{"id":609783,"date":"2024-07-26T08:52:05","date_gmt":"2024-07-26T15:52:05","guid":{"rendered":"https:\/\/www.genesys.com\/blog\/post\/genesys-cloud-agent-copilot-deep-dive"},"modified":"2026-01-01T19:30:37","modified_gmt":"2026-01-02T03:30:37","slug":"genesys-cloud-agent-copilot-deep-dive","status":"publish","type":"blog","link":"https:\/\/www.genesys.com\/fr-fr\/blog\/post\/genesys-cloud-agent-copilot-deep-dive","title":{"rendered":"Exploration de Genesys\u00a0Cloud Agent\u00a0Copilot"},"content":{"rendered":"

[vc_section full_width=\u00a0\u00bbstretch_row\u00a0\u00bb][vc_row][vc_column][vc_column_text css=\u00a0\u00bb\u00a0\u00bb]Gr\u00e2ce aux progr\u00e8s du self\u2011service, la plupart des probl\u00e8mes simples sont d\u00e9sormais r\u00e9solus sans l’intervention d’un agent. D\u00e9sormais, les \u00e9quipes de service client sont charg\u00e9es de r\u00e9pondre aux questions plus complexes, nuanc\u00e9es et personnalis\u00e9es pos\u00e9es par les clients sur les diff\u00e9rents canaux (appel t\u00e9l\u00e9phonique, SMS, e-mail, etc.). Le r\u00f4le des agents est donc plus crucial que jamais. <\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Dans un centre de contact, les nouvelles recrues ont fr\u00e9quemment recours aux bases de connaissances pour appuyer leurs r\u00e9ponses. C’est aussi le cas de nombreux agents chevronn\u00e9s qui ont besoin de consulter ces connaissances pour travailler. Bien que la recherche manuelle donne g\u00e9n\u00e9ralement de bons r\u00e9sultats et permette aux agents d’obtenir les informations dont ils ont besoin, ce processus est tr\u00e8s chronophage. <\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

C’est l\u00e0 qu’intervient Genesys Cloud Agent\u00a0Copilot, la meilleure technologie d’assistance pour agent int\u00e9gr\u00e9e \u00e0 la plateforme Genesys\u00a0Cloud<\/span>\u2122<\/span> qui sous-tend <\/span>l’orchestration de l’exp\u00e9rience pilot\u00e9e par\u00a0IA<\/span><\/a>.<\/p>\n

Genesys Cloud Agent\u00a0Copilot assiste les agents tout au long des interactions clients et leur fournit des connaissances en fonction du contenu de la conversation, ce qui leur \u00e9vite de consacrer du temps aux t\u00e2ches de recherche. En prenant des notes qu’il pr\u00e9sente ensuite \u00e0 l’agent pour v\u00e9rification, l’assistant contribue \u00e9galement \u00e0 raccourcir le travail post-appel. Genesys Cloud Agent\u00a0Copilot propose des agents en anglais, espagnol, fran\u00e7ais, italien, n\u00e9erlandais, allemand, portugais (Br\u00e9sil), portugais (Portugal), su\u00e9dois, suisse allemand, arabe (EAU), cor\u00e9en, japonais et hindi.<\/span><\/p>\n

De plus, <\/span>Agent\u00a0Copilot<\/span><\/a> utilise l’IA g\u00e9n\u00e9rative, conversationnelle et pr\u00e9dictive pour assister les \u00e9quipes pendant et apr\u00e8s les interactions clients et sur n’importe quel canal, \u00e0 travers\u00a0: <\/span><\/p>\n

    \n
  1. La recherche de connaissances<\/span>\u00a0<\/span><\/li>\n
  2. La prise en compte des suggestions des agents pour l’am\u00e9lioration des connaissances <\/span>\u00a0<\/span><\/li>\n
  3. La transcription des conversations<\/span>\u00a0<\/span><\/li>\n
  4. La personnalisation des scripts<\/span>\u00a0<\/span><\/li>\n
  5. La pr\u00e9sentation du bon formulaire ou document relatif \u00e0 un workflow<\/span>\u00a0<\/span><\/li>\n
  6. La suggestion de codes de fin d’interaction<\/span>\u00a0<\/span><\/li>\n
  7. La r\u00e9daction de r\u00e9sum\u00e9s d’interaction<\/span><\/li>\n<\/ol>\n

