Trop d’entreprises pilotent un même parcours client depuis deux tours de contrôle.
Les agents IA traitent les demandes, déclenchent des workflows et absorbent un volume d’activité autrefois pris en charge par les équipes humaines. En coulisses, ils dépendent de systèmes, d’indicateurs et de responsables distincts de ceux des conseillers.
Cette séparation se creuse à chaque demande résolue par un agent IA. Les standards de qualité, les circuits de transfert et la visibilité sur les performances divergent progressivement. Aucun responsable ne dispose alors d’une vue d’ensemble de la façon dont conseillers et agents IA servent les clients.
Les entreprises qui réussissent mettent en place un pilotage commun. Elles définissent des règles claires de routage et de transfert, évaluent les deux groupes selon des résultats clients communs et offrent aux responsables une vue unifiée des capacités, de la qualité et des responsabilités sur l’ensemble du service client.
Les enjeux dépassent l’automatisation. Les dirigeants du service client doivent désormais déterminer comment répartir et transférer le travail entre agents IA et collaborateurs, où l’expertise humaine apporte le plus de valeur, comment mesurer leurs performances respectives et comment accroître la capacité de service sans augmenter les effectifs au même rythme.
Ce sujet était au cœur de notre webinaire L’avenir des métiers du service client : comment les agents IA transforment les équipes, auquel participait Kate Leggett, vice-présidente et analyste principale chez Forrester.
Cette évolution impose de repenser les équipes : dès lors que les agents IA exécutent le travail, ils doivent être intégrés à sa planification, à son évaluation, à sa supervision et à son amélioration.
Cela transforme le rôle des collaborateurs, le modèle économique de la capacité du service client et les systèmes de gestion qui les encadrent. Le point de départ consiste à repenser ce que la gestion des effectifs doit réellement piloter.
Les solutions de gestion des équipes deviennent un levier stratégique
Pendant des années, la gestion des effectifs répondait surtout à des questions concernant les collaborateurs : de combien de personnes aurons-nous besoin ? Quand faut-il les planifier ? Quelles compétences doivent-elles posséder ? Quelles sont leurs performances ? Les agents IA élargissent ces questions en changeant le périmètre du pilotage. L’attention se déplace ainsi des collaborateurs pris individuellement vers un système connecté associant personnes, IA et workflows.
De nombreuses entreprises gèrent encore ces composantes séparément. Les collaborateurs relèvent des systèmes de gestion des effectifs. L’automatisation se trouve ailleurs. Les agents IA peuvent même dépendre d’une fonction totalement différente. Cette fragmentation complique la réponse à des questions toujours plus importantes : où reste-t-il de la capacité disponible ? Pourquoi l’IA a-t-elle transféré la demande ? Ce passage de relais a-t-il amélioré ou dégradé l’expérience ? Une contre-performance vient-elle d’un manque de compétences humaines, d’un problème d’IA, d’un workflow défaillant ou d’une combinaison de ces trois facteurs ?
C’est pourquoi la gestion de l’engagement des collaborateurs (WEM) évolue : d’un ensemble de fonctionnalités dédiées aux équipes, elle devient une couche d’orchestration pilotée par l’IA, reliant conseillers, agents IA, compétences, workflows, demande et performances. Cette transformation touche tous les domaines clés du WEM.
La planification des capacités peut intégrer le travail réalisé conjointement par les collaborateurs et l’IA. La gestion de la qualité peut dépasser l’échantillonnage des interactions humaines pour offrir une vision plus large des échanges avec les clients. La gestion de la performance peut analyser les résultats des conseillers comme des agents IA, y compris lors des passages de relais.
Comme nous l’avons évoqué pendant le webinaire, la gestion des effectifs devient une discipline de gestion du travail dans son ensemble, au-delà du seul travail humain. Lorsque les agents IA contribuent directement aux résultats du service client, les responsables ont besoin d’une vision connectée des capacités et des performances du travail humain et de celui de l’IA.
La gestion agentique des effectifs va encore plus loin. À mesure que l’IA passe de l’assistance à la détection des problèmes et à l’action fondée sur les données opérationnelles, le WEM peut jouer un rôle plus actif dans l’optimisation des équipes hybrides.
Les agents IA ouvrent de nouvelles perspectives de spécialisation aux conseillers
À mesure que l’IA prend en charge les tâches simples, le rôle des collaborateurs se spécialise. Les recherches de Forrester présentées pendant le webinaire mettent en évidence de nouveaux rôles qui illustrent cette évolution. Un collaborateur intervenant dans la boucle de supervision humaine peut traiter les exceptions lorsqu’un agent IA se trouve bloqué. Les responsables de la relation client peuvent gérer les situations où l’émotion, la négociation ou la confiance sont déterminantes. Les experts métier peuvent répondre aux questions techniques ou réglementaires complexes. Les superviseurs IA et les architectes de processus peuvent suivre les résultats de l’IA et améliorer l’exécution du travail qu’elle prend en charge.
