L’intelligence artificielle visuelle (IA visuelle) transforme la façon dont les entreprises interagissent avec leurs clients.
Qu’il s’agisse d’analyser des défauts produits ou de vérifier des identités via la reconnaissance faciale, l’IA visuelle ouvre la voie à des échanges plus rapides, plus personnalisés et plus efficaces.
Mais si le potentiel est énorme, l’hésitation l’est tout autant.
Les clients ne sont pas si réticents : beaucoup sont simplement dans l’incertitude. Certains ne comprennent pas vraiment comment l'IA visuelle fonctionne pour fournir une meilleure compréhension du problème et les aider à obtenir l'aide dont ils ont besoin. D’autres craignent qu’elle ne remplace le contact humain, au lieu d’aider les agents à prendre de meilleures décisions pour le service client.
En réalité, la plupart des clients tiennent à garder la possibilité d’échanger avec une personne — sans savoir que l’IA visuelle peut justement rendre ces interactions plus pertinentes, plus humaines et plus empathiques.
Il reste donc une grande question : l’IA visuelle peut-elle améliorer la relation client sans compromettre la confiance ? Découvrons-le.
Points clés que vous allez découvrir :
L’IA visuelle va plus loin que la vision par ordinateur (computer vision) : elle combine la reconnaissance d’images et de vidéos avec des techniques d'IA avancées pour offrir des analyses intelligentes et de l’automatisation.
Les entreprises qui utilisent l'IA visuelle gagnent en rapidité et en précision sur des processus comme la détection de fraude ou la vérification d’identité, tout en améliorant la satisfaction client.
Différents types d'IA visuelle offrent une valeur unique — de l’analyse comportementale et spatiale pour renforcer la sécurité, à la reconnaissance optique de caractères (OCR) et à la reconnaissance d’images pour une assistance client plus efficace.
La vraie force réside dans une approche hybride, où l’IA visuelle assiste les agents humains sans les remplacer.
Qu’est-ce que l’IA visuelle ? Explication simple
L’IA visuelle est un type d’intelligence artificielle qui permet aux ordinateurs de “voir” et de comprendre le monde à travers des contenus visuels comme les images et les vidéos.
Contrairement aux systèmes qui ne traitent que du texte ou des chiffres, l’IA visuelle analyse des informations multimodales issues de :
Photos, pour repérer des objets sur une image
Vidéos, pour reconnaître des actions ou suivre des mouvements
Flux de caméras en direct, pour détecter des personnes ou des véhicules en temps réel
Voici un bref aperçu du fonctionnement de l'IA visuelle :
L’IA visuelle combine vision par ordinateur et modèles d'apprentissage automatique (machine learning) pour identifier des schémas, reconnaître des objets et même comprendre un contexte.
Elle s’appuie aussi sur l'apprentissage profond (deep learning) et les réseaux neuronaux, une branche du machine learning inspirée du fonctionnement du cerveau humain.
Exemple concret : Vous avez un léger accident de voiture et devez déclarer un sinistre.
Plutôt que d’attendre la visite d’un expert ou de décrire les dégâts par téléphone, vous prenez des photos avec votre smartphone et lancez un appel vidéo avec votre assureur.
Grâce à l’IA visuelle, l’assureur peut :
Analyser instantanément les images du véhicule pour identifier et qualifier les dommages
Utiliser la reconnaissance optique de caractères (OCR) pour extraire automatiquement les informations de votre permis, carte grise ou formulaire de déclaration de sinistre
Vérifier la validité de la déclaration et repérer d’éventuelles fraudes en temps réel
Partager directement les éléments visuels avec le garage, afin qu’il sache quoi réparer avant même l’arrivée du véhicule
Résultat : un parcours fluide pour le client et pour l’assureur, un gain de temps, moins d’erreurs et une gestion plus efficace.
Ce n'est qu'un exemple parmi d'autres de la manière dont l'IA visuelle peut répondre aux besoins des clients et améliorer l'expérience client. Les entreprises peuvent également l'utiliser pour diagnostiquer visuellement des problèmes techniques, réduire les retours produits, améliorer la détection des fraudes, etc.
IA visuelle vs Computer Vision : quelle différence ?
