Transformation du service client : comment l’IA générative change la donne

Qu’il s’agisse de passer une commande, de demander un échange de produit ou de poser des questions sur un problème de facturation, les clients d’aujourd’hui exigent une expérience exceptionnelle, avec des réponses rapides et complètes à leurs demandes. Ils s’attendent également à ce qu’un service soit fourni 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7 sur plusieurs canaux.

Bien que les approches traditionnelles de l’IA offrent un service rapide à la clientèle, elles ont leurs limites. Actuellement, les bots s’appuient sur des systèmes basés sur des règles ou sur des algorithmes (ou modèles) de machine learning pour automatiser les tâches et fournir des réponses prédéfinies aux demandes des clients.

L’IA générative a le potentiel de révolutionner le service client, en tirant parti de grands modèles de langage (LLM) et de techniques d’apprentissage profond conçus pour la compréhension des demandes complexes et la génération de réponses conversationnelles plus naturelles. Les grandes entreprises (un grand nombre d’entre elles ayant déjà entamé leur transition vers l’IA) souhaitent exploiter la puissance de l’IA générative pour le service client. Les modèles d’IA analysent les conversations en contexte, génèrent des réponses cohérentes et adaptées, et traitent plus efficacement les demandes et les scénarios des clients. Ils peuvent traiter les requêtes complexes des clients, en comprenant toutes les nuances dans leurs intentions, leurs sentiments et le contexte, et fournir des réponses pertinentes en conséquence. L’IA générative peut également tirer parti des données client pour fournir des réponses et des recommandations personnalisées, et proposer des suggestions et des solutions sur mesure pour améliorer l’expérience client.

L’IA générative représente une véritable opportunité pour les entreprises de gagner en productivité, d’améliorer l’assistance personnalisée et d’augmenter la croissance. Voici cinq cas d’utilisation intéressants de l’IA générative qui peuvent changer la donne dans le domaine du service client :

1. Recherche conversationnelle : les clients peuvent trouver rapidement les réponses qu’ils recherchent, avec des réponses naturelles générées par des modèles de langage affinés avec les bases de connaissances de l’entreprise. Ce qui distingue l’IA générative, c’est qu’elle peut fournir des informations pertinentes sur la requête de recherche dans la langue choisie par l’utilisateur, limitant les besoins en matière de services de traduction.
2. Assistance aux agents – recherche et synthèse : les agents du support client peuvent utiliser l’IA générative pour améliorer leur productivité. Elle leur permet en effet de répondre aux questions des clients à l’aide de réponses générées automatiquement dans le canal choisi par l’utilisateur en fonction de la conversation. Les capacités de synthèse automatique de l’IA générative créent des résumés auxquels les employés peuvent facilement se référer et qu’ils peuvent utiliser dans leurs conversations pour fournir un produit, un service ou des recommandations (avec une classification et un suivi des tendances).
3. Aide à la création : les employés qui créent des chatbots et d’autres outils de service client peuvent utiliser l’IA générative pour la création de contenu et l’aide à la création en soutien aux demandes de service, avec des réponses et des suggestions basées sur les données existantes de l’entreprise et des clients.
4. Optimisation des opérations et des données du centre d’appel : l’IA générative peut effectuer les tâches répétitives impliquées dans la collecte des informations nécessaires à l’amélioration de la boucle de rétroaction du centre d’appel. Elle peut résumer et analyser les plaintes, les parcours client et d’autres éléments, permettant aux agents de consacrer plus de temps aux clients. Les informations obtenues facilitent considérablement l’évaluation des améliorations de performance des services concernés, permettant ainsi aux centres d’appel de contribuer à la génération de revenus.
5. Recommandations personnalisées : l’IA générative prend en compte l’historique des interactions du client avec la marque sur l’ensemble des plateformes et services d’assistance pour lui fournir des informations qui lui sont propres (et transmises avec le ton et dans le format qu’il préfère).

