, l’intégration annoncée par Salesforce et Anthropic avant Dreamforce.

Salesforce in Claude intègre un serveur MCP prédéfini directement dans Claude, évitant, selon la société, une partie du travail manuel de configuration, d’authentification et d’attribution des capacités nécessaires à ce type d’intégrations. La première version propose 37 compétences commerciales pour des tâches liées aux ventes, de la prospection à la gestion des opportunités.

La société prépare également des fonctionnalités supplémentaires pour l’analyse avec Tableau, ainsi que pour le service, le marketing, le commerce et différentes industries.

Pour les développeurs, un plugin Salesforce pour Claude Code offre plus de 40 compétences, avec accès à une bibliothèque élargie de capacités Salesforce.

L’intégration n’est pas nouvelle d’un point de vue architectural. Salesforce et Anthropic avaient déjà annoncé en août que Claude serait utilisé dans Agentforce et disponible via Amazon Bedrock dans le Salesforce Trust Boundary pour certains scénarios.

Initialement en test avec des clients sélectionnés, Salesforce in Claude a été mis en bêta ouverte en septembre 2026.

Une implication technique intéressante : le modèle d’Anthropic peut offrir du raisonnement et exécuter des tâches, tandis que Salesforce conserve le contexte métier, les données et les règles de gestion.

Slackforce transforme les conversations en une interface CRM

Le deuxième composant est Slackforce, qui intègre Salesforce directement dans Slack.

Là où l’ambition va au-delà de répondre à des questions, Salesforce veut faire de Slack une interface permettant de consulter et de modifier les données du CRM sans ouvrir une application séparée.

Avec Slackforce Surfaces, les utilisateurs peuvent créer des interfaces interactives utilisant les données de Salesforce, Slack et autres outils. Ces interfaces peuvent être consultées, filtrées, commentées et utilisées par une équipe.

Un exemple est Slackbot analysant conversations et données Salesforce pour détecter des comptes en baisse d’activité, consulter des tickets de support, réassigner un responsable, créer une tâche ou préparer un email de relance, le tout directement dans Slack.

L’offre Slack CRM permet aussi de créer des comptes, de prendre des notes lors d’appels ou de mettre à jour des enregistrements via des instructions dans Slack.

Cette approche modifie profondément l’architecture des applications d’entreprise : l’interface ne devient plus forcément le produit principal, mais un service parmi d’autres. Les données, permissions, processus et actions deviennent des services utilisés par différents agents et interfaces.

En août, Salesforce avait déjà présenté sa stratégie Headless 360, insistant sur cette séparation entre plateforme et interface.

Agentforce Coworker : l’agent directement dans Salesforce

Le troisième composant, Agentforce Coworker, fonctionne à l’inverse. Alors que Claudeforce et Slackforce déploient Salesforce vers d’autres environnements, Coworker intègre l’agent directement dans l’interface Lightning.

L’agent peut analyser comptes, activités et historique, et exécuter des actions dans le respect des permissions. Il peut aussi utiliser d’autres agents spécialisés créés avec Agentforce.

Salesforce affirme que 100 000 utilisateurs ont activé Coworker dans les 35 premiers jours. La société présente aussi des cas d’utilisation en production, avec des dizaines d’applications déployées par certains clients — chiffres fournis par Salesforce, sans mesure indépendante.

Elle prévoit aussi d’étendre Agentforce avec des agents spécialisés capables de travailler sur de longues périodes, maintenir le contexte, et se coordonner. Par ailleurs, des capacités d’orchestration multiagents et des outils de test et d’amélioration sont annoncés.

MCP, API et compétences : un écosystème ouvert

L’architecture d’AIforce repose sur une vision qui gagne du terrain dans le développement du logiciel d’entreprise : les modèles d’IA n’ont pas besoin d’une application monolithique, mais d’un accès structuré à des outils et des données.

Le Headless Toolkit de Salesforce fournit justement ces éléments. MCP permet d’exposer des outils et du contexte à des modèles compatibles, tandis que les API et plugins facilitent des intégrations classiques. Les compétences encapsulent des fonctionnalités spécifiques qu’un agent peut utiliser.

À partir de là, Salesforce développe AgentExchange, un écosystème où des tiers peuvent créer interfaces, agents, applications, intégrations et workflows.

Parmi ses partenaires, la société cite Anthropic, Amazon Web Services, Google, ainsi que des développeurs comme Lovable et Vercel, et des fournisseurs d’agents et outils tels que DocuSign, Gamma, Jasper et Rippling.

Ce modèle explique aussi pourquoi Salesforce insiste pour que AIforce ne soit pas seulement une nouvelle interface : son objectif est de faire des éléments du CRM — données, sémantique, permissions, processus et actions — des composants réutilisables par d’autres agents.

Pour une entreprise, cela peut réduire la nécessité de développer une nouvelle intégration à chaque nouveau assistant IA, tout en déplaçant la complexité vers la gouvernance : plus il y a d’agents et d’interfaces accédant aux processus, plus il est crucial de contrôler ce que chacun peut consulter et exécuter.

Salesforce présente AIforce comme une couche permettant à personnes et agents de travailler sur la même information sans dépendre d’une application unique. Son lancement s’accompagne aussi d’une stratégie plus large autour d’Agentforce, Claudeforce et Slackforce, laissant encore à voir comment ces intégrations se déploieront à grande échelle.

L’entreprise précise également que la disponibilité pourra varier selon les régions et contrats, et que les conditions commerciales peuvent évoluer. Certaines fonctionnalités sont encore en développement.