La computer vision et l’IA visuelle sont souvent confondues, mais ce n’est pas la même chose. Voici leurs différences et leurs rôles dans la création d’expériences intelligentes pour les clients :
Computer vision
IA Visuelle
Permet aux machines de voir et d’interpréter des données visuelles (images, vidéos, flux en direct)
S’appuie sur la computer vision et l’enrichit avec des capacités plus larges d'IA
Se concentre sur des tâches de reconnaissance comme la détection d’objets, le suivi de mouvements et la classification de scènes
Ajoute de la compréhension contextuelle, des prédictions et de la prise de décision
Utilise des algorithmes et modèles pour la reconnaissance, la segmentation et le suivi d’images
Intègre le traitement du langage naturel (NLP), l’IA générative et la modélisation prédictive
Identifie ce qui est présent dans une image ou une vidéo
Déduit l’intention, fournit des insights et déclenche des actions
Voici un exemple concret dont la vision par ordinateur alimente l'IA visuelle :
Un système de vision par ordinateur basé sur l'IA peut détecter « une personne tenant un produit » — le « quoi ».
L'IA visuelle analyse le contexte, comprend l'intention et croise cela avec les données de l'entreprise. Par exemple, « Le client s’intéresse à ce produit, probablement en vue d’un achat ».
Le logiciel déclenche ensuite des actions ou recommandations utiles, comme suggérer des produits similaires ou alerter le personnel pour réapprovisionner un article populaire.
En résumé : la vision par ordinateur agit comme les « yeux » d'une machine, lui permettant de voir. L'IA visuelle sert de « cerveau », interprétant ce qui est vu et décidant comment réagir à l'aide d'informations, d'automatisation et de prédictions.
Dans la section suivante, nous verrons des cas d’usage concrets de l’IA visuelle.
Quels sont les principaux types d’IA visuelle ?
L’IA visuelle regroupe tout un ensemble de capacités qui permettent aux machines de voir, d’interpréter et d’agir sur des données visuelles.
De la détection de défauts sur une chaîne de production à l’analyse du comportement des clients en magasin, cette technologie d'IA permet d'obtenir des informations qui n'étaient auparavant accessibles qu'aux humains.
Alors, quels sont les différents types d’IA visuelle et comment fonctionnent-ils ? Voici un aperçu rapide :
Type d’IA visuelle
Description & bénéfices
Analyse comportementale
Ce qu’elle fait : Comprend comment les personnes et les objets se déplacent et interagissent dans le temps.
Bénéfices : Espaces plus sûrs, détection précoce des problèmes, meilleure conformité, expérience client améliorée.
Analyse spatiale
Ce qu’elle fait : Suit la position, les distances et les interactions dans les espaces physiques.
Bénéfices : Aménagements plus intelligents, coûts réduits, flux client plus fluide, moins de retours.
Reconnaissance optique de caractères (OCR)
Ce qu’elle fait : Transforme le texte présent dans des images, vidéos, scans ou documents en données numériques exploitables et modifiables.
Bénéfices : Service plus rapide, moins de papiers, moins d’erreurs, enregistrements numériques fiables.
Reconnaissance d’images
Ce qu’elle fait : Identifie et classe des objets, des personnes ou des scènes dans des images et des vidéos.
Ce qu’elle fait : Analyse les traits du visage et les documents pour confirmer une identité en temps réel.
Bénéfices : Intégration sécurisée, moins de fraudes, vérification accélérée, meilleure conformité.
Voyons maintenant chaque type plus en détail.
1. Analyse comportementale
Considérez l'analyse comportementale comme l'étape où les ordinateurs ne se contentent pas d'observer ce qui se passe.
Au lieu de simplement reconnaître qu'une personne se trouve dans une pièce, l'IA visuelle détecte des schémas. Marche-t-elle en rond ? Reste-t-elle immobile trop longtemps ? Se déplace-t-elle à une vitesse inhabituelle ?
Ce type d'informations va bien au-delà des images statiques. Il permet de repérer les activités inhabituelles, de suivre les tendances et même d'envoyer des alertes en temps réel pour sécuriser et optimiser un environnement.
Pourquoi c’est important :
Pour les clients, cela signifie des espaces plus sûrs, des expériences personnalisées et la garantie que les problèmes seront détectés très tôt.
Pour les entreprises, cela renforce la conformité, réduit les risques et permet de prendre des décisions plus éclairées, fondées sur des données comportementales réelles.
Comment utiliser l'analyse comportementale pour améliorer l'expérience client ? Un exemple concret :
Imaginez un centre de service client qui gère les visites en magasin et l'assistance par vidéo ou chat en direct.
