Les réponses fournies par ChatGPT d’OpenAI et d’autres grands modèles de langage de l’IA générative, semblables à celles données par des humains, inquiètent les employés et les politiciens : ceux-ci prévoient une inévitable vague de pertes d’emplois. Parallèlement, les centres d’appels ont du mal à recruter et à conserver suffisamment d’agents pour répondre à la demande croissante des consommateurs. Le décor est-il planté pour un affrontement entre l’homme et la machine? Faut-il plutôt s’attendre à une impasse? Ou allons-nous apprendre à travailler ensemble pour obtenir de meilleurs résultats?
L’intervention des organismes de régulation et l’adhésion des consommateurs vont radicalement changer la façon dont les entreprises répondent aux demandes de leurs clients (ou les ignorent). De nombreuses entreprises ont pris la décision, dans un souci de réduction des coûts, d’empêcher les clients d’entrer en contact avec une personne physique pour obtenir de l’aide, tandis que d’autres ne disposent tout simplement pas d’un service à la clientèle adéquat. Quoi qu’il en soit, les clients cherchant de l’aide sont souvent frustrés par les tactiques d’évitement ou l’absence de réponse. Ces expériences clients insatisfaisantes ont des coûts tangibles : des commentaires négatifs, une perte de clients et des possibilités de revenus manquées. De surcroît, les agents du service à la clientèle se retrouvent dans une position inconfortable face à des clients inutilement contrariés, tandis que les entreprises peinent à fidéliser les employés des centres d’appels.
Il est difficile d’être humain
Le stress et des contraintes excessives imposent des conditions insoutenables aux agents. On leur demande de gérer plusieurs sessions à la fois et de finaliser rapidement les appels. La plupart des clients s’attendent à ce que les agents sachent qui ils sont et soient au courant de leurs problèmes ou interactions antérieurs. Mais souvent, les agents ne peuvent pas accéder facilement à ce type d’informations, ce qui ajoute au stress du travail. Même après des mois de formation, nombre d’entre eux ne sont toujours pas en mesure de gérer les cas qu’ils rencontrent sans aide supplémentaire. Malgré l’expérience acquise, les agents restent souvent impuissants face aux problèmes liés aux processus métier auxquels ils sont confrontés. Il n’est donc pas étonnant que de nombreux agents quittent leur poste peu de temps après avoir commencé.
Les nouvelles technologies sont-elles la solution?
Les grands modèles de langage de l’IA générative peuvent donner l’impression d’être la solution miracle, c’est pourquoi ils attisent la curiosité des entreprises et des particuliers. Qui ne voudrait pas d’une entité omnisciente qui résoudrait les problèmes au fur et à mesure qu’ils se présentent? Cependant, une interaction prolongée avec ChatGPT, Bard de Google, ou tout autre modèle actuellement disponible, permet d’en découvrir les faiblesses. Ces modèles ont tendance à produire des hallucinations (faux résultats), ils ne parviennent pas toujours à saisir le contexte et ils utilisent des informations obsolètes. Ils posent par ailleurs des problèmes de sécurité pour de nombreuses entreprises. Malgré les risques et les pièges, ces outils d’IA générative révolutionnent l’espace du service à la clientèle et peuvent, s’ils sont appliqués correctement, améliorer les interactions.
Les robots seuls ne suffisent pas
Avant même que l’IA générative ne se déploie dans le monde, des robots intégrés et axés sur les résultats avaient été développés pour gérer efficacement les volumes importants de demandes, et un humain prenait le relais pour tout ce qui n’entrait pas dans le cadre de leur mission. La nouvelle génération d’IA générative comprend mieux les demandes, améliorant ainsi largement le bon déroulement des tâches. Toutefois, comme les réponses ne sont pas toujours fiables, les entreprises devraient éviter de permettre aux modèles génératifs de répondre directement aux clients. La réponse initiale qu’ils apportent doit être validée par l’homme avant d’être envoyée au client.
Les modèles génératifs permettent aux entreprises de bien comprendre les demandes les plus fréquentes des clients, la manière dont ils les formulent et les réponses des agents. L’automatisation de la majeure partie du travail de catégorisation et d’étiquetage, ainsi que l’apprentissage des mots et des formulations utilisés par les clients, permettent d’entraîner les modèles de traitement automatique du langage naturel (TALN) de l’entreprise pour améliorer la reconnaissance. En outre, les grands modèles de langage savent trouver d’autres formulations qui améliorent le taux de reconnaissance et qui peuvent modifier le style de la réponse en fonction de la réaction du client.
Plus forts ensemble
Plutôt que de vouloir remplacer les agents ou d’ajouter des exigences qui les obligent à gérer toujours plus de tâches, dans des délais toujours plus courts, le recours aux plateformes d’IA générative pourrait contribuer à alléger leur charge de travail. Les technologies d’assistance aux agents suggèrent comment aider les clients. Elles permettent de réduire le temps de formation et de réponse des agents, améliorant ainsi leur niveau de confiance et de performance, ainsi que leur satisfaction au travail.
Les agents sont les mieux placés pour savoir où les processus métier sont les plus défaillants et, lorsqu’ils partent, ils emportent ce savoir avec eux. Améliorer le cadre de travail des agents peut contribuer à les fidéliser et à exploiter la valeur de leur expérience. Devenir entraîneur de robot peut d’ailleurs constituer une évolution de carrière intéressante qui permet aux agents de transformer leur environnement de travail en un lieu d’épanouissement personnel. Donner aux agents les moyens d’améliorer les robots catalyse un cercle vertueux et démontre qu’il y a beaucoup de travail pour eux dans les années à venir.
La technologie de l’IA : un élément clé pour des solutions innovantes
Les interactions dans les centres d’appels peuvent soulever des problèmes commerciaux sous-jacents. Être attentif à ces signaux peut vous aider à réagir de manière stratégique et à prendre des mesures pour répondre aux enjeux. Une utilisation responsable et une mise en œuvre réfléchie des nouvelles technologies pour accompagner le personnel et fournir l’analyse nécessaire pour réinventer les processus métier permettent à votre organisation de réussir, et pas seulement de survivre.
Contactez nos experts pour savoir comment mettre en œuvre de manière efficace et responsable des solutions d’IA pour améliorer le fonctionnement de votre centre d’appels et aider vos agents.
À propos de l’auteur
Cheryl Allebrand
Conseiller principal (IA et l’automatisation) - R.-U. et Australie
Avec près de vingt ans d’expérience dans les domaines de la technologie et de la stratégie, Cheryl se consacre à la recherche de solutions pour les organisations et leurs membres, ainsi que ceux qu’ils soutiennent. Elle a précédemment joué un rôle important dans le lancement ...
