AWS, Databricks, Snowflake… Salesforce vise la data en ligne directe

Le « partage » d’abord, la « fédération » ensuite ? C’est dans cet ordre que se manifestera la jonction entre les lakehouses de Salesforce et de Snowflake.

Des initiatives de même teneur impliquent AWS et Databricks. Du point de vue de Salesforce, « partage » désigne la capacité à exploiter des données de son Data Cloud sur les plates-formes partenaires sans nécessiter d’ETL. Par « fédération », il faut entendre la liaison inverse.

Le partage avec Snowflake est opérationnel. Pas la fédération. C’est une question de mois, nous affirme-t-on.

Il faudra attendre 2024 pour expérimenter la passerelle avec AWS. Salesforce lui donne une « couleur IA », en insistant sur un aspect complémentaire : l’exploitation, dans ses logiciels, de modèles hébergés sur Amazon Bedrock. Et, en parallèle, la possibilité d’entraîner des modèles sur les données du CRM.

On retrouve cette approche « bring your own model » dans la communication autour du partenariat avec Databricks.

Salesforce se connecte aussi à Google Workspace

Un autre canal bidirectionnel est en préparation. Il doit lier Salesforce à Google Workspace. L’idée : permettre à leurs « assistants IA » respectifs (Einstein Copilot et Duet AI) d’avoir davantage de contexte et de réaliser des actions transversales. Par exemple, générer une présentation à partir d’une fiche de contact. Ou mettre une opportunité à jour en fonction de la transcription d’un appel sur Meet.

Einstein Copilot est encore en phase pilote. Cet automne s’y ajoutera, sous la marque Einstein Copilot Studio, une « boîte à outils ». Elle regroupera des briques de prompt engineering, de définition de tâches et de formation de modèles.

Photo d’illustration © Sundry Photography – Adobe Stock