Qualité des données Agentforce : de quoi s’agit-il et comment la corriger
La qualité des données Agentforce mesure si les enregistrements Salesforce que lisent vos agents IA sont complets, cohérents, valides, à jour, uniques et exempts de PII exposées. C’est ce qui sépare un agent qui aide d’un agent qui induit en erreur — et six dimensions mesurables décident lequel vous mettez en production.
Par l’équipe AgentforceSense · Mis à jour le 12 juin 2026
Ce que « qualité des données » veut dire pour un agent IA
La qualité des données traditionnelle pose la question « mes rapports sont-ils fiables ? ». Agentforce élève l’enjeu : chaque enregistrement peut alimenter une réponse adressée à un client. Un champ vide, une valeur périmée ou un SSN caché ne se contentent plus de fausser un tableau de bord — ils dictent ce que votre IA dit à voix haute. La qualité devient un enjeu de sécurité.
Les six dimensions qui comptent
Chaque dimension est mesurée en taux par objet — les cibles de référence pour chacune sont publiées séparément.
Complétude
Les champs lus par les agents sont-ils renseignés ? Des Descriptions vides imposent des réponses génériques.
Cohérence
Les valeurs respectent-elles un seul standard ? Quatre graphies de « United States » deviennent quatre faits.
Validité
Les champs structurés respectent-ils leurs règles de format ? E-mails et identifiants mal formés sont cités tels quels.
Fraîcheur
L’enregistrement est-il à jour ? Des données périmées produisent des réponses assurées mais dépassées.
Unicité
Combien de doublons la recherche doit-elle démêler ? Les doublons fragmentent l’historique d’un client.
Exposition de PII
Où sont les données sensibles dans le texte libre ? Des PII dans le contexte peuvent ressortir dans une réponse.
Comment la mesurer dans Salesforce
AgentforceSense — propulsé par Data Quality Sense — mesure les six dimensions sur la plateforme, via Batch Apex. Vous configurez les scans avec le Definition Builder, sans code : choisissez les objets et champs que lira Agentforce, fixez les seuils, activez. Chaque scan renvoie un score par dimension, un accès direct aux enregistrements concernés et un export CSV pour le nettoyage. Rien n’est envoyé vers un service externe — vos données restent dans votre org. Pour la séquence de déploiement — quoi scanner et corriger dans les mois précédant le lancement — suivez le plan de préparation des données Agentforce.
- › Notez chaque objet auquel un agent accédera, en quelques minutes
- › Détectez 8 motifs de PII (SSN, carte bancaire, IBAN, e-mail, téléphone US, téléphone international, adresse IP, date de naissance) dans le texte libre
- › Laissez le Mentor Panel classer les corrections par priorité
- › Planifiez des scans récurrents pour empêcher la qualité de dériver
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