Les clients attendent des réponses rapides. La fenêtre de support standard de 9h à 17h devient de moins en moins courante ; les gens veulent de l'aide 24 heures sur 24, et ils la veulent rapidement. Cette pression a poussé de nombreuses entreprises à se tourner vers l'IA pour trouver une solution.
Les chatbots d'IA sont souvent la première option envisagée, mais toutes les IA ne sont pas conçues de la même manière. Certains modèles ne sont pas faits pour remplacer les agents humains, ils sont conçus pour travailler avec eux. L'industrie dépasse les bots basés sur des règles qui peuvent ressembler à un menu téléphonique sans issue. La nouvelle génération d'IA peut être vue comme un nouveau coéquipier. Elle apprend des données de votre entreprise, adopte le ton de votre marque et travaille aux côtés de votre équipe.
Cet article détaillera comment certaines des plus grandes entreprises qui utilisent des chatbots d'IA pour le service client gèrent la situation. Nous verrons ce qui fonctionne, ce qui ne fonctionne pas et les problèmes courants auxquels elles sont confrontées, puis nous explorerons une approche collaborative de l'implémentation basée sur l'équipe.
Comprendre les chatbots d'IA pour le service client
Un chatbot d'IA pour le service client est un programme qui imite la conversation humaine. L'objectif est de répondre aux questions des clients et de résoudre les problèmes sur différents canaux, comme votre site web, au sein de votre centre d'assistance (help desk) ou sur des outils internes comme Slack.
Ils fonctionnent grâce à des technologies telles que le traitement du langage naturel (Natural Language Processing ou NLP), qui aide l'IA à comprendre ce qu'une personne demande, et pas seulement les mots-clés qu'elle tape. Cela aide le bot à déterminer l'intention et le contexte derrière un message.
L'IA moderne ne se contente pas de suivre un script. De nombreuses plateformes apprennent de la propre base de connaissances (knowledge base) de votre entreprise, de vos anciens tickets de support, des articles de votre centre d'aide et de vos documents internes. Cela permet de s'assurer que l'IA ne donne que des informations que vous avez approuvées, afin qu'elle s'exprime comme votre équipe et fournisse des réponses précises.
Au lieu d'un bot autonome, il peut être utile de le considérer comme un « coéquipier d'IA ». Une IA bien intégrée peut faire plus que simplement discuter ; elle peut agir. Elle peut consulter une commande, mettre à jour un ticket dans votre centre d'assistance ou traiter un retour. Elle peut devenir un partenaire dans votre flux de travail, et pas seulement un outil de conversation.
Exemples d'entreprises utilisant des chatbots d'IA
Pour voir comment cela fonctionne dans le monde réel, examinons quelques exemples. Nous verrons comment quelques grandes marques utilisent l'IA, ce qu'elles font de bien et les obstacles courants qu'elles ont rencontrés.
Klarna : Automatiser le support à une échelle massive
Cas d'utilisation : Klarna, le service de paiement fractionné, a attiré l'attention lorsqu'il a annoncé utiliser un assistant d'IA personnalisé pour gérer un grand nombre de discussions de service client. Le plan était de gérer les questions courantes sur les remboursements, les paiements et les commandes sans avoir besoin d'un humain à chaque fois.
Succès rapporté : Les résultats initiaux ont été significatifs. Au cours de son premier mois, l'assistant d'IA de Klarna a géré 2,3 millions de conversations, ce qui, selon eux, équivalait au travail de 700 agents. Ils ont également rapporté que les délais de résolution client sont passés d'une moyenne de 11 minutes à un peu moins de deux.
La limitation : Un an après l'annonce, Klarna a révélé qu'elle embaquait à nouveau des agents humains. Leur PDG a admis que le fait de trop se concentrer sur l'IA pour réduire les coûts avait entraîné une baisse de la qualité du service. Cela illustre un défi potentiel lorsque l'on tente de remplacer entièrement les agents humains au lieu de leur fournir de meilleurs outils.
Une approche différente : Une alternative est le modèle du coéquipier d'IA. Au lieu d'une stratégie du « tout ou rien », une plateforme comme eesel AI peut automatiser les tâches répétitives tout en gardant une équipe humaine aux commandes pour les contrôles de qualité et les problèmes complexes. Ce modèle vise à gagner en efficacité tout en préservant l'expérience client.
