L’intelligence artificielle (IA) redessine la relation client. Fini le temps des simples SVI (Serveurs Vocaux Interactifs) et des chatbots répondant à des scripts prédéfinis. Aujourd’hui, nous assistons à l’avènement des agents IA en relation clients, capables d’interagir, de comprendre le contexte, d’automatiser des tâches et de prendre des décisions.
Mais cette évolution est-elle une vraie révolution ou juste une illusion technologique 🤔 ?
Les agents IA ont-ils vraiment un intérêt pour l’amélioration de votre relation client ?
Et si oui, comment les intégrer dans votre service client sans risquer un échec coûteux ?
Pour mieux comprendre le basculement des services clients traditionnels vers des services clients augmentés, nous allons explorer l’introduction des agents à intelligence artificielle dans votre relation client en 7 questions.
1. Qu’est-ce qu’un agent IA en relation client ? Comment cela fonctionne-t-il ?
Un agent IA est une application d’intelligence artificielle capable d’interagir avec des clients de manière autonome. Dans une large mesure, il est capable de simuler le comportement et les capacités d’un agent humain.
L’agent IA fonctionne en 4 étapes sur la base d’objectifs qui lui sont donnés et des règles qu’il doit respecter.
️1️⃣ Collecte des données
Il collecte des informations auprès des bases de connaissances auxquelles on lui donne accès. Il peut s’agir de bases de données privées (CRM, ERP, facturation, catalogues internes, etc.) ou publiques (sites internet, documentations publiques, etc.). L’accès à ces bases de connaissances peut se faire par des API.
2️⃣ Traitement
L’agent IA analyse les données grâce à des modèles d’intelligence artificielle comme par exemple le NLP (Natural Language Processing).
3️⃣ Raisonnement & prise de décision
Sur la base des informations traitées, à partir d’algorithmes ou de l’application de règles logiques qui lui ont été données, l’agent IA va élaborer un plan d’actions à entreprendre.
4️⃣ Action
Il exécute la tâche à entreprendre, soit directement (ex. : répondre à une question, recommander un produit, envoyer un mail), soit en interagissant avec d’autres systèmes grâce par exemple à des API.
A noter que certains agents IA sont potentiellement capables d’apprendre de leurs expériences de manière autonome et d’améliorer ainsi leurs performances. Chez Citizen Call, de manière plus pragmatique, nous confions ces tâches d’apprentissage au bot manager.
Bien conçu, un agent IA devient ainsi véritablement un « collaborateur virtuel ».
Quelles sont les technologies les plus utilisées pour le fonctionnement des agents IA en relation clients ?
Traitement du langage naturel (NLP – Natural Language Processing) :
Pour comprendre les requêtes des clients, analyser leur ton, interpréter leurs intentions et générer des réponses. Sont inclus dans le NLP de nombreux sous-domaines technologiques comme le NLU (Natural Language Understanding), le NLG (Natural Language Generation), le STS (Speech-to-Text) et le TTS (Text-to-Speech),
Machine Learning et Deep Learning :
Pour apprendre de l’historique des interactions et affiner les réponses au fil du temps,
Large Language Model (LLM) :
Pour doter les agents IA de capacités avancées de compréhension et de génération de langages,
Automatisation des processus (RPA et agentic AI) :
Pour exécuter des actions autonomes au sein des systèmes de l’entreprise,
Retrieval Augmented Generation (RAG) :
Modèle de récupération d’informations et de génération de réponses cohérentes et informatives,
La mise en place des agents IA nécessite également l’intégration aux :
– outils métier,
– infrastructures IT,
– infrastructures de téléphonie,
– aux bases de connaissances (par exemple, avec vos bases de données clients, vos ERP, votre CRM et vos plateformes de e-commerce, etc.)
Ces interfaçages nécessitent habituellement la mise en place d’Interfaces de Programmation d’Applications ou API (Application Programming Interface) qui permettent à différents logiciels de communiquer entre eux.
