Optimiser sa relation client avec l’IA générative
Pour beaucoup d’entreprises, l’IA générative est une technologie qui peut devenir un atout concurrentiel. Ses performances sont de potentiels facteurs de productivité. Reste à en maîtriser les risques.
Dans un contexte économique difficile, passer à côté des technologies autour de l’IA générative équivaut à se priver d’un outil de productivité, notamment pour les « cols blancs ». Les responsables IT y voient aussi des bénéfices potentiels et ont tout intérêt à ne pas passer à côté des transformations induites par les IA génératives. C’est ainsi que le Cigref, association regroupant les DSI de plus des deux tiers des grandes entreprises, préconisait dans un rapport paru en juillet dernier, de tester les projets sans attendre les résultats des études de risques et donc de gérer les risques et la sécurité en parallèle à la mise en place de ces projets, au fur et à mesure, et non en préalable à la réflexion sur les opportunités. Et ce pour réduire le risque d’être en retard sur les transformations à venir.
Les bénéfices de l’IA générative
Sur le terrain, l’utilisation de l’IA générative peut se décliner pour de nombreuses activités. Elle facilite la création de contenus, de résumés, ou encore aide à l’extraction d’informations. Si de nombreux domaines (RH, finances…) peuvent en bénéficier, la liste des cas d’usage potentiels est quasiment illimitée.
La relation client est potentiellement l’une des activités qui peut être le plus optimisée grâce à cette technologie. Banalisés aujourd’hui, les Chatbots grâce à l’IA peuvent apporter des réponses immédiates et personnalisées aux questions des clients ou prospects. Outre la rapidité, ils réduisent la charge de travail des commerciaux et autres chargés de clientèle, et leur permettent de se concentrer sur les demandes complexes.
L’IA générative a également vocation à aider les conseillers à améliorer les réponses pendant les interactions directes avec les clients. Ces IA génèrent des suggestions en temps réel. Par exemple, des éditeurs proposent des fonctionnalités de résumé de Chat en direct. Ce qui permet de faciliter le transfert de dialogue d’un agent à l’autre, ou encore d’avoir directement un aperçu des échanges avec le client.
En dehors des interactions, cette technologie peut également améliorer la relation client en apportant au conseiller un rapport circonstancié des retours clients. Elle créé des résumés de conversations, des e-mails… extrait les points-clés, et peut aller jusqu’à identifier la tonalité des échanges. Autant d’informations qui permettent aux agents de personnaliser et d’améliorer leurs échanges.
Outre la relation client, les départements marketing et communication peuvent produire des contenus plus rapidement. Les collaborateurs gardent la main sur la publication ou la diffusion pour éviter toute dérive. Un facteur différenciant qui peut améliorer, entre autres, le « Time-to-Market ». « Le service après-vente peut également en bénéficier », ajoute Thierry Pénié, directeur consulting du cabinet d’études CXP.
Des gains substantiels selon McKinsey
Selon le cabinet d’études McKinsey, l’application de l’IA générative a augmenté la résolution des problèmes de 14 % par heure pour les entreprises. Les demandes de clients pour parler à un agent ont également été réduites de 25 %. En dehors des aspects quantitatifs, l’assistance de l’IA a aidé les agents moins expérimentés à communiquer en utilisant des techniques similaires à celles de leurs homologues plus qualifiés. Ses analystes estiment que l’utilisation de l’IA générative pourrait réduire le volume de contacts assistés par l’homme jusqu’à 50 %, ce en fonction du niveau d’automatisation existant d’une entreprise. Et donc doper la productivité des commerciaux, des chargés de clientèles … Côté CXP, « ces estimations nous paraissent tout à fait plausibles », confirme Thierry Pénié.
Les risques liés à l’utilisation de l’IA générative
Si les promesses sont alléchantes, les risques sont tout à fait tangibles. Sur le plan réglementaire, un règlement européen baptisé l’IA Act stipule que toutes les applications d’IA génératives, même en dehors des grands LLM (comme ChatGPT), devront faire preuve de transparence, d’auditabilité, d’explicabilité et respecter la réglementation sur le droit d’auteur. Si le risque demeure faible notamment pour un Chatbot, il reste réel.
Preuve s’il en faut, Microsoft a annoncé qu’il paiera des dommages et intérêts au nom des clients qui utilisent ses produits d’intelligence artificielle, s’ils sont poursuivis pour violation des droits d’auteur pour les résultats générés par ses systèmes. Baptisé Le Copilot Copyright Commitment, cette annonce couvre l’utilisation des assistants de Microsoft dotés d’IA comme Copilots et Bing Chat Enterprise. Restera à faire valoir ses droits avec Microsoft.
Il n’en reste pas moins que, comme tout projet informatique, associer les utilisateurs et paramétrer finement son application demeure indispensable. Point sensible de ce type d’application, « la qualité des données servant à l’entraînement des algorithmes est essentielle », souligne Thierry Pénié. Enfin, l’IA générative est très consom matrice d’électricité. Même externalisé, ce point peut occasionner des coûts et doit être pris en considération.