Pour les professionnels de la Relation et de l’Expérience Client, l’IA générative représente à la fois beaucoup d’espoirs, d’incertitudes, de risques et d’opportunités. D’ores et déjà, elle démontre un potentiel en matière d’optimisation de la productivité et du service client que 70 % des entreprises prévoient d’exploiter selon le Baromètre Cision – AFRC de 2023. Au travers de son livre blanc, l’AFRC donne la parole à ILLUIN Technology et nAIxt Consulting pour expliquer de manière pédagogique les principales notions de cette révolution technologique et exposer 5 cas d’usage majeurs pour la Relation Client.

L’IA consiste à utiliser des machines pour reproduire des raisonnements à partir de données. L’IA générative, quant à elle, est un sous-ensemble d’IA dont la production (texte, image) est originale, c’est-à-dire que personne n’a créé ce contenu auparavant. Appliquée à la Relation Client, l’IA générative va par exemple apporter de nouvelles possibilités de personnalisation. Mieux que n’importe quel humain, elle est capable, au cours d’une conversation, de s’adapter au client, de se concentrer sur une problématique, mais aussi d’aller plus loin dans la réponse. C’est ce pouvoir de personnalisation et de compréhension du client qui va faire la différence dans la relation avec une marque, d’autant plus qu’elle permet un mode d’interaction beaucoup plus naturel et plus simple qu’une FAQ, un formulaire de réclamation ou un e-mail.

Au-delà du domaine conversationnel, l’IA générative ouvre de nouvelles perspectives dans de multiples directions : compréhension des motifs de réclamation, analyse de sentiments, extraction de données dans les documents, redirection des flux d’appels entrants, etc. « Le potentiel le plus sous-estimé de cette IA générative est la capacité à réaliser des tâches qu’on réalisait avec d’autres IA. » explique Alexander Micrklewright, Director of AI Strategy & Innovation chez ILLUIN Technology et nAIxt Consulting. « Cela peut être, par exemple, extraire d’un e-mail toutes les informations sur l’expéditeur, traiter les images et les pièces jointes, vérifier une pièce d’identité, etc. Ce qui fait aussi la différence, c’est le traitement des avis clients ou le résumé d’une conversation. Les algorithmes ont changé la manière de traiter ce type de tâches et c’est à ce niveau-là qu’on va pouvoir observer une véritable accélération. »

Tout l’enjeu, désormais, est de pouvoir industrialiser des projets d’IA et de générer un ROI tout en maîtrisant les risques liés aux nouveaux modèles – hallucinations, biais cognitifs, attaques de prompts, etc. – et en se préoccupant d’avoir un impact positif sur les employés, les clients, la société et le monde qui nous entoure.

Dotés de capacités supérieures aux modèles précédents, les Large Language Models (LLM) génératifs offrent de nouveaux cas d’usage dans tous les métiers et secteurs. nAIxt Consulting et ILLUIN Technology ont identifié ces nouveaux gisements de valeur sur l’ensemble des canaux et métiers de la Relation Client.

#1 – La génération de réponses sourcées

La génération de réponses sourcées permet à un modèle d’IA d’écrire ses réponses à partir des informations contenues dans un corpus documentaire, et d’indiquer ses sources. Un chatbot doté de cette fonctionnalité peut répondre à toute question en cherchant la réponse dans les documents sources, contrairement aux chatbots précédents, limités aux questions et réponses préenvisagées. Cette capacité permet d’élargir la couverture du selfcare, d’améliorer l’expérience conversationnelle client et de gagner en efficacité opérationnelle et en coûts.

#2 – La synthétisation de la voix du client à 360° et génération d’insights

L’IA générative offre une compréhension plus fine de ce que disent les clients. Elle est capable de résumer les échanges clients, les regrouper, leur donner un titre et peut même faire des recommandations pertinentes. Cela permet une découverte continue des sujets importants pour les clients, améliorant ainsi la réactivité en termes de campagnes marketing personnalisées, d’adaptation de l’offre, et de Quality Monitoring dans les Centres de Relation Client.

#3 – La génération de suggestions temps réel vers la next best action

Les conseillers peuvent bénéficier de la génération de réponses sourcées, leur suggérant les meilleures réponses à chaque étape de la discussion. Cela permet de gagner du temps, de rendre les réponses plus fiables et de libérer les conseillers pour qu’ils soient plus disponibles pour les clients. Les managers, quant à eux, disposent d’analyses de qualité, de conformité et de sentiments, leur permettant de guider les conseillers vers les meilleures résolutions possibles.

#4 – Le traitement intelligent des e-mails, pièces jointes et documents

L’IA générative permet de générer des réponses sourcées à envoyer par mail, soit automatiquement, soit après validation d’un conseiller. Elle améliore également le routage des e-mails et le traitement des pièces jointes massives gérées par le service client, comme les documents d’identité, factures, justificatifs de domicile, bulletins de paie, et contrats.

#5 – Le résumé des conversations

Le résumé des conversations, rendu possible par les capacités des LLM génératifs, aide les conseillers à mieux cerner le besoin du client et à s’adapter rapidement. En générant des motifs de contact, des contextes, des sentiments et des résumés des interactions précédentes, cette technologie enrichit le CRM de l’entreprise et fournit de nouvelles données pour les analyses post-interactions. En conclusion, l’adoption de l’IA générative promet une qualité de service et une personnalisation accrues, essentielles dans un marché de plus en plus compétitif.