Le 15 septembre 2026, à l’ouverture de Dreamforce, sa grande conférence annuelle de San Francisco, Salesforce a présenté Koa, son premier modèle d’IA de raisonnement, mis au point avec NVIDIA. Salesforce édite un logiciel de gestion de la relation client, un CRM : l’outil où les commerciaux suivent leurs prospects et où les services clients traitent les demandes. Koa doit faire tourner les agents d’IA que l’éditeur vend sous le nom d’Agentforce, ces assistants capables d’agir directement dans le CRM.
Depuis, l’annonce circule sur les réseaux sociaux avec un récit spectaculaire. Salesforce, « qui n’est pas un acteur de l’intelligence artificielle », aurait créé une IA « plus forte que GPT-6 Astra », le dernier modèle d’OpenAI. OpenAI, Anthropic et Google « trembleraient ». Et Koa ouvrirait une « seconde vague » de suppressions d’emplois. Nous avons confronté chacune de ces affirmations aux documents publiés par Salesforce, à commencer par le rapport technique signé par ses propres chercheurs. La réalité est moins spectaculaire. Elle est aussi plus intéressante.
Ce que Salesforce a vraiment annoncé
Koa n’est pas un modèle créé à partir de rien. Salesforce est parti de Nemotron 3 Super, un modèle à poids ouverts que NVIDIA a publié le 11 mars 2026. Il compte 120 milliards de paramètres, mais n’en sollicite que 12 milliards pour produire chaque mot, ce qui le rend économe à faire tourner. Ses poids sont téléchargeables, il comprend le français et sa licence autorise un usage commercial.
Les équipes de Salesforce l’ont ensuite réentraîné par apprentissage par renforcement : le modèle s’exerce sur des tâches simulées et reçoit une récompense lorsqu’il les résout en appelant les bons outils. Selon le communiqué de Salesforce, aucune donnée client n’a servi. Le corpus est entièrement synthétique. Des scénarios couvrant plus de 14 secteurs, de l’industrie à la santé en passant par la finance et le voyage, associent un profil type à des tâches, puis à la suite d’actions qu’un agent doit enchaîner pour la mener à bien. Jayesh Govindarajan, vice-président exécutif chargé de l’IA chez Salesforce, a raconté à TechCrunch que ces simulations mettaient en scène aussi bien des clients furieux qui appellent le service client que des commerciaux qui tentent de conclure une vente.
Les « 27 ans d’intelligence CRM » mis en avant dans la communication de Salesforce désignent donc un savoir-faire traduit en scénarios, pas des fichiers clients. Le rapport technique précise que, pour les tâches d’entreprise, ces scénarios sont générés à partir de descriptions d’agents écrites dans Agent Script, le langage de Salesforce pour construire les agents Agentforce.
Koa tourne dans l’infrastructure de Salesforce, qui garde les poids du modèle. Contrairement à Nemotron, il ne se télécharge pas : il se sélectionne dans Agentforce, pour toute une entreprise ou agent par agent, comme un modèle parmi d’autres. Il fait déjà fonctionner un agent interne de Salesforce dans Slack, qui aide les salariés à trouver des informations, et il entre en phase pilote chez six clients : 1-800Accountant, Baxter Credit Union, Engine, Formula 1, UChicago Medicine et Xero. La disponibilité générale est annoncée pour l’hiver 2026 dans les régions américaines de Salesforce, sans date pour les autres, et sera suivie d’une bêta ouverte. Aucun prix n’a été communiqué.
L’accord déborde du CRM. Salesforce et NVIDIA l’étendent à Missionforce, l’offre destinée aux administrations et aux secteurs réglementés : des modèles NVIDIA réentraînés doivent y être proposés à quelques clients à partir d’octobre 2026, jusque dans des réseaux coupés d’Internet.
