L’intelligence artificielle au service de l’expérience client

La mise en œuvre des techniques d’intelligence artificielle au service de l’expérience client constitue probablement l’une des tendances les plus importantes de ces derniers mois.

Cependant, le sujet est bien souvent envisagé comme un mythe ou un gadget. D’un côté le mythe tenace d’une substitution des humains par les ordinateurs – peur radicale largement relayée dans le cinéma et dans les médias – et de l’autre, des initiatives expérimentales certes sympathiques, mais qui n’apportent pas réellement de valeur ajoutée aux clients – à l’instar des robots humanoïdes qui ont accueilli les clients dans certaines enseignes en 2016.

Les techniques d’intelligence artificielle constituent un prolongement des techniques statistiques classiques (en particulier l’analyse typologique et l’analyse discriminante, s’agissant des opérations de classification). Ces techniques – apparues dès la fin des années 1980 – reposent largement sur une approche dite « neuronale » de la modélisation (des couches de petits modèles simples, reliées entre-elles par des relations non linéaires).

Toutefois, depuis environ 5 ans, la puissance des ordinateurs et la disponibilité de grandes masses de données permettent de multiplier les couches de neurones pour modéliser des phénomènes plus complexes (deep learning) et d’envisager un apprentissage statistique (machine learning) de moins en moins supervisé (c’est-à-dire de moins en moins guidé par les capacités humaines).

Ainsi, certaines techniques algorithmiques disponibles ne nécessitent pas de classification préalable. Par exemple, elles permettent aux modèles de reconnaître des visages sans même devoir leur indiquer le nombre de classes (femme / homme) et, surtout, sans devoir classifier préalablement des centaines de milliers de visage pour leur apprendre à distinguer les caractéristiques spécifiques des visages féminins et masculins.

Grace aux techniques d’apprentissage profond, ces algorithmes permettent non seulement de reconnaître les visages mais aussi, par exemple, de caractériser les émotions exprimées (ce qui correspond à un niveau d’abstraction supplémentaire).

La compréhension du langage naturel est le grand défi de l’intelligence artificielle 

Plutôt que la reconnaissance faciale (voire vocale), le grand défi de l’intelligence artificielle reste aujourd’hui la compréhension du langage naturel, permettant de prendre en compte le contexte d’énonciation et de caractériser la tonalité associée (l’agacement, le mépris ou la défiance, par exemple). Dans ce domaine, les progrès des dernières années ont été considérables.

Ces techniques d’intelligence artificielle se manifestent aujourd’hui dans les robots conversationnels (chatbots), l’un des termes les plus utilisés par les professionnels depuis un an. Ces robots constituent un prolongement des assistants virtuels intelligents déployés par de nombreuses entreprises depuis environ 2 à 3 ans.

Si l’automatisation des interactions avec les clients constitue une application majeure des techniques d’intelligence artificielle (en particulier, les robots conversationnels), la plupart des spécialistes affirment cependant que l’usage de ces techniques doit d’abord bénéficier aux collaborateurs en contact (conseillers, agents…), leur permettant alors d’être plus efficaces.

Lorsque les robots conversationnels permettent d’optimiser le traitement des questions les plus simples, cela permet aux collaborateurs en contact de passer plus de temps sur les questions complexes, mais également de monter en compétence et de s’impliquer sur des projets ou des processus à plus forte valeur ajoutée.

Par ailleurs, si les robots conversationnels permettent d’améliorer la qualité du service rendu aux clients, l’intelligence artificielle est encore très souvent utilisée en amont du parcours client, pour faciliter l’achat (information, comparaison, transaction…).

Dans un futur très proche, elle permettra de mieux accompagner les clients pendant la phase d’usage, après l’achat.

Le développement des interfaces vocales (Amazon Echo, par exemple), qui aujourd’hui concernent près de 5% des foyers américains – devrait constituer la grande tendance des deux années qui viennent.

On peut alors souhaiter que l’écosystème constitué par les start-ups et les grandes entreprises françaises fasse alors de l’intelligence artificielle une priorité, au service de l’expérience client, tout au long du parcours.

Sources : « L’IA dans le parcours client… moins d’humanisation ? », Le Hub La Poste, 4 avril 2017 (http://lehub.laposte.fr/ateliers/ia-parcours-client-moins-humanisation) ; « Chatbots, intelligence artificielle : le self-care robotisé », Salon Stratégie Clients, 18 avril 2017.