2. Quels sont les différents types d’agents IA appliqués à la relation client ?
Les agents IA en relation client se classent en 3 catégories : agents conversationnels (front-office), agents support back-office et agents support gestion RH.
1- Agents conversationnels pour le front office.
Ils sont les agents IA en contact direct avec vos clients.
Ils interagissent avec un interlocuteur suivant le canal de communication qu’il utilise.
Tous ces assistants digitaux à IA sont susceptibles de gérer des FAQ, des suivis de commande et des demandes de support basiques.
On distingue :
Chatbot
Agent IA conçu pour réaliser des conversations textuelles avec les utilisateurs. Celui-ci répond aux questions et assiste dans différentes tâches. Il est habituellement hébergé sur le site internet de votre entreprise ou sur certains réseaux sociaux. Il est souvent utilisé pour remplacer les FAQ et/ou réduire le nombre d’appels téléphoniques reçus par un centre de contact.
Callbot
Assistant digital vocal qui utilise différentes technologies de téléphonie et de traitement du langage naturel. Le Callbot échange avec vos interlocuteurs au téléphone. Il est particulièrement utilisé dans les activités de réception téléphonique augmentée ou bien de service client augmenté.
Voicebot
Idem callbot, mais le terme en France est plutôt utilisé pour des échanges vocaux homme-machine hormis le téléphone.
Mailbot
Assistant digital gérant les communications par mail. Cet agent relation client est capable de trier les mails, les interpréter, les analyser et préparer les réponses adéquates. Il peut répondre de manière autonome a certains messages dont le sujet et la réponse sont bien identifiables.
Il pourra extraire des informations structurées des pièces jointes, de tout type de document y compris de photos. Ces données seront transmises aux bases de données cibles.
Chatbots, callbots et mailbots sont souvent le premier point de contact dans le service client. Outre être très réactifs (100% de décroché téléphonique en moins de 3 sonneries !), ces agents IA conversationnels permettent d’assurer une présence en 24/7 dans votre service client.
2- Agents support pour le back office
Les agents IA en support back office sont de plus en plus présents dans les centres de contact. Ils apportent un support à vos équipes et permettent des gains de productivité. Ce support permet aussi aux chargés de clientèle d’être plus efficaces, formés plus rapidement, mieux valorisés et moins stressés.
Cette catégorie des agents support est très variée et évolue rapidement. Dans cette liste non exhaustive on trouve par exemple :
Co-Pilote – Assistant augmenté pour agents humains.
Ici, l’IA agit comme un copilote, assistant les conseillers clients en temps réel en suggérant des réponses ou en résumant les interactions précédentes. Ce type d’agent IA peut se décliner de nombreuses manières :
- Transcription écrite de tous les échanges,
- classification et routage des demandes,
- préparation de réponses automatisées,
- résumé de conversation,
- synthèse et reporting automatisés,
- etc.
McKinsey estime que ces outils augmentent la productivité des centres d’appels de 14 %.
Agent IA pour la recommandation de produits et/ou services.
A partir des interrogations du client, de son contexte (historique des achats, des visites du site internet, etc.) et des liens entre différents produits, l’agent IA suggère au conseiller clientèle les produits ou services à recommander au client. Idéal pour accélérer l’upsell et le cross sell !
Agent IA de gestion des connaissances.
Complémentaire des actions de la plupart des agents IA qui se nourrissent de base de connaissances, il permet la mise à jour en continu des bases de connaissances. Ce type d’agent peut également créer et gérer des FAQ dynamiques à l’usage interne des agents du service client.
Agent IA d’analyse des interactions clients.
Ces agents anticipent les besoins des clients grâce à l’analyse des données, y compris parfois les émotions. Ils peuvent proposer des solutions avant même que le client ne contacte l’entreprise (par exemple, une alerte automatique sur un retard de livraison).
Agent IA de détection et prévention des fraudes
En analysant les interactions et les transactions, ce type d’agent IA détecte et signale des comportements suspects.
