Si l’intelligence artificielle (IA) fait aujourd’hui l’objet de toutes les attentions, cet engouement n’est pas seulement une tendance passagère. En effet, 70 % des responsables de l’expérience client (CX) déclarent que l’IA est un impératif pour leur entreprise, et 83 % pensent que l’IA sera un vrai facteur de différenciation pour eux à l’avenir. De plus, 64 % des consommateurs interrogés dans le rapport Genesys « État des lieux de l’expérience client » estiment que l’IA améliorera la qualité et la rapidité du service client au cours des deux à trois prochaines années.
À l’heure où l’IA s’impose comme le nouvel impératif de l’expérience client, les responsables de centres de contact, les équipes IT et les professionnels CX doivent enrichir leurs connaissances de l’IA.
Et cela commence par une maîtrise des concepts de base de l’IA. Mieux vous comprendrez le vocabulaire lié à cette technologie, plus il sera facile de vous informer et d’en informer les autres. Dans cet article, découvrez une liste non-exhaustive de termes courants et de définitions générales à connaître.
Le monde de l’IA étant dynamique et en constante évolution, ce glossaire sera mis à jour avec de nouveaux termes à mesure qu’ils émergent. N’hésitez pas à l’ajouter à vos favoris et à vous y référer ultérieurement pour enrichir vos connaissances en continu.
L’IA dans le centre de contact : les fondamentaux
L’IA redéfinit les opérations du centre de contact. Elle transforme un à un les outils de communication, l’efficacité interne et externe, et même les activités d’un conseiller au quotidien. Voici quelques-unes des capacités d’IA fondamentales au cœur de ce changement.
-
- Intelligence artificielle pour centre de contact – Utilisation du machine learning et du traitement du langage naturel (NLP) pour automatiser et optimiser les opérations du centre d’appel. L’IA pour centre de contact est conçue de manière à rationaliser les interactions clients et à améliorer l’expérience client dans son ensemble grâce à une assistance personnalisée et efficace.
-
- IA conversationnelle – Utilisation de l’intelligence artificielle pour alimenter des outils de communication automatisés, tels que les chatbots et les assistants virtuels qui conversent naturellement avec les clients. Les entreprises peuvent ainsi offrir des interactions plus rapides et efficaces sur tous les canaux. L’intelligence conversationnelle permet également d’offrir un self-service plus efficace, ce qui donne aux conseillers humains le temps de s’occuper de tâches plus importantes et moins répétitives. L’IA conversationnelle pour les centres d’appel automatise les réponses, gère les demandes de routine et fournit une assistance 24/7, améliorant ainsi l’efficacité et la satisfaction client.
-
- Intelligence conversationnelle – Utilisation de l’IA pour analyser, interpréter et obtenir des informations à partir des interactions avec les clients sur tous les canaux. L’intelligence conversationnelle aide les centres de contact à comprendre l’intention, le ressenti et le comportement des clients. Ces informations peuvent ensuite être utilisées pour améliorer les performances des conseillers, optimiser les workflows, personnaliser les expériences et détecter de manière proactive les opportunités ou les problèmes.
-
- Conseiller IA de centre d’appel – Conseillers IA de centre d’appel, conseillers virtuels et conseillers virtuels intelligents : tous gèrent les interactions de service client sans intervention humaine. Ils sont capables de comprendre les questions des clients et d’y répondre, de résoudre les problèmes et d’effectuer des transactions, en autonomie totale ou partielle. Les conseillers IA de centre d’appel représentent une solution évolutive et rentable pour gérer de grandes quantités de demandes sans avoir à embaucher et à former des conseillers humains supplémentaires.
-
- Conseiller virtuel – Les conseillers virtuels utilisent l’IA pour créer un conseiller de service client par chatbot. Ces conseillers virtuels traitent les requêtes des clients sans intervention humaine ou, si nécessaire, font remonter le problème vers un conseiller humain en toute simplicité.
-
- Conseillers virtuels intelligents (IVA) – Conseillers pilotés par IA capables de gérer des conversations textuelles bidirectionnelles en plus des interactions vocales. Les IVA peuvent effectuer de nombreuses tâches comme la prise de rendez-vous commerciaux, la planification du rappel d’un client et la gestion des demandes de service client.
-
- Plateformes d’engagement client pilotées par IA – Plateformes d’engagement client qui utilisent l’intelligence artificielle (IA) pour automatiser et améliorer les interactions clients sur les canaux vocaux et digitaux. Ces plateformes aident les entreprises à composer leur solution idéale à partir d’un large éventail de composants natifs, d’un vaste écosystème de partenaires et d’API ouvertes.