Ces nouveaux rôles font évoluer les compétences requises. L’empathie et la communication prennent davantage de valeur lorsque les clients sollicitent les équipes pour des problèmes plus complexes ou chargés d’émotion. L’expertise métier devient essentielle une fois les demandes simples déjà résolues. Les compétences analytiques et techniques gagnent en importance à mesure que les collaborateurs suivent les performances de l’IA, identifient des défaillances récurrentes et contribuent à améliorer les processus.
Les entreprises reconnaissent déjà la nécessité de préparer leurs collaborateurs à cette transition. Selon le rapport Future of Jobs 2025 du Forum économique mondial, 77 % des employeurs prévoient de développer les compétences de leurs salariés face à l’IA, tandis que 50 % envisagent de les réaffecter à d’autres fonctions dans l’entreprise.
L’assistance de l’IA peut accélérer cette évolution. Les copilotes apportent connaissances, contexte, recommandations et analyses directement dans les workflows des collaborateurs, pour les aider à gagner en efficacité, à adopter une approche plus stratégique, à décider plus vite et à anticiper. Moins de temps consacré à la recherche d’informations ou aux tâches répétitives, c’est davantage de disponibilité pour les activités qui exigent du discernement.
Pour les responsables de l’expérience client, l’opportunité consiste à concentrer l’attention humaine sur les moments où le discernement, l’empathie, l’expertise et la relation comptent le plus. Pour la saisir, il faut organiser le développement des équipes : la connaissance de l’entreprise ne se transforme pas spontanément en compétences de supervision de l’IA, de gestion de la relation ou d’expertise spécialisée.
Les responsables doivent proposer des parcours professionnels qui préparent les collaborateurs aux besoins d’une organisation hybride. Bien menée, l’automatisation devient à la fois une stratégie de développement des capacités et un accélérateur de spécialisation des équipes.
L’intérêt de suivre ensemble les performances des conseillers et des agents IA
Les entreprises savent évaluer les conseillers et apprennent à évaluer les agents IA. Les clients, eux, vivent l’expérience qui résulte de leur action combinée.
Imaginons qu’un agent IA traite efficacement l’essentiel d’une interaction, puis transfère le client à un collaborateur sans lui fournir suffisamment de contexte. Le tableau de bord de l’IA pourrait indiquer un traitement autonome réussi jusqu’au transfert, tandis que celui du collaborateur afficherait une durée de traitement plus longue. Aucune de ces vues ne suffit à expliquer l’expérience client, car un élément décisif de la performance se situe entre les deux : le passage de relais.
Cette transition devient une nouvelle source d’analyse de la performance. Dans le modèle de performance hybride présenté pendant notre webinaire, les responsables peuvent consulter des indicateurs comme la durée moyenne de traitement (DMT), le score de satisfaction client (CSAT) et les interactions abandonnées pour les agents IA et les conseillers. Ils peuvent ensuite analyser le passage de relais lui-même : volume, durée de traitement, CSAT, fréquence et motifs des transferts, taux de recours aux mécanismes de repli, sentiment et précision de la reconnaissance des intentions.
Le passage de relais devient visible. Il peut être évalué, analysé et amélioré.
La supervision en temps réel étend cette visibilité à l’interaction elle-même. Les superviseurs peuvent suivre les échanges gérés par l’IA, repérer les interactions à risque, signaler les problèmes de parcours et intervenir si nécessaire : rejoindre l’échange, en prendre le contrôle ou le transférer à un collaborateur.
Cette vue élargie aide les superviseurs à distinguer des problèmes de performance très différents. Un problème récurrent peut révéler un besoin de coaching chez un collaborateur. Il peut aussi montrer qu’un agent IA échoue régulièrement à reconnaître une intention précise, ou qu’un workflow transfère les clients sans transmettre le contexte nécessaire à une résolution efficace.
Une visibilité partagée permet de mieux faire ces distinctions et crée une boucle de retour entre les performances de l’IA, celles des collaborateurs, les résultats clients et la conception des workflows. Dans une équipe hybride, la gestion de la performance doit montrer comment l’ensemble fonctionne de façon collective.