    Suggestion automatis\u00e9e de connaissances pertinentes<\/h2>\n

    Avec Genesys Cloud Agent\u00a0Copilot, aucun agent\u00a0\u2013 quelle que soit son exp\u00e9rience\u00a0\u2013 n’a besoin d’effectuer des recherches dans la base de connaissances. Celles-ci apparaissent automatiquement sur le poste de travail lorsqu’ils en ont besoin. <\/span>\u00a0<\/span>[\/vc_column_text][vc_row_inner][vc_column_inner width=\u00a0\u00bb1\/2″][vc_column_text css=\u00a0\u00bb\u00a0\u00bb]<\/p>\n

    Sans c<\/span>opilote<\/span><\/span><\/h3>\n

    Les agents doivent comprendre<\/span> l’intention <\/span>des<\/span> clients<\/span> et savoir <\/span>quelles connaissances <\/span>mobiliser pour les aider<\/span>. Ils <\/span>doivent effectuer des recherches <\/span>manuellement <\/span> et<\/span> consulter eux\u2011m\u00eames les articles pour d\u00e9terminer lesquels sont pertinents<\/span>. Ils doivent trouver <\/span>les bonnes informations puis <\/span>les transmettre au client \u2014<\/span> le tout en effectuant plusieurs t\u00e2ches \u00e0 la<\/span> fois, en discutant avec les clients<\/span> ou en les mettant en attente<\/span>. <\/span><\/span>\u00a0<\/span>[\/vc_column_text][\/vc_column_inner][vc_column_inner width=\u00a0\u00bb1\/2″][vc_column_text css=\u00a0\u00bb\u00a0\u00bb]<\/p>\n

    Avec Genesys Cloud Agent\u00a0Copilot<\/span><\/span><\/h3>\n

    Les agents <\/span>discutent<\/span> avec les clients tout en se r\u00e9f\u00e9rant \u00e0 <\/span>Genesys Cloud Agent <\/span>Copilot<\/span> pour obtenir <\/span>des connaissances pertinentes et actualis\u00e9es en continu <\/span>en fonction du contexte de la conversation<\/span>.<\/span> <\/span>[\/vc_column_text][\/vc_column_inner][\/vc_row_inner][\/vc_column][\/vc_row][vc_row][vc_column][vc_column_text css=\u00a0\u00bb\u00a0\u00bb]Lorsqu’un article de base de connaissances est trop long, Genesys Cloud Agent\u00a0Copilot d\u00e9termine les passages pertinents et les met en \u00e9vidence. Ainsi, les agents humains gagnent du temps et, surtout, ont acc\u00e8s \u00e0 l’article sans modifications, ce qui garantit la validit\u00e9 de l’information.[\/vc_column_text][vc_single_image image=\u00a0\u00bb530947″ css=\u00a0\u00bb.vc_custom_1721934719171{margin-top: 1.5em !important;border-bottom-width: 1.5em !important;}\u00a0\u00bb][vc_row_inner][vc_column_inner][vc_column_text css=\u00a0\u00bb\u00a0\u00bb]<\/p>\n

    Assistance aux interactions par suggestions de Next Best Action<\/h2>\n

    Chaque interaction client est unique. Cependant, les playbooks et les scripts qu’utilisent les agents pour travailler sont toujours les m\u00eames. Pas avec Genesys Cloud Agent\u00a0Copilot\u00a0: la solution reconna\u00eet l’intention du client en fonction du contenu de la conversation et dote les agents des outils adapt\u00e9s (formulaire, script, avertissement, v\u00e9rification de l’\u00e9tat d’une commande, etc.) pour aider le client \u00e0 obtenir le r\u00e9sultat souhait\u00e9.[\/vc_column_text][\/vc_column_inner][\/vc_row_inner][vc_row_inner][vc_column_inner width=\u00a0\u00bb1\/2″][vc_column_text css=\u00a0\u00bb\u00a0\u00bb]<\/p>\n

