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L’intelligence artificielle sert principalement trois objectifs : améliorer l’efficacité du service client, augmenter la productivité et affiner le profilage client. « A condition toutefois d’associer les forces de l’intelligence artificielle à celles des collaborateurs » analyse Gilles Talbot, Sr. Principal Business Consultant chez Genesys.
[Paris, le 14 juin 2018, 12h00] L’idée d’intelligence artificielle n’est pas récente. Elle est née au début des années 50, sous l’influence de John McCarthy, titulaire en 1950 d’un doctorat de mathématiques. « A l’origine, il s’agissait essentiellement de travaux de recherches », explique Gilles Talbot, Sr. Principal Business Consultant chez Genesys, à l’occasion du G-Summit. « Aujourd’hui, l’IA est entrée dans les mœurs et donne lieu à de véritables scénarios d’activités. L’un des derniers en date ? Celui de Google Duplex, un système permettant à Google Assistant de tenir une véritable conversation afin de rendre des services de conciergerie. » Besoin d’une nouvelle coupe de cheveux ? Dégainez votre téléphone portable : « OK Google, trouve-moi un coiffeur ce jeudi entre 10 et 12 heures ». Google Duplex s’occupe lui-même d’appeler le coiffeur pour effectuer la demande. L’intelligence artificielle dialogue alors avec le salon de coiffure pour réserver un créneau, confirmer certains détails (quel genre de coupe, quelle heure précise…) et finalement valider l’évènement qui sera ensuite confirmé à l’utilisateur par le biais d’une notification sur son téléphone. « Google démontre comment, en parlant tout à fait normalement, un humain arrive à interagir avec une machine », poursuit-il. De quoi nous laisser entrevoir un futur (proche !) où les logiciels passeront certains de nos appels à notre place.
Vers des SVI cognitifs dans les centres de contact
Imaginons maintenant un SVI cognitif qui comprendrait les demandes des clients, apporterait les réponses simples, déciderait de basculer l’appel à un collaborateur pour les demandes plus complexes, et continuerait d’apprendre au fur et à mesure des conversations. Alors, réalité ou fiction ? « Nos équipes chez Genesys travaillent sur ce sujet, ainsi que sur le machine learning pour évaluer notamment certains modèles de planification et de prévision », annonce l’expert Genesys. Avec en toile de fond, une certitude : l’IA a besoin de l’humain.
Concrètement, comment ça marche ? Dans les scénarios qui se développement actuellement, le premier contact s’effectue avec la machine. Le bot peut répondre à une question pour ôter d’un doute ou résoudre un problème simple. Si ensuite, le contact a besoin d’être passé à un humain, le robot utilise l’information qu’il a récupérée du client pour en faire son profil et l’attribuer à un agent spécialisé en fonction de deux critères : les besoins du client et les aptitudes de l’agent. De plus, il fournit à cet agent tout le contexte de l’interaction passée, pour que ce dernier n’ait pas à recommencer la conversation de zéro… évitant ainsi à l’utilisateur de tout réexpliquer depuis le début. Le but étant de supprimer les sources possibles de frustration dans la relation client. « Les nouvelles habitudes des millenials, accoutumés à ces nouveaux moyens de communication nous poussent dans cette direction, vers le blended AI [l’IA mixte combinant l’humain et le robot, Nldr.] » explique Gilles.
Kate, l’atout IA de Genesys
En 2017, Genesys a lancé Kate, qui personnifie tout ce que l’entreprise peut apporter en termes d’intelligence artificielle et d’automatisation. C’est une marque ombrelle qui couvre l’ensemble des produits qui adressent les options d’automatisation, de personnalisation, de machine learning et d’engagement proactif. « Concrètement, nous proposons deux approches : la première, native Genesys, pour créer votre propre bot avec nos solutions ; la seconde, dite « bot gateway », qui permet de connecter les solutions Genesys avec des bot tiers », détaille Gilles Talbot. Kate propose également du routage prédictif. L’idée étant de choisir la meilleure ressource pour traiter une interaction donnée, par rapport à un indicateur métier (NPS, first contact résolution, indicateur performance, indicateur des ventes…).
Sur le sujet, l’apport d’une des dernières acquisitions de Genesys, Altocloud, se révèle essentiel. Cette dernière est en effet un des leaders de l’analyse du parcours client. Basée dans le cloud, sa solution d’engagement client digital associe intelligence artificielle et communications en temps réel avec des canaux voix, vidéo et messagerie instantanée. « Ce qui nous permet ainsi d’optimiser et de fluidifier l’expérience des clients d’un bout à l’autre de leur parcours », complète-t-il.
Dans les faits, cela se traduit chez Genesys par une plateforme d’expérience client puissante, sur laquelle vient se rajouter une couche d’intelligence artificielle pour prévoir le comportement du client. D’ailleurs, ces sujets parlent aux donneurs d’ordre : « 53% de nos clients sont en réflexion sur les bots, 19% d’entre-eux ont des projets en cours et 12% ont des programmes en production », conclut Gilles Talbot.
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