Comment l'IA générative révolutionne la relation clients au téléphone

Les derniers progrès en IA générative offrent une opportunité sans précédent aux organisations de réimaginer la relation clients/usagers au téléphone pour gagner en efficacité et satisfaction.

Depuis l’explosion au grand jour de ChatGPT en novembre 2022, la « hype » autour de l’IA est à son comble. Si Yann Le Cun, Chief AI Scientist chez Meta, pense que l’IA générative du type ChatGPT ne sera pas la technologie ultime à perfectionner pour parvenir à développer l’IA de niveau humain (dite générale), elle représente néanmoins déjà une révolution pour tous les usages qui impliquent le langage. Le champ d’application possible est donc vaste.

Et notamment pour la relation clients/usagers/patient où les expérimentations sont nombreuses.

On peut citer dernièrement la grand-mère virtuelle dopée à l’IA qui rappelle les arnaqueurs pour leur faire perdre leur temps, lancée par une entreprise de téléphonie britannique. Ou encore une IA de Softbank au Japon qui retraite en temps réel les paroles des clients mécontents pour adoucir leur voix, sans transformer les propos, ‘’juste’’ en modifiant l’intonation de la voix des râleurs pour la rendre moins agressive et ainsi protéger la santé mentale des employés.

Au-delà d'exemples qui peuvent parfois prêter à sourire, deux modèles complémentaires émergent aujourd'hui : l’IA copilote et l’IA autonome. Dans le premier cas, l'IA propose aux agents des réponses à fournir au client, dans le second c'est l'IA qui répond directement au téléphone à la place de l'agent.

On pourrait croire que si le temps des IA copilotes est venu, celui des IA autonomes n’est pas pour tout de suite, mais nous allons voir qu’au contraire, certaines entreprises et administrations pionnières, après des essais concluants, commencent déjà à déployer à grande échelle des IA vocales autonomes.

Il faut dire que les deux modèles ne s’opposent pas nécessairement. Compte tenu des récents progrès en IA générative, il y a déjà une partie des demandes qu’une IA vocale autonome peut maintenant traiter de A à Z, et l’autre partie (pas encore automatisable à ce jour et nul ne peut dire si et quand elle le sera) pour laquelle les agents humains pourront profiter des conseils d’une IA copilote.

Remplacer des agents humains avec des IA vocales autonomes sur une partie des appels ne revient pas nécessairement à supprimer des emplois : cela rend aussi possible de répondre à bien plus d’appels qu’avant au total avec la même équipe. C’est particulièrement indiqué dans les administrations où beaucoup d’appels restent sans réponse à ce jour malheureusement.

C’est ainsi un progrès à plusieurs niveaux : les usager/clients/patients voient leurs appels décrochés instantanément ; plus d’appels sont traités au total à équipe humaine égale ; et les opérateurs humains se retrouvent à avoir plus de temps disponible par appel, pour gérer des appels moins rébarbatifs, plus intéressants, plus compliqués et/ou sensibles.

C’est exactement ce qu’il se passe à la mairie de Plaisir dans les Yvelines où l’IA vocale développée par ma startup Yelda décroche tous les appels immédiatement (contre 30% de taux de décroché auparavant et beaucoup d’attente). Elle répond par exemple aux questions sur le renouvellement de CNI et passeport, l’inscription au périscolaire, ou encore les évènements et les élections. Les équipes sont ravies de disposer de plus de temps pour les questions que seuls les humains peuvent bien traiter, les usagers aussi.

Citons Khaled Belbachir, Directeur des relations citoyennes : “Notre robot téléphonique, nommé OPTIMUS par nos habitants, nous a permis de diviser par 2 le nombre d’appels gérés par nos standardistes, qui se concentrent maintenant sur les demandes qui nécessitent une intervention humaine.”

Pour un autre de nos clients, le fournisseur d’énergie Ohm Énergie qui avait essayé en vain jusque-là des solutions n’exploitant pas l’IA générative, notre IA vocale répond de façon personnalisée à des milliers d’appels chaque jour et fait de l’explication de factures, en identifiant le client et en allant chercher en temps réel les informations requises via Salesforce et le système d’information de l’entreprise.

Dernier exemple, pour Floa Bank, filiale de la BNP, notre IA vocale répond à 100% des appels entrants, pose les questions nécessaires à l’évaluation d’une demande de crédit à la consommation puis annonce la décision. En cas de réponse positive, il envoie un sms avec lien vers un formulaire où finaliser la souscription. En réalisant des simulations de prêts en quelques secondes, l’agent virtuel a permis de réduire le temps d'attente des clients à zéro. Le taux d’automatisation de l’agent virtuel se situe déjà à 30%, avec un objectif de 60%.

Pour cela nous utilisons plusieurs briques d’IA. Le Natural Language Processing (NLP) est ainsi utilisé en premier filtre pour reconnaître, derrière les mots employés par l’appelant, le motif d’appel et le rattacher à un de ceux établis au préalable pour jouer ensuite le scénario correspondant sous forme de conversation.

Si cette première étape n’a pas su identifier le motif, parce que la formulation était trop alambiquée ou parce qu’il s’agit d’une question non prévue au départ, l’IA générative prend le relais pour fournir au client une réponse cohérente basée sur la base de connaissances de l’organisation. Tout cela se fait en temps réel pendant l’appel.

Un des risques principaux avec l’IA générative est l’affabulation. Pour s’en prémunir, il convient de bien la cadrer en lui imposant de trouver la réponse au sein d’un corpus documentaire restreint, celui de l’organisation.

Les récents progrès en IA générative nous permettent ainsi de proposer une solution technique qui reproduit les mécaniques de conversation humaine, sans enfermer l’appelant dans des « tunnels », tout ce qu’il peut dire est pris en compte, même s’il change de sujet.

Ces IA vocales sont aussi en mesure de savoir quand elles ne savent pas, quand elles sont bloquées, ou quand un appelant insiste pour parler à un être humain. Dans de tels cas, elles offrent de transférer l’appel. Si personne n’est disponible, elles peuvent prendre un message et les coordonnées des appelants en expliquant qu’on reviendra vers eux.

Elles viennent donc en complément des opérateurs humains. Nulle prétention à pouvoir automatiser systématiquement tous les appels. Et on ne cherche pas non plus à duper la personne au bout du fil, la voix garde encore quelques accents et intonations robotiques, bien que cela évolue très vite. Les appelants savent bien qu’ils parlent à un robot. Mais ce robot a décroché immédiatement, sait répondre à pas mal de questions, à de plus en plus de questions, et sait passer la main quand il le faut.

Ainsi, quels que soient l’entreprise ou le secteur, il y a nécessairement déjà aujourd’hui une fraction des appels que l’IA peut gérer, ce qui représente une opportunité de gagner en satisfaction client tout en traitant plus de demandes avec la même équipe.

Le pourcentage de demandes qu’une IA vocale peut traiter en autonomie à ce jour pour une entreprise est bien sûr très variable, il dépend du secteur, de la nature et de la complexité des demandes, mais nous constatons déjà qu’il peut atteindre les 50% pour certains de nos clients. Compte tenu des progrès à venir, nous anticipons que d’ici à quelques années il devrait même pouvoir monter à 80% dans certains cas.

La technologie est mature, l’heure n’est plus aux seuls projets pilotes mais bien aux déploiements de grande envergure. Nous pensons que 2025 sera l'année du passage à l'échelle en France pour bon nombre d’entreprises qui voudront émuler les succès des premiers pionniers.