Delta Airlines : Créer une conciergerie de voyage personnalisée
Cas d'utilisation : Delta développe son Delta Concierge, un assistant propulsé par l'IA intégré à l'application Fly Delta. L'objectif est de donner aux voyageurs un assistant personnel proactif qui les aide tout au long de leur voyage.
Succès rapporté : Lors de son test bêta, l'assistant a pu donner des mises à jour de vol en temps réel, envoyer des rappels concernant les passeports expirant bientôt et aider les gens à s'orienter dans l'aéroport.
La limitation : Ce type d'IA est un projet d'envergure, construit sur mesure et lié à une seule application propriétaire. Pour la plupart des entreprises, construire quelque chose de similaire à partir de zéro peut ne pas être réaliste. Cela confine également les connaissances de l'IA à une seule plateforme où elles ne peuvent pas être utilisées ailleurs.
Une approche différente : Pour les entreprises qui ont besoin d'une solution plus rapide à mettre en œuvre, un agent de chat interne (Internal Chat) d'eesel AI peut se connecter à diverses sources de connaissances (comme Confluence, Google Docs ou Notion) et fonctionne à l'intérieur d'outils comme Slack ou Microsoft Teams. Cela fournit une ressource de connaissances interne pour le personnel qui peut être déployée rapidement.
H&M : Optimiser l'expérience e-commerce
Cas d'utilisation : H&M a utilisé un chatbot d'IA sur des plateformes de messagerie comme Kik pour servir de « styliste numérique ». Le bot interroge les acheteurs sur leurs préférences de style pour les aider à trouver de nouveaux produits et à composer des tenues.
Succès rapporté : Le bot aide les utilisateurs à s'y retrouver dans le vaste catalogue de H&M. Au lieu de faire défiler les pages indéfiniment, les clients bénéficient d'une expérience interactive qui les oriente vers les vêtements susceptibles de les intéresser. C'est un exemple d'utilisation de l'IA pour rendre le shopping en ligne plus personnel.
La limitation : Bien qu'utiles pour trouver des produits, de nombreux bots d'e-commerce comme celui-ci se spécialisent dans un domaine et peuvent ne pas être en mesure d'entreprendre d'autres actions. Ils ne peuvent pas forcément vérifier l'état d'une commande, traiter un retour ou enquêter sur un retard d'expédition. Cela signifie que si un client a un problème de support, la conversation devra peut-être être transmise à un humain.
Une approche différente : Pour une fonctionnalité étendue, certains chatbots peuvent s'intégrer directement avec d'autres plateformes. Par exemple, le chatbot d'eesel AI pour l'e-commerce se connecte à des plateformes comme Shopify pour entreprendre des actions. Celles-ci peuvent inclure la gestion des recherches de commandes, le traitement des retours ou la proposition de fonctionnalités de vente telles que des carrousels de produits et des boutons « ajouter au panier » directement dans le chat.
Bank of America : Fournir des conseils financiers personnalisés à grande échelle
Cas d'utilisation : « Erica » de Bank of America est un assistant financier virtuel qui aide des millions de clients dans leurs opérations bancaires quotidiennes. Il peut suivre les dépenses, aider à annuler des abonnements, vérifier les soldes et aider les utilisateurs à effectuer des transactions sur leurs comptes d'investissement Merrill.
Succès rapporté : Erica est un assistant bancaire largement utilisé. Il a géré plus de 1,5 milliard d'interactions clients et sert plus de 37 millions de clients, prouvant que l'IA peut fournir des conseils financiers personnels à une échelle massive.
La limitation : Les ressources nécessaires pour construire un système comme Erica sont considérables. Le temps de développement, la mise en place de la sécurité et les coûts de maintenance continue le placent dans la catégorie des solutions d'entreprise. C'est un outil puissant, mais pas un modèle que la plupart des entreprises peuvent reproduire.
