Face à l’évolution des attentes des consommateurs et à de nouvelles limites opérationnelles, l’expérience client (CX) s’est transformée. La plupart des entreprises se retrouvent confrontées à ce même défi : développer leurs activités sans empiler les ressources. Cette équation ne pourra fonctionner que si elles changent fondamentalement leur façon de travailler.

L’intelligence artificielle (IA) est un vecteur clé de ce changement. Cependant, toutes les intelligences artificielles n’offrent pas la même valeur, ni ne fonctionnent avec le même degré d’efficacité. De nombreux systèmes existants restent étroitement scriptés, axés sur l’automatisation statique. Ils aident à réduire les tâches manuelles, mais se révèlent insuffisants dans les environnements dynamiques.

Heureusement pour les entreprises souhaitant développer des services personnalisés sans augmenter les coûts, une nouvelle génération d’IA pour l’expérience client a fait son apparition.

L’IA agentique ouvre la porte vers un niveau supérieur de l’expérience. Elle introduit des systèmes capables de poursuivre des objectifs, de prendre des décisions en contexte et de s’adapter aux circonstances réelles tout en restant en phase avec les objectifs métiers. Et bien que l’autonomie totale reste rare dans les environnements de production, les cas d’usage en semi-autonomie suffisent déjà à engendrer des améliorations CX considérables.

Afin de libérer le potentiel de l’IA agentique, les entreprises doivent se renseigner sur ses capacités et les ressources nécessaires à son implémentation.

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 – Le système est capable d’agir de manière indépendante, sans avoir besoin d’instructions explicites lors de chaque scénario.
  • Sens de l’objectif – Le système poursuit délibérément des résultats définis, comme la résolution d’un problème ou la réalisation d’une transaction.
  • Adaptabilité – Le système s’adapte aux nouvelles informations en temps réel, optimisant ainsi en permanence ses réponses.
  • Mémoire – Le système apprend des interactions passées et applique ces connaissances aux interactions actuelles tout en conservant le contexte et la continuité.
  • Raisonnement – Le système est capable d’évaluer les options, de prendre des décisions et de planifier les prochaines étapes pour atteindre ses objectifs, en particulier dans les situations qui ne sont pas prédéfinies.

Ensemble, ces capacités permettent à l’IA de dépasser le stade d’automatisation répétitive pour atteindre une véritable agentivité. Alors que 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 semi-autonomie. Un conseiller virtuel peut être chargé de la résolution d’un problème post-achat ou du diagnostic d’une erreur d’application mobile. Il évolue alors de manière flexible afin de réaliser la tâche définie. Néanmoins, des mécanismes de remontée des problèmes vers les agents humains et de limitation de décision sont mis en place pour garder le conseiller IA sous contrôle. Cette approche hybride, qui confère au système 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 – peut avoir des répercussions imprévues.

Prenons l’exemple d’une grande banque qui utilise des voicebots d’IA agentique pour vérifier l’identité de ses clients. Si le mot de passe de sécurité enregistré est « Boston » mais que l’utilisateur entre « Massachusetts », un conseiller IA pourrait, par erreur, considérer ce mot comme suffisamment proche, ce qui permettrait à un acteur malveillant d’accéder au compte client. Cela ne signifie pas pour autant que l’IA agentique n’est pas encore assez mûre pour des utilisations réelles : n’oublions pas que l’autonomie des conseillers humains est limitée pour les mêmes raisons. Comme l’IA, les conseillers humains doivent d’abord être formés pour savoir qu’un mot de passe doit correspondre exactement et qu’ils doivent 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

Traditionnellement, l’automatisation de l’expérience client a été conçue afin de booster l’efficacité, en gérant les demandes simples, en réduisant le temps de traitement et en diminuant le volume d’interactions. Mais cette efficacité chutait dès que les conversations entraient dans le domaine de l’imprévisible. Lors d’une interaction, les clients rectifient leurs réponses, changent de sujet, demandent des clarifications ou souhaitent revenir en arrière pour apporter des précisions sur ce qu’ils ont dit précédemment.

