Les actions Salesforce ont légèrement progressé en début de séance, les investisseurs réagissant aux récentes déclarations du PDG Marc Benioff décrivant l'engagement croissant de l'entreprise envers l'infrastructure d'intelligence artificielle et son partenariat élargi avec Anthropic.
Le géant du logiciel a signalé qu'il prévoit d'investir près de 300 millions de dollars dans l'utilisation de tokens liés à Anthropic en 2026, renforçant ainsi son virage à long terme vers le développement de logiciels piloté par l'IA et l'automatisation des entreprises.
Cette démarche souligne comment Salesforce se positionne de plus en plus non seulement comme un leader de la gestion de la relation client, mais aussi comme une plateforme d'IA multi-modèles intégrée dans les flux de travail des entreprises.
Les dépenses projetées de 300 millions de dollars de Salesforce en tokens Anthropic sont largement liées aux charges de travail de codage et aux outils internes de développement logiciel. Selon Benioff, les systèmes d'IA accélèrent désormais la production d'ingénierie à travers l'entreprise, permettant aux développeurs de produire plus de code en moins de temps tout en se concentrant sur la conception de systèmes de plus haut niveau.
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Plutôt que de remplacer les ingénieurs humains, l'entreprise soutient que l'IA remodèle les couches de productivité. Les tâches de codage routinières sont de plus en plus gérées par des assistants IA, tandis que les ingénieurs seniors se concentrent davantage sur l'architecture, les frameworks de test et les pipelines de révision.
Ce virage est devenu central dans la stratégie IA plus large de Salesforce alors qu'elle est en compétition dans un paysage logiciel d'entreprise en rapide évolution.
Les données internes de Salesforce suggèrent que les outils d'IA ont augmenté la quantité de code prêt pour la production d'environ 30 %. Cependant, ce gain de productivité a également déplacé les goulots d'étranglement en aval vers les processus de test et de révision de code, où la supervision humaine reste essentielle.
L'entreprise a adopté un environnement de développement hybride où les ingénieurs utilisent activement des outils tels que Claude d'Anthropic, GitHub Copilot et Google Gemini. Cet écosystème multi-outils reflète la stratégie de Salesforce consistant à éviter la dépendance envers un seul fournisseur d'IA tout en maintenant la flexibilité pour les clients entreprise.
L'entreprise a également développé des modèles internes, notamment CodeGen, qui prend en charge sa plateforme Einstein pour les développeurs et les flux de travail d'automatisation.
La stratégie IA de Salesforce est de plus en plus définie par l'optionalité. Sa plateforme Agentforce 360 permet aux clients de choisir parmi plusieurs grands modèles de langage, dont ceux d'OpenAI et d'Anthropic. Cette approche positionne Salesforce comme une couche d'infrastructure neutre plutôt que comme un écosystème à modèle unique.
L'entreprise a également continué à investir dans Anthropic à travers plusieurs tours de financement, notamment une participation plus récente à son tour de Série G début 2026. Ces investissements mettent en évidence un alignement à long terme entre les deux entreprises, même si Salesforce maintient des partenariats avec plusieurs fournisseurs d'IA concurrents.
Cette approche multi-modèles est conçue pour garantir que les clients entreprise peuvent déployer des outils d'IA en toute sécurité tout en maintenant les données et le traitement IA dans l'environnement de confiance de Salesforce.
La stratégie de main-d'œuvre de Salesforce a également évolué parallèlement à son expansion dans l'IA. Au début de 2025, l'entreprise avait indiqué qu'elle mettrait en pause le recrutement d'ingénieurs logiciels tout en élargissant ses équipes de vente de 1 000 à 2 000 postes. Cependant, elle a ensuite ajusté son approche, annonçant des plans pour accueillir environ 1 000 diplômés et stagiaires.
Benioff a souligné que l'IA n'élimine pas les emplois mais les remodèle, permettant à l'entreprise d'augmenter sa production sans augmenter proportionnellement les effectifs d'ingénierie. Dans des déclarations publiques, il a également suggéré que les systèmes d'IA gèrent déjà une part significative des charges de travail internes, dans certains cas entre 30 % et 50 %.
Cette transition reflète une tendance industrielle plus large où l'IA s'intègre dans les opérations d'ingénierie et commerciales de base plutôt que de fonctionner comme un outil autonome.
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