La productivité commerciale poursuit depuis des années une promesse : que les équipes de vente consacrent plus de temps à vendre et moins à « gérer des papiers » numériques. Cependant, dans la pratique, le quotidien reste marqué par des tâches à faible valeur ajoutée — mettre à jour le CRM, rechercher des informations dispersées, rédiger des emails répétitifs, préparer des notes pour les réunions — qui consomment des heures et de l’énergie. En 2026, cette friction administrative est devenue l’ennemi public numéro un. Et, selon une récente étude de Salesforce, la réponse des équipes est claire : les agents d’Intelligence Artificielle.

L’entreprise affirme qu’à partir d’une enquête menée auprès de 4 050 professionnels de la vente entre août et septembre 2025, l’IA et ses agents apparaissent comme la stratégie de croissance principale pour 2026. La statistique la plus frappante résume ce changement de mentalité : 9 vendeurs sur 10 ont confiance dans l’IA et ses agents pour combler le retard en matière de productivité.

Ce n’est pas un manque de talent : c’est un manque de temps

Le rapport décrit un schéma de plus en plus courant : les organisations demandent plus d’activités commerciales (plus de contacts, de personnalisation, de suivi), tandis que les équipes se trouvent piégées par des processus internes et des outils déconnectés. Ce n’est pas l’effort qui manque ; c’est la « bande passante » disponible.

La preuve en est un chiffre qui concerne particulièrement les débutants dans la profession. En moyenne, les vendeurs consacrent environ 40 % de leur temps à vendre. Chez la Génération Z, cette proportion chute à 35 %, avec une pénalité concrète : environ deux heures supplémentaires par semaine consacrées à la saisie manuelle de données, alors que les profils plus expérimentés investissent ce temps à rechercher des comptes, préparer des conversations et construire des relations.

Le résultat est un mélange risqué pour toute organisation : moins de temps productif, moins d’apprentissage et une sensation de stagnation. L’étude ajoute deux symptômes liés à la « sécheresse de mentoring » : 46 % des jeunes sondés déclarent recevoir rarement un retour d’information sur leurs échanges de vente, et 47 % assurent manquer de pratique (jeux de rôle) avant de dialoguer avec des clients. Si l’on ajoute à cela la perception d’un manque d’opportunités d’évolution, il n’est pas surprenant que la Génération Z soit la plus ouverte à changer d’emploi.

Agents : de l’automatisation ponctuelle à la « force motrice » commerciale

Jusqu’à récemment, l’IA dans la vente était surtout associée à des tâches précises : scoring de leads, prévisions, suggestions de contenu ou brouillons d’emails. Cette étape est désormais courante. Selon l’étude, 87 % des organisations commerciales utilisent déjà une forme d’IA pour des activités telles que la prospection, la prévision, le scoring ou la rédaction.

Ce qui est nouveau — et qui marque l’esprit pour 2026 —, c’est la montée en puissance des agents d’IA : des logiciels qui non seulement suggèrent, mais exécutent également des actions en chaîne, dans des limites définies. Dans l’enquête, 54 % des vendeurs déclarent avoir déjà utilisé des agents, et près de 9 sur 10 envisagent de le faire d’ici 2027. Pour le secteur, le message est clair : les agents ne sont plus une curiosité, mais deviennent une infrastructure opérationnelle.

Les utilisateurs projettent un impact tangible si leur déploiement est complet : réduction de 34 % du temps consacré à la recherche d’informations et baisse de 36 % du temps passé à créer du contenu (par exemple, des emails). En d’autres termes : retrouver des heures de travail.

L’avantage compétitif ne réside pas simplement dans « posséder l’IA », mais dans une utilisation optimisée

Une des découvertes les plus dérangeantes pour ceux qui traînent en arrière est que l’adoption n’est pas uniforme. Salesforce indique que les équipes les plus performantes sont 1,7 fois plus susceptibles d’utiliser des agents de prospection que celles avec des résultats moindres. En langage courant : il ne suffit pas d’acheter des outils, il faut aussi bien les intégrer dans le processus et la culture d’entreprise.

