Comment l’IA transforme le service client aujourd’hui
08/10/2025Charles Kergaravat
Sommaire
Les attentes des clients sont plus élevées que jamais : un service rapide, personnalisé et fluide est désormais indispensable.
En parallèle, les entreprises subissent une pression croissante pour réduire leurs coûts et optimiser leurs opérations.
L'intelligence artificielle (IA) apparaît comme le pont entre évolutivité et efficacité, avec des outils capables de gérer les tâches répétitives, d'anticiper les besoins des clients et d'assister les agents en temps réel.
Mais la véritable opportunité n’est pas de remplacer l’humain, c’est de le renforcer.
Cet article explore la manière dont les outils d'IA aident les équipes à travailler plus intelligemment et à offrir de meilleures expériences client. Nous verrons aussi ce qu’il faut pour réussir l’intégration de l’IA dans le service client, en trouvant le juste équilibre entre innovation et touche humaine, que les acheteurs continuent d'apprécier.
Points clés que vous allez découvrir :
La vraie valeur de l’IA dans le service client réside dans le fait qu'elle augmente les capacités humaines et collabore avec les humains, sans les remplacer.
L’IA apporte des gains d’efficacité mesurables qui transforment le rôle des agents, leur permettant de se concentrer davantage sur les interactions à plus forte valeur ajoutée plutôt que sur les tâches répétitives.
L'IA a un impact global sur l'expérience client, influençant la confiance des clients, la satisfaction des agents et la qualité du service à long terme.
Les entreprises doivent évaluer et limiter les risques liés à l’IA pour trouver le juste équilibre entre automatisation, conformité et relations humaines.
L'état de l'IA dans le service client
Il existe deux écoles de pensée concernant l'IA dans le service client.
D'un côté, l'IA est considérée comme une opportunité de remplacer les équipes humaines. Cette approche repose largement sur les chatbots, les réponses automatisées et les portails en libre-service pour gérer la majorité des demandes clients.
Klarna, par exemple, a fait la une en affirmant que son service client pouvait être entièrement géré par l'IA.
En 2024, l'entreprise s'était associée à OpenAI, réduisant ses équipes de service client et de marketing. Son PDG, Sebastian Siemiatkowski, déclarait alors :
L’IA peut déjà faire tous les métiers que nous, humains, faisons.
L'entreprise mettait en avant 10 millions de dollars d’économies et affirmait que l’IA générative pouvait gérer les traductions, la création d’images, l’analyse de données et même les réclamations des clients.
Mais face à la frustration croissante des clients et à des résultats décevants, Klarna a changé de cap.
Du point de vue de la marque et de l'entreprise, je pense qu'il est essentiel d'indiquer clairement à vos clients qu'ils pourront toujours compter sur un interlocuteur humain s'ils le souhaitent.
D'un autre côté, l'IA est considérée comme un moyen d'améliorer les capacités du service client.
Plutôt que d'exclure les humains du processus, l'IA fournit aux agents de meilleurs outils pour éliminer les tâches répétitives et sans valeur ajoutée. Elle leur permet ainsi de se concentrer sur ce qu'ils font le mieux : résoudre des problèmes complexes et créer des liens authentiques avec les clients.
Tout cela pour dire que l'IA doit être un partenaire du service client, pas un remplaçant.
Des études montrent que les centres de contact privilégient désormais les fonctionnalités d’IA pour renforcer les compétences et les workflows existants, qu'il s'agisse de copilotes IA qui assistent les agents pendant les appels, d’outils capables de prédire le comportement client ou d’analyses de sentiment :
Le résultat ? Les agents du service client passent moins de temps à se battre avec la technologie d'apprentissage automatique pour se consacrer davantage à ce qui compte le plus : offrir la meilleure expérience de service client.
9 outils d'IA utilisés aujourd'hui par les équipes de service client
L'IA n'est plus une question d'expérimentation, mais d'exécution.