-
- Synthèse par IA – Utilisation de l’IA générative dans les centres de contact pour résumer automatiquement les interactions clients, telles que les appels, les chats et les e-mails. Cela permet aux superviseurs de comprendre rapidement le contenu des requêtes ou du feedback des clients sans passer en revue l’ensemble de l’interaction, afin d’accélérer les réponses et de personnaliser davantage le service.
Les technologies qui impulsent l’innovation en matière d’IA
De quoi l’IA est-elle faite ? Quels sont les rouages de cette technologie ? Examinons la nature et le fonctionnement de ces éléments fondamentaux pour vous aider à prendre des décisions plus éclairées dans ce domaine.
-
- Grands modèles de langage (LLM, Large Language Models) –Intelligence artificielle entraînée avec de grandes quantités de données textuelles, qui permet à la technologie de comprendre et de générer du langage humain. Au sein du centre de contact, les LLM offrent des fonctionnalités avancées telles que la synthèse des conversations, la prédiction de l’intention du client et la mise en place de conseillers virtuels qui s’expriment en langage naturel. Ces modèles s’entraînent à partir des tendances récurrentes dans le langage et le contexte, ce qui les rend plus efficaces au fil du temps.
-
- Traitement du langage naturel (NLP, Natural Language Processing) – Branche de l’intelligence artificielle qui permet aux ordinateurs de comprendre, d’interpréter et de générer du langage humain. Elle consiste à décomposer le langage en plus petits éléments, à analyser la grammaire et la sémantique, et à comprendre le contexte.
-
- Compréhension du langage naturel (NLU, Natural Language Understanding) – Sous-branche du NLP qui se concentre spécifiquement sur l’interprétation du sens, de l’intention et du contexte dans le langage humain, et va au-delà de la détection de mots-clés pour assurer une compréhension réelle. Dans les centres de contact, la NLU est essentielle pour traiter avec précision les questions complexes, améliorer les performances des conseillers virtuels et garantir aux clients une réponse appropriée et plus rapide.
L’IA pour optimiser la personnalisation et les parcours client
Les clients d’aujourd’hui exigent une expérience plus personnalisée que jamais, et l’IA est un levier essentiel de cette personnalisation à grande échelle. Voici quelques façons dont l’IA aide les experts CX à offrir des interactions plus personnalisées et centrées sur l’humain.
-
- Orchestration de l’expérience avec l’IA – Utilisation de l’IA pour coordonner et gérer les expériences client sur différents points de contact et canaux. L’IA compile et analyse les données client afin d’identifier des modèles et de suggérer la prochaine action à entreprendre auprès d’un client en fonction de ses besoins et des actions antérieures.
-
- Orchestration du parcours client pilotée par IA – Application de la technologie d’intelligence artificielle (IA) pour gérer et optimiser dynamiquement le parcours client. L’IA collecte des données à chaque point de contact des clients afin de retracer leur parcours. Elle utilise ces connaissances pour anticiper leurs besoins, leurs intentions et leur prochaine action. Son évolutivité permet de créer une expérience entièrement personnalisée pour chaque client.
-
- Marketing personnalisé piloté par IA – Utilisation de l’IA pour adapter les expériences à chaque client. L’IA peut non seulement comprendre et prédire l’intention spécifique d’un client, mais aussi l’aider à résoudre son problème plus rapidement. Si l’interaction nécessite une assistance humaine, l’IA le détecte et transmet l’historique et le contexte de la conversation au conseiller lorsqu’il redirige l’interaction. Ainsi, les besoins du client sont satisfaits sans qu’il n’ait à répéter des informations.
-
- Offres en temps réel pilotées par IA – Offres et recommandations personnalisées que l’IA propose aux clients au bon moment. Cela permet aux entreprises d’analyser le comportement et le contexte des clients en temps réel pour identifier des opportunités de vente. Ces offres de contenu générées à des moments précis contribuent à améliorer le service et à booster les taux de conversion en personnalisant l’expérience et en proposant uniquement des produits ou services susceptibles d’intéresser le client.
-
- IA et segmentation de la clientèle – Utilise l’IA pour relier un prospect ou un client avec l’intention et la priorité appropriées. Pour cela, l’IA identifie les intérêts, les préférences et les comportements d’achat probables d’un client sur la base de profils similaires de clients précédents. La segmentation des clients permet aux entreprises de personnaliser les expériences en déterminant quand et où interagir avec les clients, grâce à une offre de contenu automatisée, un bot ou un service assisté par un conseiller.