Agent IA gestion des avis clients et/ou le community management
Il analyse les avis clients, les contextualise et recommande une réponse que le conseiller validera ou amendera avant publication. Un agent de ce type utilisé par une grande chaine de magasins a réduit du tiers son temps de réponse aux avis grâce à ce type d’agents.
Agent IA pour la gestion des tickets
Il réalise une analyse du ticket, l’affecte au bon service et assure son suivi suivant sa nature, l’historique du client, les informations qualité à disposition, etc. Il suggère une réponse au conseiller clientèle chargé de la gestion de ce type de réclamation.
3- Agents support gestion RH
Agent IA de gestion et planification des ressources (WFM – WorkForce Management).
En fonction des volumes d’interactions clients attendus et leur nature, ces agents optimisent les plannings des conseillers clientèles.
Agent IA pour la formation des agents humains
Ce type d’agent est destiné à jouer le rôle de coach vis-à-vis des conseillers. Par exemple en simulant des entretiens.
Agent IA contrôle qualité
Ces agents IA sont spécialisés dans le contrôle des écoutes et des mails. Ils identifient les écarts par rapport aux scripts ou stratégie d’argumentation prévus pour le centre de contact.
Maintenant, que nous avons exploré les principaux types d’agents IA, découvrons quelques cas d’usage où ils apportent une valeur ajoutée significative.
3. Quels sont les cas d’usage des agents IA en relation client ?
Chez Citizen Call nous avons commencé à mettre en place des agents IA depuis 2018.
On observe que les entreprises qui ont intégré des agents IA en relation client exploitent cette technologie dans plusieurs scénarios de relation client.
Voici une liste qui n’est absolument pas exhaustive tant le rythme d’apparition d’agent IA s’est accéléré depuis l’arrivée de ChatGPT.
👉 Support client automatisé. Réponse aux demandes récurrentes et gestion des tickets sans intervention humaine.
👉 Ventes et recommandations personnalisées. Propositions d’upsell et cross-sell basées sur l’historique et le comportement du client.
👉 Suivi et réclamations. Traitement automatisé des demandes de remboursement, des litiges ou des suivis d’expédition.
👉 Assistance aux agents humains. Réduction du temps de traitement des demandes grâce à des suggestions automatiques de réponses.
👉 Gestion des abonnements. Prise de commandes d’abonnements, modification de contrats ou activation de services sans intervention humaine.
👉 Automatisation des saisies. Récupération automatique des données reçues types commandes, bons d’interventions, etc, et après validation humaine ou non, intégration automatique dans les l’ERP, le CRM, la GMAO.
👉 Pré-sélection de candidats. Questionnements pour compléter les dossiers de candidats et vérifier leur adéquation avec un poste donné avant entretiens finaux.
👉 Réception téléphonique 24/7. Utilisation de callbots pour assurer l’accueil téléphonique, le transfert d’appels, la prise de message et la gestion d’agendas en 24/7.
Les périmètres d’intervention des agents IA en relation client sont de plus en plus vastes. Ceci dit, de notre expérience, ces agents IA ne sont performants qu’en conjugaison avec des chargés de clientèle humains. Ces derniers garantissent la gestion émotionnelle des interactions mais aussi la capacité à traiter des situations complexes ou confuses.
4. Quels sont les avantages des agents IA en relation client ?
La liste est longue … Pour faire court.
💰 Réduction des coûts.
Moins d’interactions humaines nécessaires pour traiter des demandes simples. Notre expérience chez Citizen Call nous permet d’estimer ces économies de l’ordre de 30% par interaction.
⏱️ Disponibilité 24/7.
Vous en avez rêvé, l’IA l’a fait. Pas de contraintes horaires, pas de difficultés à organiser des shifts la nuit pour répondre à d’hypothétiques appels. D’ailleurs, selon une étude de HubSpot, 62 % des consommateurs préfèrent interagir avec un chatbot plutôt que d’attendre une réponse humaine.
🚀 Meilleure réactivité.
Les callbots permettent par exemple de décrocher 100% des appels en moins de 3 sonneries et de gérer plusieurs appels téléphoniques simultanés.