Les centres de contact et les équipes de service client s'appuient sur divers outils d'IA qui éliminent les frictions, accélèrent les résolutions et permettent aux agents d'offrir des expériences exceptionnelles.
Voici comment les outils les plus adoptés ont un impact.
1. Chatbots et IA Conversationnelle
Les chatbots IA et l'IA conversationnelle vont au-delà des réponses scriptées. Ils utilisent le traitement du langage naturel (NLP) et des algorithmes pour :
Comprendre l'intention
Résoudre les problèmes courants
Répondre instantanément aux questions fréquentes
Escalader les cas complexes à des humains sans perdre le contexte
L'utilisation des chatbots réduit les temps d'attente et permet aux agents de se concentrer sur les interactions à forte valeur ajoutée, comme la résolution de problèmes techniques complexes.
L’IA conversationnelle rend aussi les échanges plus naturels et fluides, en imitant la logique d’un vrai dialogue humain pour que le client se sente compris plutôt que traités par une machine.
Conseil : Découvrez comment combiner chatbots et assistance humaine dans notre guide complet Chatbot vs Humain.
2. IA Agentique
L'IA agentique agit de manière autonome pour atteindre des objectifs plutôt que de se contenter de générer des résultats.
Dans le service client, cela signifie laisser l'IA gérer des tâches en plusieurs étapes plutôt que de simples interactions ponctuelles.
Considérez-la comme un « exécutant » capable d'annuler une commande, traiter un remboursement ou mettre à jour les informations d'un client sans l'intervention d'un agent.
Voici un aperçu des principaux avantages :
Fonctionne 24h/24 sur tous les points de contact client
Répond instantanément pour améliorer la satisfaction
Réduit les temps d’attente tout en diminuant les coûts de support
Automatise les tâches répétitives pour donner aux équipes plus de temps pour les tâches à forte valeur ajoutée
Personnalise les interactions à grande échelle pour renforcer la relation client
Offre une expérience fluide et cohérente
Anticipe les besoins clients grâce au machine learning
Comprend l’intention via le traitement du langage naturel (NLP)
Remarque : Certains copilotes et outils d'IA agentique intègrent désormais des capacités d'IA visuelle, aidant les agents à analyser des images ou des vidéos en direct pour résoudre les problèmes plus vite et avec plus de précision. Découvrez comment l’IA visuelle transforme l’expérience client dans notre guide complet.
Selon un épisode du podcast de McKinsey, l’IA agentique représente une avancée majeure en matière de productivité, de qualité de service et d’engagement client.
Cependant, pour atteindre cette efficacité, il faut repenser les processus, la collaboration, les talents et la culture, et pas seulement acheter de nouveaux outils d'IA. Nous y reviendrons plus loin.
3. Agent Vocal IA
Les agents vocaux alimentés par l'IA peuvent traiter les appels courants, de la prise de rendez-vous à la vérification du solde d'un compte.
Ils sont conçus pour avoir un ton naturel et gérer les interruptions de manière fluide, ce qui permet des conversations plus agréables.
En déléguant ces appels courants à l’IA, les agents humains peuvent se concentrer sur des interactions plus complexes et émotionnellement chargées qui nécessitent empathie et intelligence émotionnelle, des qualités que l’IA ne maîtrise pas encore totalement.
Le marché des agents vocaux a connu une forte croissance au cours du second semestre 2024. Une étude de Cartesia a révélé que 22% des startups de la dernière promotion de Y Combinator développaient des solutions basées sur la voix :
Cette croissance montre à quel point la technologie vocale est en train de devenir rapidement un pilier de la nouvelle génération d'engagement client basé sur l'IA.
Remarque : Une promotion YC est un groupe de startups financées et accompagnées par Y Combinator (l'un des accélérateurs les plus connus au monde) dans le cadre de son programme d'hiver ou d'été.
4. Bases de connaissances IA
Les bases de connaissances alimentées par l'IA permettent d’accéder à la bonne information en quelques secondes.
