Qu'est-ce que la réponse vocale interactive ?

« Si vous souhaitez parler à un humain, dites ‘humain’. »

« Humain. »

« Désolé, je n’ai pas trouvé d’option correspondant à ‘Cuban’. Si vous souhaitez parler… »

Soupir.

La réputation des systèmes de réponse vocale interactive (IVR) a été sérieusement ternie.

Et, franchement, c’est compréhensible ; on peut facilement les considérer comme le vilain petit canard de la famille des agents vocaux IA.

Ils sont lourds, dépassés et peu pratiques. À une époque où les applications les plus avancées sont accessibles sur nos téléphones, discuter avec un robot par la voix semble être l’utilisation la moins pratique de ces petits bijoux technologiques.

Pourquoi suis-je encore en train d’écrire cet article ?

Ah, oui. [se racle la gorge].

…mais en tant qu’amateur de technologies vocales et passionné de design d’applications élégantes, j’ai quelques arguments en faveur des parcours téléphoniques automatisés.

C’est la solution la plus accessible pour le support client, et les technologies associées – NLP (traitement du langage naturel) et ASR (reconnaissance vocale automatique) – ont beaucoup progressé.

Avec une bonne conception, les mots mal compris et les menus interminables peuvent appartenir au passé.

Alors, suivez-moi pour découvrir les différentes parties du système, leur utilisation actuelle, et quelques avantages uniques de cette technologie.

Car même si vous avez déjà pensé à l’IVR, je parie que vous n’y avez jamais vraiment réfléchi sérieusement.

Qu’est-ce que l’IVR ?

L’IVR (réponse vocale interactive) est un système téléphonique automatisé utilisé par les entreprises comme menu pour guider les clients lors des appels au support. Ces systèmes peuvent répondre aux questions fréquentes, effectuer des tâches simples et transférer à un agent humain.

L’IVR retire l’agent humain des tâches basiques de demande, de répartition et de collecte d’informations, réservant l’intervention humaine aux cas plus complexes ou sensibles.

Grâce à une bibliothèque de messages (généralement préenregistrés) et à la capacité de lire les saisies des utilisateurs, ces agents numériques peuvent prendre en charge une grande partie du travail manuel du support client.

Comment les systèmes IVR lisent-ils les saisies utilisateur ?

Les systèmes traditionnels utilisaient la DTMF (fréquence vocale double-ton) pour lire les saisies. C’est là que les touches du clavier correspondent à des options.

(Et c’est pour cela que chaque touche du clavier téléphonique produit un son différent).

Vous savez, « Pour l’anglais, tapez 1 ».

Certains utilisent encore ce système. Mais, dans l’ensemble, les choses sont devenues bien plus intéressantes 🌶️.

Grâce aux avancées de la technologie vocale, ces systèmes peuvent intégrer des mécanismes bien plus puissants pour reconnaître des mots-clés, voire utiliser le traitement du langage naturel (NLP) pour extraire le sens et l’intention du discours de l’utilisateur.

Comment fonctionne l’IVR ?

1. Appel initial

Le parcours IVR commence lorsqu’un client appelle une ligne dédiée.

2. Accueil et menu

Le client est accueilli avec une série d’options. Là encore, ces options sont préenregistrées.

Cela peut aller de la consultation de soldes bancaires, à des FAQ simples sur la politique de l’entreprise, ou à la collecte d’informations avant de passer à un agent humain.

3. Saisie utilisateur

L’utilisateur choisit une option. Le système peut lire la saisie de plusieurs façons différentes.

Double tonalité multifréquence (DTMF)

La DTMF est un classique. C’est simple et sans ambiguïté. On la préfère moins aujourd’hui – quand on appelle, on veut parler.

Mais c’est la méthode la moins gourmande en ressources pour recueillir la saisie utilisateur.

Elle est beaucoup utilisée pour les services publics – des institutions qui n’ont pas encore développé de portail d’aide complet, et qui s’attendent de toute façon à ce que les demandes aboutissent à un agent humain.

Reconnaissance de commandes vocales

Ici, l’utilisateur doit dire le mot associé à l’option choisie, par exemple : « si vous souhaitez consulter votre solde, dites ‘solde’. »

Cette technologie a beaucoup évolué ces dernières décennies.

Vous avez peut-être l’habitude d’une reconnaissance peu fiable (comme dans l’exemple d’introduction), mais cela tient davantage à des systèmes IVR obsolètes qu’aux capacités de la reconnaissance vocale actuelle.

Reconnaissance vocale automatique (ASR) et NLP

Les systèmes avancés peuvent opter pour une reconnaissance vocale complète avec NLP.