👍 Expérience client améliorée.
Réponses instantanées et interactions plus fluides. Le fameux FCR (First Contact Resolution) s’améliore grandement, évitant les redoublements d’appels et améliorant la satisfaction client.
Et si le plus bel avantage de l’introduction des agents IA était dans l’amélioration de la gestion RH ?
Au travers des premières expériences de mise en place d’agents IA dans des centres de relation clients, on constate de véritables bénéfices RH.
❤️ Amélioration des conditions de travail des conseillers.
Les agents IA libèrent du temps pour les interactions à forte valeur ajoutée.
❤️ Revalorisation du travail.
L’image du métier de conseiller clientèle n’est plus associée aux plateformes offshores et à leur menace de délocalisation, mais à ce qui se fait de plus moderne en termes de technologie.
❤️ Moins de tension sur les métiers en tension.
Les besoins en recrutement diminuent, ce qui est une très bonne chose quand vous cherchez à recruter des profils qui sont en tension sur le marché de l’emploi.
❤️ Réduction du stress.
L’agent IA est un véritable assistant. Il décharge le conseiller de tâches stressantes, il décroche le téléphone si la ligne est occupée, il peut prendre plus de temps avec le client, …
❤️ Intégration facilitée.
Les nouveaux conseillers sont formés plus rapidement.
❤️ Réduction du turnover.
Le travail des agents humains se recentre sur des activités à plus forte valeur ajoutée, souvent plus gratifiante et plus valorisante.
❤️ Scalabilité.
Possibilité de gérer un volume important de demandes sans augmenter les effectifs.
Donc tout semble plaider pour un basculement rapide vers l’utilisation des agents IA en relation clients.
Et pourtant vous vous demandez pourquoi l’adoption des agents IA dans la relation client prend tant de temps …
Voici des éléments de réponses à partager.
5. Quelles sont les limites et défis des agents IA ?
Le monde de l’IA ce n’est pas LaLaLand.
Si la promesse portée par les agents IA en relation client est séduisante, il y a aussi des défis critiques à relever avant de se lancer.
🙋 Défi #1 – l’humain
L’IA n’a pas forcément bonne presse. Elle bouscule les organisations, chahute les routines, fait peser des menaces sur certains emplois, etc.
Pas étonnant dans ce contexte que l’adoption de l’IA pour une meilleure gestion de l’expérience client prenne tant de temps à être adoptée.
Comme toute transformation, pour réussir, l’introduction des agents IA doit être sérieusement préparée auprès de tous les acteurs de l’entreprise.
Et il n’y a pas que les employés de votre entreprise, il y a aussi vos clients à accompagner dans cette transformation. En particulier quand ils vont se retrouver à parler à un robot. Et le fait est que, si on leur donne le choix, de nombreux consommateurs préfèrent encore interagir avec un humain.
L’acceptation des agents IA par vos clients est donc aussi un véritable enjeu pour la réussite de l’intégration de l’IA dans votre relation client.
🤖 Défi #2 – la technologie et la technique
L’IA, c’est compliqué.
Citons entre autres.
- Compréhension des requêtes complexes. Même les IA avancées ont encore du mal avec l’ambiguïté et les demandes atypiques.
- Fiabilité et biais algorithmiques. L’IA peut donner des réponses erronées ou biaisées. Selon une étude de Capgemini datant de 2024, 55 % des spécialistes du service client pensent que les outils d’IA générative tels que ChatGPT fournissent parfois des informations incorrectes. Il y a eu depuis de nombreux progrès, mais le risque demeure.
Il est impératif de créer un environnement IA professionnel et privé et de cadrer les agents IA pour éviter des dérives ou erreurs.
- Intégration avec vos infrastructures IT et téléphonie.
💪 Défi #3 – les ressources internes
Les défis de l’acceptabilité par l’humain et de la compétence technique amènent forcément le défi des ressources internes.
Avez-vous les muscles et les cerveaux en interne pour réussir l’introduction de l’IA dans votre service client ?
