Non, l’IA n’est pas magique !

La confusion autour de l’intelligence artificielle et de ses cas d’usages est totale. Trop prompt à brûler aujourd’hui nos idoles d’hier, on en oublie de regarder les véritables applications ! Elles sont certes moins impressionnantes mais tellement plus utiles au quotidien pour les entreprises, en particulier dans le domaine de la relation client.

Le procès de l’IA

79% des répondants* à l’étude Davies Hickman – Odigo déclarent ne pas avoir encore surmonté la peur que l’intelligence artificielle remplace les gens. Cette peur est concomitante à l’apparition de l’IA et à sa promesse d’automatisation des processus. Depuis longtemps l’IA a mauvaise presse… Et les causes sont multiples. C’est en premier lieu le fait d’une innovation fantasmée, une hype portée par une presse exaltée, avide d’une IA toute puissante. La presse, comme beaucoup de cabinets d’analystes, s’est emballée, comme avec le véhicule autonome, la blockchain hier et le métavers demain. C’est, en second lieu, la faute de la science-fiction et de ses représentations littéraires comme cinématographiques** de robots tout puissants, habités par une IA vengeresse, qui ont fait naître au sein de la population la peur d’une Intelligence autre que la nôtre qui remplacerait l’humanité et, à minima, l’humain. Enfin, les fausses promesses d’une majorité de start-up qui se parent des atours de l’IA – sans en avoir le début d’une ligne de code – et qui occultent quelques vraies pépites. L’IA, en particulier avec le traitement du langage naturel, trouve pourtant de nombreux cas d’applications actionnables au ROI prouvé. Ils sont plus discrets (ne font pas la une des journaux télévisés), mais répondent à des besoins métiers bien tangibles, sans fracas ni fausses promesses.

La discrète adoption du NLP

Le NLP (Natural Language Processing ou Traitement du Langage Naturel), est une technologie qui permet aux machines de comprendre le langage humain. Il trouve son origine dans les années 50. Il est aujourd’hui l’un des moteurs de l’IA.  Pourtant, comme nous rappelle, à juste titre, l’analyste indépendante Nerys Corfield, citée dans un article récent de la communauté NoJitter :« L’IA n’est pas un outil plug-and-play ». Effectivement, déployer une solution de NLP ne s’improvise pas. Il est bien possible de monter un PoC (Proof of Concept) sur un spectre bien défini, un embryon de MVP (Minimum Viable Product) et d’obtenir des résultats (taux de pertinence) satisfaisants. Pourtant le passage à l’échelle va s’avérer plus complexe. Il va nécessiter le support d’experts, le temps du projet doit être considéré, comme le nécessaire accompagnement au changement. Un projet d’IA est d’ailleurs un projet vivant, il évolue, il faut s’y préparer. Toujours selon l’étude* précédemment citée, alors que les trois quarts des organisations européennes ont investi dans une solution de NLP pour l’expérience client, pour 51% des répondants les résultats obtenus étaient différents de ce à quoi ils s’attendaient. En dépit de ce fait, la majorité des répondants annonce vouloir investir toujours plus dans le NLP dans les deux années à venir, car une fois adoptée la solution séduit : selon la même étude, 74 % sont, ainsi, désireux de faire progresser leurs projets NLP, sous différentes formes.

Des cas d’usages multiples

Dans le domaine de la relation client, les applications d’intelligence artificielle prennent tout leur sens. Elles servent les offres de self-service : proposer à un utilisateur de trouver les réponses qu’il cherche, modifier un lieu, un horaire de livraison, déclarer une carte bancaire perdue 24h/24, 7 jours sur 7. Cet utilisateur pourra dialoguer avec un callbot, en langage naturel ; le centre de contact, ainsi automatisé, interagira avec le système d’informations pour vérifier une information, une identité, enregistrer un changement à opérer en toute fluidité, sans solliciter un agent. Ce cas de figure est plébiscité à 53%.

Une autre demande utilisateur révélée par l’étude* est de permettre, toujours au travers de l’IA, de qualifier automatiquement les intentions du demandeur, lors de la conversation avec le bot ou dans le corps des messages textes (e-mail, médias sociaux), puis de router vers le meilleur agent compétent disponible, cette demande étant accompagnée du contexte. L’IA va aussi permettre, grâce à ce contexte, d’augmenter l’agent en lui proposant : des informations pertinentes, des brouillons de réponses, ou en lui donnant des indications sur l’état d’esprit du demandeur (analyse du sentiment).

Que l’IA soit discrète n’est pas un problème, c’est plutôt la preuve de sa bonne intégration aux solutions de centre de contacts. La preuve aussi d’une maturité technologique. L’utilisateur se moque bien de savoir que c’est de l’intelligence artificielle qui va l’aider, ce qu’il cherche c’est une résolution rapide de ses demandes, quelle que soit la technologie utilisée.

*Étude de marché indépendante réalisée par Davies Hickman Partners en juin 2022 pour Odigo, auprès de 1 035 cadres d’entreprise européennes en Belgique et aux Pays-Bas, en France, en Allemagne, en Espagne et au Royaume-Uni.

**Ex Machina (2015), Her (2013), I, Robot (2004), Matrix (1999), Le Géant de fer (1999), Ghost in the Shell (1995), Terminator (1984), WarGames (1983), Blade Runner (1982), Tron (1982), Westworld (1973), 2001: A Space Odyssey (1968), Metropolis (1927).