L'IA visuelle capture et analyse les signaux comportementaux : expressions faciales, micro-gestes, ton de voix et niveau d'engagement. Les agents comprennent ainsi beaucoup mieux les émotions des clients.
En interprétant correctement ces émotions en temps réel, les équipes du service client peuvent réagir plus vite, orienter le client vers la bonne personne et l'aider de la manière la plus efficace possible.
Par exemple, lors d’une assistance visuelle, un client montre clairement des signes d’impatience face à un problème de facturation.
Le système d'IA alerte immédiatement l'agent et lui suggère des mesures concrètes pour faire preuve d’empathie : ralentir, montrer que vous comprenez sa frustration, clarifier les instructions ou proposer des options d'assistance.
Si la frustration persiste, l’IA peut automatiquement transférer la session à un agent plus expérimenté mieux à même de traiter le problème du client.
À l'inverse, si le client est calme et réceptif, l'IA peut suggérer à l'agent de proposer des services additionnels ou de nouvelles offres qui amélioreront son expérience avec votre service ou votre produit.
Dans ces situations, les clients se sentent vraiment compris, les problèmes sont résolus plus rapidement et la satisfaction globale augmente.
Au fil du temps, l'IA visuelle mesure ces schémas d'engagement : signaux de frustration, moments d'empathie et réactions émotionnelles à différents types d'assistance.
Ces données permettent d’identifier les points de friction, d’orienter les formations et d’améliorer en continu les processus de support, pour offrir une meilleure expérience client à tous les niveaux.
2. Analyse spatiale
Si l’analyse comportementale porte sur la manière dont les choses bougent, l’analyse spatiale porte sur l’endroit où elles se trouvent.
Les organisations peuvent l’utiliser pour comprendre comment les pièces sont utilisées, comment circulent les foules ou si les normes de sécurité sont respectées. Il s'agit de transformer les espaces physiques en environnements intelligents et réactifs.
Pourquoi c’est important :
Pour les clients, cela crée des expériences plus sûres et confortables — pensez aux bureaux qui ajustent l'éclairage ou le chauffage en fonction de l'utilisation.
Pour les entreprises, cela permet d'optimiser les aménagements, de réduire les coûts et d'assurer le bon déroulement des opérations.
Comment utiliser l’analyse spatiale pour améliorer l'expérience client ? Un exemple concret :
La vision par ordinateur dans le retail aide les magasins à suivre les déplacements des clients dans les rayons, le temps qu'ils passent dans certaines zones et les endroits où se forment des embouteillages. Si les clients s'attardent régulièrement devant un présentoir, les responsables peuvent réorganiser les produits afin de maximiser les ventes.
Et ce n’est pas tout.
En anticipant le comportement des clients et en analysant les flux de circulation, les enseignes peuvent éviter la surpopulation, renforcer la sécurité et rendre l’expérience d’achat plus fluide.
Elles peuvent aussi utiliser les informations fournies par l'IA visuelle pour réduire ou éviter les retours de produits inutiles. Par exemple, en capturant des images détaillées sous plusieurs angles, l'IA visuelle inspecte de manière autonome les produits retournés et les compare à des normes prédéfinies en matière de dommages ou d'usure.
Ce processus limite fortement le recours aux contrôles manuels, éliminant ainsi une grande partie des erreurs et de la subjectivité.
Quand un retour est nécessaire, l'IA visuelle automatise l’inspection qualité et la détection des défauts, ce qui rend la gestion des retours plus rapide et plus fiable.
3. Reconnaissance optique de caractères (OCR)
L’OCR permet aux machines de lire. Il peut s'agir d'un ticket de caisse froissé, d'une note manuscrite, d'une vidéo ou d'un contrat scanné.
Cela signifie que les formulaires, les pièces d'identité et les factures peuvent être transférés directement vers des systèmes numériques sans passer par l'étape fastidieuse et source d'erreurs de la saisie manuelle.
Pourquoi c’est important :
Les clients bénéficient d'un service plus rapide et de moins d’administratif
Les entreprises gagnent du temps, réduisent les erreurs et créent des archives numériques fiables pour se conformer aux réglementations
Comment utiliser l’OCR pour améliorer l'expérience client ? Un exemple concret :
Un opérateur télécom utilise l’OCR pour alimenter ses assistants virtuels destinés aux clients et aux techniciens. Lorsqu’un client envoie une demande par écrit ou une pièce d’identité scannée, l’OCR extrait automatiquement les informations utiles.
