En plein cœur de la révolution numérique, l’Intelligence Artificielle dans la relation client s’impose comme un levier stratégique incontournable pour toute entreprise souhaitant optimiser son Customer Relationship Management (CRM). Que vous cherchiez à comprendre les avancées technologiques de l’IA ou à examiner les études de cas centrées sur l’IA dans la relation client, cet article vous fournira un éclairage exhaustif.
Chatbots pour le service client, reconnaissance vocale, analyse de sentiments…l’IA transforme radicalement les interactions avec les consommateurs. Plus qu’une simple tendance, l’IA en service client est un catalyseur de valeur ajoutée, amplifiant le ROI de l’Intelligence Artificielle dans le domaine, notamment grâce à l’usage des IA analytiques dans le traitement du langage.
Décrypter les données : structurées et non structurées
Avant de plonger dans les détails de l’IA générative et de l’IA analytique, il est fondamental de faire la distinction entre les données structurées et les données non structurées, deux concepts clés de l’IA.
Les données structurées sont organisées et formatées de manière claire et prévisible, généralement stockées dans des bases de données où chaque information a sa propre place. C’est le type de données le plus aisé à traiter pour les machines. Par exemple, dans une base de données : les noms, les adresses, les numéros de carte de crédit, la géolocalisation etc. Ces données sont faciles à analyser pour les machines car elles sont formatées.
Inversement, les données non structurées, plus complexes n’ayant pas de format de base, peuvent prendre diverses formes, notamment les publications sur les réseaux sociaux, des avis clients ou un email par exemple. Ces données requièrent des capacités d’analyse sophistiquées, comme celles offertes par le Natural Language Understanding (NLU) en IA.
L’IA générative : au-delà de la simple création de contenu
Qu’est-ce que l’IA générative ?
L‘IA générative, comme son nom l’indique, est une forme d’IA qui peut générer du contenu neuf et unique à partir de vastes quantités de données non structurées. Elle est largement utilisée pour la génération de texte, comme c’est le cas avec des modèles tels que ChatGPT, Bard, LLaMA, ou encore pour la génération d’images, avec DALL-E et MidJourney. L’IA générative est souvent perçue comme une étape sur le chemin vers l’Artificial General Intelligence (AGI).
L’IA générative dans la relation client
L’Intelligence artificielle transforme radicalement de multiples facettes de notre quotidien, notamment en ce qui concerne la gestion de la relation client (GRC). Au sein de cette révolution technologique, l’IA générative occupe une position clé pour améliorer le service client et booster l’engagement des utilisateurs. Cette innovation en IA permet non seulement d’améliorer l‘expérience client (CX) mais aussi de maximiser le retour sur investissement (ROI) dans le domaine de la relation client.
Exemples d’usages de l’IA générative
Chatbots pour le service client : Ces agents virtuels sont dotés d’IA générative pour offrir des solutions plus complexes et personnalisées que jamais. Ils peuvent non seulement résoudre des problèmes, mais aussi anticiper les besoins des clients en fonction des interactions passées.
Analyse de sentiment IA: L’IA générative peut parcourir des millions de commentaires en ligne pour analyser l’opinion publique, offrant ainsi aux entreprises un aperçu inestimable de ce que pensent réellement leurs clients.
Génération vocale en relation client: L’IA générative peut également comprendre et générer une réponse, rendant les interactions vocales avec les clients plus fluides et efficaces.
Plateforme de gestion de la relation client (CRM): L’IA générative peut être intégrée dans des solutions CRM pour améliorer la segmentation des clients et offrir un service plus personnalisé.
Exemple – Traitement des Messages Entrants
Prenons l’exemple d’une IA générative qui traiterait les messages entrants pour les entreprises afin de les catégoriser et de les rediriger vers le bon service. L’IA serait très bonne dans la génération de réponses automatiques, mais aurait du mal à catégoriser les messages, car les données d’entrée sont très peu structurées et les IA génératives ont du mal à générer des données structurées en sortie.
Limites et défis de l’IA générative
L’IA générative n’est pas sans défis. Le principal obstacle est l’effet « boîte noire« , qui rend difficile la compréhension du processus de génération de données. Cela peut poser des problèmes de conformité aux normes et régulations de l’IA, et soulève également des questions éthiques avec de potentiels problèmes d’alignement, de biais ou d’hallucinations que les IA génératives produisent.
“Il y a un premier risque qu’on appelle les hallucinations. Alors ça va parler à tout le monde. L’hallucination de l’IA générative, ce sont toutes les erreurs que cette IA va produire et ce sont des erreurs qui sont liées à son jeu d’apprentissage et aux limites de la technologie à un instant donné.” – Sébastien Bardou, directeur de la stratégie LexisNexis CEMEA
L’IA : analytique : un outil pour structurer la donnée non structurée
Qu’est-ce que l’IA analytique ?
