Il y a près d’un an, Open AI s’apprêtait à dévoiler ChatGPT, son agent conversationnel dopé à l’intelligence artificielle qui a déclenché un véritable raz-de-marée médiatique.
Aujourd’hui, cette révolution continue de s’intensifier et redessine notre société et le paysage économique, bouleversant la nature même de certains métiers. L’expérience client, en particulier, se retrouve au cœur de cette métamorphose : l’intelligence artificielle générative ouvre un monde de possibilités inédites pour améliorer, personnaliser et réinventer les interactions avec les clients.
Hoël Plantec, Senior Data Scientist - Wavestone
Fabienne Courtois, Senior Manager Experte de la Relation Client - Wavestone
L’IA générative, simple buzz ou véritable avancée technologique ?
L'intelligence artificielle générative est une technologie capable de créer du contenu original à partir de données existantes. Qu’il s’agisse de texte, d’images, de code informatique, de voix, ou même de vidéos, l’IA générative s’appuie sur de gigantesques volumes de données pour produire des résultats inédits et pertinents, en réponse à des requêtes formulées en langage naturel.
Cette technologie repose notamment sur des modèles de langage à grande échelle (LLM), comme GPT-4 d’OpenAI, LLama de Meta ou Bard de Google. Ces modèles peuvent produire du texte cohérent, pertinent et presque indiscernable de celui d’un humain.
Une source d’opportunités et de cas d’usage inépuisable pour l’expérience client
Un sondage réalisé cette année par WAVESTONE Gartner auprès de 2 500 dirigeants montre que l’expérience client et la fidélisation sont les motivations principales des investissements en IA générative. Cet engouement s’explique facilement : cette technologie permet de personnaliser l’interaction avec le client à un niveau jamais atteint auparavant.
Elle permet, entre autres, d’enrichir l’interaction en apportant des réponses personnalisées et formulées en langage naturel en temps réel, de créer des campagnes marketing sur mesure, et même d’analyser et de traiter de grandes quantités de données pour optimiser la connaissance et le parcours client (au travers des commentaires, de l’historique d’achats, des évaluations, de l’analyse de sentiments…).
En résumé, l’IA générative permet d’offrir une expérience client plus riche et paradoxalement plus humaine, pour répondre aux enjeux clefs des entreprises de renforcer la satisfaction et la fidélisation de leurs clients.
Réinventer l’interaction client avec l’IA générative : des cas d’usage concrets
Des interactions en ligne plus « humaines »
Les bots, serveurs vocaux interactifs et autres assistants virtuels ont connu de grandes transformations au cours des dernières années mais souffrent d’une limitation majeure : leurs réponses sont scriptées et basées sur des règles prédéfinies qui limitent leur capacité à comprendre et à répondre de façon fluide aux requêtes imprévisibles des clients.
Aujourd’hui, l’IA générative permet de traiter des demandes complexes et de générer des réponses conversationnelles qui se rapprochent de plus en plus de l’interaction humaine. L’IA générative peut désormais s’appuyer sur les requêtes des clients pour fournir des réponses naturelles et des recommandations personnalisées, offrant des suggestions et des solutions adaptées à chaque client.
Ces évolutions ne relèvent pas de la science-fiction : des entreprises sont déjà passées à l’action, à l’instar de Carrefour, qui a lancé « Hopla » en juin dernier, un agent virtuel basé sur la technologie ChatGPT d’OpenAI. Présent sur la page d’accueil de Carrefour.fr, Hopla assiste les clients dans leur shopping en ligne, offrant des conseils sur les produits adaptés à leur budget, leurs besoins alimentaires et leurs idées culinaires. Plus qu’un simple assistant, Hopla fait passer l’interaction client à un niveau supérieur en proposant des solutions anti-gaspillage, suggérant des façons pratiques de réutiliser les ingrédients et en créant des recettes sur mesure.
Un conseiller à l’intelligence humaine… désormais augmenté !
