Le guide ultime de l'IA dans le service client (2025)

AI chatbots

Les chatbots d'IA sont la forme la plus populaire d'IA utilisée dans le service client aujourd'hui.

Parce qu'ils s'intègrent aux outils existants des équipes, ils sont parfaits pour traiter les questions répétitives et éviter que les files d'attente ne s'accumulent. 

Ils peuvent également obtenir des réponses des centres d'assistance ou vérifier l'état des commandes. 

Et comme ils ne dorment pas, les clients peuvent obtenir de l'aide dès qu'ils en ont besoin.

Generative AI

L'IA générative - comme son nom l'indique - génère de nouveaux contenus tels que du texte, des images, de la musique ou du code, en apprenant des modèles à partir de données existantes. 

Il utilise des modèles d'apprentissage profond (comme les grands modèles de langage) pour comprendre la structure et le style, puis générer des sorties originales en réponse à des invites.

Vous connaissez probablement des outils tels que ChatGPT, DALL-E ou MusicLM, qui sont autant d'exemples d'IA générative en action. 

Dans le service client, l'IA générative est principalement utilisée pour la rédaction. Il peut s'agir d'aider un chatbot à formuler des réponses plus naturelles ou de résumer un long échange en un bref résumé. 

Certaines équipes l'utilisent même pour transformer des questions courantes en articles d'aide.

Agents d'intelligence artificielle

Si vous avez lu un titre sur la technologie au cours de l'année écoulée, vous avez probablement entendu parler des agents d'intelligence artificielle. 

Ce type de logiciel est conçu non seulement pour générer du contenu ou répondre à des invites, mais aussi pour prendre des mesures réfléchies en vue d'atteindre un objectif spécifique. 

Si vous vous appuyez sur une plateforme d'IA flexible, il n'y a pas de limite à la façon dont vous pouvez appliquer des agents d'IA aux flux de travail du service client. 

Ils sont un élément clé de l'automatisation intelligente des processus et de l'automatisation des flux de travail de l'IA, capables de gérer des tâches en plusieurs étapes à travers des outils.

Vous pouvez créer un agent d'IA qui lit le message d'un client, vérifie l'état de sa commande dans Shopify et envoie une mise à jour, le tout sans intervention humaine. 

Ou un agent d'IA qui guide un client à travers votre politique de retour, génère une étiquette de retour et met à jour le ticket dans Zendesk.

En matière d'agents d'intelligence artificielle, il n'y a pas de limite. Vous trouverez ici d'autres exemples d'agents d'intelligence artificielle.

Contrairement aux chatbots qui s'appuient sur des instructions réciproques, l'IA agentique se définit par son autonomie. Elle peut déterminer ce qui doit se passer et comment le faire, en ajustant son comportement en fonction des résultats. 

Assistants vocaux

Le service client est avant tout une affaire de conversations, il est donc logique que la plupart des assistants vocaux IA soient déployés pour l'assistance technique. 

Ils utilisent la reconnaissance vocale pour comprendre ce que dit quelqu'un et la synthèse vocale pour lui répondre, le tout en temps réel. 

Vous vous dites peut-être : pourquoi s'embêter avec la voix alors que le chat fonctionne très bien ? C'est une bonne question. 

Certaines entreprises optent pour la voix parce que c'est la façon dont leurs clients s'attendent déjà à interagir, comme lorsqu'ils appellent une banque ou une ligne d'assistance. 

Dans ces cas-là, il est souvent plus rapide de dire ce dont on a besoin plutôt que de le taper. Et pour les personnes qui ne sont pas très à l'aise avec les interfaces numériques, la voix peut sembler plus naturelle.

En outre, 90 % des personnes pensent que la recherche vocale est plus facile que la recherche en ligne, ce qui montre clairement qu'il existe une demande pour l'utilisation de la voix.

Dans le cadre du service à la clientèle, les assistants vocaux répondent aux questions courantes et guident les utilisateurs dans des tâches en libre-service telles que la réinitialisation d'un mot de passe ou la vérification du solde d'un compte.

Apprentissage automatique

"L'apprentissage automatique est souvent évoqué et c'est un terme à la mode. Mais derrière le battage médiatique, il y a des façons réelles et tangibles de l'appliquer au support client.

À la base, l'apprentissage automatique permet aux systèmes de mieux repérer les schémas, non pas parce que quelqu'un a programmé chaque règle, mais parce qu'ils ont vu suffisamment d'exemples pour les comprendre. 