Vrai, exagéré ou faux : ce qui circule sur Koa
| Ce qui circule | Ce que disent les sources |
|---|---|
| « Salesforce n'est pas un acteur de l'intelligence artificielle » | Faux. Son laboratoire a déjà entraîné des modèles de code, de langage, de description d'images ou de reconnaissance vocale, rappelle LeMagIT, et le rapport de Koa est signé par 25 chercheurs. La nouveauté, c'est un modèle de raisonnement maison : jusqu'ici, Salesforce confiait cette tâche à OpenAI ou à Anthropic. |
| « C'est sa propre IA, pas celle d'OpenAI, d'Anthropic ou de Google » | Vrai, avec une précision. Koa ne vient d'aucun de ces trois laboratoires, mais il n'est pas parti de zéro : c'est un modèle de NVIDIA, Nemotron 3 Super, réentraîné par Salesforce. |
| « Elle a été entraînée avec toutes les données de Salesforce » | Faux. Selon Salesforce, aucune donnée client n'a été utilisée. L'entraînement repose sur des scénarios synthétiques, dont des clients mécontents et des négociations commerciales simulés. |
| « Elle est plus forte que GPT-6 Astra » | Non démontré, et contredit par les chiffres publiés. Aucun document ne compare Koa à GPT-6 Astra. Le rapport technique de Salesforce le classe derrière GPT-5.5 et Claude Opus 4.8. |
| « OpenAI, Anthropic et Google tremblent » | Exagéré. Trois semaines plus tôt, Salesforce a élargi son partenariat avec Anthropic, dont le modèle Claude reste le choix par défaut de plusieurs de ses produits. Koa s'ajoute aux modèles disponibles, il ne les remplace pas. |
| « C'est la seconde vague qui va détruire énormément d'emplois » | Non établi. Koa fait tourner les mêmes agents qu'avant, pour un coût présenté comme plus faible. Les suppressions de postes que Salesforce attribue à l'IA dans son support client datent de 2025, avant Koa. |
« Plus forte que GPT-6 » : ce que disent vraiment les chiffres de Salesforce
Salesforce a publié deux séries de chiffres. Elles ne racontent pas la même histoire.
La première est commerciale. Le communiqué affirme que sur CRM Bench, le banc d’essai maison de Salesforce (mettre à jour une opportunité, orienter une demande, programmer une relance), Koa « égale ou dépasse » les modèles de pointe sur les actions CRM, « avec trois fois moins d’erreurs ». La page de présentation ajoute que, face aux « modèles généralistes utilisés par défaut aujourd’hui », Koa est 11 % plus précis pour choisir la bonne action, 2,1 fois plus fiable pour restituer le contexte d’un client et 15 % meilleur pour garder le fil d’une longue conversation. Aucun de ces modèles de comparaison n’est nommé.
La seconde est scientifique. La veille de l’annonce, le 14 septembre, 25 chercheurs de Salesforce ont publié le rapport technique de Koa. Ils y opposent le modèle à trois modèles propriétaires et à son modèle de départ, sur trois tests : Tau2Bench, qui simule des conversations complètes de service client pour une compagnie aérienne, un commerce et un opérateur télécoms ; BFCL, qui mesure la maîtrise des outils ; et CRM Bench.
| Modèle | Service client (Tau2Bench, %) | Outils (BFCL, %) | CRM (CRM Bench, sur 1) |
|---|---|---|---|
| GPT-5.5 (OpenAI) | 84,0 | 67,6 | 0,90 |
| Claude Opus 4.8 (Anthropic) | 74,0 | 78,2 | 0,87 |
| Salesforce Koa | 69,4 | 66,6 | 0,86 |
| Nemotron 3 Super (NVIDIA, modèle de départ) | 68,6 | 64,7 | 0,84 |
| GPT-4.1 (OpenAI) | 54,5 | 54,0 | 0,81 |
Source : rapport technique de Koa, Salesforce AI Research, 14 septembre 2026. Tau2Bench : part des tâches de service client réussies, en moyenne sur trois domaines pondérés par leur nombre de tâches. BFCL : précision globale dans l’usage des outils. CRM Bench : score moyen sur les tâches CRM.
Le verdict est net. Koa progresse sur son modèle de départ, mais de peu : moins d’un point sur le service client de bout en bout, deux points sur l’usage des outils. Il bat largement GPT-4.1, un modèle d’OpenAI sorti au printemps 2025. Et il reste derrière GPT-5.5 et Claude Opus 4.8 sur les trois tests, avec près de 15 points de retard sur GPT-5.5 en service client. Même sur le critère que la page commerciale met en avant, choisir la bonne action, le rapport donne à Koa une précision de 0,77 sur CRM Bench, inférieure à celle des trois modèles propriétaires testés, comprise entre 0,82 et 0,85. Les auteurs le résument eux-mêmes : Koa dépasse « une solide référence propriétaire », GPT-4.1, tout en restant « en dessous des modèles de pointe les plus puissants ».