Pour les techniciens terrain, l’OCR peut scanner et vérifier les étiquettes des équipements ou les résultats des tests sur place, ce qui permet d'accélérer les contrôles qualité et de réduire les erreurs lors des installations ou de la maintenance.
En supprimant les étapes de saisie manuelle, lentes et risquées, l’OCR permet de traiter les demandes plus vite, d’améliorer la productivité des techniciens et d’assurer une gestion fluide des problèmes clients.
4. Reconnaissance d’images
La reconnaissance d'images est l'une des applications les plus courantes de l'IA visuelle, mais aussi l'une des plus puissantes.
Qu'il s'agisse de taguer automatiquement des amis dans des publications sur les réseaux sociaux ou de détecter une pièce défectueuse sur une chaîne de production, la reconnaissance d'images prend en charge des tâches répétitives qui mobilisent beaucoup de temps humain.
Pourquoi c’est important :
Les clients bénéficient d'une expérience plus rapide et plus fluide
Les entreprises réduisent la fraude, optimisent leurs opérations et gagnent en productivité en automatisant les inspections visuelles à grande échelle
Comment utiliser la reconnaissance d’images pour améliorer l'expérience client ? Un exemple concret :
Dans le retail, les agents peuvent utiliser la reconnaissance d'images pour identifier rapidement le produit d'un client et lui fournir une assistance adaptée.
Par exemple, lorsqu'un client contacte le service client pour un problème avec sa machine à laver, l'IA scanne l'appareil, reconnaît son modèle exact et affiche son historique d'entretien, les problèmes courants et les guides de dépannage.
Avec toutes ces informations, l'agent recommande en toute confiance la meilleure solution, qu'il s'agisse d’un simple réglage, d’une intervention sur site ou d’un remplacement du produit.
Cette réponse efficace réduit le temps de résolution et minimise la frustration du client, garantissant un service rapide, précis et empathique.
5. Vérification d’identité
Les logiciels de vérification d’identité permettent aux entreprises de confirmer l’identité des clients, de simplifier le contrôle des documents et de classer instantanément les pièces justificatives.
Cette application d'IA visuelle transforme la manière dont les entreprises gèrent les processus de vérification d'identité ou KYC (know your customer).
Considérez la vérification d'identité comme un assistant vigilant qui travaille aux côtés de vos équipes chargées de la conformité et du service client. Elle prend en charge les tâches visuelles chronophages afin que vos collaborateurs puissent se concentrer sur des questions de vérification plus complexes ou des cas sensibles.
Pourquoi c’est important :
Les clients bénéficient d'un onboarding et d'une vérification plus rapides et plus pratiques, avec l'assurance que leurs informations personnelles sont sécurisées.
Les entreprises réduisent les risques de fraude, améliorent la conformité et gagnent du temps en automatisant les tâches répétitives
Comment utiliser la vérification d’identité pour améliorer l'expérience client ? Un exemple concret :
Une application bancaire utilise l’IA visuelle pour simplifier et sécuriser l’ouverture de compte. Lorsqu’un nouveau client s’inscrit, l’application lui demande de prendre un selfie et de scanner une pièce d’identité officielle.
L'IA visuelle analyse ensuite les traits du visage sur le selfie et les compare à la photo sur la pièce d'identité, détectant même les différences les plus subtiles afin d'empêcher toute usurpation d'identité ou fraude.
Dans le même temps, l'IA lit et extrait automatiquement les informations pertinentes de la pièce d'identité, telles que le nom, la date de naissance et le numéro du document, éliminant ainsi la nécessité de saisir manuellement les données.
Les outils d'IA visuelle classent et vérifient également les pièces justificatives, telles que les factures ou les justificatifs de domicile, afin de s'assurer que tous les documents sont conformes aux exigences réglementaires. En cas d’anomalie, l’IA alerte un agent humain, tout en approuvant immédiatement les identités vérifiées avec succès.
Ce processus réduit non seulement le risque de fraude, mais accélère aussi l'accès au compte, offrant ainsi aux clients une expérience fluide, sécurisée et quasi instantanée.
Pour comprendre pleinement comment l'IA visuelle permet d'améliorer l'expérience client, il faut se pencher sur les technologies de vision par ordinateur qui rendent cela possible. Nous allons les explorer dans la suite de cet article.
