Pourquoi ignorer l’IA en entreprise pourrait vous coûter cher en 2025

Entre les hallucinations virales et les promesses exagérées, il est facile d’oublier ce que l’IA accomplit réellement — surtout dans le secteur de l’IA, où les chatbots d’entreprise transforment déjà la façon dont les sociétés fonctionnent.

En réalité, 77 % des entreprises utilisent déjà l’IA ou l’explorent, et 83 % la considèrent comme une priorité majeure dans leur stratégie.

Dans cet article, je vais aller à l’essentiel pour expliquer l’utilisation de l’IA en entreprise et pourquoi elle est la clé pour accélérer la croissance.

Qu’est-ce que l’IA pour les entreprises ?

L’IA pour les entreprises désigne l’utilisation de technologies d’intelligence artificielle pour améliorer le fonctionnement et la création de valeur des organisations. Elle sert à fluidifier les processus, analyser les données, personnaliser l’expérience client et aider à prendre de meilleures décisions.

L’IA ne se limite pas à un seul service : elle touche toutes les fonctions de l’entreprise et aide les équipes à travailler plus efficacement.

Pourquoi l’IA est-elle importante en entreprise ?

Sans surprise, l’adoption progresse : selon McKinsey, l’utilisation de l’IA dans les opérations a doublé depuis 2017, et les entreprises prévoient d’augmenter encore leurs investissements.

L’IA donne un avantage concurrentiel aux entreprises en leur permettant d’aller plus vite et de prendre de meilleures décisions.

Types d’IA utilisés en entreprise

Apprentissage automatique

L’apprentissage automatique (machine learning) permet aux systèmes d’apprendre à partir de données et de prendre des décisions sans être explicitement programmés.

Au lieu de suivre des règles fixes, ces systèmes repèrent des motifs dans de grands ensembles de données et améliorent progressivement leurs prédictions ou leur capacité à détecter des anomalies.

Par exemple, un modèle de machine learning peut aider une entreprise à prévoir son chiffre d’affaires ou à signaler des transactions inhabituelles. C’est particulièrement efficace avec des exemples annotés (données déjà classées par des humains), ce qui permet au système de savoir quoi rechercher.

Traitement du langage naturel (NLP)

Le traitement du langage naturel (NLP) permet aux ordinateurs de comprendre et de générer du langage humain, écrit ou parlé.

C’est ce qui permet aux machines de manipuler le langage de façon naturelle et de traiter des données non structurées : emails, commandes vocales, tickets de support, transcriptions, publications sur les réseaux sociaux, etc.

Le NLP alimente de nombreux outils, notamment :

• Les chatbots IA et assistants virtuels qui répondent aux demandes clients ou guident les utilisateurs dans leurs démarches
• Les assistants vocaux comme Alexa, Siri ou Google Assistant
• La correction automatique, la saisie prédictive et les outils de grammaire dans des applications comme Gmail ou Microsoft Word
• Les services de traduction comme Google Translate ou DeepL
• Les systèmes de reconnaissance vocale utilisés pour les sous-titres, les commandes vocales ou la transcription

Combiné à l’apprentissage automatique et au deep learning, le NLP permet d’analyser d’énormes volumes de données textuelles non structurées et d’en extraire des informations utiles.

Deep learning

Le deep learning est une forme d’apprentissage automatique qui utilise de grands réseaux multicouches, appelés réseaux neuronaux, pour apprendre à partir de données, en s’inspirant du fonctionnement du cerveau humain. Ces réseaux sont composés de nombreuses couches d’unités de traitement simples qui collaborent pour reconnaître des motifs.

Ce qui distingue le deep learning, c’est sa capacité à apprendre directement à partir de données brutes comme des images, du son ou du texte, et à s’autoformer pour les interpréter. Chaque couche du réseau s’appuie sur la précédente : les premières détectent par exemple les contours d’une image, les couches profondes peuvent reconnaître un visage entier.

Grâce à cela, le deep learning est particulièrement performant pour les tâches complexes. Il est utilisé pour la reconnaissance faciale ou la détection de fraudes bancaires. Il est aussi à l’origine de nombreuses avancées récentes de l’IA, comme les voitures autonomes.

IA générative

L’IA générative crée de nouveaux contenus — textes, images, musiques ou codes — en apprenant des motifs à partir de données existantes.

Elle utilise des modèles de deep learning, notamment les grands modèles de langage, pour comprendre la structure et le style, puis générer des résultats originaux en réponse à des prompts.