    Sans copilote<\/h3>\n

    Les agents se basent sur leur propre expertise et se consultent pour trouver le bon formulaire ou poser la bonne question. Cette m\u00e9thode peut fonctionner, mais elle entra\u00eene de faibles taux de r\u00e9solution au premier contact\u00a0(FCR), des temps d’attente \u00e9lev\u00e9s, des exp\u00e9riences incoh\u00e9rentes et d’autres cons\u00e9quences pouvant m\u00e9contenter les clients. Elle oblige \u00e9galement les agents \u00e0 chercher la bonne ressource pour r\u00e9pondre \u00e0 la demande du client, ce qui prend du temps.[\/vc_column_text][\/vc_column_inner][vc_column_inner width=\u00a0\u00bb1\/2″][vc_column_text css=\u00a0\u00bb\u00a0\u00bb]<\/p>\n

    Avec Genesys Cloud Agent\u00a0Copilot<\/h3>\n

    Les agents peuvent discuter avec les clients pendant que Genesys Cloud Agent\u00a0Copilot les guide avec des invites et des formulaires directement int\u00e9gr\u00e9s \u00e0 leur espace de travail.[\/vc_column_text][\/vc_column_inner][\/vc_row_inner][\/vc_column][\/vc_row][vc_row][vc_column][vc_single_image image=\u00a0\u00bb530829″ css=\u00a0\u00bb.vc_custom_1721913550605{margin-top: 1.5em !important;border-bottom-width: 1.5em !important;}\u00a0\u00bb][vc_row_inner][vc_column_inner][vc_column_text css=\u00a0\u00bb\u00a0\u00bb]Les agents qui travaillent avec Copilot passent moins de temps \u00e0 effectuer des t\u00e2ches banales et r\u00e9p\u00e9titives que les agents qui n’ont pas la puissance de l’IA \u00e0 port\u00e9e de main. Ainsi, ils fournissent un service plus personnalis\u00e9 et empreint d’empathie.<\/p>\n

    Gagnez du temps pendant et apr\u00e8s l’interaction avec les r\u00e9sum\u00e9s automatis\u00e9s<\/h2>\n

    Prendre des notes de qualit\u00e9 sur le contenu de chaque interaction client est un travail fastidieux. La plupart des agents doivent commencer \u00e0 travailler sur leurs notes \u00ab post-appel \u00bb pendant l’interaction pour ne pas oublier les \u00e9l\u00e9ments qu’ils veulent int\u00e9grer au r\u00e9sum\u00e9. Ainsi, bien qu’il s’agisse d’une t\u00e2che \u00ab\u00a0post\u00a0\u00bb-interaction, la prise de notes prend du temps et accapare l’agent alors qu’il interagit avec le client.[\/vc_column_text][vc_single_image image=\u00a0\u00bb530830″ css=\u00a0\u00bb.vc_custom_1721913177621{margin-top: 1.5em !important;margin-bottom: 1.5em !important;border-bottom-width: 1.5em !important;}\u00a0\u00bb][\/vc_column_inner][\/vc_row_inner][\/vc_column][\/vc_row][vc_row][vc_column width=\u00a0\u00bb1\/2″][vc_column_text css=\u00a0\u00bb\u00a0\u00bb]<\/p>\n

    Sans copilote<\/h3>\n

    Les agents doivent prendre des notes en multitasking pendant qu’ils parlent aux clients pour ne rien oublier. Les clients ne sont pas dupes\u00a0: ils remarquent lorsque les agents sont distraits, occup\u00e9s et tentent de combler le silence par des <\/span>\u00ab\u00a0Euh, d’accord\u2026\u00a0\u00bb.<\/span> Apr\u00e8s l’interaction, <\/span>les agents doivent mettre leurs <\/span>notes au propre le plus vite possible avant de pouvoir passer au client suivant<\/span>. Ainsi, ils risquent de manquer des d\u00e9tails cl\u00e9s, en particulier lors de longs appels. <\/span><\/span>[\/vc_column_text][\/vc_column][vc_column width=\u00a0\u00bb1\/2″][vc_column_text css=\u00a0\u00bb\u00a0\u00bb]<\/p>\n