Au lieu de rechercher dans des documents statiques, les agents (et même les clients) peuvent poser une question et obtenir instantanément une réponse précise et adaptée au contexte.
Résultat : des résolutions plus rapides et un support plus cohérent.
5. Outils d'analyse prédictive
L'IA prédictive aide les équipes à anticiper les besoins des clients avant même qu'ils ne les expriment.
En analysant les tendances de comportement des clients, les outils d'IA prédictive détectent les risques de churn, prévoient les pics de demande et suggèrent des actions proactives.
Cette proactivité est essentielle pour répondre aux attentes des clients en matière d’expérience rapide, personnalisée et fluide.
6. Prise de notes IA
Les outils de prise de notes basés sur l’IA enregistrent automatiquement les transcriptions des appels, résument les points clés et enregistrent les actions à mener dans les systèmes CRM.
Voici comment une application de prise de notes classique telle que Leexi.ai capture les points clés des discussions lors des réunions en ligne :
Les agents n’ont plus besoin de jongler entre l’écoute et la saisie.
Ils peuvent ainsi se concentrer pleinement sur la conversation en cours, en toute confiance, sachant que le logiciel enregistre avec précision toutes les informations importantes.
7. Outils de routage intelligent
Le routage intelligent garantit que chaque client est mis en relation avec le bon agent dès le premier contact.
Grâce à l'intelligence artificielle, ces outils analysent l’intention, la langue et le ton du client pour orienter chaque demande vers le représentant le plus qualifié.
Par exemple, un client hispanophone sera dirigé vers un agent bilingue ou une question de facturation ira directement à un spécialiste financier.
Les clients bénéficient ainsi d'un service personnalisé et d'une résolution plus rapide de leur demande.
8. Copilotes IA
Les copilotes IA guident les agents en temps réel, en leur proposant des réponses suggérées, les meilleures actions à entreprendre et des ressources pertinentes pendant les interactions en direct.
Voici un copilote en action, donnant une réponse rapide lors d'une conversation avec un client :
Un copilote peut suggérer un script de remboursement lorsqu'un client est frustré ou afficher l'historique du compte pendant que l'agent parle.
Ces actions allègent la charge mentale des conseillers, leur permettant de se concentrer sur une réponse plus juste et plus empathique afin d'améliorer l'expérience client globale.
9. Analyse de sentiment
Les outils d’analyse de sentiment analysent les appels, les chats et même les réseaux sociaux pour détecter les émotions des clients à grande échelle.
En comprenant les schémas de communication, les agents du service client peuvent adapter leurs réponses au ressenti du client.
Par exemple, lors d’un appel au support, l’IA peut repérer une frustration croissante dans le ton du client, alerter l'agent en temps réel et lui suggérer des actions pour apaiser la situation.
Ces suggestions transforment une expérience potentiellement négative en une interaction plus fluide et positive, ce qui permet de résoudre le problème plus rapidement tout en donnant au client le sentiment d'être écouté et valorisé.
Ensemble, ces outils posent les bases d'une vision plus large : l’IA ne se contente pas d’améliorer chaque interaction, elle fait progresser de façon mesurable les principaux indicateurs clés du service client.
Comment utiliser l'IA pour améliorer les indicateurs de performance du service client
Bien utilisée, l’IA peut réduire les délais de résolution, améliorer la satisfaction client et permettre aux agents de se concentrer sur les clients plutôt que sur les tâches répétitives.
Voici comment tirer parti des principaux avantages de l'IA dans le service client, qu'il s'agisse d'accélérer les premières réponses, d'améliorer le taux de résolution au premier contact ou de personnaliser davantage les interactions.
Améliorer la résolution au premier contact (FCR)
L'IA analyse les interactions passées et fournit des suggestions en temps réel aux agents. Davantage de clients obtiennent une solution dès leur premier contact, ce qui réduit les appels répétés et le volume inutile.
Moins d'escalades signifie des résolutions plus rapides, des clients plus satisfaits et moins de pression sur les équipes support.
