L’une des promesses de l’IA générative est la possibilité de créer du code sur la base d’une demande écrite. Cela peut conduire à la possibilité de générer des requêtes SQL et de simples appels d’API pour déplacer le travail entre les systèmes.

Salesforce jette les bases d’un système de flux de travail basé sur l’IA génératif, et il en est aux premiers stades de la collaboration avec les clients sur cette capacité, déclare Liam Doyle, vice-président senior et directeur général de MuleSoft Automation.

« C’est vraiment l’aboutissement de beaucoup de travaux différents que nous avons réalisés dans différents domaines. Et c’est vraiment juste une puissante pile de bout en bout », a déclaré Doyle à fr.techtribune.net. Cela inclut Data Cloud (anciennement connu sous le nom de Genie), l’outil d’entrepôt de données de l’entreprise ; Einstein GPT, l’outil d’IA générative de l’entreprise ; et Flow, l’outil de workflow de l’entreprise.

Il est en fait très logique de rassembler ces trois produits car la combinaison permet aux utilisateurs de saisir simplement quelque chose en texte brut qu’ils souhaitent accomplir, et le logiciel prendra en charge la demande pour eux de la même manière que ChatGPT, mais dans un contexte commercial.

« La convergence de ces outils est le type de point final nécessaire ici, c’est-à-dire comment les clients peuvent-ils commencer à tirer parti de toutes les données existantes créées par l’ensemble de leur entreprise, les harmoniser et leur donner un sens, puis être capable de déployer des flux de travail multi-systèmes vraiment complexes à partir de ces données », a expliqué Doyle.

Cela signifie en pratique quelques nouveaux outils sur lesquels l’entreprise travaille actuellement avec les premiers clients de conception. Cela inclut Einstein GPT pour Flow, qui combine cette interaction textuelle générative de l’IA pour créer un flux de travail avec peu ou pas de code simplement en tapant une action que vous souhaitez que le système entreprenne.

Pour l’instant, cela signifie que s’il s’agit d’un flux de travail simple, le programme le crée à la volée, mais pour les plus complexes, l’aide d’un programmeur humain peut être nécessaire.

L’autre outil s’appelle Data Cloud for Flow, qui utilise des déclencheurs d’événements basés sur les données pour piloter des actions dans Flow. Doyle donne un exemple : « Lorsqu’un vendeur atteint 100 ventes, j’aimerais déclencher une notification dans Slack et écrire un texte de célébration pour soutenir ce flux de travail », a-t-il déclaré. C’est un exemple assez simple, mais vous pouvez créer des interactions plus complexes basées sur plusieurs déclencheurs de données pour générer des rapports, écrire des e-mails, envoyer des SMS ou des messages Slack, etc.

Le modèle sous-jacent est un mélange de modèles disponibles, y compris ceux d’OpenAI, google et Meta ainsi que leur propre modèle, et en les combinant avec la couche d’intelligence Einstein sur laquelle la société travaille depuis 2016, selon Doyle.

L’outillage est encore en développement pour le moment, mais devrait entrer en version bêta précoce en juin dans le but ultime de le publier l’année prochaine. Doyle dit que même s’il peut sembler prématuré de le publier avant même qu’il ne soit en version bêta, il dit que l’objectif est d’aider les clients à comprendre ce qui se passe dans ce monde technologique en évolution rapide dans lequel nous vivons, et de cette façon, ils peuvent commencer à se préparer pour et penser à la prochaine génération d’outils.