La formule « trois fois moins d’erreurs » ne figure nulle part dans ce rapport. Silvio Savarese, directeur scientifique de la recherche en IA de Salesforce, a expliqué le 16 septembre, selon LeMagIT, que le document ne présentait volontairement pas les résultats des tests internes, qui ne pouvaient pas encore être divulgués. Selon LeMagIT, ce banc d’essai interne place Koa au niveau de GPT-5.5 pour suivre des instructions ou résumer un texte. Sur les tâches d’agent, il égalerait Claude Sonnet 4.6, mais resterait derrière GPT-5.5, deux déclinaisons de GPT-5.6 et Gemini 3.7 Flash, soit celles-là mêmes que Koa doit accomplir.
Quant à GPT-6 Astra, sorti le 3 septembre, douze jours avant l’annonce, il n’apparaît dans aucun document publié par Salesforce. La comparaison qui circule n’a aucune base. Pour mesurer ce que vaut GPT-6 Astra face à son grand rival, voyez notre comparatif GPT-6 Astra contre Claude Fable 5.1. Et pour situer le modèle de départ de Koa face aux grands modèles généralistes, notre comparateur de modèles permet d’opposer Nemotron 3 Super à GPT-6 Astra ou à Claude, usage par usage.
Le vrai sujet : presque aussi bon, pour bien moins cher
Si Koa n’est pas le meilleur, pourquoi Salesforce l’a-t-il construit ? Jayesh Govindarajan l’a résumé à TechCrunch : Salesforce avait déjà créé « de nombreux petits modèles spécialisés », mais pour le raisonnement, l’entreprise dépendait jusqu’ici des grands laboratoires. « Jusqu’à maintenant. » Avant Koa, dès qu’un agent devait mener une tâche longue ou en plusieurs étapes, la demande partait vers Claude ou ChatGPT.
Or les volumes s’envolent. Selon ses résultats trimestriels du 26 août 2026, Salesforce a comptabilisé 3,2 milliards d’« unités de travail agentique » sur Agentforce et Slack au deuxième trimestre, presque le double du trimestre précédent, et Agentforce dépasse 1,5 milliard de dollars de revenus récurrents annuels, un indicateur qui inclut désormais Slackbot et d’autres offres d’IA. À cette échelle, chaque tâche confiée à un modèle extérieur se paie au jeton, l’unité de texte qu’un modèle lit ou écrit.
C’est là que Koa marque des points. Selon LeMagIT, le banc d’essai interne le présente comme le moins cher à exécuter des modèles comparés, et Jayesh Govindarajan assure que son rapport entre coût et précision est « nettement meilleur ». Chez NVIDIA, Kari Ann Briski parle de « tokenomics », l’économie du jeton. L’entraînement lui-même a été frugal : 32 processeurs graphiques B200, selon LeMagIT, quand Thomson Reuters en a mobilisé 368 pour entraîner son propre modèle, Thomson-1.0-Large.
Deuxième argument, le contrôle. Salesforce entraîne et fait tourner Koa chez lui, et aucune donnée client ne franchit ses murs, ni pendant l’entraînement ni pendant l’utilisation. Pour une banque, un hôpital ou une administration, c’est souvent plus décisif que deux points de score.
Troisième argument, l’origine. Pourquoi Nemotron, et pas un modèle chinois ? Jayesh Govindarajan est explicite : avant Nemotron, il n’existait selon lui aucun modèle de base américain et souverain qui soit à la fois disponible, au niveau de l’état de l’art et d’une provenance de données claire. « Nous n’avons aucune idée de ce sur quoi Qwen est entraîné », a-t-il ajouté, à propos du modèle ouvert d’Alibaba. La pique vise une réalité : les modèles ouverts chinois pèsent lourd dans les usages mondiaux, comme nous l’avons montré en expliquant pourquoi la Chine donne ses meilleures IA gratuitement. NVIDIA se pose en alternative américaine.
