La quantité d’informations produites, diffusées et échangées a littéralement explosé dans le monde. La croissance du niveau d’équipement informatique des ménages et des entreprises, la généralisation du (très) haut débit et le développement de la dématérialisation générale de l’économie contribuent à l’accélération de cette croissance.

Cette évolution conduit naturellement à une augmentation de l'exigence des internautes, qui veulent un accès à la fois plus rapide, plus simple, et plus pertinent à l'information, surtout quand cette dernière est pléthorique. Les structures, privées comme publiques, qu'elles aient une vocation commerciale ou non, se doivent donc de penser leur organisation en fonction de ces attentes.

Ce nouvel enjeu prend toute son importance dans le cadre de la gestion de la relation clients, et plus précisément dans la gestion des contacts dématérialisés ; traitement des e-mails entrants, "self service", chat professionnel ou encore agent conversationnel. Tous ces moyens de communication peuvent être optimisés grâce à la technologie de l'Intelligence Artificielle (IA).

Avec l'hétérogénéité des demandes et la masse d'information à disposition des entreprises pour répondre à ces questions, les systèmes basiques de recherche par mots-clé - même multicritère -, utiles pour des besoins peu complexes, sont assez rapidement arrivées à leurs limites.

Concilier l'optimisation de la gestion de sa relation client avec la complexification des attentes des internautes passe dorénavant par l'utilisation de technologies extrêmement pointues, jusqu'à présent trop souvent cantonnées dans la sphère R&D ou dans des secteurs très spécialisés (défense...). Les entreprises ne s'y trompent d'ailleurs pas : il suffit de lire de dernier bulletin de l'AFIA (Agence Française pour l'Intelligence Artificielle) pour se rendre compte du nombre croissant d'entre elles ayant intégré l'IA dans leurs offres.

L'intégration d'un moteur d'IA dans une solution de gestion de la Relation Clients peut concerner principalement deux champs d'application : le routage intelligent des demandes d'une part, et l'automatisation partielle - voire complète - des réponses apportées de l'autre. La multiplicité des types de demandes reçues par les centres d'appels, services clients, centres de contact, etc., alliée à la diversité croissante des sources d'information mises à disposition des agents constitue en effet un terrain particulièrement adapté pour ces technologies dites intelligentes.

Le moteur d'Intelligence Artificielle peut tout d'abord permettre d'automatiser de façon réellement pertinente le routage des différentes demandes émanant de clients et prospects à la recherche d'informations variées, particulièrement pour les flux via courriel.

La détection d'une langue, l'analyse du ton d'un message, la mesure de la priorité d'une demande, la compréhension du sens d'une question, tous ces facteurs de routage peuvent être gérés par un système d'IA, qui pourra, une fois l'analyse faite, affecter ces flux entrants vers les agents, compétences, experts adéquats. La technologie de l'IA sera d'autant plus précieuse si les flux de courriels arrivent, quelque soit leur nature, dans une boite aux lettres générique unique, rendant leur routage fastidieux.

Un moteur d'IA peut également être sollicité pour fournir, de façon plus ou moins automatisée, les réponses aux questions posées. A minima, il aura la capacité de proposer des réponses-types pertinentes aux agents en charge du traitement des courriels. Mais le moteur, en calculant un taux de pertinence pour ces réponses-types, peut également faciliter la mise en place de solutions de « selfservice » sur les sites internet : foires aux questions dynamiques, proposition automatique de réponses suite à la saisie d'une question sur un site, voire envoi automatique d'une réponse.

Mais attention aux effets pervers d'une automatisation à outrance : si la réponse envoyée ne cadre pas tout à fait avec la question posée, l'image peut être désastreuse pour l'entreprise ! Enfin, le moteur d'IA peut être exploité dans le cadre de la mise en place d' "agents conversationnels" ou avatars, ces agents virtuels qui remplacent les agents physiques et qui fournissent des réponses en direct aux internautes

Différentes méthodes existent dans ce concept d'Intelligence Artificielle. L'analyse sémantique donne des résultats intéressants, mais nécessite une longue et fastidieuse démarche d'apprentissage du moteur ; par ailleurs, le "bruit" souvent présent autour de la question en elle-même - en tout cas dans le cas d'un courriel - constitue une limite rapide à cette approche.

Les moteurs intelligents basés sur l'indexation (système de classification) et l'analyse statistique ont, eux, l'avantage de se passer de travail en amont : le moteur fonctionne en auto-apprentissage, sa pertinence étant liée à la fréquence de son utilisation. Certains moteurs ont enfin pu voir leur performance s'améliorer encore grâce à l'ajout de réseaux de neurones (Artificial Neural Network), un modèle de calcul dont la conception est très schématiquement inspirée du fonctionnement de vrais neurones La démocratisation de l'IA est en marche.