L’arrivée des agents IA dans le CRM transforme ses solutions et le rôle de ceux qui les pilotent. Architecture, gouvernance des données, maîtrise des coûts : les enjeux à court terme sont multiples en attendant que l’on se pose d’autres questions sur l’utilité de ces solutions dans le marketing des entreprises.
DigitalCMO – D’un point de vue technique, que change l’intégration d’un agent IA pour un responsable du CRM ? Pouvez-vous décrire vos choix techniques ?
Walter da Silva – Le changement est profond : le CRM passe du statut de système d’enregistrement à celui de système d’action. Jusqu’ici, le responsable CRM configurait des écrans, des champs et des workflows pour des utilisateurs humains. Avec un agent, il doit définir ce qu’une IA a le droit de lire, de proposer et d’exécuter.
Son rôle se déplace ainsi de la configuration vers la gouvernance des capacités. Cela impose trois exigences techniques. D’abord, un modèle de données propre et documenté, car un agent raisonne sur ce qu’il trouve : une base mal structurée produit des réponses médiocres.
Ensuite, des interfaces normalisées pour exposer les données et les actions du CRM. Enfin, une capacité d’évaluation : on ne teste plus seulement qu’un bouton fonctionne, on vérifie qu’une réponse est juste.
Chez efficy, nous avons fait le choix d’une couche agentique intégrée à nos CRM, directement activable depuis ceux-ci. Nos clients conservent leurs paramétrages et leurs historiques, souvent fruits d’années d’investissement. Cette couche repose sur deux étages complémentaires.
Le premier se situe au cœur de la donnée CRM : il expose les données et les actions via nos API et le protocole MCP (Model Context Protocol), gère l’identité et les droits de chaque utilisateur, déclenche les agents sur des événements métier et journalise chaque opération.
Le second est une plateforme d’orchestration agentique souveraine. Elle permet de concevoir des agents, de les enchaîner dans des workflows en plusieurs étapes et de gérer leur mémoire et leur contexte. Elle ancre les réponses dans les documents et les données du client grâce à une architecture RAG.
Nous intègrons aussi l’évaluation et la supervision des agents en production, ainsi qu’une passerelle vers les modèles de langage qui nous rend indépendants d’un fournisseur unique. L’ensemble repose sur une infrastructure souveraine hébergée en France.
C’est cette orchestration qui fait passer d’un assistant qui répond à des agents qui agissent : qualifier une demande entrante, préparer un rendez-vous, instruire un dossier de bout en bout, avec une validation humaine aux étapes clés.
C’est donc dans un environnement familier pour le responsable CRM que tout s’opère, avec son modèle de données, ses règles métier, son vocabulaire d’entreprise habituel, désormais enrichi d’une expérience conversationnelle et de workflows agentiques.
DigitalCMO – Comment doit être gérée la gouvernance des données ? Que recommandez-vous ?
Walter da Silva – Ma première recommandation est de ne pas créer une gouvernance « spéciale IA », mais d’étendre celle qui existe. Un agent doit hériter strictement des droits de l’utilisateur pour lequel il agit : un commercial qui n’a pas accès à un compte via l’interface ne doit pas y accéder via l’agent. Ce principe simple doit être garanti par l’architecture, pas par la configuration.
Deuxième principe : la maîtrise de la localisation et des sous-traitants. La question n’est plus seulement où sont hébergées les données, mais qui y a réellement accès et sous quelle juridiction. Les entreprises doivent exiger de leur éditeur un registre de sous-traitants transparent, un hébergement européen, y compris pour les LLM, et l’engagement que leurs données ne servent pas à entraîner des modèles tiers. C’est ce que nous garantissons.
Troisième principe : la traçabilité. Chaque action proposée ou exécutée par un agent doit être journalisée et explicable. Pour les actions d’écriture, comme modifier une opportunité ou envoyer un e-mail, je recommande de maintenir une validation humaine, au moins dans les premiers temps.
Enfin, côté organisation, je conseille de réunir le responsable CRM, la DSI et le DPO autour d’une même table dès le cadrage. L’AI Act européen va renforcer les obligations de documentation et de supervision : les entreprises qui auront structuré cette gouvernance tôt en feront un avantage plutôt qu’une contrainte.
DigitalCMO – L’introduction du langage naturel dans les requêtes du CRM élargit l’usage. Comment l’entreprise peut-elle maîtriser ce coût ?
Walter da Silva – C’est le paradoxe de l’IA conversationnelle : plus elle réussit, plus elle coûte. Quand n’importe quel collaborateur peut interroger le CRM en langage naturel, le volume de requêtes augmente, et avec lui la consommation de ressources de calcul. Il faut donc traiter ce sujet dès la conception.
Le premier levier est architectural. Toutes les questions ne nécessitent pas le modèle le plus puissant : une recherche simple peut être servie par un modèle léger, une analyse complexe par un modèle plus avancé. De même, interroger le CRM via des requêtes ciblées plutôt que d’injecter des volumes entiers de données dans le contexte réduit fortement la consommation.
Le second levier est contractuel. Nous avons fait le choix d’une tarification par utilisateur, incluant un fair use et donc prévisible, plutôt que d’une refacturation purement à la consommation. Le risque de variabilité est porté par l’éditeur, qui a tout intérêt à optimiser son architecture, et non par le client.
Enfin, le vrai sujet n’est pas le coût seul, mais le rapport coût-valeur. Il faut commencer par les cas d’usage à fort retour. Nous invitons chacun de nos clients à repérer les enchaînements d’actions qui coûtent jusqu’à 30 minutes par jour à leurs utilisateurs. Les candidats à l’agentification apparaissent alors naturellement : il ne reste plus qu’à déployer, utiliser, mesurer, puis étendre !
