Dans l’ère numérique actuelle, l’intelligence artificielle générative joue un rôle de plus en plus important dans l’optimisation des interactions avec les clients. Ses applications sont multiples et variées, allant de la personnalisation des recommandations de produits à la gestion automatisée des interactions client.
Cependant, malgré les avancées impressionnantes dans ce domaine, l’IA générative demeure un concept méconnu pour de nombreux professionnels, et n’est pas l’unique technologie d’IA pour résoudre toutes les problématiques. Qu’est-ce que l’IA générative ? Comment est-elle utilisée pour améliorer l’expérience client ? Quels sont les implications et les défis associés à son utilisation ?
Cet article se propose de répondre à ces questions en fournissant un aperçu détaillé de l’IA générative et de son impact sur la relation client. Nous nous interrogerons également sur les limites de cette technologie et les potentiels risques liés à la confidentialité des données, aux droits d’auteur, ainsi qu’à la transparence de ses processus.
Mais avant de plonger dans les détails, laissez-moi vous poser une question : À votre avis, une technologie de pointe comme l’IA générative est-elle toujours la solution la plus appropriée pour améliorer l’interaction avec le client ?
L’IA générative, une révolution technologique
Qu’est-ce que l’IA générative ?
L’Intelligence Artificielle générative est une branche de l’IA qui utilise des modèles d’apprentissage automatique pour produire du contenu. Ces modèles sont capables de comprendre et d’apprendre les patterns dans les données d’entrée pour générer de nouvelles données qui suivent les mêmes patterns. Cela peut inclure une variété de types de contenu, allant de la musique et des images à la rédaction de textes et même à la création de nouveaux modèles de conception.
L’IA générative et la relation client
L’IA générative a le potentiel de transformer la relation client de plusieurs façons. Elle améliore la personnalisation de la relation client en créant des réponses personnalisées à des questions fréquemment posées, adaptées aux préférences individuelles de chaque client. Cela peut améliorer l’expérience client en rendant les interactions plus pertinentes et engageantes.
Cependant, il est important de noter que l’IA générative n’est pas toujours la solution la plus appropriée pour toutes les situations. Dans certains cas, d’autres technologies d’IA peuvent être plus pertinentes et performantes comme l’IA analytique (cf IA analytique et l’IA générative dans la relation) nous aborderons ce sujet un peu plus tard dans l’article.
L’IA générative, un outil de transformation numérique
L’IA générative joue également un rôle clé dans la transformation numérique des organisations. Dans le monde numérique, toutes les activités et transactions laissent des traces numériques, et tous les acteurs, choses et lieux peuvent être atteints et affectés numériquement. Cela signifie que nous pouvons concevoir des organisations qui sont capables de s’auto-organiser plutôt que de dépendre de mécanismes hiérarchiques pour le contrôle et la coordination.
Cependant, pour tirer pleinement parti de l’IA générative, les organisations doivent non seulement intégrer cette technologie dans leurs processus internes, mais aussi s’assurer qu’elle est alignée avec leurs objectifs stratégiques et qu’elle est acceptée et soutenue par leur culture organisationnelle. Il est alors nécessaire d’anticiper une conduite du changement efficace vis-à-vis de ces technologies.
L’IA générative (ChatGPT, Bard, Midjourney) est une technologie révolutionnaire qui a le potentiel de transformer la relation client. Cependant, comme toute technologie, elle doit être utilisée à bon escient et en complément d’autres technologies d’Intelligence Artificielle, pour maximiser son efficacité et réduire les risques liés à ces mêmes technologies.
