Toutes les entreprises doivent réfléchir à l’IA. Voici pourquoi.

Même si vous n’avez jamais entendu parler des IA génératives ou des LLM (les Large Language Models, ou modèles linguistiques à grande échelle), vous avez par contre probablement entendu parler de ChatGPT, ce chatbot capable de fournir des réponses conversationnelles de grande qualité, de produire des textes utilisables par un étudiant, voire même de faire des blagues plus ou moins drôles.

Même si l’IA générative et les LLM n’ont rien d’une nouveauté, toute cette agitation autour de ChatGPT les a catapultés au premier plan de toutes les discussions, a déclenché une « course de vitesse » en matière de recherche et développement et ouvert toute une série de discussions passionnées sur les impacts possibles sur la recherche d’informations et sur leur consommation, mais aussi sur la création de contenus.

Plus de la moitié des clients associe l’utilisation de l’IA générative aux marques leader, d’après les recherches menées par Zendesk.

Il ne fait aucun doute que les impacts de cette technologie seront importants, en particulier en ce qui concerne l’expérience client (CX). En quelque temps seulement, nous avons constaté des changements importants dans la façon dont les clients recherchent les produits, dont ils entrent en lien avec les entreprises et dont ils vivent l’expérience de chaque marque. Dans certains cas, ces changements sont déjà en cours.

Selon les recherches que nous avons menées, près de 70 % des clients pensent que la plupart des entreprises vont bientôt avoir recours à l’IA générative pour améliorer l’expérience qu’elles proposent, plus de la moitié associant son utilisation aux marques leader. Pour les entreprises, l’intégration de l’IA générative dans le parcours client n’est désormais plus une possibilité, mais une obligation, quelle que soit l’ampleur de leurs activités.

Chez Zendesk, nous pensons que dans les cinq ans qui viennent, l’IA sera derrière chacune des interactions avec le client. Mais ce n’est encore là que le premier chapitre d’une longue histoire de l’IA. Même s’il est très exaltant de rêver de toutes les possibilités qui s’ouvrent à nous, il faut garder les pieds sur terre et ne pas oublier que les LLM présentent encore aujourd’hui certaines limites qui peuvent affecter l’expérience client. Pour éviter ce genre de problèmes, les entreprises doivent bien comprendre là où les IA génératives sont au point, et là où elles ne le sont pas, ou pas encore.

Domaines dans lesquels les clients peuvent s’attendre à une amélioration de l’expérience par l’IA

Selon les clients, l’IA générative va transformer la façon dont ils achètent les produits auprès d’une entreprise, dont ils vont entrer en contact avec l’entreprise et dont il vont résoudre les problèmes qu’ils rencontrent. D’après nos recherches, plus de 75 % des clients disent qu’ils s’attendent à ce que l’IA améliore ces interactions, peu importe auprès de qui ils font leurs achats. Et cet enthousiasme ne fait qu’augmenter une fois qu’ils ont eu la possibilité de tester cette technologie.

Parmi les clients qui ont utilisé l’IA générative :

• 78 % prévoient qu’elle va bientôt jouer un rôle clé dans le service client
• Près de 7 sur 10 se déclarent plus susceptibles de faire leurs achats à l’avenir auprès des marques qui y ont recours

Outil parmi d’autres outils d’IA, l’IA générative a tout le potentiel pour remettre à plat tout le domaine de l’expérience client, toutes les entreprises étant désormais en mesure de proposer et de faire évoluer à grande échelle une expérience de grande qualité, et ce, sans devoir augmenter les budgets.

Voici ce qui attise le plus la curiosité des clients chez les IA génératives (et ce que cela implique pour votre stratégie) :

1. Un engagement élevé et de grande qualité
2. De nouvelles manières de découvrir les produits ou de rechercher des informations personnalisées
3. Des agents humains avec des pouvoirs surhumains

1. Un engagement élevé et de grande qualité

Plus question de devoir chercher frénétiquement le numéro de commande ou d’avoir à consulter une page d’accueil anonyme. Les clients veulent bénéficier d’un service personnalisé lors de chaque interaction, que ce soit au moment de la découverte des produits, de leur achat ou de la résolution d’un problème.

