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IA Générative et Relation Client : de la stratégie à l'adoption en entreprise

Publié par Konverso le | Mis à jour le

L'intégration de l'IA générative offre de nouvelles perspectives mais fait naître aussi de multiples challenges. Les entreprises sont dans une phase exploratoire, où sont testés plusieurs cas d'usage et où il est important de s'assurer que la sécurité des systèmes et des informations n'est pas compromise.

"Les modèles d'IA générative comme ChatGPT, Gemini etc. ont pris le monde par surprise, en raison de l'innovation qu'ils apportent, mais aussi du fait d'un réel changement de paradigme", constate Bertrand Lafforgue, CEO et co-fondateur de Konverso, plateforme d'IA générative.

Bertrand Lafforgue, CEO et co-fondateur de Konverso

Un phénomène qui soulève un grand nombre de questions au sein des entreprises et organisations : Comment le quotidien des collaborateurs peut-il être optimisé et amélioré ? Quels sont les impacts sur les données ? Comment faire fonctionner ces modèles de façon sécurisée ? "Bien souvent, les entreprises testent d'abord des applications qui concernent l'optimisation des tâches des collaborateurs. C'est ce qui leur permet d'éprouver l'IA, avant un potentiel déploiement sur l'expérience directe avec les clients", poursuit celui-ci.

Quelles sont les différentes étapes d'intégration de l'IA ?


L'IA générative
est puissante mais nécessite en prérequis un travail minutieux sur la data, afin de s'assurer que les données utilisées soient fiables et robustes : modalités de collecte et de stockage conformes aux réglementations, dédoublonnage, mises à jour régulières ... En outre, il est aussi intéressant de recenser tous les cas d'usage possibles pour être en mesure de prioriser : "Un des faits intéressants avec l'IA générative : les métiers sont impliqués très tôt dans les réflexions. L'IA n'est donc plus l'apanage des data scientists", affirme Bertrand Lafforgue. Viennent alors se poser les questions techniques et technologiques : quel modèle d'IA utiliser, et quelle chaîne de traitement ou RAG (Retrieval Augmented Generation) mettre en place pour maximiser la performance et éviter les hallucinations etc. Ce n'est enfin, qu'une fois les premiers cas d'usages mis en place en internes, que les équipes pourront décider de déléguer une partie des fonctions en mode "selfcare" auprès des clients.


Quelles sont les applications au niveau du service client ?


Le centre de relation client est un service où un grand nombre d'applications peuvent être automatisées par l'IA en vue d'améliorer le quotidien des conseillers tant en termes de performance que de qualité de travail. Cela permet notamment de réduire la durée de traitement des demandes tout en améliorant la qualité de service, grâce à la mise à disposition des conseillers des bases de connaissance consultable à la demande, en temps réel, de façon conversationnelle. L'IA vient également en aide à la rédaction, avec des réponses personnalisées suggérées qu'il ne reste plus qu'à vérifier. "D'autres applications sont possibles telles que la catégorisation automatique des demandes ou encore l'analyse de sentiments", ajoute Bertrand Lafforgue.

Opter pour une plateforme telle que Konverso permet ainsi d'assister les conseillers via l'intelligence générative sur l'ensemble des canaux digitaux, en se greffant de façon simple aux bonnes sources de données : CRM, ticketing... Cela permet également de s'assurer de la sécurité des process et des données, le tout au service de l'optimisation de la performance de l'entreprise et de la personnalisation de l'expérience client.

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