OpenAI et Anthropic ne tremblent pas encore : Salesforce joue sur les deux tableaux
Le 26 août 2026, trois semaines avant Koa, Salesforce et Anthropic ont annoncé Claudeforce. L’accord fonctionne dans les deux sens. Salesforce s’installe dans Claude sous la forme d’une extension dotée de 37 compétences de vente prêtes à l’emploi, et Claude sert de modèle de raisonnement dans Agentforce. Selon le communiqué, Claude est surtout le modèle par défaut de Slack AI, de Slackbot et d’Agentforce Coworker, et Claude Code est utilisé dans toute l’ingénierie de Salesforce.
Koa ne remplace donc rien. Il s’ajoute à la liste des modèles que les clients peuvent choisir dans Agentforce. TechCrunch le souligne : Salesforce « n’abandonne pas vraiment » Anthropic ni OpenAI. La logique est celle d’un aiguillage : les tâches répétitives et massives vers un modèle maison bon marché, les cas difficiles vers les modèles de pointe.
Le signal, pour les laboratoires, n’en est pas moins réel. Salesforce n’est pas le premier à faire ce calcul. En mai 2025, ServiceNow, un autre éditeur de logiciels d’entreprise, présentait déjà avec NVIDIA Apriel Nemotron 15B, un modèle de raisonnement compact destiné aux services informatiques, aux ressources humaines et au service client, présenté comme plus rapide et moins coûteux à faire tourner que les modèles généralistes géants. À Dreamforce, Jensen Huang, le patron de NVIDIA, a affirmé que chaque entreprise et chaque pays deviendraient des acteurs de l’IA, et que la part des modèles ouverts était passée de 30 % début 2025 à « quelque 70 % » aujourd’hui, sans préciser ce que mesure ce chiffre.
Ce que les laboratoires risquent de perdre, c’est la part la plus régulière de la facture des entreprises : les millions de petites tâches répétitives. Ils gardent, pour l’instant, ce que Koa ne sait pas faire aussi bien. Le gagnant le plus sûr de l’opération est NVIDIA, qui fournit le modèle de départ, les outils d’entraînement et les processeurs.
Emploi : une « seconde vague » ? Ce qui est établi, et ce qui ne l’est pas
Koa vise des tâches précises : générer des prospects, qualifier des opportunités commerciales, résoudre des demandes de service client. Ce sont des morceaux du quotidien des commerciaux, des assistants commerciaux et des conseillers clients. Faut-il y voir une nouvelle vague de suppressions de postes ? Trois faits invitent à la prudence.
La vague a déjà eu lieu chez Salesforce, sans Koa. Fin août 2025, Marc Benioff, le patron de Salesforce, a déclaré avoir réduit les effectifs de son support client de 9 000 à environ 5 000 personnes, « parce que j’ai besoin de moins de têtes », rapporte CNBC. L’entreprise expliquait que le nombre de demandes à traiter baissait et qu’elle n’avait plus besoin de remplacer activement ses ingénieurs support. À l’époque, le raisonnement de ses agents passait par des modèles d’OpenAI ou d’Anthropic.
Les suppressions de 2026 ne sont pas attribuées officiellement à l’IA. En août, Salesforce a déclaré aux autorités 133 suppressions de postes supplémentaires dans l’État de Washington et à San Francisco, effectives le 5 octobre, son troisième plan de l’année. Selon The Next Web, la déclaration obligatoire déposée dans l’État de Washington ne mentionne pas l’IA.
Les agents ne sont pas fiables seuls. Sur Tau2Bench, qui simule des conversations complètes de service client, Koa réussit en moyenne 69 % des tâches, et le meilleur modèle testé, GPT-5.5, 84 %. Autrement dit, le meilleur agent échoue encore sur environ une tâche sur six, et Koa sur près d’une sur trois. À ce niveau, il faut des humains pour reprendre la main. Notre test de la prospection IA automatisée arrivait à une conclusion voisine : l’IA accélère la recherche, la rédaction et les relances, mais elle ne garantit ni rendez-vous ni prospects qualifiés sans suivi humain.