Les fonctions clés de vision par ordinateur qui alimentent les systèmes d'IA visuelle
La vision par ordinateur regroupe de nombreuses fonctions et méthodes qui constituent la base technique des systèmes d’IA visuelle. Elle leur permet de traiter, d’interpréter et d’agir sur les données visuelles.
Voici quelques-unes des tâches de vision par ordinateur les plus courantes pour analyser et interpréter les données visuelles dans les processus d'IA visuelle :
Traitement d’image. Nettoyer ou ajuster des images numériques pour améliorer leur clarté et leur qualité et les préparer pour une analyse plus approfondie. C’est la base d’outils grand public comme les applications de déclaration de sinistre, qui doivent s’assurer que les photos envoyées soient suffisamment nettes pour détecter automatiquement des dommages.
Classification d’image. Attribuer une étiquette à une image entière selon son contenu global. Dans le cadre d'une déclaration de sinistre, cela peut par exemple consister à identifier une image comme « fuite d'eau », « tuyau fissuré » ou « aucun dommage constaté ».
Détection d’objet. Repérer et nommer les objets présents dans une image ou une vidéo, tels que « personne », « tuyau » ou « vanne », afin de simplifier le parcours client. Par exemple, vérifier les composants lors de l'installation d'un appareil.
Segmentation d’image. Diviser une image en zones ou en classes au niveau des pixels pour une analyse plus précise. Cela inclut la segmentation sémantique (attribuer une classe à chaque pixel) et la segmentation d’instance (distinguer différents objets d’une même classe). Pour les clients, cela permet une détection plus précise des défauts ou un diagnostic automatisé plus fiable.
Détection de points clés. Identifier des points de repère spécifiques dans une image qui servent de points de référence. Ces informations sont transmises à des systèmes d'IA visuelle capables de reconnaître les émotions des clients lors d'interactions ou de suivre des mouvements liés à la santé en télémédecine.
Estimation de la position. Prédire la disposition dans un espace 2D ou 3D pour déterminer une position ou une orientation. Par exemple, des professionnels de santé peuvent cartographier les articulations humaines tandis que des fabricants peuvent identifier l’axe de rotation d’un objet lors du diagnostic d'un matériel en panne.
Suivi d’objet. Suivre l’identité et la position d’objets au fil des images vidéo. Cela permet de suivre en continu des véhicules ou des personnes, que ce soit pour assurer la sécurité des foules lors d'événements ou pour effectuer des ajustements en temps réel dans les espaces commerciaux.
Estimation de la profondeur. Mesurer la distance entre des objets ou des zones par rapport à la caméra. Cela peut se faire à partir d’images stéréo ou via des modèles entraînés à estimer la profondeur à partir d'une seule vue.
Voici un exemple de classification d'image dans un environnement de production :
Une entreprise industrielle peut utiliser la vision par ordinateur dans son système d’IA visuelle pour détecter des défauts (rayures, composants mal alignés ou manquants, motifs incohérents) le long de la chaîne d’assemblage et signaler instantanément les problèmes.
À noter : l’IA peut aussi suivre des indicateurs de production et contrôler la qualité, la régularité et les types de défauts. Avec le temps, ces données permettent aux fabricants d’identifier les problèmes récurrents, d’optimiser les processus, de limiter les erreurs humaines et de réduire le gaspillage.
