AgentforceSense, toutes vos questions
Les questions que chaque équipe se pose avant de pointer un scanner de qualité des données vers l’org dont dépendent ses agents IA — produit, confidentialité, et délai avant les premiers scores.
Par l’équipe AgentforceSense · Mis à jour le 12 juin 2026
Qu’est-ce qu’AgentforceSense ?
AgentforceSense est une application native Salesforce de qualité des données pour les équipes qui déploient Agentforce. Elle scanne les objets et champs que lisent vos agents IA, les note sur six métriques — complétude, cohérence, validité, fraîcheur, unicité et exposition de PII — et montre exactement quels enregistrements pousseraient un agent à répondre de façon vague, à se contredire ou à divulguer des données sensibles.
AgentforceSense est-il identique à Data Quality Sense ?
Oui — AgentforceSense est l’offre orientée Agentforce de Data Quality Sense (DQS) : la même application Salesforce, sous un positionnement pensé pour la préparation aux agents IA. Vous installez un seul package et il n’y a qu’un seul produit à maîtriser. C’est le nom DQS que vous verrez sur la fiche AppExchange et dans l’application.
AgentforceSense envoie-t-il mes données Salesforce quelque part ?
Non. Chaque scan s’exécute sur la plateforme, en Batch Apex, dans votre propre org. Aucun enregistrement, champ ou constat n’est exporté vers un service externe — les résultats résident dans des objets Salesforce que vous contrôlez, et la seule chose qui sorte jamais est le CSV que vous choisissez vous-même de télécharger.
Que mesure-t-il exactement ?
Six dimensions de qualité des données, chacune exprimée en taux par objet : la Complétude (les champs clés sont-ils renseignés ?), la Cohérence (les valeurs suivent-elles un seul standard ?), la Validité (les champs structurés respectent-ils leurs règles de format ?), la Fraîcheur (les enregistrements sont-ils à jour ?), l’Unicité (combien de doublons ?) et l’Exposition de PII (des données sensibles se cachent-elles dans le texte libre ?). Les six métriques et leurs cibles de lancement sont détaillées sur la page Qualité des données Agentforce.
Comment fonctionne la détection de PII ?
Une détection par motifs, avec 8 regex prédéfinies : SSN, carte bancaire, IBAN, e-mail, téléphone US, téléphone international, adresse IP et date de naissance. Trois presets (Standard, Critical, Extended) activent les bons motifs en un clic, et vous pouvez ajouter vos propres regex. La détection est transparente — vous voyez chaque motif exécuté et chaque enregistrement détecté.
Faut-il déjà avoir Agentforce pour l’utiliser ?
Non — et c’est même avant que c’est le meilleur moment. AgentforceSense scanne des objets Salesforce classiques : vous pouvez établir votre référence et nettoyer vos données des mois avant un achat ou un déploiement Agentforce. Les orgs où des agents sont déjà en production utilisent les mêmes scans pour la supervision.
En quoi est-ce différent des outils de gestion des doublons ou de règles de validation ?
Ces outils imposent la qualité sur les nouveaux enregistrements, une règle à la fois. AgentforceSense mesure les données que vous avez déjà — sur les six dimensions à la fois, avec un score par objet et un accès direct aux enregistrements en échec. Les deux approches se complètent : scannez pour identifier et prioriser la dette, puis ajoutez des règles pour qu’elle ne revienne pas.
Combien de temps faut-il pour démarrer ?
Environ 15 minutes jusqu’au premier scan. Installez le package, ouvrez le Definition Builder sans code, sélectionnez les objets et champs que liront vos agents, fixez les seuils et activez. Le Mentor Panel classe ensuite les corrections par priorité : le premier scan se transforme directement en plan de nettoyage.
À quoi ressemble une démo ?
Une découverte de 15 minutes sur votre propre org — pas un diaporama. Vous voyez vos vrais scores de préparation des données et repartez avec les trois priorités à corriger avant la mise en production d’Agentforce. Réservez-la sur la page démo.
Pour aller plus loin
Commencez par le plan de préparation pour le plan phase par phase, la checklist de lancement pour la version compte à rebours, et les benchmarks pour les chiffres qui fondent la validation du lancement. Les guides approfondis se trouvent dans la bibliothèque de ressources Data Quality Sense ↗.
Une question restée sans réponse ?
Posez-la pendant la démo — 15 minutes, sur votre propre org, sans diaporama.