L’utilisateur exprime alors son choix en langage naturel, et des algorithmes basés sur des réseaux neuronaux profonds transcrivent et classifient la demande, par exemple : « Oui, euh, je voudrais faire un dépôt ».

Même avec peu de ressources, il est possible d’exécuter rapidement et avec précision des modèles ASR et NLP, et les entreprises constatent d’excellents résultats avec cette configuration.

4. Routage

Selon la structure du système et la réponse du client, celui-ci est orienté vers l’étape suivante.

On peut lui demander de saisir des informations personnelles, comme un numéro de carte ou une date de naissance. Il peut aussi être dirigé vers un menu plus spécifique.

IVR vs agents vocaux IA

Alors, si on ajoute une couche vocale à un chatbot de support client, est-ce que cela en fait un système IVR ?

Je suppose que, techniquement, oui.

Mais le terme IVR désigne plutôt des systèmes à parcours prédéfini et messages préenregistrés.

Dans ce cas, l’agent utilise un message préenregistré pour inviter l’utilisateur à choisir parmi plusieurs options, puis l’oriente en conséquence.

Avec un agent vocal IA, l’utilisateur s’adresse à l’agent, et les réponses sont générées dynamiquement. L’agent décide lui-même quand utiliser tel ou tel outil, si besoin.

Un IVR utilise des messages préenregistrés et une saisie utilisateur rigide pour guider les utilisateurs dans un parcours. À chaque étape, l’utilisateur se voit proposer plusieurs options et doit choisir la bonne.

Un agent vocal IA, au contraire, dispose de certains outils et peut interpréter la demande de l’utilisateur pour choisir lequel activer. Il génère aussi ses réponses à la volée, au lieu de lire des messages préenregistrés.

Quand privilégier l’IVR plutôt qu’un agent vocal ?

La question qui fâche : pourquoi utiliser un système vocal étape par étape alors qu’on dispose d’agents conversationnels autonomes et fluides ?

Et si vous utilisez déjà l’IA pour catégoriser l’intention dans un IVR, pourquoi ne pas passer à un système entièrement autonome ?

Bonne question.

Quand le budget est serré

En dehors de la reconnaissance vocale (présente dans les deux systèmes), l’IA dans l’IVR sert à classer l’énoncé de l’utilisateur parmi n exemples (généralement plus de 10).

Les agents autonomes, eux, font appel à plusieurs requêtes LLM (large language model) pour déterminer l’intention, composer une réponse, puis utilisent la synthèse vocale (TTS) pour générer l’audio, ce qui peut coûter cher et rallonger le temps de réponse.

Ce surcoût est parfois nécessaire, par exemple si vous avez une politique d’entreprise très longue ou une FAQ très fournie, et des centaines de questions possibles.

Les définir à l’avance, et faire patienter les clients devant un menu enregistré, serait irréaliste. Dans ce cas, l’agent autonome s’impose.

Quand votre parcours n’est pas totalement défini

Les agents autonomes sont plus puissants, mais moins prévisibles.

Rappelez-vous, ils prennent leurs décisions seuls. Cela implique une série d’opérations à chaque étape, ce qui complique le débogage en cas d’erreur.

Je le sais, j’ai passé des heures à les déboguer.

C’est normal. Cela fait partie du développement, mais il vaut mieux investir ce temps quand les données, la structure du parcours et le besoin sont déjà bien établis.

Et l’IVR est un excellent moyen d’aligner tous ces éléments.

Définir explicitement les étapes et guider les utilisateurs une par une est une façon bien plus efficace d’organiser vos données et de comprendre votre parcours.

Je maintiens que l’IVR a ses atouts, et peut mieux traiter les demandes simples qu’un agent IA complet.

Mais, au minimum, considérez-le comme une étape vers l’automatisation totale.

Avantages de l’IVR

Les systèmes IVR sont omniprésents pour une bonne raison.

Et même si nous vivons à une époque où les technologies de support client vocales sont plus puissantes que jamais, je pense que l’IVR mérite toujours qu’on s’y intéresse.

Sécurité

On parle tellement de ce que l’IA fait aussi bien que les humains qu’on oublie souvent tout ce qu’elle fait mieux.

L’une de ces choses, c’est la reconnaissance vocale. Par exemple, « ah, c’est la voix de Tom » contre « ce n’est pas Tom ».

Pour les sujets sensibles, comme la finance ou les données personnelles, un parcours vocal automatisé permet aux entreprises de vérifier la voix de l’appelant par rapport à son identité, détectant ainsi des fraudes qui passeraient autrement inaperçues.

Expérience client améliorée

Quand vous n’avez pas assez de personnel pour répondre à tous les appels entrants, il vous faut une solution pour prendre le relais.