    Avec Genesys Cloud Agent\u00a0Copilot<\/h3>\n

    Les agents peuvent consacrer toute l’interaction \u00e0 l’\u00e9change avec le client pendant qu’Agent\u00a0Copilot prend des notes. Apr\u00e8s l’interaction, ils re\u00e7oivent directement des notes \u00e0 lire, \u00e0 rectifier si n\u00e9cessaire et \u00e0 enregistrer dans le syst\u00e8me.[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row][vc_row][vc_column][vc_column_text css=\u00a0\u00bb\u00a0\u00bb]Genesys Cloud Agent\u00a0Copilot utilise l\u2019IA\u00a0g\u00e9n\u00e9rative pour r\u00e9sumer les interactions sur les canaux vocaux et digitaux. Avec cette technologie, les agents n’ont plus du tout besoin de r\u00e9diger des notes. Il leur suffit d’examiner ce que le copilote a \u00e9crit, de rectifier des passages s’ils le souhaitent et d’enregistrer ces notes dans le syst\u00e8me de l’entreprise.[\/vc_column_text][vc_single_image image=\u00a0\u00bb530830″ css=\u00a0\u00bb.vc_custom_1721934954907{margin-top: 1.5em !important;border-bottom-width: 1.5em !important;}\u00a0\u00bb][\/vc_column][\/vc_row][vc_row][vc_column][vc_column_text css=\u00a0\u00bb\u00a0\u00bb]Ce gain de temps n’est qu’un des multiples avantages des r\u00e9sum\u00e9s automatis\u00e9s. Les notes sont \u00e9galement de meilleure qualit\u00e9\u00a0: soumis \u00e0 la pression d’aligner leur performance sur les objectifs de l’entreprise, les agents peuvent faire des fautes d’orthographe ou omettre des d\u00e9tails cl\u00e9s dans leur prise de notes. Il arrive aussi que leurs notes soient difficiles \u00e0 comprendre, m\u00eame lorsqu’elles partent d’une bonne intention. Or lorsqu’il s’agit de la deuxi\u00e8me ou de la troisi\u00e8me prise de contact du client avec l’entreprise, ou que celui-ci a d\u00e9j\u00e0 \u00e9t\u00e9 transf\u00e9r\u00e9 \u00e0 un autre agent, le nouvel agent a besoin de notes de qualit\u00e9 pour bien comprendre la situation et le dossier du client. Il ne gagne rien \u00e0 recevoir des notes pleines d’erreur. D’o\u00f9 l’int\u00e9r\u00eat de l’IA g\u00e9n\u00e9rative, qui garantit une prise de notes coh\u00e9rente et donne plus de temps aux agents pour lire et corriger les notes si n\u00e9cessaire, ce qui am\u00e9liore la qualit\u00e9 globale du service.<\/p>\n

    Les r\u00e9sum\u00e9s et les notes g\u00e9n\u00e9r\u00e9s par\u00a0IA assurent \u00e9galement la qualit\u00e9 des donn\u00e9es d’interactions utilis\u00e9es pour l’analyse. L’IA ne fait pas de fautes d’orthographe\u00a0; elle utilise toujours les m\u00eames chiffres et acronymes avec lesquels elle a \u00e9t\u00e9 entra\u00een\u00e9e. Ainsi, les donn\u00e9es issues de r\u00e9sum\u00e9s g\u00e9n\u00e9r\u00e9s par\u00a0IA sont plus propres et plus faciles \u00e0 analyser que les r\u00e9sum\u00e9s \u00e9crits par les agents humains.<\/p>\n

    Acc\u00e9l\u00e9rer la s\u00e9lection des codes de fin d’interaction<\/h2>\n

    Les codes de fin d’interaction constituent des donn\u00e9es essentielles pour les administrateurs de centre de contact\u00a0\u2013 mais cette t\u00e2che est peu pratique pour les agents.<\/p>\n

    Avec Agent\u00a0Copilot, les agents re\u00e7oivent directement une liste courte et hi\u00e9rarchis\u00e9e de codes \u00e0 s\u00e9lectionner \u00e0 la fin de chaque interaction. Ainsi, ils passent moins de temps \u00e0 chercher et \u00e0 s\u00e9lectionner le bon code, ce qui am\u00e9liore la coh\u00e9rence et la qualit\u00e9 de ces donn\u00e9es.[\/vc_column_text][vc_single_image image=\u00a0\u00bb530834″ css=\u00a0\u00bb.vc_custom_1721913645672{margin-top: 1.5em !important;border-bottom-width: 1.5em !important;}\u00a0\u00bb][\/vc_column][\/vc_row][vc_row][vc_column width=\u00a0\u00bb1\/2″][vc_column_text css=\u00a0\u00bb\u00a0\u00bb]<\/p>\n