Une approche différente : Des solutions alternatives sont disponibles, offrant des fonctionnalités de sécurité de niveau entreprise. eesel AI propose le chiffrement des données et utilise des sous-traitants certifiés SOC 2 Type II, tout en étant conçu pour une configuration rapide. Cette approche vise à rendre l'IA sécurisée accessible aux entreprises qui n'ont peut-être pas les ressources d'une banque mondiale.
Défis courants avec les chatbots d'IA pour le service client
En examinant les exemples ci-dessus, quelques tendances se dessinent. Bien que l'IA à grande échelle soit impressionnante, son déploiement typique peut présenter des défis qui la rendent difficile à adopter pour de nombreuses équipes.
Une configuration longue et compliquée
De nombreuses plateformes nécessitent une intégration (onboarding) prolongée, des paramètres complexes et du temps de développement. Les solutions personnalisées utilisées par des entreprises comme Delta et Bank of America ont pris des années à construire, ce qui signifie qu'il a fallu beaucoup de temps avant d'en voir les résultats.
Des flux de travail inflexibles et difficiles à gérer
Les anciens systèmes d'IA reposent souvent sur des arbres logiques complexes et rigides qui peuvent être difficiles à mettre à jour. Lorsque les politiques de l'entreprise changent, vous devez parfois tout refaire manuellement. Un état d'esprit rigide peut parfois nuire à l'expérience client, nécessitant un changement de stratégie.
Le risque d'un déploiement de type « Big Bang »
Avec de nombreux outils d'IA, il n'y a parfois pas de moyen sûr de les tester avant leur mise en ligne auprès des clients. Cela peut conduire à les activer en espérant que tout se passe bien, ce qui représente un risque important. C'est pourquoi de nombreux responsables du support hésitent à donner à l'IA le contrôle total des discussions avec les clients.
Coûts élevés et tarification confuse
Les solutions sur mesure sont coûteuses, mais même les plateformes SaaS standard peuvent avoir une tarification confuse et imprévisible. Beaucoup facturent par résolution ou imposent des licences onéreuses par agent, ce qui rend la budgétisation difficile.
Un modèle d'IA collaborative pour le service client
Une approche alternative consiste à considérer l'IA comme un coéquipier. Ce modèle est conçu pour répondre aux défis qui peuvent affecter les projets d'IA traditionnels.
Mise en ligne en quelques minutes avec l'humain dans la boucle
eesel utilise une méthode d'« invitation plutôt que de configuration ». Vous le connectez à votre centre d'assistance, comme Zendesk ou Freshdesk, et il commence immédiatement à apprendre de vos anciens tickets, macros et articles du centre d'aide. Il est prêt à l'emploi en quelques minutes.
Il commence également par défaut avec un humain dans la boucle (human-in-the-loop). L'AI Copilot d'eesel suggère des réponses que vos agents humains peuvent approuver, modifier ou ignorer. Cela peut aider à améliorer la productivité de l'équipe tout en minimisant le risque que l'IA fournisse une réponse incorrecte.
Contrôler et personnaliser en langage clair
Vous n'avez pas besoin d'être un développeur pour donner des instructions à eesel. Vous pouvez définir son ton de voix, les actions qu'il peut effectuer et ses règles d'escalade en utilisant un langage simple et naturel. Par exemple, vous pouvez lui dire : « Si un remboursement est demandé après 30 jours, refuse poliment et propose un avoir en magasin. »
eesel dispose également d'un mode simulation qui vous permet de tester votre configuration sur des milliers de vos anciens tickets. Cela vous permet de voir comment il se serait comporté et d'obtenir des prévisions sur les taux de résolution avant qu'il n'interagisse avec un client réel. Cela aide à atténuer le risque d'un déploiement brutal.
Un parcours clair de stagiaire à agent de première ligne
eesel est conçu pour un déploiement progressif et contrôlé. Il commence comme un « stagiaire », rédigeant des réponses pour votre équipe. À mesure qu'il apprend de leurs commentaires, vous pouvez le « promouvoir » pour gérer certains types de questions ou même prendre en charge le support de première ligne de manière autonome. Ce processus instaure la confiance et garantit que vous gardez le contrôle de la qualité.