Voici quelques-unes des possibilités d’amélioration des interactions avec les entreprises grâce à l’IA, selon les clients :

• 77 % de ceux ayant déjà été en contact avec une IA générative souhaitent lui demander de produire des vidéos d’explication uniques, basées sur leurs questions en particulier

• 76 % souhaitent qu’elle crée instantanément des promotions ou des remises spécialement pour eux

• 61 % veulent que l’IA générative communique de façon hyper-personnalisée, sur la base des précédentes interactions qu’ils ont pu avoir avec cette entreprise

Les clients ne doivent pas obligatoirement représenter un chiffre d’affaires élevé pour justifier une expérience de service de qualité. Bien que les IA génératives et les LLM puissent contribuer à cet effort, la priorité semble maintenant de s’assurer que ces technologies puissent être déployées de manière stratégique et d’une façon qui ait du sens pour votre activité, autant de domaines que nous sommes en train d’explorer ici chez Zendesk. Pour être honnête, personne ne souhaite proposer une solution qui va saper l’expérience client en raison du manque de contrôle de la sécurité, de la confidentialité et de la gouvernance.

2. De nouvelles manières de découvrir les produits ou de rechercher des informations personnalisées

L’IA générative a le potentiel nécessaire pour révolutionner les recherches sur Internet, en proposant des réponses plutôt que de simples résultats sur des sites web. En outre, les clients peuvent aller plus loin en posant des questions supplémentaires. Dans un moteur de recherche classique, vous devez pour cela commencer une toute nouvelle recherche à chaque fois.

Prenons un exemple : vous cherchez une voiture adaptée pour une famille de quatre personnes. En tapant cette question dans l’interface d’une IA générative comme ChatGPT, vous allez voir une description détaillée des différents types de voitures (SUV, break, etc.) répondant à ce besoin, mais vous pouvez aussi voir certains modèles en particulier. Si le budget pose problème, vous pouvez encore affiner cette liste en définissant un budget maximal de 35 000 €. Après avoir vu une liste de sept modèles de SUV et leur prix, vous vous rendez compte que vous avez besoin d’un grand coffre et d’un siège arrière compatible avec un certain type de siège enfant. Après quelques ajustements, vous arrivez rapidement à la conclusion que le modèle CR-V de chez Honda est le véhicule qu’il vous faut en termes d’espace.

En moins d’une minute, vous avez examiné une large gamme de voitures pour quatre personnes, vous avez créé une liste en fonction de vos besoins et vous avez défini un modèle qui vous convenait. Si vous faites la même chose dans un moteur de recherche classique, vous obtenez une liste complètement différente, avec en plus tout une série d’articles comme « Les meilleures familiales en 2023 ». Non pas que ces informations ne soient pas utiles, mais elles ne sont pas personnalisées en fonction de vos besoins réels.

Cette perspective est assez exaltante, et 82 % des consommateurs ayant testé l’IA générative s’accordent à dire qu’il pourrait s’agir d’un outil clé pour accéder à l’information à l’avenir.

Mais il est tout aussi important de rappeler quelle est la situation actuelle. Les IA génératives ne peuvent proposer des informations qu’à partir de ce qu’elles savent. Dans notre exemple, les recommandations ne peuvent pas comprendre les modèles de voitures sortis cette année. En plus des problèmes pratiques que pose le fait de devoir former à nouveau les LLM, cette technologie pose aussi des problèmes de confidentialité qui devront être résolus avant qu’elle ne puisse s’imposer comme une alternative viable pour les recherches.