Il existe également des techniques plus spécialisées qui offrent une analyse visuelle plus approfondie et plus avancée. En voici quelques exemples :
Tâche spécifique de vision par ordinateur
Ce qu’elle fait et son utilité
Flux optique
Suit le mouvement des objets entre deux images prises à des moments différents
Cartographie la direction et la vitesse du mouvement à l'aide de petites flèches, indiquant la distance et la direction du décalage de chaque partie de l'image
Odométrie visuelle
Détermine la position et le mouvement d’une caméra en observant les changements de la scène image par image
Permet aux systèmes de suivre la trajectoire de la caméra au fil du temps, comme si l’on dessinait la carte de son parcours
Structure from motion (SfM)
Construit un modèle 3D à partir d’un ensemble d’images 2D
Repère les points communs entre des photos prises sous différents angles pour reconstituer à la fois la forme de la scène et la position des caméras
Bag‑of‑visual‑words (BoVW)
Résume les images en identifiant des motifs visuels répétés qui sont ensuite regroupés en « mots visuels ». Chaque image est décrite comme une combinaison de ces mots
Facilite la comparaison et la classification de grands ensembles d'images
Segmentation rigide du mouvement
Divise une vidéo en groupes d'objets qui se déplacent différemment
Exemple : séparer les voitures circulant dans la rue des piétons marchant sur le trottoir en analysant leurs schémas de mouvement différents
Neural radiance fields (NeRF)
Génère une scène 3D réaliste à partir de photos 2D en apprenant à un réseau neuronal comment la lumière interagit avec les objets
Le résultat est une scène virtuelle détaillée que vous pouvez visualiser sous tous les angles, comme si l’on entrait dans l’image
Visual question answering (VQA)
Combine la vision et le langage
Lorsqu’on montre une image et qu’on pose une question en langage naturel (par exemple « de quelle couleur est la voiture ? »), le système analyse l’image et ses connaissances pour fournir la bonne réponse
Toutes ces capacités de vision par ordinateur constituent l'infrastructure technique qui permet aux systèmes d'IA visuelle d'offrir des expériences client intelligentes et adaptées au contexte.
Qu'en est-il des agents d'IA visuelle ?
En s’appuyant sur cette base de vision par ordinateur, un agent IA représente la prochaine étape de l’automatisation intelligente du service client.
Les agents de vision IA (ou agents IA visuelle) ne se contentent pas de traiter du texte ou des commandes : ils voient, analysent et agissent de manière indépendante sur des données visuelles.
Le logiciel combine plusieurs modèles d'IA pour traiter automatiquement des tâches visuelles complexes, transformant des images ou des vidéos brutes en informations exploitables sans intervention humaine constante.
Les agents IA visuels reposent essentiellement sur trois composants principaux.
Modèles visuels : les "yeux" du système reconnaissent les objets dans les images ou les vidéos, comme un thermostat connecté, un routeur Wi-Fi ou les composants d’un appareil en cours d’installation.
Modèles de langage : le “cerveau” de la communication comprend les commandes textuelles, comme « vérifie que l’appareil est correctement connecté » ou « mets en évidence les composants manquants », et les traduit en analyses exploitables.
Moteurs d'action : les “mains” du système exécutent des tâches à partir de la compréhension visuelle et textuelle, comme vérifier l'emplacement d’un appareil, guider l'installation d'une application ou déclencher des alertes en cas d’erreur de configuration.
Prenons l'exemple d'Atomicwork. Son agent IA universel utilise l'IA visuelle pour aider les employés à répondre à leurs demandes internes :
L’agent interprète les entrées visuelles, comme des captures d’écran ou des partages d’écran, afin de diagnostiquer les problèmes et proposer des solutions, sans intervention humaine. Les employés obtiennent une assistance immédiate, réduisant les temps d’arrêt et améliorant l’efficacité globale.
En résumé, les agents IA visuelle ne se contentent pas d’observer : ils raisonnent, répondent et agissent. Cette autonomie de l'IA visuelle ouvre de nouvelles perspectives pour des opérations plus intelligentes et des prises de décision plus rapides, dans tous les secteurs.
Stratégie de déploiement : quand déployer l'IA visuelle dans votre relation client
Les clients attendent un support rapide, intuitif et précis. Les études montrent que 82% des professionnels du service client estiment que les attentes sont aujourd’hui plus élevées qu’auparavant.
L’IA visuelle aide les entreprises à répondre à ces attentes élevées en transformant des informations visuelles en insights exploitables, pour des réponses plus rapides et plus précises.
Prenons l'exemple d'Audi Reader. Cette application IA utilise la vision par ordinateur pour permettre aux conducteurs de scanner et d'identifier les pièces de leur véhicule afin d'obtenir des conseils automatisés instantanés.
C’est une preuve concrète que l’IA visuelle peut offrir un support instantané et contextualisé.
Pourtant, Gartner prévoit que d'ici 2027, 50% des entreprises qui comptaient réduire considérablement leurs effectifs de service client grâce à l’IA abandonneront ces projets.
Pourquoi ? Parce que l'humain reste indispensable dans le processus de service client.
Les systèmes basés sur l'IA visuelle sont puissants, mais leur véritable valeur réside dans leur capacité à assister les humains, et non à les remplacer.