Améliorer le taux de satisfaction client (CSAT)
Le CSAT augmente lorsque les clients se sentent écoutés et soutenus, pas coincés dans une boucle sans fin.
Les outils d'IA tels que les copilotes et l'analyse de sentiment aident les agents à personnaliser leurs réponses en temps réel, transformant ce qui aurait pu être un moment frustrant en une expérience positive.
Optimiser le temps de première réponse
Personne n'aime attendre, en particulier les clients qui recherchent des solutions rapides.
Les chatbots IA et les systèmes de routage intelligents répondent instantanément aux questions simples et orientent chaque client vers le bon agent dès le départ. Cela signifie moins de temps d'attente et plus de solutions concrètes.
En utilisant l’IA de façon stratégique, les entreprises peuvent fluidifier leur support et donner aux agents les moyens d’offrir des expériences qui fidélisent durablement leurs clients.
Les points clés à prendre en compte pour réussir l'intégration de l’IA dans le service client
L'IA appliquée au service client présente de nombreux avantages, mais ce n'est pas une solution clé en main.
Avec un planning adapté et des mesures de protection adéquates, les équipes peuvent gérer les aspects techniques, éthiques et opérationnels. Elles peuvent ainsi gagner en efficacité, renforcer la confiance des clients et améliorer l'expérience globale du service.
Voici quelques risques à prendre en compte lorsque vous envisagez d'utiliser l'IA dans vos processus de service client.
L'IA peut parfois halluciner
Bien que l'IA générative soit impressionnante dans le service client, elle n'est pas infaillible. Elle peut « halluciner » et produire des réponses erronées ou inventer des informations.
Par exemple, un chatbot alimenté par l'IA peut indiquer à un client que sa commande a été expédiée alors que ce n'est pas le cas. Si cette erreur n'est pas détectée rapidement, elle peut frustrer le client et nuire à la confiance.
Voici un exemple d'outil d'IA qui hallucine en répondant à la question « Quelle est la capitale de Mars ? » :
Ces hallucinations se résument souvent à quelques erreurs, telles que des données incomplètes ou un contexte mal interprété.
La solution ? Associer l'IA à une supervision humaine afin de garantir la fiabilité des données et construire une base de connaissances fiable.
L’IA peut aggraver des situations émotionnelles complexes
L'IA peut détecter la frustration dans le ton d'un client ou même lire les expressions faciales, mais cela ne signifie pas qu'elle peut répondre avec empathie. Détecter les émotions et les sentiments des clients n'est pas la même chose que d'établir un lien avec eux.
C’est pourquoi l’escalade humaine reste indispensable et c'est là que des plateformes comme Apizee peuvent aider, en permettant aux agents d'intervenir avec un support vidéo au moment où le client en a besoin.
L'objectif ? Garantir un service client rapide et centré sur l'humain à tout moment.
Imaginons qu'un client rencontre un problème technique avec sa machine à laver et devient de plus en plus agacé.
Apizee permet à un agent du retail de passer facilement du chat à la visio-assistance en temps réel, afin de résoudre rapidement le problème tout en rétablissant la confiance.
L'IA peut compliquer la souveraineté numérique
La souveraineté numérique donne à votre entreprise un contrôle total sur ses données : ce que vous collectez, où elles sont stockées et comment elles respectent les réglementations locales.
L'utilisation de l'IA pour stocker et traiter les données clients peut compliquer les choses, car celles-ci circulent souvent à l’international et sont traitées par des fournisseurs tiers, ce qui rend la conformité plus difficile à contrôler.
Il est essentiel de savoir où les données sont hébergées et de respecter les réglementations locales afin d'éviter les violations, les amendes ou la perte de confiance des clients.
Les entreprises peuvent limiter ces risques en choisissant des partenaires IA qui appliquent des pratiques transparentes en matière de données, en privilégiant les solutions cloud locales ou souveraines et en appliquant des politiques de gouvernance strictes.