Dans ces moments, la plupart des bots basés sur des règles échouent. Lorsque les données d’entrée ne correspondent pas à ce qui était attendu, l’expérience peut se dégrader et l’interaction peut être envoyée à un conseiller alors que ce n’était pas nécessaire.

L’IA agentique gère les interactions différemment. Elle est capable d’intégrer des corrections en cours d’interaction, de se réorienter de manière non linéaire en fonction de nouvelles informations et de continuer à avancer vers la résolution. Cela rend les interactions plus résilientes et les résultats plus fiables, sans nécessiter l’intervention d’un conseiller humain (sauf si cela est réellement nécessaire).

Il ne s’agit ni de laisser carte blanche aux bots, ni de les restreindre excessivement. Il faut adopter le bon niveau de flexibilité pour chaque tâche spécifique afin d’assurer une utilisation pertinente de la technologie.

Par exemple, le transfert d’argent entre différents comptes ou la lecture d’une mention légale exigent plutôt 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 ont tout à gagner d’une approche plus autonome, ouverte et agentique.

L’IA agentique, nouveau moteur de l’expérience client

Les fonctionnalités de l’IA agentique répondent aux principaux problèmes de l’expérience client aujourd’hui.

À mesure que la demande de service augmente et que les interactions deviennent de plus en plus fragmentées sur les canaux digitaux, les entreprises ont besoin de systèmes capables de s’adapter sans perturber le flux. L’IA agentique les assiste en ce sens de plusieurs façons :

  • Elle offre 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 déterminant les problèmes ou les prochaines étapes avant même que le client ne vous contacte.
  • Elle favorise la fidélité et la rétention par sa réactivité intelligente (pas par une empathie scriptée).
  • Elle améliore l’efficacité des conseillers en prenant en charge les interactions de routine ou modérément complexes, permettant ainsi aux équipes qualifiées de se concentrer sur leurs domaines de compétences.

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

Préparer la voie pour l’IA agentique

En pratique, implémenter l’IA agentique ne se résume pas à appuyer sur un bouton. Cela nécessite des changements fondamentaux dans la conception, l’intégration et la gouvernance des systèmes. La réussite de cette intégration dépend d’un écosystème connecté qui fournit à l’IA les données, la structure et la supervision nécessaires pour fonctionner de manière fiable et sécurisée.

Vous devez donc d’abord mettre en place une infrastructure data 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. Avec des données propres et unifiées, l’IA dispose des conditions nécessaires à la continuité, au contexte et à la pertinence.

Vous devez aussi disposer d’une stack technologique modulaire et composable. L’IA agentique doit pouvoir fonctionner sur tous vos systèmes (solutions CRM, facturation, planification, etc.) et s’adapter à l’évolution de vos besoins. La flexibilité de l’architecture, y compris la conception axée sur les API et l’orchestration des workflows, permet de découvrir de nouveaux cas d’usage sans avoir à repenser l’ensemble de votre écosystème.

L’IA agentique repose également sur des connaissances structurées et accessibles. Même les systèmes les plus sophistiqués ont besoin de sources fiables ! 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, votre solution de gouvernance de l’IA doit être native, et non ajoutée ultérieurement. La sécurité, la confidentialité, l’explicabilité et la conformité doivent être intégrées au système dès le début. Des mesures de sécurité doivent poser des limites à ce que l’IA peut faire, déterminer quand transférer l’interaction à un conseiller humain et adapter la solution aux politiques de l’entreprise, à la voix de la marque et à l’évolution des réglementations.

Ensemble, ces capacités posent les bases d’une IA autonome, durable et évolutive, capable de générer des résultats métiers tout en maintenant la sécurité.

Relever les défis liés à l’autonomie

Plus un système devient indépendant, plus vous devez garder le contrôle. Disposer de vraies mesures de protection n’est pas qu’un défi technique – c’est un enjeu stratégique.

