Koa Decisions : le modèle de décision de Salesforce tourne en 26 ms, contre 1,4 s pour un LLM généraliste

Le 6 novembre 2026, Salesforce a publié sur son site officiel (salesforce.com/news), sous la signature de Darvish Shadravan, Senior Director of Product Management, l'annonce de Koa Decisions — un modèle distinct du Koa dévoilé en septembre avec Nvidia. Là où Koa raisonne sur des tâches CRM complexes et multi-étapes, Koa Decisions répond à un besoin différent : prendre une seule décision, en lisant une requête et une liste de catégories définies par le créateur de l'agent, le plus vite possible.

La suite de HyperClassifier, pas une nouvelle version de Koa

Koa Decisions ne remplace pas Koa : il succède à HyperClassifier, le modèle de routage déjà utilisé en interne dans Agentforce pour orienter une requête vers le bon agent ou le bon outil. Les deux modèles — Koa et Koa Decisions — coexistent désormais dans la famille Koa, avec des rôles distincts : raisonnement multi-étapes pour l'un, décision mono-étape instantanée pour l'autre.

Un socle différent : Gemma plutôt que Nemotron

• Koa (septembre 2026) est construit par post-entraînement de NVIDIA Nemotron 3 Super.
• Koa Decisions est construit à partir de Gemma, le modèle ouvert de Google, avec les propres techniques d'entraînement de l'équipe data science de Salesforce.
• Le communiqué renvoie vers une publication de recherche sur arXiv pour le détail méthodologique complet, sans en reproduire les données dans l'annonce elle-même.

Les chiffres de latence communiqués par Salesforce

Sur des tests de routage internes à Agentforce, Salesforce indique que Koa Decisions répond en environ 26 millisecondes, contre environ 1,4 seconde pour un LLM généraliste sur la même tâche. Aucune métrique de précision (taux d'erreur, accuracy) n'est publiée dans l'annonce : les scores de confiance affichés dans la démo (95 %, 99,5 %) sont des exemples illustratifs du produit, pas un résultat de benchmark. Comme pour le benchmark "3x moins d'erreurs" communiqué en septembre pour Koa, ce chiffre de latence reste une donnée fournisseur, non auditée de façon indépendante — à tester sur votre propre volume de requêtes avant toute conclusion.

Entrées supportées : texte, image et audio

Le texte reste l'entrée de base, mais Salesforce ajoute un support multimodal : Koa Decisions peut aussi prendre une image ou un extrait audio en entrée pour rendre sa décision — un point qui dépasse la simple classification de texte de HyperClassifier.

Disponibilité et roadmap annoncée

• Aucun prix n'est communiqué ; une note de bas de page précise explicitement que la tarification et le périmètre peuvent changer, et que la disponibilité varie selon la région et les accords contractuels du client.
• N'importe qui peut tester une démo gratuitement via un compte Trailhead, sur labs.agentforce.com/koa-decisions.
• Salesforce annonce vouloir étendre le modèle "bien au-delà du routage" vers les Flows, Apex et les prompt templates pour les créateurs d'agents, plus une API pour les développeurs — ces intégrations ne sont pas encore livrées au moment de l'annonce.

Ce que ça change concrètement pour votre déploiement Agentforce

• Si votre agent Agentforce fait déjà du routage ou de la classification simple (orienter un ticket, choisir un outil parmi une liste fermée de catégories) : Koa Decisions cible précisément ce cas, avec un gain de latence annoncé qui peut compter sur des volumes élevés de requêtes — mais sans prix communiqué, le calcul de ROI n'est pas encore possible.
• Ne confondez pas Koa et Koa Decisions dans vos échanges avec votre interlocuteur Salesforce : le premier raisonne sur des tâches complexes, le second tranche une décision simple en millisecondes — ce sont deux modèles à activer et évaluer séparément.
• Les intégrations Flows/Apex/prompt templates et l'API développeur annoncées ne sont pas encore disponibles : utile à suivre pour une roadmap, mais pas à intégrer dans un projet en cours aujourd'hui.
• Le support image et audio ouvre des cas d'usage de routage au-delà du texte (pièce jointe, message vocal) — à vérifier concrètement sur votre volume et vos formats avant tout arbitrage, les chiffres de latence publiés portant sur du texte.

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