Par exemple, en faisant appel à des fournisseurs qui garantissent un hébergement des données dans l'UE afin de se conformer aux réglementations en matière de confidentialité des données telles que le RGPD :
Remarque : En France, la CNIL exige que le développement des systèmes d’IA soit conforme aux exigences du RGPD.
Une gestion rigoureuse de la souveraineté des données est indispensable pour exploiter l'IA en toute sécurité tout en conservant la confiance des clients et la conformité réglementaire.
L’IA aura un impact sur votre empreinte carbone
En plus d’améliorer l’efficacité du service client, la formation et l'exécution des modèles d'IA, en particulier les grands modèles génératifs, consomment beaucoup d'énergie.
Les entreprises qui déploient l’IA dans leur service client ou ailleurs doivent rester attentives à plusieurs points :
Optimiser l’usage des modèles. N’utiliser l’IA que lorsqu’elle apporte une réelle valeur ajoutée et éviter les modèles redondants ou complexes.
Assurer une infrastructure éco-efficiente. Choisir des fournisseurs cloud engagés dans les énergies renouvelables ou privilégier des data centers locaux à faible consommation d'énergie.
Suivre la performance de l'IA. Mesurer les charges de travail de l'IA, le temps de calcul et la consommation d’énergie pour repérer les leviers d’amélioration.
Adopter une croissance raisonnée. Étendre l’usage de l’IA progressivement, en ciblant d’abord les tâches à fort impact plutôt que de tout déployer d’un coup.
En trouvant le juste équilibre entre l'adoption de l'IA et la conscience environnementale, les entreprises peuvent offrir un service client plus rapide et des expériences plus intelligentes tout en minimisant leur impact sur l'environnement.
Le succès de l’IA dépend de la qualité de son déploiement
Le plus grand risque n'est pas l'IA elle-même, mais une mauvaise mise en œuvre. Même les outils les plus avancés peuvent échouer s’ils ne s’intègrent pas correctement aux processus, à la formation et à la culture interne.
Une étude du MIT montre que 95% des projets pilotes d'IA générative stagnent, faute de réelle transformation. La minorité qui réussit adopte une approche cohérente et itérative :
Commencer petit et ciblé. Démarrer sur des cas précis, tels que les appels en dehors des heures ouvrées, les tickets en surplus ou les tâches répétitives, avant de passer à une utilisation à grande échelle. Par exemple, les agents vocaux IA sont de plus en plus utilisés dans les produits multimodaux pour faciliter leur adoption et réduire les perturbations pour les équipes humaines.
Boucles d’apprentissage et mémoire contextuelle. S’assurer que les systèmes d'IA peuvent apprendre des corrections et conserver le contexte afin de fournir des réponses plus pertinentes et utiles au fil du temps.
Une IA humble qui admet l'incertitude. Les outils doivent signaler leur incertitude au lieu de fournir des réponses potentiellement incorrectes, laissant les agents humains intervenir si nécessaire.
Partenariats stratégiques. Les entreprises qui travaillent avec des fournisseurs experts dans leur domaine et adaptés à leurs workflows ont deux fois plus de chances de réussir que celles qui s'appuient uniquement sur des développements internes.
Cibler les zones de friction. Cibler les processus administratifs ou opérationnels complexes les plus inefficaces pour maximiser le retour sur investissement de l'automatisation.
Commencer petit, se concentrer sur les domaines à fort impact et combiner l'IA avec une supervision humaine sont autant de moyens de maximiser le succès de l'adoption avec des résultats durables.
Statistiques surprenantes sur l'IA dans le service client
L'engouement autour de l'IA dans le service client s'accompagne d'un flot de données, certaines encourageantes, d'autres plus modérées.
Les statistiques ci-dessous vous donnent une image claire de l’évolution du secteur.
L'assistance basée sur l'IA est rapide : des études montrent que l'IA peut traiter les demandes des clients jusqu'à 4,2 fois plus vite que les méthodes traditionnelles, améliorant ainsi le taux de résolution au premier contact de 27% et réduisant le temps de traitement moyen de 23%.