Être aidé vaut mieux qu’attendre en ligne.

Les agents en direct sont précieux. Mais des agents informés des besoins du client entrant et orientés selon leur expertise, c’est l’idéal.

Réduction des coûts

Cet avantage est double.

D’abord, déléguer les demandes simples du service client permet toujours de faire des économies. Les clients avec des questions basiques n’ont pas besoin d’un service ultra-personnalisé, et l’IVR peut gérer ces tâches ou fournir des réponses rapides.

Tout le monde y gagne

De plus, c’est une alternative moins coûteuse que les agents IA ou les chatbots.

Les entreprises veulent souvent tout automatiser avec des agents IA sans penser à des solutions moins chères comme l’IVR.

Le coût des bots ne concerne pas seulement les outils et la technologie. Il faut aussi compter le temps passé à tester et à construire la solution.
Concevoir un système peu coûteux avec un parcours explicite est une excellente façon de collecter des données sur les besoins clients et d’apprendre à automatiser vos parcours, avant de passer à un système totalement autonome.

Routage plus efficace

Utiliser des étapes de parcours explicites (et idéalement un peu d’IA) peut grandement améliorer l’orientation des demandes. Cela permet de réellement apporter l’aide attendue par les clients.

L’IA est très performante pour détecter des schémas dans des données complexes.

L’IA n’est pas forcément intégrée à l’IVR, mais ajouter un peu d’apprentissage automatique pour anticiper les comportements utilisateurs est assez simple.

Avec l’IVR, vous pouvez collecter des données sur le profil du client, sa demande, et l’efficacité des agents selon le type de demande.

Lors du routage, l’IVR doit déterminer vers quel agent en direct transférer l’appel.

Peut-être qu’un agent est plus compétent sur les migrations de bases de données, un autre sur les problèmes d’identifiants. Et l’agent 3 est le plus adapté pour les questions d’identifiants des clients grands comptes.

Apprendre toutes les combinaisons possibles entre agents, demandes et profils prendrait une vie entière.

Mais pas pour l’IA : ce ne sont que des données.

Assistance 24h/24 et 7j/7

Les agents humains ne sont pas disponibles en continu, mais vous pouvez recueillir les informations nécessaires à toute heure, proposer un rappel quand ils sont disponibles, et répondre aux demandes rapides.

Cela réduit la frustration côté client, rend le temps des agents plus efficace, et peut libérer des ressources pour employer des agents en dehors des heures de pointe.

Cas d’usage de l’IVR dans différents secteurs

Les entreprises constatent des gains d’efficacité et de satisfaction dans tous les secteurs, surtout lorsqu’elles associent IVR et NLP.

Banque

J’ai cité plusieurs fois la banque dans cet article, car c’est un excellent exemple d’utilisation de l’IVR.

Quoi qu’il arrive, garantir une transaction sécurisée implique de vérifier l’identité de l’utilisateur plusieurs fois, puis de préciser les détails de l’opération.

La plupart du temps, il s’agit d’informations simples mais sensibles : numéros de carte, montants de dépôt. Tant que l’IVR est fiable et sécurisé, c’est idéal pour la banque.

En fait, la mise en place d’un IVR basé sur le langage naturel a permis aux banques d’atteindre un haut niveau de résolution (pas besoin de transfert à un agent) tout en renforçant la sécurité.

Santé

Les difficultés de recrutement pendant le COVID-19 ont montré l’importance d’automatisations efficaces dans la santé.

GBANK Health, un réseau de pharmacies dans l’Iowa, a constaté une baisse de 24 % des transferts d’appels après avoir mis en place un IVR adapté à chaque cas.

C’est un rappel que la santé est un secteur sous tension, où l’automatisation efficace améliore le bien-être des personnes.

Support client

La majorité des demandes au support client sont récurrentes. Catégoriser et filtrer les appels entrants fait gagner du temps et améliore la satisfaction.

À ce propos, un distributeur américain a réussi à réduire de 30 % les transferts d’appels grâce à l’IVR en langage naturel.

Mettre en place un IVR vous donne aussi la main.

Ce même distributeur a utilisé des algorithmes prédictifs pour recommander des services additionnels, avec plus de 70 % de réussite, réduisant ainsi les rappels nécessaires.

Comment éviter les difficultés courantes de l’IVR

Tout n’est pas simple : l’IVR peut poser des problèmes. Mais la bonne nouvelle, c’est qu’il existe des solutions.

Gardez le menu simple

Les menus IVR peuvent être longs, et les options peu claires. Parfois, on oublie la première option avant d’avoir entendu la dernière. D’autres fois, on ne sait pas laquelle choisir.

