Réussir un projet Tableau Next : 4 étapes clés pour exploiter l’IA analytique
Avis d'experts
24 novembre 2025
L’arrivée de Tableau Next marque une véritable mutation dans l’écosystème Salesforce. Plus qu’une évolution technologique, cette plateforme représente une nouvelle génération d’analytique : plus intégrée à Salesforce, plus collaborative, et plus intelligente.
Elle repense la manière dont les utilisateurs interagissent avec leurs données en unifiant les sources issues de Data Cloud et en simplifiant l’accès à l’information grâce au langage naturel.
L’intelligence artificielle n’y est plus un « plus » : elle devient un levier central de valeur. C’est elle qui permet d’aller plus loin que la simple visualisation, en générant automatiquement des insights, des résumés ou des actions contextuelles. Mais comme pour toute innovation, la question n’est pas tant « faut-il l’adopter ? » que « comment l’adopter efficacement ? ».
Chez Comforth Easyfront, nous accompagnons déjà plusieurs clients pionniers sur ce sujet.
Et une chose est claire : un projet Tableau Next ne se résume pas à un déploiement d’outil, c’est avant tout un projet data, IA et conduite du changement.
Voici les étapes clés pour le réussir, et les pièges fréquents à éviter !
Les 4 étapes clés pour réussir un projet Tableau Next
1. Assurer la fondation data avec le Data Cloud
C’est le socle de tout projet Tableau Next. Derrière la visualisation, il y a une architecture unifiée : Data Cloud devient la colonne vertébrale qui relie les différentes applications de l’entreprise — Salesforce, ERP, web analytics, CRM, et bien d’autres sources de données.
Lors de projets récents menés dans les secteurs agroalimentaire et digital marketing, nous avons accompagné des équipes confrontées à une forte fragmentation de leurs données entre le CRM, l’ERP et les plateformes analytiques externes. En unifiant ces sources dans Data Cloud, ces équipes ont pu fiabiliser leurs indicateurs, consolider la vision client et accélérer la mise en œuvre de leurs dashboards Tableau Next.
Conseil terrain : On voit souvent des projets démarrer par la création de dashboards… mais c’est une mauvaise idée ! Commencez plutôt par nettoyer, aligner et connecter vos données. Sans base fiable, même la meilleure IA donnera des insights incohérents.
2. Définir une sémantique commune (Tableau Semantics)
L’IA doit comprendre ce qu’elle manipule : qu’est-ce qu’un client, un lead, un taux de conversion ? Cette « grammaire des données » est essentielle.
Notre expérience : Chez certains clients, le même indicateur « taux de conversion » pouvait avoir trois définitions différentes selon les équipes. En définissant une couche sémantique commune, les analyses deviennent enfin cohérentes, compréhensibles et comparables entre services.
3. Intégrer les agents intelligents (Agentforce)
Tableau Next ne se contente plus de montrer les résultats : il agit. Grâce à l’intégration d’Agentforce, des agents IA peuvent désormais détecter une anomalie dans les données de ventes, alerter automatiquement le commercial concerné et lui suggérer la meilleure action à entreprendre.
Dans le service client, un agent peut analyser les interactions passées et générer un résumé de cas prêt à être intégré dans Salesforce Service Cloud. Ces cas d’usage illustrent la promesse de Tableau Next : transformer la donnée en action.
Recommandation : Identifiez les 3 ou 4 flux de travail où une action automatique peut vraiment créer de la valeur (ventes, service, marketing). C’est là que l’analytique devient « agentique », c’est-à-dire génératrice d’action.
4. Former, accompagner, faire adopter
L’adoption est souvent le facteur déterminant entre un projet qui vit et un projet oublié. L’interface Tableau Next change les habitudes : les utilisateurs doivent apprendre à faire confiance à l’IA, comprendre ses suggestions et les intégrer à leur routine.
Retour d’expérience : Les formations purement techniques ne suffisent pas. Ce qui fonctionne le mieux, c’est un accompagnement métier structuré, combinant ateliers d’usage, cas concrets, retours d’expérience d’équipes pilotes et support post-lancement.
Cette approche rejoint pleinement notre vision du change management : placer l’humain au cœur de la transformation digitale, pour garantir l’adoption durable des solutions.
Les 5 erreurs stratégiques à éviter
1. ❌ Considérer Tableau Next comme une simple mise à jour
C’est bien plus qu’une version “plus rapide” de CRMA ou Tableau Cloud. C’est une refonte complète de l’architecture analytique centrée sur le Data Cloud. Ne pas l’aborder comme un projet de transformation data, c’est limiter son potentiel dès le départ.
2. ❌ Sous-estimer le modèle de licence à la consommation
Avec l’IA, Salesforce introduit une logique de crédits de consommation. Ne pas l’anticiper, c’est risquer des coûts non prévus. Une gouvernance des usages et une modélisation précise des scénarios d’analyse sont indispensables.
3. ❌ Négliger la gouvernance de l’IA
Quand une recommandation est générée automatiquement, qui est responsable ? Sans cadre clair, la confiance des utilisateurs s’érode. Instaurer une vérification humaine, des règles de responsabilité et des audits réguliers des modèles IA est essentiel.
4. ❌ Ne pas cibler les rôles métiers
Un dashboard “pour tout le monde” finit souvent par n’être utile à personne. Chaque rôle a ses priorités et ses indicateurs d’action. Mieux vaut quelques cas d’usage ciblés et à forte valeur que des dizaines d’indicateurs peu utilisés.
5. ❌ Oublier les actifs existants
Beaucoup d’entreprises disposent déjà d’un patrimoine analytique important sur CRM Analytics ou Tableau Cloud. Avant de migrer, établissez une feuille de route de coexistence : ce qui doit être conservé, amélioré, ou réinventé. Cela évite de repartir de zéro et sécurise l’investissement.
L’expertise, clé de l’analytique augmentée
Tableau Next ouvre une nouvelle ère : celle d’une analytique proactive, centrée sur l’action et pilotée par l’IA. Mais la réussite ne dépend pas de la technologie seule : elle repose sur une vision claire, une base data solide et une approche humaine.
Chez Comforth Easyfront, nous pensons que la valeur de l’analytique se joue dans cet équilibre entre innovation et pragmatisme. C’est là que nous accompagnons nos clients : transformer la donnée en levier d’action concret.
Prêt à franchir le cap ? Parlons-en lors d’un audit de maturité Tableau Next.
