déployer un SaaS Node.js sur Kubernetes avec Terraform et Helm : guide pas à pas
Découvrez comment automatiser pas à pas le déploiement d’un SaaS Node.js sur Kubernetes avec Terraform et Helm pour un pipeline évolutif et reproductible
salesforce einstein 1 platform : guide technique pour exploiter la nouvelle ia unifiée dans vos applications saas et crm
18/07/2025
Le 12 juin 2024, Salesforce a officiellement dévoilé Einstein 1 Platform, sa nouvelle couche unifiée combinant Data Cloud et services d’IA. Pensée pour accélérer le développement d’applications SaaS et enrichir vos modules CRM ou ERP, cette plateforme propose une suite d’outils pour intégrer facilement des fonctionnalités prédictives et génératives. Dans cet article technique, nous passons en revue son architecture, ses outils pour développeurs et les bonnes pratiques d’intégration.
Contexte et annonce
Face à la multiplication des sources de données (IoT, ERP, CRM, e-commerce) et à l’appétit croissant pour l’IA, Salesforce mise sur une approche « data-first ». En fusionnant son Data Cloud et ses services Einstein, la Salesforce Academy offre désormais :
- Un Data Fabric temps réel pour synchroniser n’importe quelle source.
- Des APIs d’IA (prévision, génération de texte, recommandations).
- Un Trust Layer pour gouverner la sécurité et la confidentialité.
Selon TechCrunch, plus de 10 000 clients devraient basculer sur Einstein 1 d’ici fin 2024.
Détails techniques de Salesforce Einstein 1
Architecture unifiée Data + IA
| Couche | Fonction |
|---|---|
| Data Cloud | Ingestion & harmonisation temps réel |
| Einstein Services | APIs de ML (classification, prédiction, NLP) |
| Trust Layer | Gestion des accès et consentement |
Outils pour développeurs
Salesforce CLI & Plugin Einstein
// installer le plugin Einstein
sfdx plugins:install @salesforce/cli-einstein
// authentification et déploiement d’un modèle
sfdx force:auth:web:login -a DevHub
sfdx einstein:model:deploy -m myModel --targetusername DevHub
Le plugin expose des commandes pour créer, tester et déployer vos modèles ML directement depuis la CI/CD.
Provider Terraform pour configuration as code
Einstein 1 propose un Terraform Provider (version 0.2.0 au 14 juin 2024) :
provider "salesforce" {
alias = "sandbox"
username = var.sf_username
password = var.sf_password
domain = "test"
}
resource "salesforce_einstein_model" "predict_leads" {
name = "Lead_Scoring"
description = "Modèle de scoring des leads"
target = "Leads"
features = ["AnnualRevenue", "Industry", "Country"]
}
Cette approche « infrastructure as code » facilite la reproductibilité entre environnements et l’audit des changements.
Impacts pour vos applications CRM et ERP
- Automatisation des processus de vente (scoring, recommandations) pour vos équipes.
Gain moyen estimé : 20 % de productivité selon Salesforce. - Personnalisation des parcours clients (emails, workflows) via des modèles GPT intégrés.
- Intégration native à vos modules ERP/CRM, sans passerelles externes.
Conseils pour une intégration réussie
- Commencez en sandbox pour tester vos jeux de données.
- Automatisez vos déploiements via Terraform et CI (GitLab CI, Jenkins).
- Surveillez les performances IA et ajustez périodiquement vos modèles.
- Formez vos équipes aux nouvelles commandes CLI et aux logs d’EH (Einstein Hub).
Pour piloter cette migration AI, pensez à faire appel à notre expertise en intégration d’intelligence artificielle.
Conclusion
En misant sur Einstein 1 Platform, les équipes tech peuvent désormais concevoir des fonctions prédictives et génératives directement dans leur CRM/ERP, tout en garantissant gouvernance et scalabilité. Prêt à donner un avantage concurrentiel à votre SaaS ? Contactez-nous pour un audit gratuit et un accompagnement sur-mesure.