Ce que Koa change vraiment, c’est le prix d’une tâche automatisée. Si une relance ou un tri de demandes coûte moins cher à confier à une machine, les entreprises en automatiseront davantage. Cela peut supprimer des postes. Cela peut aussi faire exécuter des tâches que personne n’avait le temps d’accomplir. Les données disponibles montrent surtout un effet sur les postes de début de carrière, comme nous l’avons détaillé dans notre bilan des études sur les métiers menacés par l’IA, et une partie des entreprises qui ont remplacé des salariés par l’IA ont déjà fait marche arrière : c’est le retournement des licenciements « à cause de l’IA ». En France, enfin, les mutations technologiques figurent dans la loi parmi les motifs de licenciement économique, à l’inverse de ce qu’ont jugé plusieurs tribunaux chinois.
Ce qui va se passer dans les prochains mois
- Septembre et octobre 2026 : la phase pilote. Six clients testent Koa. Salesforce la dit déjà ouverte, NVIDIA la situe en octobre. Missionforce ouvre au même moment des modèles NVIDIA réentraînés à quelques administrations et organisations réglementées.
- Hiver 2026 : la disponibilité générale, dans les régions américaines de Salesforce, puis une bêta ouverte.
- Europe et France : rien n’est annoncé. Les entreprises françaises clientes de Salesforce devront attendre, et vérifier où le modèle sera exécuté.
- Les chiffres qui manquent : le prix de Koa, les résultats des tests internes, et surtout une première évaluation indépendante. Tant qu’elle manque, les performances de Koa restent celles annoncées par son vendeur.
À plus long terme : trois tendances à suivre
La fin du modèle unique. Les éditeurs de logiciels vont de plus en plus assembler plusieurs modèles : un modèle maison pour le volume, un modèle de pointe pour les cas difficiles. Le rapport de Koa l’écrit noir sur blanc : les modèles ouverts ont comblé une grande partie de leur retard sur les tests publics, et l’accès à leurs poids permet aux entreprises de les spécialiser pour mieux contrôler le déploiement, la gouvernance et le coût.
Une pression sur les prix des laboratoires. Elle portera d’abord sur les tâches répétitives, là où un modèle « assez bon » suffit, sans remettre en cause l’avance d’OpenAI, d’Anthropic ou de Google sur les tâches complexes.
Une question de souveraineté. Salesforce l’a posée pour les États-Unis en écartant un modèle chinois. L’Europe se la pose déjà, comme l’a montré le choix de Mistral d’héberger un modèle chinois.
La lecture du Recul
Koa n’est ni une super-intelligence ni une révolution scientifique. C’est une décision industrielle : posséder un modèle un peu moins bon, mais moins cher et entièrement contrôlé, plutôt que louer à chaque tâche le meilleur modèle du marché. Le récit viral inverse l’ordre des choses. Koa ne menace pas OpenAI parce qu’il serait plus fort, mais parce qu’il est assez bon pour une grande partie du travail courant.
C’est aussi ce qui en fait un vrai sujet pour l’emploi, à une nuance près : ce ne sont pas les capacités des modèles qui décident des suppressions de postes, ce sont les coûts. Et les deux chiffres qui permettraient d’en juger, le prix de Koa et ses résultats internes, ne sont pas publiés.
Ce qu’il faut retenir
- Koa est le premier modèle de raisonnement de Salesforce, construit sur Nemotron 3 Super de NVIDIA et réentraîné sans données clients.
- Il n’a jamais été comparé à GPT-6 Astra. Le rapport de Salesforce le classe derrière GPT-5.5 et Claude Opus 4.8, devant GPT-4.1.
- Son intérêt est ailleurs : un coût présenté comme bien plus faible et un contrôle total des données, pour les tâches répétitives de vente et de service client.
- Salesforce ne quitte pas Anthropic : Claudeforce, annoncé trois semaines plus tôt, reste au cœur de ses produits.
- Pour l’emploi, Koa prolonge une tendance déjà engagée, avec un support client passé de 9 000 à environ 5 000 personnes en 2025, sans preuve d’une « seconde vague ».
- Disponibilité générale à l’hiver 2026, aux États-Unis seulement. Rien n’est annoncé pour la France.