Vous connaissez sûrement des outils comme ChatGPT, DALL·E ou MusicLM – ce sont tous des exemples d’IA générative en action.

IA agentique

Les agents IA sont des logiciels conçus non seulement pour générer du contenu ou répondre à des prompts, mais aussi pour agir de façon autonome afin d’atteindre un objectif précis.

Exemples d’agents IA en action :

• Surveiller un pipeline de données et alerter automatiquement un ingénieur si des indicateurs clés chutent
• Analyser plusieurs agendas, trouver des créneaux libres et planifier une réunion
• Rechercher les prix d’un produit sur différents sites et recommander un achat
• Se connecter à une plateforme de support client, escalader un ticket et générer un résumé pour l’équipe

Contrairement aux chatbots qui suivent des instructions étape par étape, l’IA agentique se distingue par son autonomie. Elle peut déterminer quoi faire et comment le faire, en adaptant son comportement selon les résultats.

5 avantages de l’IA en entreprise

1. Réduction des coûts

Les entreprises utilisant l’IA constatent une réduction des coûts de main-d’œuvre de 52 %.

L’IA automatise les tâches chronophages comme la saisie de données, la planification ou la gestion des demandes courantes des clients. Au lieu d’embaucher davantage, les équipes peuvent s’appuyer sur l’IA pour traiter ces tâches instantanément, 24h/24 et sans interruption.

2. Analyses basées sur les données

L’IA aide les entreprises à exploiter de grands ensembles de données, qu’il s’agisse d’avis clients, d’activités commerciales ou de logs de support. Plutôt que d’analyser manuellement des tableaux ou des rapports, les équipes peuvent utiliser l’IA pour détecter automatiquement des tendances, faire ressortir les points clés et signaler ce qui mérite l’attention.

Un exemple concret : chez Botpress, mon équipe utilise un bot pour détecter des opportunités commerciales en analysant les données d’utilisation produit.

Il se connecte à Mixpanel, HubSpot et notre plateforme interne pour surveiller des signaux comme des pics d’API ou une hausse d’utilisateurs actifs. Lorsqu’il repère une activité à fort potentiel, il notifie le bon commercial sur Slack avec le contexte et une recommandation pour la suite.

Comme vous pouvez l’imaginer, ce serait quasiment impossible (et très fastidieux) à faire manuellement. L’IA nous permet de réagir en temps réel.

3. Efficacité opérationnelle

L’IA améliore l’efficacité en prenant en charge les tâches répétitives et chronophages. Elle peut générer des rapports, planifier des messages, gérer des workflows ou lancer des relances, le tout sans intervention manuelle.

Les équipes peuvent alors se concentrer sur la stratégie plutôt que sur la microgestion. Ce n’est pas un hasard si 63 % des entreprises utilisant l’IA constatent une meilleure efficacité globale.

4. Scalabilité

Quand une entreprise grandit, la charge de travail augmente aussi. Mais cela ne veut pas dire qu’il faut doubler les effectifs. L’IA peut évoluer avec vous.

Par exemple, la génération de leads par IA peut s’adapter sans effort à l’augmentation des demandes entrantes. Les prospects sont qualifiés et orientés automatiquement vers les bonnes équipes, quel que soit le volume.

Voici d’autres façons dont l’IA accompagne la croissance d’une entreprise :

• Gérer un volume croissant de tickets de support ou de FAQ sans embaucher plus de personnel.
• Automatiser la formation des nouveaux utilisateurs ou employés grâce à des guides et chatbots IA.
• Répondre aux questions sur les avantages, les demandes de congés ou les politiques internes pour une équipe en expansion.
• Prendre en charge les problèmes techniques courants et les réinitialisations de mot de passe à mesure que l’effectif augmente.

5. Expérience client améliorée

L’adoption s’accélère : selon Gartner, 80 % des équipes de service client utiliseront l’IA générative pour améliorer l’expérience client. L’IA peut traiter un grand nombre de demandes, personnaliser les échanges et résoudre les problèmes instantanément.

Par exemple, un e-commerçant peut déployer un chatbot IA pour recommander des produits selon l’historique de navigation et gérer immédiatement le suivi des commandes, les retours ou la mise à jour des informations de livraison.

Combien coûte l’IA pour une entreprise ?

Coût des solutions IA d’entrée de gamme

Si vous souhaitez tester un agent IA pour votre petite entreprise et cherchez une solution simple pour débuter, il existe des offres de base gratuites ou des formules à 30-90 dollars par mois.