Peut-être plus que vous le pensez. Car selon une étude de McKinsey de janvier 2025, les employés utilisent déjà l’IA dans leurs tâches quotidiennes trois fois plus souvent que leurs managers !
Mais la question n’en demeure pas moins très pertinente et entraine forcément l’option de l’externalisation de votre service client.
💲 Défi #4 – Le retour sur investissement
Il n’y a pas de doutes que les agents IA réduisent vos coûts d’exploitation (opex). Par contre, suivant la complexité du projet, les coûts d’implémentation et intégration (capex) peuvent s’avérer conséquents. Déployer une IA performante demande des investissements en infrastructure et formation.
Il y a donc des seuils de volumétrie d’interactions en dessous desquels le retour sur investissement de la mise en œuvre d’agents IA pour votre relation client ne seront pas justifiés économiquement.
🗃️ Défi #5 – la protection des données
Le respect des règlementations de protection des données telles que le RGPD dans l’Union Européenne ou la LPD en Suisse sont de véritables points de vigilance pour tout chef d’entreprise. Le sujet est encore plus critique pour les données de santé où les serveurs utilisés doivent répondre à des critères particulièrement stricts.
La question de la protection des données est aussi intimement liée à la cybersécurité. Votre centre de relation client a-t-il mis en place des mesures de protection comme les cyberattaques ? Suivez-vous des protocoles de type ISO27001 ?
⚖️ Défi #6 – l’éthique
La mise en place d’agents IA dans la relation clients pose de nombreuses questions d’ordre éthique.
- Transparence & explicabilité – les décisions prises par les agents IA sont-elles acceptables et explicables ?
- Equité & non-discrimination – les biais sont-ils évités dans les actions des agents IA ?
- Respect de la vie privée – la confidentialité des données personnelles est-elle garantie ?
- Responsabilité – qui prend la responsabilité légale, éthique et sociale des actions des agents IA ?
- Impact social – comment gérer les inévitables conséquences sociales de l’introduction de l’IA dans votre entreprise ?
- Consentement éclairé – comment informer les utilisateurs des limites des agents IA ? comment obtenir un consentement éclairé pour interagir avec une machine ?
- Contrôle humain – comment maintenir un contrôle humain dans un service qui favorise l’autonomie des agents IA ?
Réfléchir à ces défis de l’IA dans la relation client est-il votre excuse à l’immobilisme ? Sûrement pas, car ce serait la certitude de manquer le train de la modernité et des avantages concurrentiels qu’apportent l’IA.
Mais les questions que posent l’introduction des agents IA est légitime.
Et d’ailleurs …
6. Combien coûtent les agents IA en relation client ?
Vous n’allez pas mettre en place des agents IA dans vos services clients sans un objectif économique.
On distinguera les coûts d’investissement (capex) des coûts d’exploitation (opex).
1- Coûts d’investissement
La réalité c’est que les capex sont très variables et varient selon :
- Le niveau de personnalisation. Un agent IA sur mesure requiert plus de développement et de formation,
- Le nombre de bases de connaissances à connecter et l’existence ou non d’API standard,
- La qualité des infrastructures IT et téléphonie en place (SaaS, VoIP, …)
- Les exigences cybersécurité,
- Le choix des serveurs d’hébergement,
- Les volumes d’interactions à prévoir,
- La nature des actions que l’on souhaite confier aux agents IA. Plus elles sont nombreuses et complexes, plus les temps de développement seront longs et coûteux.
A titre indicatif, les budgets de mise en place :
- d’un callbot pour de la réception téléphonique varie de 1 000 à 10 000 €,
- d’un service client augmenté comprenant des agents conversationnels et des agents support à IA varie de 20 000 à 60 000 € suivant les options choisies.
2- Coûts d’exploitation
Les opex se décomposent en frais d’exploitation de l’IA (typiquement 5 à 20 centimes €/mn) auxquels il faut ajouter :
- les frais de télécommunication,
- les licences sur les logiciels (plateforme d’exploitation téléphonique, BI, etc.)