Les clients veulent toujours interagir avec des humains :82% préfèrent une assistance humaine et quatre sur cinq n’acceptent l’usage de l’IA que si des mesures de sécurité sont mises en place. C’est un argument fort pour combiner l’efficacité de l’IA avec des plateformes comme Apizee qui renforcent la connexion humaine.
Ces statistiques montrent clairement que l'IA peut considérablement accélérer le service et améliorer la résolution des problèmes.
Dans le même temps, les clients continuent d'apprécier l'interaction avec les agents, ce qui montre que l'avenir du service client repose sur un équilibre entre l’efficacité de l’IA et l’empathie humaine pour offrir à la fois rapidité et confiance.
Exemples concrets : entreprises qui utilisent l’IA dans leur service client
De l'accélération des temps de réponse à la personnalisation des interactions avec les clients, l'IA aide chaque jour les entreprises à résoudre des problèmes concrets.
Ces cas d'utilisation montrent comment une adoption réfléchie de l'IA peut améliorer l'efficacité, augmenter la satisfaction et libérer les agents humains afin qu'ils puissent se concentrer sur ce qu'ils font le mieux : fournir des solutions de service client pertinentes.
Comment Sonos utilise l’IA pour optimiser son service client
Sonos s'est associé à Sierra.ai pour mettre en place un agent IA qui gère des tâches telles que la configuration des produits, le dépannage des problèmes réseau, la gestion des commandes et des retours et la connexion aux services musicaux.
Contrairement aux chatbots classiques, Sierra comprend le contexte, suit le fil des conversations et fournit des conseils avec une touche humaine, réduisant ainsi les efforts nécessaires aux clients pour résoudre leurs problèmes.
Lorsqu'un problème client nécessite une intervention humaine, Sierra transmet un résumé complet du dossier, permettant ainsi aux agents du service client d'agir rapidement et efficacement.
Grâce à l'intégration de Sierra, Sonos a :
Amélioré le « temps d'accès à la musique », réduisant ainsi le temps nécessaire au client pour commencer à profiter de son produit
Réduit la charge de travail des agents du service client, en laissant l'IA gérer les tâches répétitives et multi-étapes
Permis aux agents humains de se concentrer sur les problèmes complexes, ce qui a accéléré leur résolution
Réduit le risque de burn-out des équipes de support en allégeant les tâches routinières
Amélioré son Customer Effort Score, rendant les interactions plus fluides et plus agréables pour les clients
En combinant l'efficacité de l'IA et l'expertise humaine, Sonos offre un support plus rapide et plus fluide tout en garantissant la satisfaction client.
Comment Bank of America utilise l’IA pour automatiser le support et renforcer l’engagement client
Bank of America utilise Erica, une assistante virtuelle basée sur l'IA, pour simplifier les interactions clients et offrir des expériences personnalisées à grande échelle.
Fournit des informations proactives, mettre en avant les offres de cashback, les tendances des comptes, guider les clients sur des sujets liés à l'investissement et les aider à prendre des rendez-vous
Offert une assistance contextuelle, en comprenant les conversations de plusieurs interactions pour de fournir des conseils pertinents et personnalisés
Réduit le volume des appels, les clients ont passé plus de 18,7 millions d'heures à interagir avec Erica et plus de 98% d'entre eux ont trouvé les réponses recherchées
Automatisé les tâches multi-étapes, permettant aux agents humains de se concentrer sur les problèmes plus complexes
Amélioré l'engagement et la relation client, améliorant ainsi l'ensemble des opérations du service et la satisfaction client
En combinant l'efficacité de l'IA avec un support personnalisé et contextuel, Bank of America renforce sa relation avec ses clients avec des interactions plus rapides, plus intelligentes et plus satisfaisantes.
Comment Decathlon utilise les bots IA pour optimiser son temps et améliorer la satisfaction client
Decathlon utilise l'IA prédictive pour personnaliser l'expérience d'achat et de support, qu'il s'agisse de recommander le bon équipement ou d'aider à effectuer des retours.