Les 6 risques associés à l’utilisation de l’IA générative dans la relation client
L’IA générative, avec son potentiel pour transformer la relation client, apporte des perspectives passionnantes pour les entreprises. Cependant, pour chaque possibilité alléchante, il existe une série de risques potentiels que les organisations doivent comprendre et anticiper. Pour bien comprendre ces problématiques, il est essentiel de décomposer ces menaces en détail :
Risque 1 : manque d’interprétabilité et de transparence
L’un des principaux défis avec l’IA générative est lié à sa nature opaque. Ces systèmes, notamment les réseaux de neurones profonds, sont souvent comparés à des « boîtes noires ». Malgré leur capacité à générer des résultats impressionnants, leur fonctionnement interne complexe est difficile à comprendre même pour les experts. Cela peut poser un problème particulier lorsque l’IA est utilisée pour guider ou prendre des décisions importantes, en particulier dans les secteurs à risques (défense, santé…). Ce problème n’existe pas lorsque l’on utilise des IA Analytiques, de par leur technologie ils sont explicables et auditables “by design”. Il ne faut pas que la connaissance et la maîtrise de la relation client soient dépendantes de systèmes d’IA opaques.
Exemple : Si un système de chatbot recommande un produit spécifique à un client, mais qu’il est incapable d’expliquer pourquoi il a fait cette recommandation, cela peut semer la confusion et conduire à une perte de confiance chez le client. Dans ce contexte, l’absence de transparence peut nuire à l’expérience client, faisant de l’interprétabilité un défi majeur à relever.
Risque 2 : hallucinations de l’IA
L’un des défis significatifs de l’IA générative est le phénomène connu sous le nom d”hallucinations de l’IA ». Il s’agit de situations où l’IA crée des informations dénuées de fondement dans les données d’entrée, menant potentiellement à des déductions erronées. Ces hallucinations peuvent être préjudiciables, car elles peuvent conduire à des déductions erronées et à des conclusions trompeuses.
Exemple : Supposons qu’une IA générative est utilisée pour analyser les commentaires des clients sur les produits. Si le système hallucine et génère un commentaire négatif qui n’existe pas réellement, cela pourrait fausser les analyses et conduire à des décisions de service client inappropriées.
Par ailleurs, c’est un fait qui s’est déjà produit. Un avocat aux États-Unis a récemment utilisé un algorithme d’IA générative pour rédiger un mémoire juridique. L’algorithme a fourni des références inexistantes et des citations fictives, ce qui a sérieusement compromis la crédibilité de l’avocat et de son argumentation. Cet incident démontre clairement les dangers potentiels des hallucinations de l’IA, mettant en évidence le risque de diffuser de fausses informations et de nuire à la réputation d’une entreprise ou d’un individu.
Risque 3 : Produire des contenus qui ne respectent pas les droits d’auteur
L’utilisation de l’IA générative soulève des défis juridiques majeurs, en particulier en ce qui concerne les droits d’auteur. Les questions sur la propriété du contenu généré par l’IA sont complexes : qui en détient les droits d’auteur ? Est-ce l’IA elle-même, le programmeur ou l’entreprise utilisatrice ? Les réponses à ces questions sont floues et varient selon les lois nationales et internationales. Les entreprises doivent donc prendre conscience de ces incertitudes et adopter des stratégies prudentes pour gérer les risques juridiques associés aux droits d’auteur et éviter les conflits potentiels.
Exemple : les entreprises dans la relation client se développent dans un secteur exigeant (traitement instantanée des réclamations, disponibilité 24/24h…) avec un besoin de produire des contenus rapidement pour répondre aux clients. Créer par exemple une FAQ basée sur une IA générative pourrait potentiellement se baser sur des données normalement protégées par un droit d’auteur (données d’entreprises payantes type études…). Il n’existe pour le moment aucune obligation pour les IA génératives de communiquer l’échantillon de données sur lequel l’IA s’est entraînée.
Risque 4 : Confidentialité des données personnelles
La confidentialité des données personnelles représente un enjeu crucial de l’IA générative, consommant d’énormes volumes de données pour apprendre et produire du contenu. En particulier, la gouvernance de ces systèmes d’information soulève des problématiques préoccupantes. Les leaders de l’IA générative sont principalement basés aux États-Unis, induisant une circulation des données clients par ce territoire. Cette réalité géographique impose une vigilance accrue en matière de protection des données.
