Service client : l’IA spécialisée, un nouveau standard qui s’impose

Y a-t-il véritablement un désir d’IA chez les clients d’une entreprise ? Une étude récente du cabinet Gartner, publiée en juillet 2024, apporte un éclairage intéressant sur cette question qui préoccupe les responsables de service clients. Et pour cause, selon le cabinet de conseil, deux tiers des clients sont réticents et préféreraient que les entreprises n’utilisent pas l’IA pour leur service client. Alors que la frontière entre les pratiques B2B et B2C s’est progressivement estompée, les entreprises font face à un nouveau défi : celui d’accompagner leurs clients vers une adoption sereine de ces nouvelles technologies. Comment construire cette transition de manière harmonieuse ?

Une contribution de Aurélien Coq, Chef de Produit chez Esker

Deux aspects clés sont à prendre en compte. Premièrement, il y a la crainte que l’IA générative ne devienne une couche supplémentaire entre le client et l’agent humain, ce qui pourrait nuire à l’interaction. Deuxièmement, il y a le risque que l’IA fournisse des réponses inexactes, en particulier dans les domaines B2B où les enjeux financiers sont importants et nécessitent une grande rigueur. L’utilisation d’une IA généraliste sous la pression de réduire les coûts pourrait compromettre la qualité de la relation client et avoir un impact négatif à long terme sur l’image de marque. Il est donc essentiel de bien évaluer et atténuer ces risques.

Pour tirer parti de cette technologie dans le service client, l’usage d’une IA spécialisée s’avère bien plus performant que celui d’une IA généraliste. Une IA développée pour des tâches spécifiques, telles que le traitement de commandes ou l’analyse des requêtes, peut répondre avec précision aux besoins des clients. Dans le domaine de la gestion des commandes, par exemple, une IA dite « frugale » peut être optimisée pour n’interpréter que le langage et les données spécifiques au processus de commande : numéros de commande, codes d’articles, adresses de livraison, etc.

Cette spécialisation accroît la performance tout en réduisant la consommation de ressources par rapport à une IA généraliste. Une IA frugale peut utiliser jusqu’à 600 fois moins de ressources, rendant son utilisation plus économique et respectueuse de l’environnement. Par ailleurs, les progrès en matière de RAG, qui permet à l’IA générative de consulter une base de données ou un corpus de documents externes en temps réel pour enrichir sa génération de texte, améliorent significativement la pertinence du contenu généré.

Toutefois, l’adoption d’une IA spécialisée dans le service client représente un défi pour de nombreuses entreprises, notamment à cause de la complexité de son intégration. Selon une étude OpinionWay, 56 % des responsables voient dans l’IA une opportunité pour transformer le Service Client de leur organisation. Par ailleurs, la gestion du changement pose également problème, et le manque de clarté persiste quant aux impacts concrets de l’IA sur les missions du service client et sa réelle valeur ajoutée. En d’autres termes, la technologie est intéressante, mais savoir quoi en faire pour apporter de la valeur à l’entreprise l’est bien plus. Selon la même source, 42 % des répondants considèrent que la difficulté à mesurer le ROI de l’IA constitue un des principaux freins à son adoption.

Enfin, il est essentiel d’inclure l’ensemble de l’écosystème – clients, employés, partenaires – dans les projets IA afin de construire un environnement collaboratif et orienté vers des résultats tangibles. Cette démarche permet non seulement d’améliorer l’efficacité opérationnelle, mais aussi de renforcer la confiance dans la marque. Une marque ne construit son succès qu’avec son écosystème. Pour un chantier aussi déterminant que celui de l’IA, sa participation est indispensable.

Face à ces enjeux, l’approche la plus judicieuse consiste à concevoir des IA focalisées sur des cas d’usage spécifiques et à étendre leur champ d’application progressivement. Cette méthode permet non seulement d’optimiser le retour sur investissement, mais également d’assurer une expérience client de haute qualité. En évitant le recours systématique aux IA généralistes et un déploiement trop rapide, les entreprises maîtrisent mieux leurs ressources et limitent les erreurs potentielles.

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