AWS et Salesforce ont renforcé leur partenariat avec une série d’intégrations qui connectent les données CRM, les agents d’intelligence artificielle, les modèles fondamentaux et les communications vocales entre leurs plateformes respectives. Les nouveautés incluent l’accès au contexte Salesforce depuis Amazon Quick, les agents AWS dans Slack, davantage de sources compatibles avec Data 360 Zero Copy, et la communication entre Agentforce Voice et Amazon Connect via le protocole Agent2Agent (A2A). Certaines fonctions sont déjà disponibles, d’autres seront déployées à l’automne 2026.

Les points clés du partenariat AWS-Salesforce en 20 secondes

• Amazon Quick peut accéder au contexte et aux données métier de Salesforce via le protocole Model Context Protocol (MCP).
• Agent AWS DevOps peut dorénavant fonctionner directement dans Slack ; d’autres agents AWS seront intégrés à l’automne.
• Agentforce étend son accès aux modèles disponibles grâce à Amazon Bedrock.
• Data 360 Zero Copy enrichit ses sources AWS sans dupliquer les données.
• Agentforce Voice et Amazon Connect offriront une communication A2A en temps réel par voix bidirectionnelle.

Cette annonce réunit différentes technologies, mais partage une idée fondamentale : éviter aux entreprises de déplacer constamment données et utilisateurs entre applications pour exploiter l’intelligence artificielle. Plutôt que de créer un environnement autonome pour les agents, AWS et Salesforce souhaitent les intégrer dans les outils où existent déjà conversations, données et processus métiers.

Il y a aussi un volet d’interopérabilité. MCP est utilisé pour lier des outils à un contexte métier, tandis que A2A apparaît dans la communication entre agents, en l’occurrence pour coordonner les services vocaux. Ce sont deux protocoles distincts, qu’il ne faut pas confondre, mais ils participent tous deux à une architecture visant à réduire les intégrations spécifiques entre applications.

Amazon Quick accède au contexte métier de Salesforce

L’une des intégrations les plus visibles permet d’utiliser directement les informations de Salesforce depuis Amazon Quick.

L’architecture Headless de Salesforce expose ses données, son contexte et ses capacités via le Model Context Protocol (MCP). Selon les deux entreprises, cela permet à Quick de fonctionner avec Salesforce sans que chaque client ait besoin de développer une intégration personnalisée.

Par exemple, une équipe commerciale pourrait demander des informations sur l’état des opportunités, des comptes, des incidents en cours ou de l’activité récente, puis les rassembler pour une réunion préparatoire.

Ce qui diffère d’une simple requête dans une base de données, c’est la prise en compte du contexte.

Les CRM contiennent des relations complexes entre clients, opportunités, activités, dossiers et processus commerciaux. Pour qu’un agent puisse fournir des réponses pertinentes, il ne suffit pas de retrouver un enregistrement : il faut aussi interpréter ces relations en respectant les permissions et règles en place.

AWS et Salesforce soulignent que cette intégration vise à maintenir ce contexte lors de l’utilisation de Quick.

Par ailleurs, les agents AWS intègrent Slack.

AWS DevOps Agent est désormais accessible dans l’outil collaboratif Salesforce. D’autres agents, comme AWS Security Agent, AWS FinOps Agent et ceux de AWS Partner Central, sont attendus pour l’automne 2026.

L’objectif est de permettre à une équipe technique d’intervenir sur certains problèmes sans quitter le canal de communication en cours.

Par exemple, durant une incident, des ingénieurs pourraient dialoguer directement avec DevOps Agent via Slack, tout en conservant le contexte de la conversation.

Cela peut réduire la multiplicité d’applications, mais implique aussi une gestion rigoureuse des informations accessibles aux agents et des actions qu’ils sont autorisés à exécuter.

Agentforce étend les modèles via Amazon Bedrock

L’intégration concerne aussi la couche des modèles.

Les clients de Salesforce Agentforce peuvent accéder à des modèles disponibles via Amazon Bedrock, notamment ceux d’Anthropic et NVIDIA mentionnés dans l’annonce.

AWS et Salesforce précisent que, même si les modèles d’OpenAI, également accessibles via Amazon Bedrock, seront intégrés à Agentforce ultérieurement, leur disponibilité sur Bedrock ne garantit pas une intégration immédiate.

Ce schéma s’inscrit dans une tendance croissante : utiliser différents modèles selon la tâche à accomplir.

Toutes les missions ne requièrent pas le modèle le plus sophistiqué. Une entreprise peut privilégier le coût, la latence, la capacité de raisonnement, la génération de code, le contexte ou la conformité réglementaire dans le choix du modèle pour chaque agent.

Salesforce introduit un Trust Layer sur cette architecture, tandis qu’AWS affirme que Bedrock applique des politiques pour empêcher la réutilisation des données client dans l’entraînement des modèles.

L’annonce mentionne également des cadres réglementaires comme HIPAA, PCI, SOC 2 ou ISO 27001. Leur application concrète dépend du service, de la configuration, de la région et de l’usage, et ne garantissent pas nécessairement la conformité automatique d’un déploiement client.

Zero Copy étend ses sources sans déplacer les données

Un des éléments clés, probablement la pièce maîtresse du message, concerne la gestion des données non génératives.

Salesforce étend Data 360 Zero Copy pour accéder à davantage de sources hébergées dans AWS.

La liste comprend notamment des tables Iceberg sous AWS Glue, stockées sur Amazon S3, ainsi qu’Amazon Aurora, Amazon RDS et SageMaker Lakehouse. Ces sources s’ajoutent aux supports existants pour Amazon Redshift et S3 en connectivité privée.

