« Où en est ma commande ? » « J’ai besoin d’un devis au plus vite ». Face à des clients toujours plus connectés, exigeant rapidité, efficacité et personnalisation, les chatbots, voicebots et callbots pilotés par l’intelligence artificielle (IA) sont en plein essor. Ces systèmes vont au-delà d’une simple réponse aux requêtes : ils apprennent de chaque interaction, s’adaptent aux besoins spécifiques des utilisateurs et anticipent leurs demandes futures pour améliorer constamment la qualité du service. Toutefois, cette transformation du service client soulève d’importants défis techniques, légaux et éthiques pour les entreprises.
Un service client omnicanal, disponible 24/7
Répondre à tout moment et sur toutes les plateformes.
À l’ère de la digitalisation, offrir un service client performant et accessible en permanence est devenu essentiel.
Les questions fréquentes, telles que le statut d’une commande, exigent des réponses instantanées et efficaces, indépendamment du canal de communication utilisé par le client.
Désormais, une simple demande – verbale, textuelle, voire en image – peut suffire pour obtenir une réponse précise, que ce soit via le site web, les réseaux sociaux, ou des applications de messagerie du type WhatsApp ou Messenger.
Propulsés par l’IA : les bots en action.
Au cœur de cette assistance omniprésente et continue se trouvent les chatbots, voicebots et callbots, équipés d’intelligence artificielle. Ces systèmes exploitent des techniques avancées telles que le traitement automatique du langage naturel et les algorithmes d’apprentissage automatique – en anglais Natural Language Processing (NLP) et Machine Learning (ML) – pour synchroniser et intégrer les informations ainsi que les préférences des utilisateurs à travers une multitude de canaux. Imaginez une situation où vous parlez à un robot comme vous le feriez à un ami, et le robot comprend et répond de manière appropriée. C’est ce que permet le NLP. Un chatbot équipé de Machine Learning peut, quant à lui, apprendre de ses erreurs passées. Si un client n’est pas satisfait d’un échange, le chatbot ajustera ses réponses futures pour être plus utile. L’objectif des bots dotés d’IA : fournir une expérience utilisateur cohérente et personnalisée. Ces systèmes éliminent les attentes inutiles, réduisent la dépendance vis-àvis des horaires d’ouverture traditionnels des services clients et limitent ainsi la frustration des utilisateurs.
- Chatbot : Programme simulant des dialogues textuels avec les utilisateurs via IA.
- Voicebot : Bot interactif utilisant la reconnaissance et la synthèse vocale pour communiquer.
- Callbot : Système automatisé gérant des appels téléphoniques pour échanger des informations
Cas d’usage chez Edenred et Best Western France
Selon Damien Nuyttens, Directeur Expérience Clients et Opérations chez Edenred, le spécialiste des services prépayés et du ticket-restaurant, l’IA permet à ce jour d’atteindre un taux d’évitement des interventions humaines de 10% à 15%, l’objectif étant prochainement de traiter automatiquement près d’un tiers des requêtes clients. Delphine Rhodes, Directrice Relations Clients et Services Hôtels, souligne quant à elle que le dispositif actuel de voicebot utilisé par le groupe hôtelier est tout à fait performant pour prendre en charge les questions fréquentes telles que « L’hôtel a-t-il une piscine ? » ou « Y a-t-il un parking ? ». (*)
(*) Propos recueillis au salon All4Customer 2024.
De l’automatisation sur mesure des réponses aux « conseillers augmentés »
Des interactions hyper personnalisées.
Au-delà de simplifier et d’accélérer les réponses aux requêtes, l’IA analyse et utilise les données des utilisateurs, comme l’historique d’achats et les habitudes de navigation, pour offrir des interactions automatiques hautement personnalisées. Par exemple, un chatbot peut reconnaître un client fréquemment intéressé par certaines catégories de produits et promouvoir des nouveautés pertinentes, sans sollicitation explicite. Et la personnalisation ne se limite pas aux recommandations de produits ; elle inclut également des ajustements du style de communication, selon le profil et les interactions antérieures de chaque utilisateur : celui qui préfère des conversations rapides et factuelles recevra des réponses brèves et directes, tandis qu’un autre, qui apprécie des échanges plus chaleureux et détaillés, bénéficiera d’un dialogue enrichi.