La valeur économique d’une équipe hybride bien orchestrée
Pendant des décennies, la croissance du service client obéissait à une équation tenace : plus de demandes clients signifiait plus de personnel. L’IA change cette relation en créant de la capacité simultanément dans plusieurs domaines de l’activité.
Pendant notre webinaire, Kate Leggett a décrit cette évolution comme la capacité de l’IA à « dissocier le volume des demandes au service client de la croissance des effectifs ». Les agents IA peuvent résoudre les demandes sans intervention humaine. Les copilotes aident les collaborateurs à trouver l’information et à décider plus rapidement. L’IA peut résumer les dossiers, classer les interactions, automatiser les tâches administratives, faire émerger des analyses et faciliter le routage. Les collaborateurs peuvent ainsi consacrer davantage de temps aux exceptions, à la relation client et aux activités spécialisées.
Lufthansa, client de NiCE Cognigy, illustre ce qui devient possible lorsque l’IA s’intègre à l’infrastructure opérationnelle au-delà d’une expérimentation isolée. En 2025, la compagnie aérienne a automatisé 16 millions de conversations, atteint un taux d’automatisation de 80 % pour les remboursements et les changements de réservation, et absorbé des pics de 12 000 messages par minute grâce à plus de 16 agents IA bénéficiant de la traduction par IA en temps réel.
La portée de ces chiffres dépasse le seul volume automatisé. Un service capable d’absorber une telle demande grâce à l’IA ne planifie pas ses capacités comme une organisation où presque chaque interaction supplémentaire augmente la charge humaine. Les pics saisonniers, la croissance de l’activité et la hausse du volume d’interactions ne doivent plus nécessairement entraîner une augmentation aussi directe des effectifs.
L’augmentation de la capacité de l’IA renforce aussi l’importance de la coordination. À mesure que l’IA prend en charge davantage de travail, les collaborateurs reçoivent de plus en plus les interactions qu’elle ne peut pas ou ne doit pas résoudre. Celles-ci peuvent être plus complexes, plus chargées d’émotion ou plus lourdes de conséquences. Les passages de relais défaillants coûtent davantage, la visibilité sur les performances de l’IA devient essentielle et les compétences des équipes doivent évoluer avec leurs missions.
L’avantage économique vient de l’orchestration des capacités de l’IA avec le discernement, l’expertise et la responsabilité des collaborateurs. C’est ainsi que le service client peut accroître sa capacité sans faire de l’augmentation des effectifs son principal levier de développement.
Passer de l’idée au plan d’action
Pour les responsables de l’expérience client, la question est déjà concrète : les agents IA effectuent un travail autrefois entièrement confié aux collaborateurs. Il est donc essentiel d’intégrer leur contribution à la planification des équipes.
Commencez par cartographier le travail plutôt que l’organigramme. Identifiez ce que l’IA peut résoudre de bout en bout, à quel moment elle transfère les demandes, ce qui déclenche ces transferts, quelles interactions exigent un jugement humain et quel contexte accompagne le client lors du passage de relais. Vérifiez ensuite si les responsables peuvent suivre la performance sur l’ensemble de ce parcours.
Examinez ensuite les conséquences pour les équipes. Quels rôles vont se spécialiser ? Quels collaborateurs pourraient évoluer vers la gestion de la relation client, l’expertise métier, la supervision humaine de l’IA, les opérations IA ou l’analyse du support ? Quelles compétences faut-il développer dès maintenant pour préparer ces évolutions ?
La performance mérite la même attention. Une équipe hybride exige une visibilité sur les performances humaines, celles de l’IA et les liens entre les deux. La gestion agentique des effectifs dessine la prochaine étape. En réunissant les signaux issus des performances, des conversations, des workflows, de l’observabilité de l’IA et d’autres éléments de contexte opérationnel, l’IA peut aider à identifier les causes profondes, à repérer les possibilités d’amélioration et à définir les actions qui feront progresser l’activité.
Faire évoluer les pratiques et les technologies pour piloter une seule équipe
Les agents IA créent de la capacité. Les collaborateurs apportent discernement, expertise, empathie et responsabilité. L’IA agentique ajoute une nouvelle dimension : la capacité d’optimiser en continu le fonctionnement de cette équipe mixte. L’avantage vient d’un pilotage unifié du travail humain et de celui de l’IA, soutenu par une intelligence capable de les faire progresser tous les deux.
Consultez le rapport Forrester Les agents IA transforment en profondeur les équipes du service client pour approfondir les recherches sur la façon dont l’expertise humaine et le travail piloté par l’IA se rejoignent dans un modèle d’expérience client centré sur l’IA.
Regardez la session complète à la demande : L’avenir des métiers du service client : comment les agents IA transforment les équipes