- frais de maintenance et de bot management,
- les frais de formation, de supervision et de reporting
sans oublier,
- les coûts des conseillers humains qui gèrent les interactions qui ne sont pas prises par les agents IA.
Bien qu’une partie de ces frais d’exploitation soient fixes, en fonction des volumes d’interactions, les opex pourront cependant être assez élevés quand on les ramène à un coût par interaction. Ainsi, typiquement, le coût complet (qui n’est pas le coût direct d’utilisation de l’IA) d’une interaction avec des agents IA se situe entre 1 à 3 € suivant la durée de l’interaction et l’implication des agents humains.
Il est habituellement reconnu que la transformation de votre service client vers un service client augmenté génère des économies de l’ordre de 30% par interaction.
Cependant, selon les situations, il y aura des seuils en-dessous desquels il conviendra de vous interroger sur la pertinence d’investir dans la mise en place d’agents IA dans vos services de relation clients.
7. Comment intégrer des agents IA dans son centre de relation client ?
L’intégration d’agent IA dans l’amélioration de l’expérience client est un projet à part entière.
Les facteurs clef de succès (KSF – Key Success Factors) sont les suivants.
KSF #1 – Définir les objectifs
A quels enjeux doivent répondre l’introduction d’agents IA dans votre relation client ?
Réduction des coûts ? Amélioration de la satisfaction client ? Répondre à des problèmes de recrutement ?
KSF #2 – Définir les bases de connaissances accessibles
L’intelligence artificielle a besoin de data pour fonctionner. Sans data, l’IA est stérile. Pour les agents IA ces datas sont vos bases de connaissances et vos bases de données. Suivant les cas, il peut s’agir de vos fichiers clients, de vos catalogues produits, de vos agendas, de vos tickets, etc.
Une fois identifiée, il y a nécessité de connecter par API ces bases de données avec les systèmes logiciels qui sont au cœur des agents IA.
KSF #3 – Impliquer les humains
Certains le souhaitent, la majorité le craint, l’arrivée des agents IA serait le moyen de se passer de toute intervention humaine en général et des agents humains en particulier.
Fatale erreur !
Du top management aux agents de terrain, des clients aux fournisseurs, du service IT au service client en passant par les services juridique, marketing, commercial et financier, l’implication de tous est nécessaire pour le succès de l’introduction d’agents IA dans vos activités de relation client.
Cette implication de tous les acteurs du projet devra être réalisée avant, pendant et après l’introduction des agents IA. Elle nécessitera des efforts importants de formation et de communication pour accompagner le changement.
KSF #4 – Assurer un management de projet
La mise en place d’agents IA dans vos services de relation clients est complexe. D’ailleurs, le management de projet devra être suffisamment rigoureux pour respecter objectifs, budgets, calendrier et qualité du rendu, et pourtant suffisamment agile pour tenir compte de la part de « surprises » inévitables dans ce type de projets impliquant de l’IA.
Dans ce contexte, la nomination d’un chef de projet aux compétences multiples semble indispensable.
KSF #5 – Être bien accompagné
✅ To Do (À faire)
◻️Définir des cas d’usage précis :
Cibler les interactions où l’IA apporte une vraie valeur ajoutée (FAQ, gestion de RDV, suivi de commande…).
◻️Choisir le type d’agent IA :
Sélectionner le type d’agent IA adapté à vos objectifs.
◻️Former l’IA avec des données de qualité :
Utiliser des données internes ou publiques pertinentes pour un apprentissage optimal.
◻️Assurer une supervision humaine :
Prévoir un mécanisme d’escalade vers un agent humain en cas de besoin.
◻️Tester en conditions réelles :
Lancer des phases pilotes avec des échantillons de clients pour ajuster les réponses et éviter les biais.
◻️Personnaliser les interactions :
Adapter les réponses de l’IA selon le contexte client (historique, préférences, langage naturel).