L’objectif est de consulter et d’utiliser des données métier sans avoir à en créer une copie supplémentaire dans Salesforce.

Intégration	Fonction principale	Date de disponibilité annoncée
Salesforce dans Amazon Quick	Accès aux données CRM et contexte	Disponible
Agent AWS DevOps dans Slack	Actions assistées via la conversation	Disponible
Autres agents AWS dans Slack	Sécurité, FinOps, Partner Central	Automne 2026
Modèles Bedrock dans Agentforce	Sélection de modèles pour agents	Disponible, avec évolutions en vue
Data 360 Zero Copy	Sources AWS additionnelles sans duplications	Disponible
Informatica + AgentCore/Quick	Contexte et qualité des données via MCP	Disponible
Agentforce Voice + Amazon Connect	Communication vocale A2A	Automne 2026
Dictée vocale dans Slack	Transcription via AWS Trainium	Disponible

Éviter les duplications permet de réduire les coûts et de simplifier la gouvernance, mais Zero Copy ne veut pas dire qu’aucune donnée ne circule entre systèmes. Les applications continuent à effectuer des requêtes et à traiter des informations. La différence tient à ne pas devoir maintenir une copie persistante des données simplement pour pouvoir les exploiter depuis la plateforme connectée.

Cela devient crucial pour les agents d’IA.

Si une organisation doit copier des données de plusieurs systèmes à chaque fois qu’elle fournit un contexte à un agent, cela génère des répliques qu’il faut synchroniser, gérer en termes de permissions et assurer leur cycle de vie.

L’approche consiste à rapprocher l’agent du lieu des données, tout en maintenant autant que faire se peut les contrôles existants.

AWS et Salesforce étudient également un partage sémantique bidirectionnel via AWS Glue Data Catalog. Ce travail, encore en exploration, n’est pas encore une fonction disponible.

Informatica étend ses serveurs MCP à AgentCore et Amazon Quick

La collaboration inclut aussi Informatica.

La société enrichit ses serveurs MCP pour ajouter des fonctionnalités de gestion, de découverte, d’enrichissement du catalogue, ainsi que des évaluations de qualité et de gouvernance des données maîtresses.

Ces intégrations peuvent être déployées via Amazon Bedrock AgentCore et Amazon Quick.

Un défi commun dans l’IA d’entreprise concerne aussi la qualité de l’information : donner à un modèle des données inappropriées ou obsolètes peut compromettre sa performance.

Les capacités de gestion du catalogue, de qualité et de gouvernance des données visent à fournir une couche supplémentaire pour garantir que les données utilisées soient pertinentes et fiables.

Agentforce et Amazon Connect connectent deux agents par voix

L’intégration technologique la plus attendue arrivera cet automne.

Agentforce Voice et Amazon Connect Customer intègreront la prise en charge d’Agent2Agent (A2A) pour établir des échanges directs entre agents via audio bidirectionnel en temps réel, en utilisant WebSockets.

L’objectif est que les agents puissent se coordonner durant une interaction vocale.

Cela permettrait de maintenir un système spécialisé dans Salesforce et un autre dans l’environnement AWS, sans avoir nécessairement à remplacer l’un ou l’autre.

Il est important de noter que cette capacité n’est pas encore disponible, la date de lancement étant prévue pour l’automne 2026.

Une transcription vocale dans Slack est également prévue.

Salesforce AI Research a travaillé avec AWS pour adapter leurs modèles propriétaires de reconnaissance vocale aux accélérateurs AWS Trainium. Les utilisateurs pourront dicter du contenu dans un fil de discussion et recevoir une transcription à faible latence.

Selon les entreprises, l’utilisation de matériel spécialisé permettrait de réduire les coûts d’inférence, bénéfice qui pourrait être répercuté sur les clients. Toutefois, aucune donnée chiffrée n’a été communiquée pour illustrer cet aspect.

Une alliance qui facilite aussi l’achat de Salesforce via AWS

La relation entre ces deux acteurs possède aussi un volet commercial.

Les produits Salesforce Clouds sont accessibles via AWS Marketplace dans 33 pays. Certains clients peuvent utiliser des engagements d’achat auprès d’AWS pour acquérir des produits Salesforce, y compris Agentforce, et centraliser contrats et factures.

Ce dispositif peut être particulièrement avantageux pour les grandes entreprises ayant déjà des engagements financiers auprès d’un fournisseur cloud.

Mais la dimension technologique du partenariat marque un changement plus large.

Dans la première phase de l’IA générative en entreprise, beaucoup d’organisations connectaient des chatbots à des documents ou applications isolées. La prochaine étape consiste à passer à des agents capables d’utiliser différents modèles, interroger des données réparties et agir dans les outils métiers existants.

Cela pose des défis qui ne reposent pas uniquement sur la qualité du modèle : identité, permissions, provenance des données, contexte, audit, et communication entre agents en sont aussi des composantes essentielles.

AWS et Salesforce tentent de couvrir plusieurs de ces aspects en utilisant MCP pour connecter outils et contexte, Zero Copy pour accéder aux données sans en dupliquer, et A2A pour la coordination entre agents de plateformes différentes.

Ce qui en résulte n’est pas encore un environnement totalement indépendant de fournisseurs, car plusieurs capacités restent attachées à des produits spécifiques AWS ou Salesforce. Cependant, cela montre la volonté de deux grandes plateformes de permettre à leurs agents, données et services de collaborer sans obliger à tout centraliser dans une seule application ou déplacer tous les données au préalable.