L’étude explique également pourquoi la prospection devient un terrain fertile pour les agents. Près de la moitié des vendeurs classe les appels à froid parmi les tâches les plus pénibles, mais un portefeuille sain exige plus de contacts et de persévérance que ce que beaucoup d’équipes peuvent soutenir. Malgré l’investissement d’une journée de travail hebdomadaire dans la prospection, 48 % reconnaissent ne pas avoir la capacité de faire du cold outreach comme il se doit. C’est là que l’IA intervient : 55 % l’utilisent déjà pour la prospection, et 38 % prévoient de le faire bientôt.

Salesforce donne en exemple interne ses propres agents : en quatre mois, ils auraient contacté 130 000 leads et généré 3 200 opportunités, avec l’ambition de multiplier ces chiffres par dix l’année suivante. Au-delà du chiffre précis, l’idée est claire : automatiser ce qui, auparavant, « tombait à l’eau » faute de temps.

Le goulot d’étranglement peu glamour : les données

Un consensus dans l’industrie est que les agents ne fonctionnent bien que lorsqu’ils disposent de contexte fiable. Ici, l’étude se concentre sur le travail moins visible mais crucial : la qualité des données.

Plus de la moitié des responsables utilisant l’IA (51 %) reconnaissent que des systèmes déconnectés freinent leurs initiatives. Pour y remédier, 74 % des professionnels privilégient actuellement le nettoyage des données (suppression des doublons, correction d’erreurs, standardisation des formats). Et, là encore, les équipes performantes prennent une longueur d’avance : 79 % des « high performers » donnent la priorité à la qualité des données, contre 54 % pour les autres.

La conclusion est claire : sans des données connectées et de qualité, les agents deviennent fragiles, produisant des résultats incohérents et risquant d’automatiser des erreurs. La réussite de l’intégration des agents dans la vente ne se jouera pas seulement sur la sophistication des modèles, mais aussi sur leur gouvernance, leur intégration et la qualité des données.

Un tournant : moins de « travail inutile », plus de relation

Salesforce résume sa vision par l’idée : « éliminer le mauvais travail » pour permettre au vendeur de se recentrer sur ce qu’il fait de mieux. En 2026, la question n’est plus « si » l’IA investit la vente, mais comment les organisations en font une véritable avantage stratégique, ou restent bloquées dans une gestion superficielle.

Car si le temps devient à nouveau la ressource la plus précieuse, la productivité commerciale se jouera sur deux fronts : des agents performants dans leur exécution et des données fiables et cohérentes.

Questions fréquentes

Qu’est-ce qu’un agent d’Intelligence Artificielle en vente et en quoi se distingue-t-il d’un assistant ?
Un assistant aide généralement pour des tâches ponctuelles (résumer, rédiger, suggérer). Un agent peut exécuter des processus entiers (recherche, préparation du contact, mise à jour des données, priorisation des leads), souvent avec des limites et des validations définies par l’entreprise.

Combien de temps les agents d’IA peuvent-ils faire gagner en prospection et rédaction d’emails ?
Selon l’enquête de Salesforce, la mise en œuvre complète permettrait de réduire d’environ 34 % le temps consacré à la recherche de prospects et d’environ 36 % celui consacré à la création de contenu, comme les emails.

Pourquoi la qualité des données dans le CRM est-elle essentielle au bon fonctionnement des agents ?
Car les agents prennent des décisions et exécutent des actions en fonction du contexte disponible. Si des doublons, des erreurs ou des systèmes déconnectés subsistent, cela augmente les erreurs, les automatisations qui échouent, et les recommandations sans valeur.

Quel impact la friction administrative a-t-elle sur les commerciaux juniors et la Génération Z ?
L’étude montre que la Génération Z consacre moins de temps effectif à vendre (35 % contre 40 % en moyenne) et perd environ deux heures de plus par semaine à la saisie manuelle, tout en disposant de moins de feedback et de moins d’opportunités de pratique avant d’appeler de vrais clients.

Source : salesforce