Ces options d’entrée de gamme proposent généralement des automatisations simples et des analyses légères. C’est idéal pour essayer l’IA sans gros budget, que ce soit pour un bot de génération de leads, un assistant service client ou un outil RH basique.

Coût des solutions IA intermédiaires

Si vous cherchez une solution plus avancée, les offres IA de milieu de gamme coûtent généralement entre 200 et 1 000 dollars par mois, selon les fonctionnalités incluses.

Ces offres prennent généralement en charge des cas d’usage avancés comme des workflows personnalisés, des analyses approfondies, des intégrations avec des outils tiers et des limites d’utilisation plus élevées.

Coût des solutions d’IA pour les entreprises

Côté entreprise, les tarifs débutent en général à 15 000 $ par an et augmentent selon l’échelle et le niveau de personnalisation requis.

Ces offres incluent souvent des fonctionnalités comme des analyses avancées, des journaux d’audit, des SLA personnalisés et un accompagnement technique dédié.

Applications de l’IA en entreprise

Marketing

Les équipes marketing peuvent accélérer leur travail grâce à des agents IA pour le marketing digital, qui facilitent la planification et l’exécution des campagnes. Cela permet de travailler plus efficacement et d’offrir des expériences plus pertinentes aux clients.

Voici comment l’IA transforme le marketing aujourd’hui :

• Prédire le comportement des clients avec des modèles qui anticipent le risque de départ ou la probabilité de conversion, afin d’agir ou d’investir au bon moment
• Générer et personnaliser du contenu à grande échelle, adapté à chaque segment d’audience
• Créer des segments d’audience en analysant le comportement en temps réel, comme l’activité sur le site, l’engagement dans les campagnes ou l’utilisation des produits
• Automatiser les tests A/B en optimisant les appels à l’action et le timing selon les performances en direct
• Prévoir les résultats des campagnes à partir des données historiques pour estimer l’engagement et le ROI avant le lancement

Ventes

L’IA aide les commerciaux à conclure plus de ventes en analysant les comportements pour prédire quels prospects sont les plus susceptibles d’acheter. Des outils comme les chatbots de vente attribuent des scores pour prioriser les prospects, permettant aux équipes de se concentrer sur les leads à fort potentiel. Résultat : cycles de vente plus courts et taux de réussite plus élevés.

L’IA peut soutenir les équipes commerciales de plusieurs façons :

• Attribuer automatiquement des scores aux leads et les prioriser selon leur comportement, leur adéquation et leur intention
• Maintenir les CRM à jour en enregistrant les interactions et en suivant l’avancement des opportunités
• Identifier les opportunités de vente additionnelle ou croisée en analysant les habitudes d’achat et d’utilisation
• Prédire le risque de perte ou la probabilité de conclure une affaire pour aider les commerciaux à se concentrer là où c’est important
• Recommander les prochaines actions à mener, comme le moment idéal pour relancer ou le message à envoyer, selon l’étape du deal, les résultats passés et le comportement de l’acheteur
• L’IA pour la génération de leads qualifie les prospects et les oriente vers les bonnes équipes

Un exemple : Waiver Consulting Group a déployé un assistant IA qui accueillait les visiteurs du site, prenait des rendez-vous et synchronisait les calendriers, ce qui a augmenté les consultations de 25 % en seulement trois semaines.

Cybersécurité

L’IA joue un rôle clé en cybersécurité en détectant et en réagissant aux menaces en temps réel. Elle surveille l’activité réseau pour repérer des comportements inhabituels — comme des tentatives de phishing ou des accès non autorisés — et signale les incidents dès leur apparition.

Ici, l’IA détecte les anomalies subtiles et s’adapte aux nouvelles méthodes d’attaque. Elle réduit les faux positifs et peut déclencher automatiquement des mesures de confinement, limitant les dégâts avant l’intervention humaine.

Selon le Ponemon Institute, 70 % des professionnels de la cybersécurité estiment que l’IA est très efficace pour détecter des menaces auparavant indétectables.

Ressources humaines

En RH, l’IA — notamment les chatbots RH — fait vraiment la différence en répondant aux questions du quotidien qui s’accumulent vite, comme « Combien de jours de congé me reste-t-il ? » ou « Où est le document d’onboarding ? ». Plus besoin d’attendre une réponse, les employés obtiennent l’information instantanément.

Chez Botpress, par exemple, nous utilisons un bot Slack appelé Harry Botter (oui, vraiment) qui agit comme assistant RH 24/24. Il aide l’équipe pour tout: consultation des politiques, calendrier de paie, rappels d’intégration… Il nous a fait gagner un temps précieux et a simplifié la vie de tout le monde.