Mais la recherche de produits n’est pas le seul domaine qui risque de changer. L’IA générative peut aussi aider les entreprises à repenser la façon dont les clients entrent en contact avec le contenu du centre d’aide. Imaginez par exemple que votre chatbot reçoit une question sur comment demander un remboursement, puis récupère les réponses correspondantes dans le centre d’aide et produit une réponse sous forme conversationnelle. Associez ensuite ce chatbot à Zendesk et ajoutez-y la possibilité de procéder au paiement de ce remboursement. Voilà qui change tout pour vos clients et pour vos agents.

3. Des agents humains avec des pouvoirs surhumains

L’IA générative ne signifie pas pour autant la fin des agents humains. En fait, les clients y voient plutôt un puissant outil permettant d’améliorer les interactions. Travaillant conjointement, l’intelligence humaine et l’intelligence artificielle peuvent s’assurer que le client est mis en contact avec la bonne personne, que les problèmes sont bien réaffectés si besoin et que les agents peuvent proposer un meilleur service avec les bonnes informations (mises rapidement) à leur disposition.

C’est à ce niveau, à savoir l’élimination des tâches manuelles, que les entreprises devraient constater les gains les plus importants à court terme de l’IA générative. Imaginez que chaque agent reçoive un résumé détaillé et personnalisé des problèmes rencontrés par le client précédemment, plutôt que de devoir aller récupérer ces informations sur plusieurs pages ou dans différents systèmes. Rien que cette possibilité leur permettrait de résoudre les problèmes bien plus rapidement et offrirait globalement une bien meilleure expérience.

3 clients sur 4 parmi ceux qui ont été en contact avec une IA générative se sentent tout à fait à l’aise avec le fait que les agents humains l’utilisent pour répondre à leurs questions, voire même le souhaitent.

Même s’ils sont aussi d’accord pour dire que cela serait moins spectaculaire que la possibilité de commander ses courses ou de planifier son prochain rendez-vous romantique via une machine. Et cela ne leur pose pas de problème que les agents s’appuient sur l’IA générative pour se simplifier la vie. Plus de 8 sur 10 souhaitent que l’IA générative les renvoie automatiquement vers un agent humain expert si elle n’est pas en mesure de leur fournir une réponse.

Une partie du problème réside dans le routage lui-même, savoir à qui envoyer l’information et qui est disponible, mais il s’agit aussi de s’assurer que l’agent destinataire dispose d’un résumé des informations nécessaires pour pouvoir prendre rapidement le problème en main.

Se concentrer sur l’impact immédiat et prévoir l’avenir

L’IA générative fait les gros titres et attire toute l’attention en ce moment, mais il est aussi important de prévoir à plus long terme. Bien entendu, le fait qu’un chatbot puisse passer pour un humain ouvre toute une série de possibilités, mais l’intelligence artificielle n’est intelligente qu'en fonction de la façon dont elle a été formée. Si ChatGPT était un nouvel employé, il ne serait pas immédiatement mis en contact avec les clients dès le premier jour, même s’il serait tout à fait capable de converser naturellement. Il ne connaîtrait pas encore tous les tenants et les aboutissants des systèmes d’assistance client.

Imaginez maintenant une IA créée à partir des interactions du service client et donc parfaitement optimisée pour le service client. Et là, ce tout nouvel employé comprend tous les types de problèmes auxquels font généralement face les clients et il sait vers qui les renvoyer ou quand il doit faire remonter le ticket. C’est sur cette partie que se concentre actuellement Zendesk, à savoir comment exploiter la puissance de ces nouvelles technologies de façon à ce que cela ait du sens dans le cadre de l’expérience client.

Une bonne approche de l’IA consiste à en explorer les opportunités immédiates, par exemple pour éliminer certaines tâches manuelles ou libérer des agents pour qu’ils se consacrent à des tâches plus importantes, mais tout en identifiant, en testant et en affinant les différentes couches d’intelligences dans le but d’améliorer l’expérience des clients et des agents. Voici donc les bases d’une stratégie d’IA qui permet d’évaluer la situation actuelle tout en gardant un œil sur les développements futurs.