C'est ainsi que votre filtre anti-spam sait quoi attraper, ou que Netflix devine ce que vous allez regarder.

Dans le service client par exemple, un modèle d'apprentissage automatique peut aider une équipe de service client à prédire quels tickets sont les plus susceptibles d'être escaladés ou à identifier des modèles dans les plaintes des clients avant qu'elles ne deviennent des problèmes plus importants.

Pour commencer, vous n'avez pas besoin de construire votre propre modèle ; de nombreuses plateformes comme Botpress offrent des outils prêts à l'emploi qui peuvent être personnalisés avec les données de soutien antérieures de votre équipe.

Automatiser l'assistance complexe grâce à un chatbot d'IA

Aider les clients à obtenir des prêts hypothécaires ou des plans de retraite n'est pas chose aisée - il s'agit de deux processus hautement réglementés et historiquement manuels. Pour VR Bank, ces processus absorbaient les ressources et la bande passante de l'équipe.

VR Bank a créé un chatbot d'IA pour gérer ces tâches. En combinant la compréhension du langage naturel et la conception d'un chatbot, nous avons créé un chatbot qui guide les utilisateurs dans leurs décisions financières délicates et qui alimente directement leur CRM en données.

Ce seul chatbot permet aujourd'hui à la VR Bank d'économiser plus de 530 000 euros par an. 

Renforcer l'assistance avec un agent d'intelligence artificielle

Lorsque vous assistez des centaines de milliers d'utilisateurs, les questions, même les plus anodines, peuvent s'accumuler rapidement. 

Tel était le défi auquel Extendly était confronté : comment répondre à la demande croissante sans épuiser l'équipe d'assistance ou sacrifier le temps de réponse.

Nous avons donc contribué à la création d'un agent d'IA qui fonctionne comme un représentant de l'assistance virtuelle : il comprend ce que les utilisateurs demandent et peut même prendre des mesures telles que la création de tickets ou l'escalade des problèmes de son propre chef. 

L'agent est connecté à leur CRM et à leurs outils internes, et il devient de plus en plus intelligent au fur et à mesure qu'il apprend des conversations passées. 

C'est ainsi qu'ils ont pu prendre en charge 400 000 utilisateurs sans avoir à doubler leur équipe.

Service 24/7

Qu'il s'agisse d'un jour férié à 3 heures du matin ou d'une période de pointe pour les achats, l'IA peut répondre instantanément aux questions des clients. 

Ce type d'assistance permanente aide les entreprises à servir des publics internationaux et à satisfaire leurs clients 24 heures sur 24, sept jours sur sept. Il réduit également la pression sur les employés, qui n'ont plus à s'étirer pour couvrir tous les fuseaux horaires.

Augmentation de la satisfaction des clients

Gartner prévoit que 80 % des équipes de service client utiliseront l'IA générative pour améliorer l'expérience client. 

En effet, les clients obtiennent une aide plus rapide et plus précise sans avoir à attendre ou à se répéter.

Augmentation de la productivité des employés

L'IA améliore l'efficacité en prenant en charge les tâches répétitives et chronophages. Elle peut générer des rapports, programmer des messages, gérer des flux de travail ou déclencher des suivis, le tout sans effort manuel. 

En conséquence, les équipes peuvent se concentrer sur la stratégie plutôt que sur la microgestion des tâches. Il n'est pas surprenant que 63 % des entreprises utilisant l'IA fassent état d'une amélioration de l'efficacité de leurs opérations.

Rentabilité

Les entreprises qui utilisent l'IA font état d'une réduction de 52 % des coûts de main-d'œuvre. 

En effet, l'IA automatise les tâches fastidieuses telles que la saisie de données et le traitement des demandes courantes des clients. Au lieu d'embaucher du personnel supplémentaire pour gérer ce travail, les équipes peuvent compter sur l'IA pour le faire instantanément, 24 heures sur 24 et sans interruption.

Des expériences client hyper-personnalisées

Grâce à l'accès à l'historique, aux préférences et au comportement des clients, l'IA peut adapter les interactions en temps réel. 

Ce type d'assistance personnalisée permet d'instaurer un climat de confiance, et c'est la raison pour laquelle il devient un facteur de différenciation majeur pour les équipes d'assistance modernes.

1. Automatiser le support client de bout en bout

À mon humble avis, la façon la plus rentable dont j'ai vu l'IA améliorer le service à la clientèle est à travers les chatbots qui traitent les demandes courantes du début à la fin.