◻️Surveiller et améliorer en continu :
Mettre en place des KPIs (NPS, taux de résolution, satisfaction client) et ajuster l’IA en fonction des retours.
◻️Assurer la conformité et la sécurité :
Respecter les réglementations (RGPD, LPD, …) et protéger les données sensibles.
◻️Former les équipes internes :
Accompagner les agents pour optimiser la collaboration entre IA et humains.
◻️Préparer un plan de crise :
Anticiper les scénarios où l’IA pourrait échouer et avoir une réponse rapide.
Le management de projet évoqué ci-dessus implique la mise en œuvre de compétences très diverses. En disposer en interne peut être un véritable défi. Dans ce contexte, avez-vous pensé à externaliser la mise en œuvre de ces agents IA ou à en confier l’exploitation à un prestataire extérieur ? et pourquoi pas Citizen Call ?
❌ Don’t Do (À éviter)
◻️Remplacer totalement l’humain :
L’IA doit compléter les agents, pas les substituer sur des tâches complexes ou émotionnelles.
◻️Lancer sans phase de test :
Déployer directement une IA sans validation terrain peut générer des erreurs critiques.
◻️Négliger l’expérience utilisateur :
Une IA trop rigide ou impersonnelle peut frustrer les clients au lieu de les aider.
◻️Utiliser des modèles non adaptés :
Un agent IA générique sans formation spécifique au secteur aura des performances limitées.
◻️Sous-estimer la gestion des biais :
Une IA mal entraînée peut donner des réponses incohérentes ou discriminatoires.
◻️Ignorer la transparence :
Ne pas informer les clients qu’ils interagissent avec une IA peut nuire à la confiance.
◻️Surcharger l’IA avec trop de fonctionnalités :
Un assistant IA doit être performant sur un périmètre restreint avant d’être élargi.
◻️Oublier la mise à jour continue :
Une IA figée devient rapidement obsolète et inefficace.
◻️Minimiser l’impact sur l’organisation :
Une intégration mal préparée peut entraîner un rejet interne et une adoption difficile.
◻️Négliger la voix du client :
Ignorer les feedbacks et ne pas adapter l’IA en fonction des retours utilisateur peut nuire à la satisfaction globale.
Si votre entreprise utilise ou envisage d’utiliser des agents IA, quelles sont les principales motivations ?
Pour commencer …
L’agent IA en relation client n’est plus un gadget, mais un levier stratégique.
Il a le pouvoir de transformer votre service client, d’optimiser vos coûts et d’améliorer l’expérience utilisateur.
Mais pour en tirer profit, il faut une approche bien pensée, alliant technologie et expertise humaine.
Et vous, êtes-vous prêt à confier une partie de votre relation client à la modernité ?
Si oui, pourquoi ne pas en parler ensemble ?
Bibliographie
- Pascal Bornet , Ian Barkin , et al. – « Intelligent Automation : Learn how to harness Artificial Intelligence to boost business & make our world more human »
- Diana Deibel , Rebecca Evanhoe , et al. – « Conversations with Things : UX Design for Chat and Voice » – April 2021
- Prabhat Kumar – « Talking to the Machines : A scientific storybook » – January 2024
- Reid Hoffman and Greg Beato – « Superagency : What Could Possibly Go Right with Our AI Future » – January 2025
- Mark Abraham and David C. Edelman – « Personalized : Customer Strategy in the Age of AI » – October 2024
- Gartner – « Gartner Top 10 Strategic Technology Trends for 2025 » – October 2024
- McKinsey & Company – « Why Agents Are the Next Frontier of Generative AI » – July 2024.
- Capgemini – « Harnessing the Value Of Generative AI 2nd Edition: Top Use Cases Across Sectors » – May 2024.
- UIPath – « AI & Automation Trends 2025 » – January 2025
- Sales Force – « The Future of AI Agents: Top Predictions & Trends to Watch in 2025 » – December 2024
- Faibrik – « IA et service client : 8 cas concrets » – Février 2025
- Zendesk – « CX Trends – L’avenir de la CX basée sur l’IA » – 2024