Gestion des stocks

L’IA gère les stocks en analysant les niveaux, les tendances de la demande et les habitudes d’achat. Elle alerte les équipes avant que des problèmes ne surviennent, ce qui aide à éviter les ruptures ou les surstocks.

Zara, par exemple, utilise l’IA pour surveiller les tendances mondiales de la mode et ajuster rapidement sa production — ce qui lui a permis d’augmenter ses ventes de 7 %.

Service client

Le support client est transformé par l’IA, qui offre une assistance instantanée et précise 24h/24. Elle gère les questions courantes et résout les problèmes de façon autonome. Résultat : des réponses plus rapides, moins d’arriérés et une satisfaction client accrue.

Contrairement aux bots traditionnels, les chatbots IA pour le service client comprennent l’intention, consultent des bases de connaissances et réalisent des tâches. Ils apprennent au fil des interactions pour améliorer leur rapidité, leur précision et l’expérience client.

Prenons Able, une plateforme de coaching santé personnalisée. En intégrant un chatbot IA pour traiter les demandes courantes, ils ont réduit de 65 % les tickets de support manuel et économisé plus de 50 000 $ par an sur les coûts de support.

Finance & Comptabilité

En comptabilité, l’IA prend en charge des tâches comme la facturation ou la catégorisation des dépenses, signale automatiquement les anomalies et réduit les erreurs humaines. Cela accélère la clôture de fin de mois et permet aux équipes de se concentrer sur l’analyse stratégique.

En finance, l’IA soutient les missions plus stratégiques. Elle peut prévoir la trésorerie et modéliser différents scénarios financiers. Plutôt que de compiler manuellement des données issues de tableurs, les équipes financières peuvent utiliser des chatbots financiers pour obtenir automatiquement les indicateurs clés.

Opérations

L’IA améliore l’efficacité opérationnelle en automatisant les tâches répétitives comme le traitement de documents ou la saisie de données. Les workflows avancent sans intervention manuelle, ce qui libère les équipes pour améliorer les processus.

Chez Botpress, par exemple, nous utilisons des bots d’enquête IA pour traiter les retours internes. Ils analysent les réponses, détectent les tendances de ton et de sentiment, et génèrent des synthèses structurées, transformant des heures de revue manuelle en quelques minutes d’analyse.

Quel avenir pour l’IA en entreprise ?

L’IA change notre façon de travailler. Les métiers évoluent vers des compétences à plus forte valeur ajoutée comme la stratégie, la créativité, l’analyse critique et la collaboration. Dans la plupart des postes, l’IA sera un copilote, augmentant la productivité et la prise de décision.

Ce changement signifie que les métiers vont évoluer. L’IA ne sera plus réservée aux spécialistes, mais intégrée dans les outils quotidiens de la majorité des professionnels.

De nouveaux métiers liés à l’IA apparaissent aussi, comme ingénieur prompt ou spécialiste des opérations IA. Le Forum économique mondial estime que 97 millions d’emplois liés à l’IA seront créés d’ici 2025.

S’adapter, c’est acquérir de nouvelles compétences comme la maîtrise des données et l’utilisation des outils IA. Comme pour Internet, l’IA redéfinit ce que signifie être compétent dans le monde du travail actuel.

Enjeux éthiques de l’IA en entreprise

À mesure que l’IA se généralise en entreprise, elle soulève des questions éthiques : comment protéger la vie privée, éviter les biais dans les décisions et garantir la responsabilité en cas de problème.

Et ce n’est pas qu’un sujet technique : 85 % des consommateurs estiment qu’il est essentiel que les organisations placent l’éthique au cœur de l’utilisation de l’IA pour résoudre des problèmes concrets, selon une étude d’IBM.

Gérer les données de façon responsable commence par des politiques claires sur la collecte, le stockage et l’utilisation des données. Cela implique d’être transparent sur ce qui est collecté, d’obtenir le consentement, de limiter l’accès et d’anonymiser pour protéger l’identité des utilisateurs.

Les biais dans l’IA ne surgissent pas par hasard. Ils proviennent souvent de données d’entraînement biaisées ou d’hypothèses erronées dans les modèles. Pour les éviter, les entreprises doivent auditer leurs sources de données, tester régulièrement l’équité des modèles et impliquer des équipes diverses dans le développement. Les outils de suivi sont aussi essentiels pour détecter et corriger les biais rapidement.