HostifAI - un partenaire de Botpress qui crée des majordomes virtuels et des assistants pour les hôtels - le fait parfaitement. 

Les clients peuvent envoyer un message à ses nombreux hôtels via WhatsApp, Messenger ou Telegram et entrer instantanément en contact avec un assistant multilingue, disponible 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7, qui les aide à s'enregistrer, à réserver un dîner et à réserver des visites locales, le tout dans le cadre du chatbot. L'assistant guide le client à chaque étape, confirme sa réservation et met à jour les systèmes internes.

Et voici l'essentiel : 75 % de ces conversations ne nécessitent jamais l'intervention d'un agent humain.

C'est ce que doit faire un excellent chatbot de service à la clientèle.

2. Recommandations de produits personnalisées

L'une des raisons pour lesquelles je me retrouve si souvent sur Netflix est qu'il semble déjà savoir ce que je veux regarder.

En fait, il s'agit de l'IA, qui apprend de ce que j'ai fait auparavant pour m'aider à trouver quelque chose que j'aurai envie de jouer.

Cette même approche s'applique au service à la clientèle. L'IA peut guider les utilisateurs vers le bon produit ou service en apprenant de leur comportement ou de leurs préférences au cours d'une conversation. 

Au lieu de forcer les gens à faire défiler un catalogue interminable d'options, l'IA agit davantage comme un guide utile en posant quelques questions ciblées, puis en recommandant un plan.

3. Analyse du sentiment des clients

Comprendre ce que les clients pensent d'une marque est essentiel pour stimuler les ventes et fidéliser les consommateurs. 

Et bonne nouvelle ! Il existe de nombreux outils d'IA qui analysent les avis des clients et les posts sur les médias sociaux pour déterminer leur sentiment.

Les outils de traitement du langage naturel sont conçus pour ce type de travail. Ils passent au crible les textes non structurés tels que les commentaires des clients, les transcriptions de chats et les messages sur les médias sociaux pour en tirer des informations. Pensez à des éléments tels que le sentiment, les plaintes récurrentes ou les commentaires sur les produits. 

(Parce que, soyons réalistes, aucun employé n'a envie de passer des heures à fouiller dans ces documents).

Parmi les outils que j'utilise, il y a Qualtrics Social Connect, qui rassemble en un seul endroit les conversations provenant de canaux tels qu'Instagram, WhatsApp et Facebook. 

Et si vous êtes prêt à aller plus loin, un agent d'IA construit avec NLP peut automatiquement traiter les conversations d'assistance en temps réel et les transformer en informations exploitables.

4. Analyse prédictive 

Avez-vous déjà vu un service rappeler à un utilisateur de renouveler son abonnement juste avant qu' il ne l'oublie ? Ou qu'une plateforme signale une activité inhabituelle avant que quelqu'un ne signale un problème ? C'est de l'analyse prédictive.

En analysant le comportement passé - comme les schémas d'utilisation et les étapes suivantes courantes - l'IA peut anticiper ce dont un utilisateur pourrait avoir besoin et agir avant même qu'il ne le demande. Elle peut déclencher un flux d'assistance ou résoudre proactivement un problème avant qu'il ne s'aggrave.

Pour les organisations ayant des produits physiques, l'IA prédictive permet de prévoir la demande et de réduire ces moments redoutés de "rupture de stock". 

Les équipes peuvent planifier plus intelligemment en tenant compte de l'historique des ventes, des tendances saisonnières et d'autres variables externes.

5. Transcription et analyse des appels

L'IA vocale remodèle l'assistance téléphonique en transformant les conversations en données que les équipes peuvent réellement utiliser. 

Par exemple, un client appelle pour vérifier un achat récent. 

Un agent doté d'IA répond, confirme son identité, partage les détails de l'expédition et, si le problème nécessite une assistance plus poussée, transmet l'appel à un agent en direct en résumant rapidement ce qui a déjà été discuté.

6. Automatiser les tâches d'assistance interne à fort volume

Face au défi que représente le soutien de millions d'utilisateurs, Ruby Labs a créé des agents d'intelligence artificielle pour automatiser les flux de travail de son service clientèle interne. 

Ces agents gèrent de manière autonome les annulations d'abonnement, traitent les remboursements, résolvent les problèmes techniques et évaluent même l'historique des paiements pour détecter les fraudes potentielles. 

En s'intégrant à des outils externes tels que Stripe et en proposant des flux personnalisés basés sur le comportement de l'utilisateur, les agents agissent comme des employés numériques intelligents.