Des modèles de tarification transparents
Certaines plateformes proposent différents modèles de tarification. Par exemple, les tarifs d'eesel sont basés sur des forfaits de paiement par interaction. Il n'y a pas de licences par agent, vos coûts sont donc prévisibles et peuvent évoluer avec votre croissance.
| Fonctionnalité | Plan Team | Plan Business |
|---|---|---|
| Prix (Annuel) | 239 $ /mois | 639 $ /mois |
| Interactions d'IA | 1 000 /mois | 3 000 /mois |
| AI Copilot | Inclus | Inclus |
| Entraînement sur anciens tickets | Non | Inclus |
| Actions d'IA | Non | Inclus |
Le cas de Klarna, en particulier, a suscité de larges discussions sur l'avenir de l'IA dans le service client. Il sert d'exemple frappant à la fois du potentiel immense et des risques importants liés à l'automatisation à grande échelle. La vidéo ci-dessous explore l'annonce initiale et ses implications pour l'industrie.
Cette vidéo de CX Today explore l'annonce initiale de Klarna concernant son assistant d'IA et les implications pour l'industrie du service client.
Augmenter les équipes plutôt que les remplacer
Les exemples des grandes entreprises soulignent à la fois le potentiel de l'IA et ses défis communs. L'un des points essentiels à retenir est qu'une approche consiste à seconder les agents plutôt qu'à les remplacer.
Cette approche se concentre sur le fait de fournir aux équipes un coéquipier d'IA capable de gérer les tâches répétitives, libérant ainsi les agents humains pour les conversations à haute valeur ajoutée qui nécessitent de l'empathie et une pensée créative.
Le modèle du « coéquipier d'IA », axé sur la collaboration, la sécurité et la facilité d'utilisation, est un moyen pour les entreprises de commencer à utiliser l'IA dans leur service client.
Pour en savoir plus sur ce modèle, vous pouvez inviter eesel dans votre centre d'assistance pour voir comment il se comporte sur vos anciens tickets.
Questions fréquemment posées
Une erreur courante consiste à essayer de remplacer complètement les agents humains au lieu de les seconder. Comme on l'a vu avec Klarna, cela peut entraîner une baisse de la qualité du service. Une stratégie équilibrée consiste à utiliser l'IA comme un coéquipier pour gérer les tâches répétitives, libérant ainsi les humains pour les problèmes plus complexes.
Les petites entreprises peuvent rivaliser en adoptant un modèle de « coéquipier d'IA » avec des plateformes accessibles comme eesel AI. Au lieu de dépenser des millions pour une solution sur mesure, elles peuvent utiliser une solution prête à l'emploi (plug-and-play) qui offre des fonctionnalités puissantes, une configuration rapide et une approche avec l'humain dans la boucle sans les coûts d'une solution d'entreprise.
Recherchez une plateforme facile à configurer, qui apprend de vos données existantes, permet une supervision humaine et peut être personnalisée en langage clair. Un mode simulation pour tester l'IA avant sa mise en ligne est également une fonctionnalité clé pour réduire les risques.
Cela ne doit pas forcément l'être. Alors que les solutions d'entreprise personnalisées sont incroyablement chères, les plateformes modernes ont souvent des tarifs transparents, au paiement par interaction, sans licences par agent. Cela rend l'IA abordable pour les entreprises de toutes tailles pour commencer et évoluer de manière prévisible.
La précision provient de l'entraînement de l'IA sur la base de connaissances (knowledge base) spécifique de votre entreprise, comme les anciens tickets et les articles du centre d'aide. Un modèle avec l'humain dans la boucle (human-in-the-loop), où les agents approuvent ou modifient les réponses suggérées par l'IA, est également essentiel pour maintenir le contrôle qualité et instaurer la confiance dans le système.
Oui, si le chatbot peut entreprendre des actions. De nombreux bots simples ne peuvent que fournir des informations. Un coéquipier d'IA plus avancé peut s'intégrer à d'autres plateformes (comme Shopify) pour effectuer des tâches telles que la vérification de l'état d'une commande, le traitement des retours ou la mise à jour directe des informations client.
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Article by
Kenneth Pangan
Rédacteur et marketeur depuis plus de dix ans, Kenneth Pangan partage son temps entre l'histoire, la politique et l'art, avec de nombreuses interruptions de la part de ses chiens réclamant son attention.