-
- Insights clients optimisés par l’IA – L’engagement prédictif piloté par IA en est un exemple : il identifie les comportements récurrents des clients pour prédire les segments auxquels ils appartiennent et ce qu’ils recherchent, puis proposer l’action la plus appropriée. Ces prédictions peuvent, entre autres, générer des offres automatisées et des conversations plus personnalisées, qui augmentent la satisfaction et renforcent la fidélité.
-
- Insights clients générés par IA – Exploitation de l’intelligence artificielle et du machine learning pour analyser des quantités massives de données client plus rapidement et plus efficacement qu’un humain. Ces insights permettent aux entreprises de prédire les comportements des clients, de personnaliser les interactions individuelles et d’optimiser les parcours des clients en fonction de recommandations basées sur les données.
L’IA pour les conseillers, les administrateurs et les superviseurs
L’IA peut aller au-delà de l’analyse des données et de la production d’insights. Elle constitue un véritable partenaire pour les conseillers du service client, les administrateurs et les superviseurs. Elle peut agir en tant qu’assistant ou copilote pour fournir une assistance en temps réel, en mobilisant les connaissances au moment où elles sont nécessaires, en adaptant les charges de travail des conseillers pour les aider à être plus productifs et en automatisant les tâches répétitives afin de leur libérer du temps.
-
- Copilote – Terme courant désignant un assistant IA qui prend en charge différents rôles (conseillers, superviseurs et administrateurs) au sein du centre de contact en fournissant une assistance, des insights et des fonctionnalités d’automatisation en temps réel. Il améliore la prise de décision, la productivité et l’expérience client grâce à des recommandations et à des actions intelligentes, ainsi qu’en automatisant certaines tâches.
-
- Copilote d’administrateur – Fournit aux administrateurs de centre de contact des outils pilotés par IA pour rationaliser les opérations. Cela inclut l’automatisation de la planification, de la gestion des effectifs (WFM), de l’analyse et du reporting. Grâce à l’IA, le copilote d’administrateur optimise l’allocation des ressources, prévoit le volume des appels et améliore l’efficacité opérationnelle globale du centre de contact.
-
- Copilote de superviseur – Aide les superviseurs à surveiller et à gérer les performances des conseillers dans le centre de contact. Il les informe de la qualité des appels, la productivité des conseillers et des indicateurs de satisfaction client. En analysant les interactions, le copilote de superviseur identifie les opportunités de coaching et recommande des interventions aux superviseurs pour améliorer les performances des équipes et garantir la conformité aux normes de service.
L’IA agentique et les systèmes autonomes
L’IA va même au-delà de sa fonction d’assistance aux conseillers, superviseurs et administrateurs : elle peut agir en totale autonomie, sans l’aide d’un humain. Cette « IA agentique » est capable de prendre ses propres décisions et d’interagir directement avec les clients. Ainsi, elle libère du temps aux collaborateurs du centre de contact pour se concentrer sur les tâches plus complexes et subtiles qui nécessitent une touche humaine, comme la créativité ou l’empathie.
-
- IA agentique – Système d’IA capable de prendre des décisions par lui-même et même souvent de prendre des mesures sans intervention humaine. Il tire des enseignements de chaque interaction, optimise en permanence les résultats et ajuste ses stratégies en fonction des données et du contexte en temps réel. Cela lui permet de se développer et de s’améliorer au fil du temps sans reprogrammation. Une véritable IA agentique agit en autonomie, résout les problèmes dynamiques non déterministes et s’exécute sans dépendre de chemins rigides et prédéfinis. Ainsi, son aptitude à fonctionner de manière indépendante accroît la réactivité, réduit les erreurs humaines et améliore l’expérience client en effectuant les bonnes actions au bon moment.
-
- Système agentique – Framework logiciel qui manifeste un pouvoir d’action en percevant son environnement, en traitant les informations et en prenant des mesures pour atteindre des objectifs prédéfinis. Il combine l’automatisation, les informations basées sur les données et la logique axée sur les événements pour prendre des décisions et résoudre les problèmes de manière proactive, sans supervision humaine continue. Dans le contexte de l’expérience client, un système agentique peut simplifier les workflows, améliorer les résultats et permettre aux conseillers humains de se concentrer sur des tâches plus complexes ou qui nécessitent un contact humain.
L’IA pour l’intelligence et l’optimisation
L’IA ne se limite pas à l’automatisation des tâches et à l’assistance en temps réel. Elle contribue aussi à améliorer la stratégie de votre centre de contact, la qualité des interactions et l’excellence opérationnelle globale en analysant de grandes quantités de données plus rapidement et plus efficacement que ne le ferait un humain.