En fin de compte, connaître les limites de l’IA fait partie intégrante de la création de systèmes à la fois performants et éthiques.

8 meilleurs outils IA pour les entreprises

1. Botpress

Si vous souhaitez créer des chatbots IA ou automatiser des workflows, Botpress est une plateforme de référence conçue pour cela.

Elle va bien au-delà des simples chatbots. Que vous cherchiez à réduire le volume de support, automatiser des tâches répétitives ou optimiser vos opérations internes, Botpress offre la flexibilité et la puissance nécessaires.

Avec des outils d’analyse intégrés, des fonctions de débogage et un éditeur visuel de flux, les équipes peuvent lancer et améliorer rapidement leurs projets, sans avoir besoin d’une grande équipe de développement.

‍‍Fonctionnalités clés

• Éditeur visuel de flux conversationnels
• Compréhension du langage naturel (NLU)
• Support multi-canal
• Bibliothèque d’intégrations pré-construites
• Outils d’analyse et de débogage intégrés

Tarifs

Botpress propose une offre gratuite avec les fonctionnalités de base, ainsi que des offres payantes pour les équipes plus importantes à partir de 89 $US et jusqu’à 495 $US.

2. Lucidchart

Si vous êtes en phase de planification et souhaitez définir le fonctionnement de votre chatbot avant de commencer le développement, Lucidchart est l’outil incontournable.

C’est une application de création de diagrammes intuitive qui permet de dessiner des flux de conversation, des arbres de décision et des workflows techniques grâce à des outils de glisser-déposer simples. Idéal pour visualiser la logique, repérer les éventuels problèmes et recueillir les retours de votre équipe dès le début, sans avoir besoin de coder.

‍‍Fonctionnalités clés

• Créateur de diagrammes en glisser-déposer
• Modèles pour parcours utilisateur, cartes logiques et architecture système
• Collaboration et commentaires en temps réel
• Partage et intégration facilités

Tarifs

Lucidchart propose une offre gratuite avec des fonctionnalités de base, et des forfaits payants à partir de 7,95 $US/mois pour les particuliers et 9 $US/utilisateur/mois pour les équipes.

Une tarification entreprise est également disponible pour les grandes organisations ayant besoin de fonctionnalités avancées et d’intégrations.

3. Coveo

Coveo aide les entreprises à offrir des expériences numériques plus intelligentes et personnalisées grâce à la recherche et aux recommandations alimentées par l’IA.

Que vous gériez un site e-commerce ou un portail d’assistance, Coveo utilise l’apprentissage automatique pour afficher le contenu le plus pertinent au moment où les utilisateurs en ont besoin.

C’est particulièrement utile pour les entreprises avec de grands catalogues ou des parcours clients complexes.

En personnalisant les résultats de recherche et les recommandations en temps réel, Coveo améliore la visibilité, favorise l’engagement et augmente les taux de conversion sans effort manuel.

‍‍Fonctionnalités clés

• Recherche intelligente
• Recommandations de produits
• Moteur de personnalisation
• A/B testing et analyses
• Intégrations

Tarifs

Coveo propose un essai gratuit, mais les tarifs ne sont pas affichés publiquement. Les entreprises doivent contacter le service commercial pour un devis personnalisé selon leurs besoins.

4. HubSpot

HubSpot est déjà une plateforme de référence pour la gestion des ventes et du marketing. Elle propose désormais des fonctionnalités d’IA intégrées qui enrichissent les pratiques existantes des équipes. Plutôt que de tout changer, vous pouvez ajouter l’IA à vos workflows actuels.

Les outils alimentés par l’IA facilitent la qualification des prospects, la planification de rendez-vous, la création de contenu et l’automatisation du CRM, ce qui est idéal pour les équipes souhaitant adopter l’IA sans courbe d’apprentissage importante.

‍‍Fonctionnalités clés

• Agents IA intégrés pour la qualification des prospects et la planification
• Automatisation du CRM pour réduire les tâches manuelles
• Workflow unifié entre ventes, marketing et service client
• Rapports et analyses pour suivre la performance

Tarifs

HubSpot propose un plan gratuit pour démarrer, avec des offres payantes à partir de 20 $US/mois.

Les formules Professional et Enterprise incluent des fonctionnalités avancées et peuvent atteindre jusqu’à 3 600 $US/mois selon l’utilisation et la taille de l’équipe.

5. Yellow.ai

Yellow.ai est une plateforme d’automatisation par IA conçue pour les grandes organisations ayant besoin de chatbots multilingues et évolutifs.

