Le machine learning (ML) est un type d’intelligence artificielle qui permet aux ordinateurs d’apprendre à partir de données et de s’améliorer au fil du temps, sans être explicitement programmés. Dans le centre de contact, cette technologie est utilisée pour piloter des fonctionnalités comme le routage prédictif, l’analyse du ressenti, les agents virtuels et les prévisions.
Le machine learning identifie les comportements clients récurrents, optimise les workflows et émet des recommandations qui évoluent lorsqu’il obtient plus de données. Son adaptation permanente aux nouvelles informations permet d’offrir des expériences client plus intelligentes et plus personnalisées.
« L’IA conversationnelle, le machine learning et l’IA générative ont le potentiel d’apporter des améliorations significatives, mais uniquement s’ils sont utilisés dans le cadre d’objectifs métiers clairement définis. Une fois vos indicateurs critiques établis, l’IA agit comme une extension naturelle de votre stratégie et de votre solution. »
Tim Friebel, Directeur, Global AI & Innovation Value, Genesys
Le machine learning (ML) est un type d’intelligence artificielle qui permet aux ordinateurs d’apprendre à partir de données et de s’améliorer au fil du temps sans être spécifiquement programmés. Au lieu de suivre des règles fixes, les algorithmes de machine learning se basent sur les tendances de données historiques pour faire des prédictions, identifier des schémas récurrents ou automatiser la prise de décision.
Une grande entreprise peut utiliser le machine learning pour piloter diverses solutions intelligentes comme les chatbots, les moteurs de recommandation, les systèmes de détection des fraudes et l’analyse du comportement client. Dans le centre de contact, le machine learning est capable de prédire la cause d’un appel client, de suggérer la meilleure réponse à un agent ou d’identifier les clients susceptibles d’abandonner leur parcours.
Plus le système ML traite de données, plus ses décisions sont précises et rapides. Le machine learning peut être implémenté dans tous les départements pour optimiser les opérations, personnaliser l’expérience client, améliorer les prévisions et réduire les coûts. Son fonctionnement à grande échelle rend le machine learning particulièrement utile pour les grandes entreprises.
Cependant, les modèles ML doivent s’entraîner sur des données de haute qualité et être étroitement surveillés pour garantir l’exactitude, l’objectivité et l’alignement de leurs résultats sur les objectifs de l’entreprise. Lorsqu’il est utilisé de manière responsable, le machine learning permet aux grandes entreprises de travailler plus efficacement, de répondre plus rapidement et de rester compétitives à l’ère des données.
