L’expérience client (CX) évolue, non seulement en raison de l’évolution des attentes des consommateurs, mais aussi des limites opérationnelles. La plupart des entreprises sont confrontées au même défi : développer des services sans empiler les ressources. Cette équation ne fonctionne que si quelque chose change de façon fondamentale dans la façon de travailler. L’intelligence artificielle (IA) est un élément clé de ce changement. Mais toutes les intelligences artificielles n’offrent pas la même valeur ou ne fonctionnent pas avec le même degré d’efficacité. De nombreux systèmes existants restent étroitement scriptés, axés sur l’automatisation statique. Ils réduisent les tâches manuelles, mais peuvent être insuffisants dans les environnements dynamiques. Pour les entreprises souhaitant développer des services personnalisés sans augmenter les coûts au même rythme, une nouvelle génération d’IA pour l’expérience client émerge. L’IA agentique rend ce niveau supérieur d’expérience accessible. Elle introduit des systèmes capables de poursuivre les objectifs, de prendre des décisions en contexte et de s’adapter aux conditions réelles, tout en restant en phase avec les objectifs commerciaux. Et bien que l’autonomie totale reste rare dans les environnements de production, les cas d’utilisation semi-autonomes peuvent générer des améliorations mesurables de l’expérience client. Pour en tirer parti, les organisations doivent comprendre ce que permet l’IA agentique, ce qu’elle requiert et comment commencer à la mettre en place dès maintenant.

Comprendre les caractéristiques de l’IA agentique

Pour qu’un système soit considéré comme une IA véritablement agentique, il doit présenter cinq caractéristiques principales :

  • Autonomie : Il peut agir de manière indépendante, sans nécessiter d’instructions explicites pour chaque scénario.
  • Orientation des objectifs : Il fonctionne avec un sens de l’objectif, en poursuivant des résultats définis comme la résolution d’un problème ou la réalisation d’une transaction.
  • Adaptativité : Il s’adapte aux nouvelles informations en temps réel, optimisant ainsi en permanence ses réponses.
  • Mémoire : Il apprend des interactions passées et applique ces connaissances aux interactions actuelles, tout en conservant le contexte et la continuité.
  • Raisonnement : Il peut évaluer les options, prendre des décisions et planifier les prochaines étapes pour atteindre ses objectifs, en particulier dans les situations qui ne sont pas prédéfinies.

Réunies, ces capacités permettent à l’IA de dépasser l’automatisation répétitive pour atteindre une véritable agentivité. Là où les bots traditionnels s’appuient sur des arbres de décision ou des scripts prédéfinis, les systèmes agentiques peuvent analyser les problèmes, identifier l’intention et déterminer la meilleure étape suivante, même lorsque l’interaction ne suit pas un chemin prévisible. Cependant, la plupart des applications réelles d’IA agentique fonctionnent en autonomie partielle. Un conseiller virtuel peut être responsable de la résolution d’un problème post-achat ou du diagnostic d’une erreur d’application mobile. Il peut évoluer de manière flexible pour réaliser une tâche définie, mais des mécanismes de remontée des problèmes et des limites de décision restent en place pour aider le conseiller IA à garder le contrôle. Cette approche hybride, soit une liberté structurée dans des zones sécurisées, permet aux entreprises de bénéficier rapidement des avantages de l’IA agentique sans dépasser leur seuil de tolérance au risque. Pourquoi ne pas laisser les conseillers virtuels fonctionner en totale autonomie ? En fait, accorder à un système d’IA une autonomie créative totale, même pour des tâches apparemment simples, pourrait entraîner des résultats inattendus. Prenons l’exemple d’une grande banque qui utilise des voicebots d’IA agentique pour gérer les vérifications d’identité des clients. Si le mot de passe de sécurité enregistré est « Boston », mais que l’utilisateur dit « Massachusetts », un conseiller IA pourrait, par erreur, considérer cela comme suffisamment proche, ce qui permettrait à un acteur malveillant d’accéder au compte d’un client. Et si vous pensez que cela signifie que l’IA agentique n’est pas prête pour des actions réelles, n’oublions pas que les conseillers humains en service client ont des limites à leur autonomie pour les mêmes raisons. Les conseillers humains sont formés pour savoir qu’un mot de passe doit correspondre exactement et pour interdire l’accès si ce n’est pas le cas, peu importe à quel point un appelant pourrait sembler « suffisamment proche » (et même charmant).

