Les solutions de relation client basées sur l'IA générative sont en train de révolutionner la manière dont les entreprises interagissent avec leurs clients. Ces technologies permettent une interaction plus fluide, personnalisée et efficace.
L'AFRC et Accenture se sont lancés le défi de réaliser une étude qui vous propose une cartographie de ses solutions et vous donne les clés pour réaliser un projet d'IA Gen à succès.
Quels sont les enjeux de l’IA générative dans la relation client ?
Expérience Client
L'IA générative provoque un changement de paradigme dans les interactions client, en offrant une granularité accrue des échanges et en intégrant l'analyse de sentiment, tant textuelle que vocale.
Elle permet ainsi de générer des contenus hautement personnalisés et spécifiques, offrant une expérience client unique et « mémorable ».
Productivité
L'IA générative transforme et optimise les processus interne, en automatisant les tâches redondantes, et en prenant parfois même en charge une grande partie des demandes clients.
Elle permet ainsi de libérer du temps aux équipes pour se concentrer sur des activités plus stratégiques, où la présence d’un humain apporte une vraie valeur ajoutée.
Formation et engagement
L'IA générative adapte les formations aux besoins spécifiques des utilisateurs, offrant ainsi une montée en compétences rapide et personnalisée.
Cela répond au besoin constant de formation aux nouvelles technologies et processus, tout en améliorant l'engagement des ressources et en réduisant le turnover, enjeux cruciaux dans le milieu de la relation client.
Retours d'expérience, la vision d'experts
Extraits de l'étude
Marc Bussienne,
Head of operation excellence
ManoMano
L’IA Gen appliquée au domaine de la relation client donne les moyens de passer à l'échelle sur les 2 grands piliers fondamentaux que sont l'agent, maintenant réellement augmenté, et le client, enfin autonome.
Elle permet de mieux adresser les volumes de contact en filtrant et dissuadant intelligemment les cas simples en self-care pour que l'escalade vers un conseiller puisse être optimale, dans la justification comme dans le traitement, sur tous les canaux et dans toutes les langues.
Frédéric Daniel
Head of Client Services Centers Central Team
Louis Vuitton Malletier
A l’occasion d’un projet de Speech to Text et de Speech Analytics pour analyser nos appels entrants, j’ai pu mettre en œuvre une brique d’IA Générative spécifiquement sur une qualification des appels et des résumés d’appel, des demandes des clients et des actions du conseiller durant l’appel.
J’utilise également couramment MAIA (IA générative du groupe LVMH) comme un assistant qui m’aide à construire des contenus.
L’IA Générative est un outil, ni magique, ni une alternative au cœur de la relation humaine reposant sur de l’authenticité. Il faut donc partir des cas d’usage et de besoins bien qualifiés, et ne pas faire « de l’IA Générative pour de l’IA Générative ».
Conduite par un humain sensible, qui sait exactement ce qu’il cherche à réaliser, et qui est capable d’interagir avec elle de manière efficace, une IA générative est un puissant outil permettant d’importants gains de productivité.
Simon Giraudy
Stratégie, Outils et Innovation Relation Client
Bouygues Telecom
L'arrivée de l'IA générative ouvre incontestablement de nouvelles perspectives pour notre secteur d'activité. La puissance et la qualité de ces outils, la relative facilité de mise en œuvre ouvrent de très grandes perspectives pour passer à un autre niveau des use cases existant (assistant virtuel, synthèse et analyse de texte) ou sur de nouvelles applications telles que la création de contenu personnalisé en temps réel.
Cette technologie est encore émergente et de nombreuses inconnues subsistent. Comment garantir la pertinence et la cohérence du contenu généré ? Comment s'assurer que nos solutions resteront à la pointe face à l'évolution rapide des modèles d'IA ? Quel modèle économique demain ? Quid des questions d'éthique et confidentialité, droits d'auteurs ?
Laurent Pluchon
Directeur de la relation client
Chronopost
Chez Chronopost, l’IA générative suit une démarche d’innovation et est en test dans plusieurs use cases. Ces uses cases servent principalement l’analyse de la voix du client et l’accompagnement à l’agent.
Contrairement aux précédents modèles développés qui avaient permis la mise en place de nos dispositifs de chatbot et de selfcare pour nos clients, c’est un positionnement nouveau pour ces évolutions technologiques qui, tout en servant in fine le client, nourrissent la démarche d’amélioration continue plutôt que de lui être proposé en front sur nos parcours.
Toute entreprise souhaitant se lancer dans un projet intégrant l’IA générative doit selon moi se poser la question de savoir si, dans les uses cases identifiés, le même résultat peut être obtenu sans IA Gen. Si tel est le cas la mesure du ratio couts complets / bénéfices est un prérequis parce que la résultat n’est pas forcément évident vus l’ensemble des couts annexes à son utilisation (développement, hébergement et maintenance sur le long terme).
Une étude menée par