    Sans copilote (pour l’agent)<\/h3>\n

    Les agents terminent une interaction, prennent des notes, puis doivent d\u00e9filer longtemps pour s\u00e9lectionner le bon code. Souvent, plusieurs codes peuvent s’appliquer. Dans ce cas, les agents choisissent simplement le code qui a le plus de sens pour eux, chacun de leur c\u00f4t\u00e9.[\/vc_column_text][\/vc_column][vc_column width=\u00a0\u00bb1\/2″][vc_column_text css=\u00a0\u00bb\u00a0\u00bb]<\/p>\n

    Avec Genesys Cloud Agent\u00a0Copilot (pour l’agent)<\/h3>\n

    Les agents peuvent clore une interaction et s\u00e9lectionner un code en un clic parmi les suggestions d’Agent\u00a0Copilot.[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row][vc_row][vc_column width=\u00a0\u00bb1\/2″][vc_column_text css=\u00a0\u00bb\u00a0\u00bb]<\/p>\n

    Sans copilote (pour l’administrateur)<\/h3>\n

    Les administrateurs doivent former les agents pour garantir des choix de code coh\u00e9rents et ainsi, l’exactitude des donn\u00e9es qui seront ensuite utilis\u00e9es pour prendre des d\u00e9cisions. En effet, de nombreux agents se contentent de s\u00e9lectionner le code par d\u00e9faut, faute d’une meilleure<\/span> option<\/span>.<\/span>[\/vc_column_text][\/vc_column][vc_column width=\u00a0\u00bb1\/2″][vc_column_text css=\u00a0\u00bb\u00a0\u00bb]<\/p>\n

    Avec Genesys Cloud Agent\u00a0Copilot (pour l’administrateur)<\/h3>\n

    Les codes sont appliqu\u00e9s de mani\u00e8re coh\u00e9rente, ce qui g\u00e9n\u00e8re des donn\u00e9es plus fiables et mieux adapt\u00e9es \u00e0 l’analyse et \u00e0 la planification.[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row][vc_row][vc_column][vc_column_text css=\u00a0\u00bb\u00a0\u00bb]Les suggestions de code sont un parfait exemple des avantages de la collaboration agent\u2011IA pour am\u00e9liorer les r\u00e9sultats. Lorsque l’IA effectue une premi\u00e8re s\u00e9lection et \u00e9limine des dizaines d’options pour en conserver seulement deux ou trois, elle lib\u00e8re du temps aux agents pour se consacrer aux t\u00e2ches \u00e0 plus haute valeur ajout\u00e9e et mieux adapt\u00e9es \u00e0 leurs comp\u00e9tences.<\/p>\n

    D’une part, les agents exp\u00e9riment\u00e9s pr\u00e9f\u00e8rent utiliser les suggestions de l’IA pour r\u00e9duire leur charge de travail post\u2011appel. D’autre part, les agents novices n\u00e9cessitent moins de formation pour la s\u00e9lection de code, car ils sont assist\u00e9s par le copilote.<\/p>\n

    Am\u00e9liorer les interactions pour optimiser l’exp\u00e9rience client<\/h2>\n

    En boostant l’efficacit\u00e9 des agents, Genesys Cloud Agent\u00a0Copilot am\u00e9liore l’exp\u00e9rience client dans son ensemble. Il mobilise les bonnes informations au bon moment, sugg\u00e8re la Next Best Action et effectue le gros du travail post-interaction, ce qui r\u00e9duit les temps d’attente clients, am\u00e9liore la qualit\u00e9 du service et enrichit l’exp\u00e9rience des agents au quotidien.<\/p>\n

    D\u00e9couvrez Genesys Cloud Agent\u00a0Copilot<\/a>.[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row][\/vc_section]<\/p>\n<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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