Des flux scriptés aux interactions adaptatives

L’automatisation traditionnelle de l’expérience client a été conçue autour de l’efficacité : gérer les demandes simples, réduire le temps de traitement et diminuer le volume. Mais l’efficacité est compromise lorsque les conversations deviennent imprévisibles. Les clients revoient leurs réponses. Ils changent de sujet. Ils ont besoin de clarifications ou souhaitent revenir en arrière pour corriger ce qu’ils ont dit précédemment. Il s’agit des moments où les bots basés sur des règles échouent généralement. Lorsque l’entrée ne correspond pas à ce qui était attendu, l’expérience peut se dégrader et souvent remonter inutilement. L’IA agentique gère ces interactions différemment. Elle peut intégrer une correction en cours d’interaction, se réorienter en fonction des nouvelles informations de manière non linéaire et continuer à avancer vers la résolution. Cela rend les interactions plus résilientes et les résultats plus fiables, sans imposer un transfert à un conseiller humain sauf si cela est réellement nécessaire. Il ne s’agit pas de laisser carte blanche aux bots, ni de les restreindre excessivement. Il s’agit d’offrir le bon niveau de flexibilité pour la tâche spécifique à accomplir. Et il est essentiel de comprendre cela pour bien utiliser la technologie. Le transfert d’argent entre comptes ou la remise d’un avertissement légal peuvent nécessiter des flux stricts et déterministes. En revanche, le déblocage d’un compte ou la collecte de données contextuelles dans le cadre d’une demande de service peuvent bénéficier d’une approche plus autonome, ouverte et agentique.

Pourquoi l’IA agentique émerge en tant que moteur de l’expérience client

L’IA agentique apporte des fonctionnalités qui répondent aux principaux problèmes de l’expérience client aujourd’hui. À mesure que les volumes de services augmentent et que les interactions deviennent de plus en plus fragmentées sur les canaux numériques, les entreprises ont besoin de systèmes capables de s’adapter sans perturber le flux. Et l’IA agentique les assiste en ce sens de plusieurs façons :

  • Elle permet un service personnalisé et disponible en continu, qui s’adapte au contexte sans demander aux clients de se répéter.
  • Elle favorise un engagement proactif en identifiant les problèmes ou les étapes suivantes avant que le client ne vous contacte.
  • Elle favorise la fidélité et la rétention, non pas par l’empathie à l’aide de scripts, mais par une réactivité intelligente.
  • Elle améliore l’efficacité des conseillers en prenant en charge les interactions routinières ou modérément complexes, permettant ainsi aux équipes qualifiées de se concentrer là où leurs compétences sont les plus utiles.

Ces avantages ne sont pas seulement intéressants : ils sont de plus en plus indispensables. Les parcours clients modernes suivent rarement une trajectoire linéaire. Ils se déroulent sur plusieurs canaux, de manière asynchrone dans le temps, avec des clients qui attendent une continuité « sans canal » à chaque étape. Pour répondre à ces exigences, il faut des systèmes capables de gérer les nuances, de s’adapter au contexte et de fournir des expériences fluides à grande échelle. C’est la véritable promesse de l’IA agentique.

Préparer la voie pour l’IA agentique

Mettre en œuvre l’IA agentique dans la pratique ne se résume pas à appuyer sur un interrupteur. Cela nécessite des changements fondamentaux dans la conception, l’intégration et la gouvernance des systèmes. La réussite dépend d’un écosystème connecté qui fournit à l’IA les données, la structure et la supervision nécessaire pour fonctionner de manière fiable et sûre. Cela commence par une infrastructure de données robuste. Les systèmes agentiques reposent sur un accès en temps réel à l’historique des interactions, aux signaux comportementaux et au contexte opérationnel. Lorsque les données sont fragmentées entre les systèmes, la capacité de l’IA à réagir intelligemment est compromise. Des données propres et unifiées créent les conditions nécessaires à la continuité, au contexte et à la pertinence. Une pile technologique modulaire et composable est tout aussi importante. L’IA agentique doit fonctionner sur tous les systèmes (solutions CRM, facturation, planification, etc.) et s’adapter à l’évolution des besoins. La flexibilité de l’architecture, y compris la conception axée sur les API et l’orchestration des flux de travail, permet de découvrir de nouveaux cas d’utilisation sans repenser l’ensemble de l’écosystème. L’IA agentique dépend également de connaissances structurées et accessibles. Même les systèmes les plus sophistiqués nécessitent une source fiable de vérité. Une base de connaissances bien entretenue et organisée permet à l’IA de raisonner sur les tâches, de maintenir la cohérence et de répondre avec précision dans divers scénarios. Enfin, la gouvernance doit être intégrée, et non ajoutée ultérieurement. La sécurité, la confidentialité, l’explicabilité et la conformité doivent être intégrées au système dès le début. Des garde-fous doivent définir ce que l’IA peut faire ou non, quand transférer à un conseiller humain et comment s’aligner sur les politiques organisationnelles, la voix de la marque et l’évolution des réglementations Ensemble, ces capacités constituent la base d’une autonomie de l’IA durable et évolutive, capable de générer des résultats commerciaux tout en maintenant la confiance.