À la différence de l’IA générative, l’IA analytique a la capacité d’analyser les données, qu’elles soient structurées mais surtout non-structurées, pour produire un résultat structuré. Elle est utilisée pour diverses tâches telles que l’analyse structurée, la catégorisation, l’automatisation des processus, la création de réseaux sémantiques (génération de graph), et repose sur le Natural Language Understanding (NLU).
L’IA analytique et la relation client
Alors que l’IA générative concerne principalement la création de contenu et la communication directe avec les clients, l’IA analytique s’oriente davantage vers l’exploitation de grandes quantités de données non structurées sans biais éthiques, pour en tirer des informations pertinentes. Dans le contexte de la relation client, elle représente un véritable saut quantitatif et qualitatif dans la manière de traiter et d’analyser les informations relatives aux interactions client.
Exemples d’usages de l’IA analytique
KYC (Know Your Customer) & Gestion des sinistres: L’IA analytique permet de recueillir et de traiter rapidement des données sur les clients lors de la phase de KYC, et d’automatiser des parties du processus de gestion des sinistres. Cela réduit les erreurs et accélère le processus pour les clients.
Gestion des devis & commandes: Avec l’IA analytique, les systèmes peuvent instantanément analyser les informations souvent présentes dans des pièces jointes, et suivre le statut des commandes en temps réel, ce qui améliore considérablement l’efficacité opérationnelle des collaborateurs.
Suivi des commandes: L’IA analytique peut automatiquement suivre le statut des commandes et informer les clients en temps réel de tout changement, ce qui améliore la transparence et la satisfaction client. De plus, le message de réponse peut être adapté selon l’état de la commande, les problèmes qu’ils rencontrent…
Analyse des enquêtes de satisfaction: L’IA analytique permet une identification rapide des points forts et faibles dans les enquêtes de satisfaction, ciblant les services concernés et facilitant la préparation de reportings d’analyse.
Exemple – Traitement des Messages Entrants
Reprenons l’exemple des messages entrants pour les entreprises : la gestion des réclamations. Ici, l’IA analytique joue un rôle crucial en identifiant rapidement les cas nécessitant une attention immédiate et en les orientant vers le bon interlocuteur. Cela accroît non seulement l’efficacité du processus de réclamation, mais aussi la satisfaction du client, renforçant ainsi la relation entre l’entreprise et ses clients.
Chez golem.ai, nous allons encore plus loin car nous avons aussi la capacité de comprendre la multi-intention dans le message et ainsi pouvoir répondre à plusieurs questions dans un même message. Nous nous connectons à vos outils existants, ce qui permet d’enrichir votre base de données et de mieux comprendre vos interactions avec vos clients. Par exemple si votre client demande une brochure et se plaint d’un retard de remboursement.
“À titre d’exemple, une IA générative peut facilement générer une réponse très convaincante à un mail, mais si l’objectif est d’être capable d’extraire le contenu de ce mail pour mettre automatiquement à jour un CRM ou une base de données, une IA analytique sera nécessaire.” Killian Vermersch CEO Golem.ai
Forbes
Golem.ai : une IA analytique explicite et frugale « by design »
Chez Golem.ai, nous plaçons l’IA de confiance au cœur de nos préoccupations. Notre IA analytique est explicite « by design« , ce qui signifie qu’elle est conçue pour être transparente et compréhensible. Elle est également frugale, c’est-à-dire qu’elle utilise les ressources de manière efficace et respectueuse de l’environnement.
Notre IA respecte les principes d’éthique, la confidentialité des données, et se conforme aux réglementations, notamment l’IA Act, et les autres réglementations européennes. Nous sommes convaincus que la combinaison de l’efficacité de l’IA et du respect des droits des utilisateurs est la clé pour apporter une valeur durable aux entreprises et à la société dans son ensemble.
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Optimisation de la relation client : Le duo complémentaire de l’IA analytique et générative
Dans l’univers de la relation client, l’IA générative et l’IA analytique se complètent, chacune apportant des solutions spécifiques. L’IA générative excelle dans l’interaction directe, tandis que l’IA analytique fournit des insights basés sur les données.
Pour vraiment optimiser la relation client, la combinaison des deux est essentielle. L’IA analytique alimente les stratégies de KYC, gestion des sinistres, et suivi des commandes, tandis que l’IA générative apporte des réponses personnalisées aux clients.
Cette union stratégique permet une optimisation de l’expérience client, en offrant une personnalisation et une efficacité accrues, de la première interaction jusqu’au suivi.
En résumé, l‘IA générative et l’IA analytique ne sont pas des options mutuellement exclusives mais des outils complémentaires, indispensables pour une relation client optimisée. Dans un premier temps l’IA analytique va permettre d’extraire de la data indispensable qui nourrira l’IA générative dans la création de reponse personnalisée.
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Face à l’évolution rapide de l’IA, il est essentiel pour les entreprises de comprendre les différents systèmes d’IA et leurs applications possibles. Que ce soit pour l’IA générative ou analytique, le choix dépendra des besoins spécifiques de votre entreprise.
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