-
- Analyse pilotée par IA – Utilisation de l’IA pour recueillir et analyser de grands jeux de données, révélant des tendances et des informations qu’un humain pourrait manquer et qui peuvent ensuite être utilisés pour éclairer les tactiques et la stratégie de l’entreprise. Ainsi, l’IA améliore l’expérience client et exploite l’ensemble des données disponibles pour retracer le parcours d’une personne, analyser ses actions passées et prédire ses prochains comportements.
-
- Analyse du feedback client avec l’IA – Utilisation de l’IA par les centres de contact pour analyser le feedback client sur différents canaux (avis sur les produits, réseaux sociaux, e-mails, etc.). Elle repose sur plusieurs processus, dont l’analyse du ressenti, qui évalue si le retour est positif ou négatif. Grâce à cette analyse pilotée par IA, l’entreprise obtient de précieux leviers d’amélioration pour ses produits, services et expériences clients au fil du temps.
-
- Analyse vocale – Utilisation de la compréhension du langage naturel (NLU) pilotée par IA pour analyser les enregistrements vocaux ou les appels client en direct. Cette analyse repère des sujets ou des phrases clés, identifie l’intention et le ressenti du client au fur et à mesure qu’il évolue au sein d’une interaction, et aide les centres de contact à évaluer les performances des conseillers.
-
- Analyse du ressenti – Processus d’analyse du discours ou du texte pour identifier le ton émotionnel. Aussi appelé « opinion mining »), ce processus utilise le traitement du langage naturel (NLP) piloté par IA pour déterminer le ressenti du client tout au long d’une interaction. Ces informations constituent un élément important de l’analyse de la voix du client (VoC).
L’IA responsable
À l’heure où les entreprises exploitent l’IA pour autonomiser leurs collaborateurs et optimiser leur efficacité, il est important de garder à l’esprit que l’IA n’est pas un outil parfait. Comme toute autre entité, y compris les humains, l’IA peut faire des erreurs. Les entreprises doivent utiliser l’IA de manière responsable et éthique afin d’éviter ces erreurs.
-
- Biais – Erreurs systématiques dans la façon dont les modèles d’IA interprètent les données ou prennent des décisions, qui reflètent souvent des déséquilibres dans les données avec lesquelles ils ont été entraînés. Dans le centre de contact, ces biais peuvent conduire à un traitement injuste ou incohérent de certains groupes de clients, comme une mauvaise interprétation de l’intention, un écart entre les niveaux de service ou le renforcement de stéréotypes. L’élimination des préjugés est essentielle pour créer des systèmes d’IA éthiques et inclusifs qui offrent une expérience client juste et fiable.
-
- IA éthique – Pratique consistant à concevoir, à développer et à déployer des systèmes d’IA moralement responsables et en adéquation avec les valeurs de l’entreprise. Une IA éthique doit suivre des directives strictes qui protègent les entreprises en définissant précisément des finalités de son utilisation, en respectant des réglementations liées aux données et en luttant contre les préjugés. Des principes de confidentialité des données clients et collaborateurs et de protection de la propriété intellectuelle doivent être respectés dès la conception. Les entreprises doivent également assurer l’explicabilité des algorithmes et la transparence de leur usage afin de comprendre leur impact opérationnel tout en gardant le contrôle sur les résultats.
-
- Hallucination – Phénomène qui se produit lorsqu’un système d’IA, en particulier basé sur de grands modèles de langage (LLM), génère des réponses qui semblent plausibles mais qui sont en réalité inexactes ou trompeuses. Au sein du centre de contact, ces hallucinations peuvent entraîner des réponses inexactes aux questions des clients ou des résumés de conversation erronés. La détection et la gestion des hallucinations sont essentielles pour garantir la fiabilité, maintenir la confiance des clients et soutenir la prise de décision des conseillers.
Tenir le rythme à l’ère de l’IA
À mesure que l’IA devient essentielle aux opérations du centre de contact et s’intègre à tous les aspects de l’expérience client, les responsables CX doivent impérativement s’informer afin de mieux comprendre l’impact de cette technologie. Les définitions abordées dans cet article sont un bon début, mais doivent être enrichies par un apprentissage continu.
Dans ce contexte, il est essentiel de travailler auprès d’un partenaire technologique qui comprend profondément l’IA et offre des outils qui exploitent sa pleine puissance. Libérez tout le potentiel de l’IA avec Genesys CloudTM, une plateforme d’orchestration de l’expérience pilotée par IA leader sur le marché. Avec Genesys Cloud, offrez des expériences plus connectées et plus significatives à chaque client, à chaque interaction et à chaque fois.
*Ces termes sont courants ou émergents dans les secteurs de l’expérience client et des centres de contacts. Ils ne sont pas spécifiques à Genesys ou aux produits Genesys.