La transformation de l’interaction directe avec le client ne se limite pas aux agents virtuels. Dans ce nouveau paysage, le rôle du vendeur ou du conseiller se trouve également réinventé et augmenté par l’IA générative : c’est l’avènement du « conseiller augmenté », qui dispose d’informations plus précises pour offrir un service personnalisé et adaptable en temps réel aux besoins des clients. Il peut ainsi faire des suggestions de produits ou services basés sur les préférences du client et sur les tendances du marché, proposer les canaux de contact les plus adaptés aux habitudes du client (canaux digitaux, applications mobiles, self-service 24/24) et communiquer avec lui de façon plus efficace.
L’IA générative présente de nombreux cas d’usage sur le front office, notamment dans l’interaction directe avec le client, mais elle redéfinit aussi le back office, en optimisant de nombreux processus internes :
Vers une analyse plus fine et prédictive de la voix du client
L'analyse de la voix du client a longtemps reposé sur des processus manuels : il fallait collecter méticuleusement des commentaires depuis différentes sources, les regrouper par thèmes, puis les interpréter de manière subjective. L’adoption de l’intelligence artificielle ces dernières années a simplifié le processus mais a également révélé de nouveaux défis : la compréhension du contexte, de l’intention, des nuances et des sentiments subtils tels que l’ironie contenue dans le langage humain reste problématique.
C'est ici que l’IA générative apporte un vrai changement : elle est capable d’identifier automatiquement les tendances, les sentiments, et les motifs sous-jacents avec une précision inédite. Ces modèles sont suffisamment avancés pour permettre d’anticiper les comportements des clients sur la base de leurs interactions passées.
L’avenir de l’expérience client avec l’IA générative
L'IA générative repousse les limites de l’expérience client bien au-delà du texte : la génération d’images, de vidéos, de musique et de voix synthétiques est déjà en marche et ouvre un champ inédit de possibilités pour enrichir davantage l’interaction avec les clients.
Un exemple précurseur de ces avancées est celui de Stitch Fix, un service d’abonnement de box de vêtements qui utilise les modèles de langage et de génération d’images d’Open AI pour répondre aux attentes de ses clients.
A l'’inscription, les clients remplissent un questionnaire sur leurs préférences stylistiques. Les informations recueillies sont traitées par GPT-3, puis traduites en visuels grâce à DALL-E, l’outil de génération d’images d’Open AI.
Stitch Fix s’appuie sur les visuels générés pour identifier et recommander des produits équivalents disponibles dans son inventaire.
Les services clients commencent également à utiliser des agents vocaux capables de comprendre et de répondre en langage naturel à une grande variété de questions complexes, et même d’accompagner des clients dans des processus d’achat. Ces agents s’adaptent aux préférences de communication du client, que ce soit en termes de langue, de ton, de vitesse de parole, etc…
Les technologies telles que les moteurs de synthèse vocale nouvelle génération ou les modèles de génération de vidéos sont en cours de développement et s’améliorent jour après jour. Ils préfigurent un avenir où l’IA générative pourrait être un outil clé pour créer des expériences clients 100% personnalisées, intuitives et engageantes.
Un levier de transformation qui présente de nombreux défis
L’intelligence artificielle générative n’est pas un effet de mode, c’est une innovation disruptive qui bouleverse de nombreux secteurs de notre économie. Les cas d’usage que nous avons explorés ne sont que la partie émergée de l’iceberg, et l’imagination semble être la seule limite à l’application de cette technologie.
L’IA générative n’en est encore qu’à ses balbutiements et les défis restent nombreux pour une adoption massive au sein des entreprises : sécurité et souveraineté des données, protection de la propriété intellectuelle, éthique… De plus, les coûts associés au déploiement à grande échelle de cette technologie ne sont pas encore pleinement maîtrisés : les ressources nécessaires peuvent varier en fonction de l’usage, du modèle choisi, du volume de données à traiter, et de la consommation de ressources par l’algorithme.
Mais l’inaction pourrait coûter encore plus cher : de nombreux acteurs ont déjà commencé à définir les contours de nouveaux standards de relation client grâce à l’IA générative. Les entreprises qui prennent le risque d’explorer, d’apprendre et de se tromper aujourd’hui auront une longueur d’avance demain.
