Plus de projets, notamment du fait de la crise sanitaire. Mais aussi un niveau de satisfaction qui baisse… IA et relation client se cherchent encore.

«Dans le domaine de la relation client, le champ des possibles de l’IA est vaste. De nombreuses banques et sociétés d’assurance utilisent déjà l’IA appliquée au langage naturel pour le traitement automatisé des e-mails venant de leurs clients ou pour la gestion des déclarations de sinistre par une vérification automatisée des documents attachés. Elles ont pu obtenir des niveaux de précision et des taux de réponse supérieurs à ce qu’un traitement humain pouvait fournir», observe Eric Frances, VP Sales France & BeNeLux, expert ai.

C’est sûr, la crise sanitaire a accéléré les projets. Nombreuses ont été les entreprises à déployer des services en ligne dans l’urgence. Souvent, d’ailleurs, pour répondre à une problématique précise. Et donc, malheureusement, sans prise en compte du potentiel stratégique global pour l’organisation.

«L’intelligence artificielle est sortie du stade de l’expérimentation et du fantasme», estime Eric Frances. Et ce n’est que le début ! Selon Capgemini, en deux années seulement, l’usage quotidien de services basés sur l’IA dans les interactions avec les entreprises est passé de 25 % en 2018 à 40 % en 2020. Mais si la crise et la distanciation physique associée n’ont fait qu’amplifier le phénomène, le niveau de satisfaction des utilisateurs a baissé de 16 points depuis 2018. Les attentes sont fortes. Trop ?

Ce que veulent les clients

Pour répondre à la demande d’un client, il faut d’abord bien la comprendre. Cela paraît anodin, mais d’un point de vue technologique, la compréhension du langage -et surtout de ses approximations- reste un vrai défi, estime Eric Frances. «Il s’agit même de l’enjeu principal des outils automatisés d’interaction avec les clients, tels que les chatbots, les systèmes de messagerie et d’assistance à distance. Aujourd’hui, il n’est pas rare qu’un client soit obligé de reformuler sa demande à plusieurs reprises pour qu’elle corresponde au vocabulaire de l’entreprise et soit comprise par l’outil. C’est évidemment préjudiciable pour la qualité de l’expérience client. Or, si une entreprise décide de faire appel à l’IA pour une partie de sa relation client, cela doit lui permettre d’offrir à ses clients une meilleure qualité de service dans son ensemble.»

Comprendre le langage naturel : une mission pour une IA spécialisée

L’intelligence artificielle appliquée à la compréhension du langage naturel a précisément pour objectif l’analyse et l’extraction d’informations à partir de contenus textuels dits «non structurés», c’est-à-dire qu’il s’agit de comprendre le contexte, les concepts, les expressions, les messages clés, les données (valeurs, dates, etc…), le ton, les sentiments etc. sans ambiguïtés, et  de rendre toutes ces informations recueillies exploitables de manière automatisée. Les solutions d’IA appliquée à la compréhension du langage naturel s’appuient sur l’apprentissage automatique ou bien des règles sémantiques construites à partir d’un graphe de connaissances.

Selon les estimations d’IDC, les données non structurées représenteront 80 % des données mondiales en 2025. Ces données contiennent des informations opérationnelles et stratégiques qui sont à l’heure actuelle largement sous-exploitées. En cause, la spécialisation des fournisseurs de technologies d’IA dans un domaine d’application précis : chatbot, assistance téléphonique, analyse du texte dans les réseaux sociaux… «Cette approche cloisonnée ne permet pas de capitaliser sur le développement du lexique métier et sur l’apprentissage automatique des algorithmes pour l’appliquer à d’autres projets. Dans ce cadre, dès que l’on change la mission d’une IA, il lui faut repartir à zéro. Or, l’IA appliquée à la compréhension du langage naturel peut et doit s’inscrire dans une approche globale et être mise à profit dans de multiples cas d’usage au sein d’un même système d’information.»

Faire de l’IA son nouveau conseiller clientèle

Pourtant, le potentiel est là. Dans certains cas, l’automatisation du processus par l’IA peut aller jusqu’au déclenchement de l’indemnisation pour les montants ne dépassant pas les quelques milliers d’euros, et ainsi réduire les temps de traitements de plusieurs heures à quelques minutes seulement. Cela dégage en outre du temps aux collaborateurs qui peuvent se consacrer aux dossiers les plus complexes, participant ainsi à l’amélioration du service et de l’expérience client.

Techniquement, les outils basés sur l’IA peuvent être très satisfaisants. Mais pour qu’ils participent réellement à la performance de l’entreprise, il faut qu’ils soient intégrés dans une stratégie globale impliquant tous les métiers concernés, nuance Pierre Frances. «La meilleure approche reste donc celle qui combine intelligences artificielle et humaine, pour répondre le mieux possible aux attentes des consommateurs et faire face aux situations imprévues. Au début de la pandémie par exemple, certains chatbots n’étaient pas préparés aux questions sur la COVID-19. Les entreprises les mieux équipées ont néanmoins pu réagir vite et adapter leurs services en à peine deux semaines, ce qui représente un atout majeur en matière de satisfaction client, et donc de compétitivité.»