IBM Consulting peut vous aider à exploiter la puissance de l’IA générative pour le service client grâce à une suite de solutions d’IA IBM. Par exemple, les entreprises peuvent automatiser les réponses du service client avec watsonx Assistant, un produit d’IA conversationnelle conçu pour aider les entreprises à surmonter les difficultés liées au support traditionnel et leur permettre de fournir un service client exceptionnel. Associé à watsonx Orchestrate, qui automatise et rationalise les workflows, watsonx Assistant permet de gérer et de résoudre les problèmes des clients tout en intégrant des technologies de centre d’appel qui créent des expériences d’assistance fluides.

Avec le déploiement d’IBM watsonx, un portefeuille de produits d’IA, trois composants puissants font passer l’intelligence artificielle au niveau supérieur : watsonx.ai, watsonx.data et la nouvelle version à venir de watsonx.governance. watsonx.ai est un studio permettant d’entraîner, de valider, de régler et de déployer des modèles de machine learning (ML) et des modèles de fondation pour l’IA générative. watsonx.data permet de dimensionner les workloads d’IA sur la base des données client. watsonx.governance fournit une solution de bout en bout permettant de mettre en place des workflows d’IA responsables, transparents et explicables.

Pour proposer des solutions d’IA générative adaptées aux centres de contact, IBM Consulting travaille en étroite collaboration avec des partenaires de l’écosystème, notamment Salesforce, Amazon, Genesys, Five9 et NICE, afin d’aider les clients à tirer parti de l’open source et d’autres technologies.

Dans le cadre d’un engagement en plusieurs phases, Bouygues Telecom a collaboré avec IBM Consulting pour transformer les opérations de son centre d’appel grâce à des capacités d’IA générative adaptées à l’entreprise. Avant cette phase, l’opérateur de télécommunications européen s’était associé à IBM pour dimensionner ses quatre premières applications d’IA cloud natives sur le cloud Amazon Web Services (AWS), un partenaire de l’écosystème IBM.

Malgré les 8 millions de conversations client-agent riches en informations à leur disposition, les agents de l’opérateur n’avaient accès qu’à une partie de ces informations dans les systèmes de gestion de la relation client (CRM). En outre, ils n’avaient pas le temps de lire entièrement les transcriptions automatiques des appels précédents. IBM Consulting a utilisé des modèles de fondation ayant pour objectif d’exécuter automatiquement la synthèse des appels et l’extraction de sujets, et de mettre à jour rapidement le CRM avec ces informations exploitables. Cette innovation a entraîné une réduction de 30 % des opérations avant et après les appels et devrait permettre d’économiser plus de 5 millions de dollars en améliorations opérationnelles annuelles.

Dans un autre contexte, Lloyds Banking Group avait du mal à répondre aux besoins des clients avec son application web et mobile existante. En l’espace de quelques semaines, l’équipe de data scientists, de consultants en expérience utilisateur et de consultants en stratégie d’IBM a créé une preuve de concept (POC) pour démontrer que les LLM pouvaient améliorer l’expérience avec les assistants virtuels en réduisant les recherches infructueuses, en améliorant les performances de ces assistants et en personnalisant la recherche pour ses clients. La solution LLM mise en œuvre a permis de réduire les efforts manuels de 80 % et d’augmenter la précision de la classification des conversations mal classées de 85 %.

Dans une étude menée en 2023 par l’IBM Institute of Business Value, 75 % des PDG sondés sont convaincus que les organisations dotées de l’IA générative la plus avancée profiteront d’un avantage concurrentiel. Cependant, ces dirigeants sont également préoccupés par la gestion des risques, notamment les risques liés aux biais, à l’éthique et à la sécurité.¹

Pour aider les clients à réussir leur mise en œuvre de l’IA générative, IBM Consulting a récemment lancé son Centre d’excellence (CoE) pour l’IA générative. Il vient compléter les pratiques globales existantes en matière d’IA et d’automatisation d’IBM Consulting, qui compte 21 000 consultants spécialisés dans les données et l’IA, et affiche plus de 40 000 engagements d’entreprise à son compteur. IBM Consulting aide les organisations de tous les secteurs à adopter et à déployer l’IA pour la détection et l’atténuation des risques, et leur fournit également des formations et des conseils.

Où que vous en soyez dans votre parcours de transformation du service client, IBM Consulting est particulièrement bien placé pour vous aider à exploiter le potentiel de l’IA générative grâce à des méthodes ouvertes et ciblées conçues pour les entreprises.