Relever les défis liés à l’autonomie

Encore une fois, plus un système devient indépendant, plus il est essentiel de garder le contrôle. Les garde-fous ne sont pas seulement une protection technique, mais également stratégique. Les entreprises qui déploient ces outils doivent donc définir leurs limites : Où l’IA agentique est-elle appropriée ? Dans quels cas doit-elle s’en remettre à un humain ? Comment pouvons-nous surveiller ses décisions ? Et comment pouvons-nous expliquer ces décisions aux utilisateurs, aux régulateurs et à nos propres acteurs internes ?  La tendance des modèles d’IA et des LLM aux biais reste également une préoccupation constante. Les systèmes entraînés sur des données réelles risquent de refléter les inégalités présentes dans le monde réel. Des tests continus, des processus de commentaires et des examens impliquant une intervention humaine sont nécessaires pour atténuer les conséquences imprévues. L’intégration est une autre complexité potentielle. L’IA agentique ne peut agir de manière significative que si elle est connectée aux outils et systèmes qui exécutent le travail : plateformes de facturation, systèmes CRM, systèmes de planification, applications logistiques, etc. Sans cette intégration, l’intelligence peut rester bloquée à un niveau superficiel. Ces défis ne constituent pas des raisons d’éviter l’IA agentique. Ils constituent des raisons d’adopter cette approche avec l’intention de bien comprendre ses limites et son potentiel, afin de commencer à bénéficier de sa puissance dès maintenant et de la développer progressivement.

Comment commencer à adopter l’IA agentique dès maintenant

L’adoption de l’IA agentique ne nécessite pas une transformation complète. Cela commence par choisir les bons cas d’utilisation et par créer un élan grâce à des progrès mesurables. Quatre étapes peuvent vous aider à guider le processus :  1. Évaluez la préparation et clarifiez les objectifs : Jaugez les domaines dans lesquels vos systèmes actuels ne sont pas à la hauteur et ceux dans lesquels l’adaptabilité basée sur l’IA fournirait de meilleurs résultats. Identifiez les lacunes en matière d’accès aux données, de flexibilité des flux de travail ou de gouvernance.  2. Sélectionnez des cas d’utilisation pilotes ciblés : Choisissez des scénarios à faible risque mais à forte valeur ajoutée. Il peut s’agir, par exemple, d’un engagement après achat, d’une communication proactive en cas de panne ou de l’utilisation d’un conseiller virtuel pour résoudre des problèmes d’assistance non urgents. 3. Créez des boucles de commentaires : Veillez à choisir un système capable d’apprendre de ce qui se passe. Suivez les taux de résolution, le ressenti des clients ainsi que les interventions ou remontées manuelles. Utilisez ces données pour affiner l’expérience 4. Développez-vous de manière réfléchie : Étendez l’utilisation là où le modèle démontre sa valeur. Ne cherchez pas à bénéficier d’une autonomie totale partout. Ajustez plutôt le degré de fonctionnalité agentique en fonction de la nature de la tâche et des enjeux.

Une progression maîtrisée

L’IA agentique n’est pas une fonctionnalité unique ni un point d’arrivée fixe ; c’est une orientation, une manière de concevoir les systèmes CX pour gérer une complexité accrue, offrir plus de valeur et fonctionner plus facilement entre les canaux et les contextes. Pour y parvenir, il ne s’agit pas d’adopter le dernier modèle. Il s’agit de poser les bonnes bases pour que votre IA prenne des décisions intelligentes en toute sécurité, de manière cohérente et à grande échelle. C’est pourquoi le timing est important. Les systèmes actuellement conçus façonneront la façon dont l’expérience sera délivrée au cours de la prochaine décennie. En commençant par des déploiements ciblés et responsables, les entreprises comme la vôtre pourront en tirer un avantage dès le début, tout en équilibrant la sécurité, la conformité et la confiance. Chez Genesys, nous aidons les entreprises à construire cet avenir sur une base solide. Grâce à l’orchestration, aux garde-fous et à une conception modulaire au cœur de notre plateforme, nos capacités d’IA agentique évoluent selon vos besoins. Que vous soyez en train d’explorer le concept ou de déployer des cas d’utilisation pilotes à grande échelle, nous sommes là pour vous aider à avancer avec clarté et maîtrise. Le passage de l’automatisation à l’agentivité est en cours. Poser les bases dès maintenant ne vous permettra pas seulement de suivre le rythme, mais de garder une longueur d’avance. Découvrez comment faire passer votre expérience client au niveau supérieur et construire l’avenir grâce à Genesys Cloud AI Studio et AI Guides.