Les centres de contact ont indéniablement connu une métamorphose profonde ces dernières années, sous l'impulsion conjointe de l'évolution des attentes des clients et des progrès technologiques. Aujourd’hui, les clients exigent désormais un service rapide, efficace et sur mesure, tout en souhaitant pouvoir interagir avec les centres via une multitude de canaux, qu'il s'agisse du téléphone, de l'email, des réseaux sociaux ou encore de la messagerie asynchrone. Face à ces nouvelles attentes, les centres de contact se trouvent dans l'obligation de se réinventer continuellement. Ils doivent pour cela intégrer des technologies de pointe qui leur permettent non seulement d'optimiser leur efficacité opérationnelle, mais aussi de gérer les interactions avec les clients de manière toujours plus sophistiquée et individualisée.Dans le contexte actuel de mutations technologiques, les centres de contact se trouvent face à un impératif d'évolution pour maintenir un service client d'excellence adapté à l'ère numérique. L'intelligence artificielle (IA) et l'IA augmentée jouent un rôle prépondérant dans cette transformation, redéfinissant en profondeur le fonctionnement de ces centres. Ces deux technologies, bien que distinctes dans leurs applications, contribuent de manière significative à l'amélioration de l'efficacité opérationnelle et de l'expérience client (CX).
Artificiel versus augmenté : quelle différence ?
Les centres de contact avant-gardistes ont déjà adopté l’IA comme élément clé de leur stratégie. Cette technologie se manifeste principalement sous forme de chatbots, de systèmes automatisés et d'autres solutions pilotées par l’IA, qui servent de premier point de contact pour les clients. Ces outils gèrent efficacement les demandes répétitives à fort volume, telles que les demandes d’informations sur les comptes, les mises à jour de statut ou les questions fréquentes (FAQ), tout en libérant les agents humains pour des problématiques plus complexes, résultant en un processus plus fluide et des interactions clients initiales rapides et efficaces.L'IA augmentée, quant à elle, joue un rôle de soutien aux agents des centres de contact sans les remplacer. Elle vise à améliorer leurs compétences plutôt qu'à les supplanter. Des outils tels que les suggestions de réponses contextuelles en temps réel et les recommandations de connaissances assistent les agents pendant leurs interactions avec les clients. Ces systèmes analysent le contexte de la conversation pour proposer des réponses appropriées, réduisant ainsi l'effort mental nécessaire pour traiter chaque demande. Ils s'appuient sur des articles de connaissances, une tonalité, une documentation des processus et des informations produits alignés sur la marque.Face à la charge cognitive importante que les agents doivent gérer, en particulier lors de demandes clients complexes ou émotionnels, les systèmes d'IA augmentée apportent un soulagement significatif. En fournissant des informations et des suggestions en temps réel, ils permettent aux agents de se concentrer davantage sur l'empathie et la résolution de problèmes plutôt que sur le rappel d'informations ou de procédures. L’un des atouts majeurs de l’IA augmentée est sa capacité à apprendre à partir des interactions humaines. À mesure que les agents utilisent les réponses suggérées et les adaptent à des situations spécifiques, le système gagne en efficacité pour assister les agents et automatiser certains types d'interactions. Enfin, l'IA augmentée contribue à la standardisation des réponses à travers différents canaux et agents. Cette cohérence améliore la qualité globale du service client en garantissant des réponses optimales, indépendamment de l'agent ou du canal utilisé.
Deux têtes valent mieux qu’une
La synergie entre agents humains et IA s’avère clairement bénéfique pour les entreprises, un constat qui s'étend également à l'IA augmentée. Pour maximiser leur efficacité, les centres de contact gagneraient à faire collaborer l'IA et l'IA augmentée en symbiose avec leurs agents humains qualifiés. Cette complémentarité joue un rôle crucial :l'IA prend en charge les demandes courantes, tandis que l'IA augmentée dote les agents humains d'outils sophistiqués leur permettant d'apporter des réponses sur mesure et empreintes d'empathie aux requêtes plus complexes. Cette approche synergique assure un équilibre optimal entre efficacité opérationnelle et qualité du service client.L'utilisation conjointe de ces technologies avancées améliore également la collecte et l'analyse des données. Les centres de contact peuvent ainsi effectuer un suivi précis des problèmes récurrents, évaluer avec justesse la performance des agents et mesurer de manière fiable la satisfaction des clients. Cette démarche favorise une amélioration continue des technologies employées et des programmes de formation mis en place. De plus, cette intégration technologique peut engendrer des économies substantielles, permettant aux centres de contact de traiter un volume accru de demandes sans nécessairement augmenter leurs effectifs. Cette capacité d'adaptation s'avère particulièrement précieuse pour les entreprises confrontées à de nombreuses fluctuations dans leurs volumes de contacts.
Entre risque et innovation
Un défi majeur pour de nombreuses organisations réside dans la confiance à accorder à l'IA pour gérer les conversations avec les clients sans supervision, tout en s'assurant de l'exactitude et de la pertinence des réponses fournies aux agents humains. Le phénomène d'« hallucination » ou de « confabulation » survient lorsque les modèles d'IA générative (GenAI) produisent des réponses erronées ou inventées, privilégiant l'utilité au détriment de l'exactitude et de la conformité. Face à cette problématique, la génération augmentée par récupération (RAG) émerge comme une solution idéale et recommandée. Cette approche novatrice permet aux systèmes d’IA générative de fonctionner en trois étapes clés : réception d’une entrée, génération d’une réponse initiale et enrichissement par la base de connaissances. Bien qu'elle ne résolve pas entièrement le problème de l'hallucination, cette méthode s'avère préférable à l'utilisation de grands modèles de langage (GML) qui peuvent être utiles mais parfois inexacts.Une solution encore plus efficace se profile : ce que j’appelle le « RAG+ ». Cette stratégie limite l'IA à répondre aux questions en utilisant exclusivement les informations présentes dans le système de gestion des connaissances (SGC), offrant ainsi une approche nettement plus efficace pour atténuer les risques.Le RAG+ s'appuie sur une combinaison de processus parallèles, de technologies et d'approches d'apprentissage automatique (ML), incluant les bases de données vectorielles, la structuration des connaissances à plusieurs niveaux, l'ingénierie efficace des invites et la compréhension du langage naturel. Cette synergie technologique offre un moyen puissant de réduire les risques liés à l'image de marque, à la réputation, à la conformité et aux problèmes juridiques, tout en stimulant l'innovation dans les centres de contact.