Kathy Ross, Senior Director Analyst chez Gartner, déclare :
« La touche humaine reste irremplaçable dans de nombreuses interactions, et les entreprises doivent trouver un équilibre entre la technologie et l'empathie et la compréhension humaine. Une approche hybride, où l'IA et les agents humains travaillent en tandem, est la stratégie la plus efficace pour offrir une expérience client exceptionnelle. »
Considérez l'IA visuelle comme un copilote intelligent pour vos équipes de support, qui les aide à se concentrer sur les aspects les plus importants de leur travail et à fournir un meilleur service client.
Une équipe de support peut utiliser l'IA visuelle pour analyser les signaux émotionnels lors des appels vidéo. Les situations plus complexes ou sensibles, comme un sinistre ou une demande bancaire, sont transmises à des agents humains capables d’apporter accompagnement et réassurance.
Prenons l'exemple d'Apizee.
Les entreprises peuvent s’appuyer sur l’IA visuelle pour automatiser certaines tâches du service client, comme la détection de défauts sur une photo de produit. Mais lorsqu'elle ne peut pas résoudre un problème automatiquement, l'intervention humaine est essentielle, et c'est là qu'Apizee peut aider.
Avec Apizee, les agents peuvent lancer un appel vidéo sécurisé pour voir le problème de leurs propres yeux, guider les clients étape par étape et leur apporter le réconfort que seul un échange en face-à-face peut procurer.
La question est maintenant : comment savoir quand utiliser l'IA visuelle ?
En réalité, cela dépend. L'utilisation appropriée de l'IA visuelle repose sur plusieurs facteurs :
Le contexte métier. Chaque secteur d'activité est confronté à des défis différents. Les télécommunications peuvent l'utiliser pour le dépannage des appareils, le retail pour contrôler la manipulation des produits et l'utilities pour la vérification des installations.
Votre audience. Certains clients préfèrent l'interaction humaine, tandis que d'autres apprécient la rapidité et l'assistance automatisée. Connaître votre cible vous aide à déterminer quand l'IA doit intervenir.
Le type d'IA visuelle que vous utilisez. Des études montrent également que les clients se méfient de certains types d'IA. Par exemple, les clients sont encore en train de se forger une opinion sur les derniers agents IA révolutionnaires, leur niveau de confort variant en fonction du cas d'utilisation.
La nature du problème. L'IA visuelle excelle dans l'analyse rapide de données visuelles, comme la détection d'un défaut ou la lecture des expressions faciales, mais elle ne peut pas gérer le jugement ou la sensibilité humaine.
Les réactions des clients. Surveiller la façon dont les clients réagissent aux interactions assistées par l'IA permet de déterminer dans quels cas l'IA est utile et dans quels cas le contact humain est essentiel.
En fin de compte, vous avez besoin d'un processus de service client clair et bien défini. À partir de là, vous pouvez identifier quelles tâches gagnent à être accélérées, automatisées ou fiabilisées grâce à l’IA visuelle.
Vous pouvez ensuite déterminer précisément où l'IA visuelle peut apporter son aide sans remplacer l'expertise humaine qui garantit la satisfaction des clients.
Améliorer la relation client avec l’IA visuelle, là où ça compte vraiment
L’IA visuelle représente un nouveau terrain prometteur pour le service client : elle permet de voir, comprendre et répondre aux besoins des clients en temps réel.
De l'analyse des appels vidéo à la lecture des expressions faciales, l'IA visuelle ouvre la voie à un engagement et un support plus rapides, plus intelligents et plus personnalisés.
Il est essentiel de savoir comment l'IA visuelle s'intègre dans vos processus de service client actuels. Cartographiez vos workflows d'assistance, identifiez les tâches qui peuvent bénéficier d'une analyse visuelle rapide ou d'une reconnaissance de schémas, et déterminez où l'IA visuelle peut vous aider sans nuire à l'expérience client.
Offrez la meilleure expérience client là où elle compte vraiment
Découvrez comment Apizee peut aider vos équipes à offrir une expérience client et un service client plus rapides, plus intelligents et plus personnalisés grâce à l'engagement visuel.
Découvrez comment l’IA visuelle révolutionne la relation client grâce à une assistance instantanée, des résolutions plus rapides et des interactions plus intelligentes.
![[Voix de l'Expérience Client] Entretien avec Christophe Carrère](https://www.apizee.com/scripts/files/68dbc5940e91f1.41894626/christophe-carrere.png)