Au final, Ruby Labs a automatisé plus de 4 millions de sessions d'assistance par mois avec un taux de résolution de 98 %. 

1. Fixer des objectifs clairs

Avant de choisir une technologie, il faut savoir clairement ce que l'on cherche à résoudre. Demandez :

• Quelles sont les tâches qui accaparent le temps de l'équipe ?
• Quels sont les résultats à améliorer ? 
• Où se situent les frictions dans le processus actuel ?

Oubliez les hypothèses. Parlez aux équipes d'assistance, aux responsables des opérations et aux analystes. Examinez les journaux de discussion, les étiquettes des tickets et les commentaires des utilisateurs pour identifier les véritables points de douleur.

À partir de là, il s'agit de faire correspondre le problème à la bonne solution d'IA.

Sans objectif clair, vous risquez de construire un outil coûteux qui ne résoudra rien. Commencez par le point douloureux et laissez-le guider votre mise en œuvre de l'IA.

2. Choisir une plate-forme

Une fois vos objectifs définis, trouvez les outils qui les soutiennent. 

Commencez par ce que vous utilisez déjà. De nombreux CRM, services d'assistance et plateformes de support intègrent déjà des fonctions d'IA telles que le marquage automatisé, l'acheminement des tickets ou l'analyse des sentiments. 

Si ces outils ne répondent pas à vos besoins, vous pouvez vous tourner vers des outils d'IA spécialisés, mais assurez-vous qu'ils s'intègrent facilement à ce que votre équipe utilise déjà.

La bonne plateforme doit s'intégrer dans vos flux de travail, et non en créer de nouveaux. 

Privilégiez les outils faciles à entretenir et conçus pour gérer les types de conversations que vos utilisateurs ont réellement.

La meilleure plateforme d'IA est celle qui fonctionne avec les systèmes dont vous disposez et qui s'adapte à votre croissance.

3. Préparer vos données

L'intelligence artificielle n'est pas plus intelligente que les données que vous lui fournissez.

Avant de vous lancer, faites le point sur ce que vous avez : transcriptions de chat, journaux de tickets, contenu de la base de connaissances, enregistrements CRM. 

Nettoyez les doublons, corrigez les incohérences et veillez à ce que tout soit étiqueté d'une manière compréhensible pour l'IA.

C'est ce qui permet à votre IA d'apprendre et de s'améliorer au fil du temps.

4. Construire une solution

Une fois vos objectifs définis et vos données prêtes, l'étape suivante est l'exécution. 

Dans la plupart des cas, les entreprises a) s'associent à un fournisseur, b) travaillent avec des développeurs internes, ou c) utilisent des plateformes à code bas pour déployer l'IA sans travail de développement lourd. 

Que vous lanciez un chatbot d'IA, un agent d'IA ou un modèle prédictif, la configuration doit refléter la complexité de votre cas d'utilisation et le niveau de confort technique de votre équipe.

Pour les chatbots et les agents virtuels, cette phase comprend :

• Définition des flux d'accueil et des intentions clés (statut de la commande, retours, annulations, FAQ)
• Mise en place de règles de transfert vers les agents d'assistance
• Gestion des tentatives et des retours pour les cas extrêmes
• Connexion aux API pour les données en temps réel (par exemple, les mises à jour des expéditions, les consultations CRM, la disponibilité des calendriers)
• Stocker le contexte comme les numéros de commande, les préférences ou l'historique des conversations

Et n'oubliez pas les intégrations. 

L'IA dans le service client fonctionne mieux lorsqu'elle communique avec le reste de votre stack: Zendesk pour l'assistance, Stripe pour les paiements, Shopify pour les commandes, ou vos systèmes internes via des API personnalisées.

Mes talentueux collègues ont réalisé un tutoriel gratuit sur la façon de connecter les chatbots à Zendesk:

5. Tester et réitérer

Avant de mettre en service votre IA, soumettez-la à des tests contrôlés. 

Effectuez des simulations à l'aide de scénarios réels et testez les cas limites pour voir comment il fonctionne. 

Recherchez les points de friction tels que les intentions mal comprises et les flux sans issue. Effectuez des ajustements avant le lancement. 

Cette phase permet de recueillir rapidement des informations en retour et d'affiner la logique. Ce n'est qu'une fois qu'elle fonctionne de manière cohérente dans les environnements de test que vous devez passer au déploiement complet.