Voice analytics : comprendre au-delà des mots
Les solutions de voice analytics, ou d’analyse de la parole ne s’arrêtent pas là. Elles emploient une gamme de technologies sophistiquées pour décoder et comprendre le langage naturel, en saisissant les subtilités de la communication humaine.
Le processus commence avec la reconnaissance automatique de la parole, qui transforme la voix en texte. Après cette transcription, le système procède à une analyse plus poussée.
Il examine le texte pour en extraire le sens et va au-delà des mots eux-mêmes. En mobilisant des technologies d’analyse des sentiments, il est en effet capable d’évaluer l’émotion véhiculée par le ton de la voix, que ce soit de la satisfaction, de la frustration ou de l’enthousiasme.
Chaque interaction vocale devient alors une source d’informations précieuses permettant aux entreprises de comprendre non seulement ce que les clients disent, mais aussi comment ils le disent et ainsi d’adopter une approche soit plus rassurante, soit plus informative, selon le contexte.
Des agents humains concentrés sur des requêtes plus complexes.
Loin de se limiter à remplacer les interactions humaines, l’intelligence artificielle les complète et les enrichit. Les systèmes de « conseillers augmentés » représentent en la matière une évolution significative. Dans ce modèle, l’IA soutient activement les agents humains, de façon synchrone en accélérant les processus de réponse, en fournissant des analyses et des recommandations personnalisées basées sur des données en temps réel, mais aussi de façon asynchrone en rédigeant des résumés d’appels pertinents qui seront stockés dans les dossiers. L’automatisation libère ainsi les agents humains des demandes routinières et administratives pour leur permettre de se concentrer sur des cas complexes et à plus forte valeur ajoutée.
La régulation des systèmes d’IA : un impératif pour la sécurité et la conformité
Vers un nouveau paradigme de contrôle.
Il convient de souligner que l’introduction des systèmes d’IA entraîne la nécessité de développer un cadre de gouvernance robuste – combinant des directions informatiques (DSI) et des directions métiers (marketing, expérience client) – pour réguler et surveiller ces technologies avancées afin de prévenir les erreurs. Si autrefois les entreprises contrôlaient scrupuleusement les scripts et les messages adressés aux clients, l’incident du chatbot d’Air Canada qui a fourni des informations incorrectes sur les tarifs pour personnes en deuil, illustre clairement les risques liés à une régulation insuffisante des systèmes automatiques. Pour pallier ces risques, de nombreuses entreprises optent pour l’entraînement de leur IA sur des bases de données internes, maîtrisées, évitant ainsi les pièges des informations collectées sur Internet. Cette stratégie est complétée par une surveillance continue afin de détecter et rectifier rapidement toute déviation.
Sécurité, respect des lois et éthique.
La sécurité des interactions entre les clients et les bots nécessite également le chiffrement des communications et la sécurisation des bases de données où ces interactions sont stockées. Ces pratiques sont essentielles pour assurer la conformité avec les réglementations sur la protection des données, comme le RGPD en Europe. En outre, dans le cadre de la responsabilité sociale des entreprises (RSE), il est recommandé aux entreprises de minimiser l’empreinte environnementale des centres de données qui hébergent leurs systèmes d’IA. Ceci peut être réalisé en utilisant de l’énergie renouvelable ou en améliorant l’efficacité énergétique des infrastructures informatiques. Parallèlement, la transparence est cruciale pour bâtir et maintenir la confiance des utilisateurs. Les entreprises doivent clairement informer leurs clients sur l’utilisation de l’IA dans leurs processus.
Équilibre entre innovation, conformité et responsabilité.
En conclusion, il convient pour les entreprises de trouver un équilibre entre l’innovation technologique, le respect des lois et la responsabilité éthique afin de garantir que la technologie enrichisse les interactions humaines tout en sécurisant les données des utilisateurs. Bien que l’IA puisse améliorer significativement l’expérience client, son intégration doit être gérée avec prudence afin de maintenir la confiance et l’intégrité dans chaque interaction.