Les entreprises qui déploient des outils d’IA agentique doivent donc définir leurs limites. Où son utilisation est-elle appropriée ? Dans quels cas doit-elle faire appel à un humain ? Comment surveiller ses décisions ? Et comment expliquer ses décisions vis-à-vis des utilisateurs, des autorités de réglementation et des acteurs internes ?

La tendance aux biais des modèles d’IA et des LLM constitue aussi une préoccupation constante. Les systèmes entraînés sur des données réelles risquent de refléter les inégalités présentes dans le monde réel. Des tests continus, des analyses de feedback et des examens impliquant une intervention humaine sont nécessaires pour atténuer les conséquences  imprévues.

L’intégration peut aussi être un processus complexe. L’IA agentique ne peut agir de manière significative que si elle est connectée aux outils et systèmes opérationnels : plateformes de facturation, systèmes CRM, systèmes de planification, applications logistiques, etc. Sans cette intégration, l’usage de l’IA reste cantonné à un niveau superficiel.

Tous ces défis ne sont pas des raisons d’éviter l’IA agentique. Ils encouragent les entreprises à bien comprendre les limites et le potentiel de l’IA avant de l’adopter. Ainsi pourront-elles commencer à libérer sa puissance et à la développer progressivement.

Comment adopter l’IA agentique dès maintenant

L’adoption de l’IA agentique ne nécessite pas une transformation complète. Elle commence par définir les bons cas d’usage et insuffler un élan de transformation grâce à des progrès mesurables. Quatre étapes peuvent vous aider à guider le processus :

1. Évaluez la préparation et clarifiez les objectifs– Identifiez les domaines dans lesquels vos systèmes actuels ne sont pas à la hauteur et ceux dans lesquels l’adaptabilité de l’IA produirait de meilleurs résultats. Identifiez les lacunes en matière d’accès aux données, de flexibilité des workflows ou de gouvernance.

2. Sélectionnez des cas d’usage pilotes ciblés– Choisissez des scénarios à faible risque mais à forte valeur ajoutée. Il peut s’agir d’engagement client après l’achat, de communication proactive en cas de panne ou d’utilisation d’un conseiller virtuel pour résoudre des problèmes d’assistance moins urgents.

3. Créez des boucles de feedback – Veillez à choisir un système capable d’apprendre au fil des interactions. Perfectionnez l’expérience client grâce aux données de suivi des taux de résolution, du ressenti client ainsi que des interventions ou remontées manuelles.

4. Montez en puissance dans une quête de sens – Étendez l’utilisation du modèle aux cas d’usage qui produisent la plus forte valeur ajoutée. Ne cherchez pas à bénéficier d’une autonomie totale partout : ajustez plutôt le degré de fonctionnalité agentique selon la nature de la tâche et de ses enjeux spécifiques.

Une progression maîtrisée

L’IA agentique n’est pas une fonctionnalité unique ni un point d’arrivée fixe. C’est un modèle de conception de systèmes CX capables de gérer une complexité accrue, d’offrir plus de valeur et de fonctionner en toute fluidité entre les différents canaux et contextes d’interaction. Pour y parvenir, il ne s’agit pas seulement d’adopter le dernier modèle, mais de poser les bonnes bases pour que l’IA prenne des décisions intelligentes, en toute sécurité, de manière cohérente et à grande échelle.

C’est pourquoi votre timing est important. Les systèmes actuellement conçus façonneront les pratiques expérientielles de la décennie à venir. En entreprenant des déploiements ciblés et responsables, les entreprises comme la vôtre s’assurent de libérer le potentiel de l’IA dès le début tout en maintenant l’équilibre entre sécurité, conformité et confiance.

Chez Genesys, nous aidons les entreprises à construire cet avenir sur une base solide. Grâce à l’orchestration, aux règles de sécurité 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’usage 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. En posant dès maintenant les bases de cette transformation, vous ne vous assurez pas seulement de suivre le mouvement, 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.