Solution : Itérez, itérez, itérez. Collectez des données sur l’utilisation et voyez où les utilisateurs rencontrent des difficultés.

Cela peut vouloir dire réorganiser les options, supprimer celles qui ne servent pas, ou regrouper les similaires.

Votre objectif doit être de réduire le temps passé par l’appelant, les retours en arrière, et les transferts à un agent.

Soyez transparent

L’IVR n’est pas humain, et ce n’est pas grave.

Mais certains clients préféreront parler à un agent en direct.

Sans la capacité de lire ou de réagir aux émotions, les clients mécontents peuvent se sentir négligés.

Solution : Optimisez la clarté, et expliquez dès le début comment parler à un agent en direct.

Les menus automatisés sont forcément moins personnels que des humains. Les utilisateurs le ressentent différemment.

Vous ne pouvez pas contrôler leur ressenti, mais vous pouvez toujours être transparent sur leurs options.

Traitez les points de blocage

Même les systèmes automatisés ont des temps d’attente. Il y a une limite au nombre de clients que l’IVR peut gérer en même temps. Les délais pour parler à un agent varient aussi.

Solution : Identifiez les points de blocage et essayez de les réduire.

En concevant un parcours IVR, pensez autant à ce qui se passe hors du système qu’à l’intérieur.

Peut-être que certaines options sont plus demandées que d’autres. Dans ce cas, réorientez vos équipes pour traiter ces sujets.

Il se peut que des clients appellent pour des questions simples qui pourraient être traitées sur votre site. Assurez-vous que ces informations soient claires et faciles à trouver.

Automatisez les appels téléphoniques avec l’IVR

Si vous n’êtes pas prêt à plonger dans l’automatisation IA, je ne vois pas de meilleure façon de commencer que de mettre en place un IVR.

L’IVR permet de profiter de la puissance de l’IA tout en gardant le contrôle. Vous pouvez collecter des données et améliorer en continu.

Il vous suffit d’une plateforme de création. Botpress propose un éditeur simple en glisser-déposer, de nombreux modèles économiques, et une intégration téléphonique facile. Il collecte même les statistiques pour vous.

Commencez à créer dès aujourd’hui. C’est gratuit.

FAQ

Quelle est la précision des systèmes IVR modernes pour comprendre le langage naturel et les différents accents ?

Les IVR modernes atteignent une précision de 85 à 95 % pour une parole claire dans les langues prises en charge, grâce à la reconnaissance vocale avancée et au traitement du langage naturel. La précision baisse avec des accents marqués, des dialectes ou du bruit de fond, d’où l’importance de tests réels. De nombreuses plateformes proposent un réglage personnalisé pour mieux reconnaître certains accents ou vocabulaires métiers.

La technologie IVR est-elle coûteuse à mettre en place pour une petite entreprise ?

La technologie IVR n’est plus hors de prix pour les petites entreprises ; les solutions cloud commencent à partir de 50 à 200 $ par mois, selon le volume d’appels et les fonctionnalités. Les coûts augmentent si vous ajoutez la reconnaissance vocale ou des intégrations avec des systèmes métiers, et la dépense principale concerne généralement la conception et la mise en place, plutôt que le logiciel lui-même.

Les systèmes IVR peuvent-ils s’intégrer aux CRM pour personnaliser les réponses ?

Les systèmes IVR peuvent s’intégrer aux CRM et aux outils internes, ce qui permet d’offrir des expériences personnalisées, comme saluer les appelants par leur nom ou orienter les appels selon l’historique client. Ces intégrations reposent sur des API ou des connexions directes aux bases de données, ce qui nécessite une configuration technique, mais cela devient de plus en plus courant avec les plateformes IVR modernes.

Les systèmes IVR peuvent-ils gérer en toute sécurité des informations sensibles comme les numéros de carte bancaire ?

Les systèmes IVR peuvent traiter des informations sensibles de manière sécurisée, à condition d’être conçus selon les normes PCI-DSS et d’utiliser des protocoles de chiffrement. De nombreux fournisseurs IVR modernes proposent des parcours de « saisie de paiement » sécurisés où les données sensibles sont masquées aux agents humains et chiffrées de bout en bout.

Combien de temps faut-il pour déployer un système IVR à partir de zéro ?

Une entreprise peut mettre en place un système IVR simple basé sur la saisie DTMF en quelques jours seulement si elle utilise un fournisseur cloud avec des modèles préconfigurés. Les systèmes IVR plus avancés, intégrant la reconnaissance vocale et des parcours complexes, peuvent nécessiter plusieurs semaines avant d’être opérationnels.