De plus, la réglementation européenne, telle que le règlement général sur la protection des données (RGPD), impose aux entreprises de garantir la sécurité des données personnelles de leurs clients. Un projet de réglementation encore plus strict, l’IA Act, est actuellement à l’étude par le parlement européen.
La non-conformité à ces régulations, une mauvaise gestion, une exposition ou une compromission de ces données peut entraîner des atteintes à la confidentialité, des pertes de confiance, des pénalités légales et nuire à la réputation de l’entreprise. À ce jour, il n’est pas conseillé d’utiliser ce type de solutions dans des cas où les clients sont susceptibles de partager des données sensibles.
Exemple : Imaginons une entreprise qui utilise l’IA pour personnaliser les interactions avec les clients en utilisant leurs données de navigation et d’achat. Si ces données sont mal gérées, exposées ou compromises, cela pourrait entraîner des violations de la confidentialité, des pertes de confiance de la part des clients et potentiellement des pénalités légales.
Risque 5 : biais de l’IA
L’IA générative peut également reproduire et amplifier les biais présents dans les données d’entraînement. Cela peut entraîner des résultats injustes ou discriminatoires et causer des dommages à la réputation de l’entreprise.
De plus, ces IA doivent être alignées avec les valeurs de l’entreprise et les valeurs humaines pour ne pas avoir un effet négatif sur ces derniers.
Exemple : Si un bot de service client est formé sur des données biaisées où certaines questions de clients sont systématiquement ignorées, le bot peut également ignorer ces questions, créant ainsi une expérience client négative.
Risque 6 : désinformation et manipulation
Si cette tendance n’est pas nouvelle, elle est fortement accentuée par la croissance des IA tel que ChatGPT, Midjourney et la désinformation générée par l’IA, telle que les deepfakes, contribue à la propagation de fausses informations et à la manipulation de l’opinion publique, ce qui peut avoir un impact direct sur la relation client. Les entreprises doivent être conscientes du risque que les systèmes d’IA soient utilisés pour propager de fausses informations ou des campagnes pour discréditer les concurrents .
Exemple : L’utilisation d’IA pour créer des faux avis clients. Les acteurs malveillants pourraient utiliser des algorithmes génératifs pour produire des témoignages positifs ou négatifs sur les produits ou services d’une entreprise. Ces faux avis pourraient tromper les clients et influencer leur décision d’achat, compromettant ainsi la confiance et la satisfaction.
Dans une étude de l’Université Stanford sur les dangers les plus pressants de l’IA, les chercheurs ont déclaré :
« Les systèmes d’IA sont utilisés au service de la désinformation sur Internet, ce qui leur confère le potentiel de devenir une menace pour la démocratie et un outil du fascisme. Des vidéos deepfake aux bots en ligne manipulant le discours public en feignant un consensus et en propageant de fausses informations, il existe un danger que les systèmes d’IA sapent la confiance sociale. La technologie peut être détournée par des criminels, des États voyous, des extrémistes idéologiques ou simplement des groupes d’intérêts particuliers, afin de manipuler les gens dans un but économique ou politique.«
Pour conclure, bien que l’intelligence artificielle générative offre d’immenses possibilités d’amélioration de l’expérience client, elle n’est pas une panacée. Les défis liés à la confidentialité des données, aux droits d’auteur et à la transparence ne peuvent être ignorés.
En outre, l’IA analytique, avec sa précision et sa fiabilité, peut être un complément précieux à l’IA générative, chaque technologie apportant ses propres forces à l’équation.
Parmi les solutions disponibles, Golem.ai se démarque. Grâce à son approche basée sur le raisonnement logique et la compréhension du langage naturel, Golem.ai offre une interprétation précise des demandes de l’utilisateur, évitant les erreurs potentielles de l’IA générative.
L’avenir de la relation client se situe à l’intersection des IA génératives et analytiques, et la mise en place d’une stratégie combinée pourrait bien être le secret d’une expérience client exceptionnelle.
Sources :
Progress Report – CHAI
The 15 biggest risks of artificial intelligence – Forbes
Elon Musk and Others Call for Pause on A.I., Citing ‘Profound Risks to Society’ – NYTime