Cela permet de répondre aux besoins des clients avant qu'ils ne deviennent des problèmes, renforçant ainsi la qualité du service et la fidélité à la marque.
En intégrant des bots alimentés par l'IA, Decathlon a :
Mis en place un support omnicanal, en partenariat avec Parloa, Future of Voice et Genesys, afin de fournir une assistance IA sur les plateformes téléphoniques, de chat et de messagerie
Optimisé la gestion des tâches routinières, en vérifiant les numéros de commande, en acheminant les appels et en fournissant des réponses rapides, précises et adaptées au contexte
Automatisé les interactions répétitives, garantissant un support fluide, en ligne comme en magasin
Géré plus de 500 000 interactions assistées par l'IA chaque année, identifiant 74% des clients par leur numéro de commande et éliminant 20% des tâches répétitives pour les agents
Permis aux agents humains de se concentrer sur les problèmes complexes ou prioritaires, améliorant ainsi l'engagement des employés et la satisfaction client
L'utilisation de l'IA prédictive par Decathlon garantit une assistance plus rapide et plus efficace. Dans le même temps, elle libère les agents humains qui peuvent ainsi se concentrer sur les problèmes complexes, ce qui améliore la satisfaction des clients et l'engagement des employés.
FAQ sur l’IA dans le service client
Quelle est la différence entre les chatbots IA et l'intelligence conversationnelle ?
Les chatbots IA gèrent des tâches scriptées telles que répondre aux FAQ ou guider les utilisateurs à travers des processus.
L'intelligence conversationnelle va plus loin : elle analyse les interactions, comprend le contexte, détecte les sentiments et fournit des informations pour améliorer l'expérience client et les performances des agents.
En bref, les chatbots agissent tandis que l'intelligence conversationnelle apprend et optimise.
Comment l'IA peut-elle améliorer le service client sans remplacer les agents humains ?
L'IA peut automatiser les tâches répétitives, fournir des réponses instantanées et mettre en évidence des informations utiles pour les agents, permettant ainsi aux humains de se concentrer sur les problèmes complexes et d'établir des relations personnelles.
Résultat : des résolutions plus rapides, moins de burn out et des interactions humaines plus riches.
Quels sont les principaux risques liés à la mise en place de l'IA dans le service client ?
Les risques liés à la mise en place de l'IA comprennent une mauvaise adoption, des attentes mal gérées, des biais dans les réponses de l'IA et une dépendance excessive qui réduit la supervision humaine.
Sans formation ni cadre clair, l'IA peut frustrer les clients plutôt que les aider.
Comment savoir si mon entreprise est prête pour les outils de service client basés sur l'IA ?
Si vous traitez un volume élevé de demandes répétitives, que vous souhaitez accélérer les délais de réponse et que vous disposez de données pour former l'IA, votre entreprise est prête pour intégrer l'IA dans le service client.
Commencez petit, mesurez l'impact puis étendez l’usage à mesure que vos agents et clients s'adaptent.
Optimiser le service client grâce à l’efficacité de l’IA dans tous les processus
L'IA est un outil puissant pour le service client, mais il est essentiel de comprendre où l'IA s'intègre dans vos processus existants.
Identifiez les tâches qui gagnent à être automatisées, déterminez où la supervision humaine reste indispensable et utilisez l’IA pour compléter, et non remplacer, votre équipe.
Offrez un service client plus intelligent sans perdre le contact humain
Découvrez comment l'IA peut aider votre équipe à offrir une expérience client plus rapide, personnalisée et fluide à chaque point de contact.
Découvrez comment les outils d'IA tels que les chatbots, les copilotes et l'analyse prédictive permettent aux agents humains d'offrir la meilleure expérience client possible.
![[Voix de l'Expérience Client] Entretien avec Christophe Carrère](https://www.apizee.com/scripts/files/68dbc5940e91f1.41894626/christophe-carrere.png)