6. Déployer et surveiller

Une fois votre solution mise en place, vous apprendrez rapidement ce qui fonctionne et ce qui ne fonctionne pas. 

Les données d'utilisation constituent votre boucle de rétroaction la plus précieuse. Vous commencerez à voir comment le système gère les variations du monde réel, où il réussit et où il a besoin d'être affiné.

Voici quelques indicateurs à surveiller après le lancement :

• Actions ou intentions les plus déclenchées
• Points d'échec (par exemple, logique de repli, prédictions peu fiables)
• Délai de résolution ou d'achèvement des tâches
• Précision par rapport aux références humaines
• Taux d'escalade ou de transfert

Si vous utilisez un chatbot, cela vaut la peine de creuser les analyses de votre chatbot. Elles vous en apprendront beaucoup sur ce qui fonctionne et sur les points qui dérapent.

Conseil de pro: Tenez un journal d'amélioration de l'IA, un simple document courant dans lequel vous suivez les problèmes et les apprentissages liés à vos systèmes d'IA. Consultez-le régulièrement (je vous recommande de le faire toutes les deux semaines) pour suivre les changements et enregistrer les nouveaux modèles. 

Enfin, que vous cherchiez à améliorer le CX grâce à l'IA ou à automatiser des tâches internes comme la billetterie par l'IA, il est important de suivre l'impact sur l'entreprise. 

Commencez par calculer le retour sur investissement. Voici comment mesurer le retour sur investissement des chatbots du service client.

L'objectif est de rester proactif : L'IA ne s'améliore pas sans un retour d'information constant.

Combien de temps faut-il généralement pour déployer une solution de service client IA du début à la fin ?

Le déploiement d'une solution de service client IA peut prendre de quelques semaines à plusieurs mois, en fonction de sa complexité. Un chatbot FAQ de base peut être mis en service en un jour, tandis qu'un agent d'IA entièrement intégré peut prendre 2 à 3 mois. Les déploiements de grandes entreprises avec des systèmes personnalisés et des exigences de conformité peuvent prendre 6 mois.

Les outils d'IA pour le service à la clientèle fonctionnent-ils de la même manière dans différentes langues et cultures ?

L'efficacité des outils d'IA pour le service à la clientèle varie selon les langues, car les LLMs sont formés de manière plus approfondie dans des langues comme l'anglais, ce qui les rend moins précis dans les langues où il y a moins de données de formation. Les nuances culturelles et l'argot peuvent également être à l'origine de malentendus, de sorte que les entreprises qui soutiennent des marchés diversifiés doivent généralement investir dans une formation multilingue et des tests dans chaque région linguistique pour garantir la qualité.

L'IA peut-elle gérer efficacement les interactions hautement émotionnelles ou sensibles avec les clients ?

L'IA peut gérer de nombreuses interactions émotionnelles ou sensibles grâce à l'analyse des sentiments, qui permet de détecter la détresse ou les émotions négatives. Elle est généralement efficace pour les problèmes tels que les pannes de service, où la logique d'escalade permet de maintenir des réponses professionnelles. Cependant, l'IA a encore du mal à gérer les conversations profondément personnelles impliquant des émotions intenses, car elle manque d'une véritable empathie. Dans ces cas, les agents humains restent essentiels.

Comment entraîner l'IA à refléter la voix et le ton spécifiques de ma marque dans les conversations avec les clients ?

Pour aligner l'IA sur la voix et le ton de votre marque, vous devrez l'entraîner sur des données spécifiques à la marque. Les entreprises fournissent souvent des guides de style ou des transcriptions de conversations existantes afin que l'IA apprenne à communiquer dans le style de la marque. De nombreuses plateformes d'IA prennent en charge des paramètres de ton configurables pour ajuster la façon dont l'IA répond. L'examen continu des interactions réelles permet également d'affiner le système, en veillant à ce qu'il reste cohérent avec la personnalité de votre marque au fil du temps.

Quel type de maintenance un système de service client d'IA nécessite-t-il après son lancement ?

Un système de service client d'IA nécessite une maintenance continue après son lancement, notamment la mise à jour des données de formation pour refléter les nouveaux produits ou politiques, la surveillance des journaux de conversation pour détecter les erreurs ou les lacunes, et le recyclage des modèles en cas de baisse de la précision. Les entreprises doivent également suivre les indicateurs de performance tels que les taux de résolution et la satisfaction des clients, et affiner en permanence les flux de conversation pour s'adapter à l'évolution des attentes des clients.