Son éditeur sans code ou à faible code la rend accessible aux non-développeurs, et avec des modèles et intégrations préconçus, les équipes peuvent rapidement lancer des bots adaptés à leurs besoins.

Yellow.ai est idéal pour les entreprises qui souhaitent optimiser leur support et réduire la charge opérationnelle à grande échelle.

‍‍Fonctionnalités clés

• Modèles de chatbots et intégrations préconçus
• Prise en charge de plus de 100 langues
• Outils de gestion de campagnes
• Tableaux de bord d’analyse et d’insights

Tarifs

Yellow.ai propose une offre gratuite avec 1 bot, 2 canaux, 1 API personnalisée et 1 campagne active.

Les offres Enterprise incluent un nombre illimité de bots, de canaux, d’API et plus encore, avec une tarification adaptée aux besoins spécifiques de chaque entreprise.

6. IBM watsonx Assistant

IBM watsonx Assistant est une plateforme d’IA conversationnelle conçue pour créer des assistants virtuels et vocaux destinés au service client.

Elle s’appuie sur de grands modèles linguistiques pour apprendre des interactions clients, avec pour objectif d’améliorer la résolution des problèmes et de réduire les temps d’attente.

Contrairement aux chatbots classiques, watsonx Assistant peut interroger des bases de connaissances, demander des précisions ou transférer à un conseiller humain si besoin. Il s’adapte à différents environnements, cloud ou sur site.

La plateforme propose également des fonctionnalités vocales, permettant l’intégration dans les systèmes de support téléphonique.

‍‍Fonctionnalités clés

• Assistance aux agents
• Intégration de l’intelligence artificielle pour mieux comprendre les clients
• Nombreuses intégrations avec les outils existants
• Mesures de sécurité renforcées
• Éditeur visuel pour créer facilement des chatbots sans coder

Tarifs

IBM Watson Assistant propose une offre Lite gratuite, une formule Plus à partir de 140 $US/mois, et des tarifs personnalisés pour l’Enterprise. Des coûts supplémentaires s’appliquent pour davantage d’intégrations, d’utilisateurs actifs mensuels (MAU) et d’unités de ressources (RU).

7. Kore.ai

Kore.ai propose une plateforme de chatbot IA complète, adaptée aux entreprises comme aux petites structures.

La plateforme se distingue par son approche sans code, permettant de créer des assistants virtuels intelligents (IVA) sans compétences techniques. Des options low-code sont aussi disponibles pour une personnalisation avancée.

Kore.ai met également l’accent sur la sécurité et la conformité, essentielles pour des secteurs sensibles comme la banque ou la santé.

La flexibilité de la plateforme dans différents secteurs aide les entreprises à optimiser leurs processus et à améliorer les interactions clients.

‍‍Fonctionnalités clés

• Prise en charge de plus de 120 langues et canaux
• Bots préconstruits pour différents secteurs
• Gestion avancée des dialogues

Tarifs

Kore.ai propose un essai gratuit pour permettre aux entreprises d’évaluer la plateforme.

Les offres payantes incluent les formules Standard et Enterprise, avec des tarifs personnalisés selon les besoins. Le plan Enterprise ajoute des notifications, dialogues et FAQ illimités, et augmente la limite de requêtes de 200 à 1 200 par minute.

8. LivePerson

LivePerson propose des chatbots avec des capacités vocales et de messagerie, et permet d’intégrer vos bots à d’autres canaux de communication.

Leur application de chatbot offre des conversations naturelles grâce à une IA conversationnelle avancée, de l’IA générative et des fonctionnalités vocales, le tout hébergé sur leur Conversational Cloud. Leur solution excelle dans la numérisation des conversations vocales pour les visiteurs de votre site.

LivePerson dispose de partenariats tiers qui permettent une suite conversationnelle omnicanale, donnant à votre bot la capacité de se connecter à vos données via Avaya et Amazon Connect.

‍‍Fonctionnalités clés

• Connexion SSO
• Prise en charge multilingue
• Déploiement multicanal
• Outils de sécurité intégrés

Tarifs

LivePerson propose deux formules tarifaires et, contrairement à d’autres plateformes, facture selon le nombre de résolutions, et non par utilisateur ou minute. Le prix varie aussi selon l’utilisation de leur cloud conversationnel seul ou avec les capacités d’IA générative.

Pour obtenir un tarif précis, il faut contacter l’équipe commerciale de LivePerson.

Créez un agent IA gratuitement

L’IA est l’outil que tout le monde utilise actuellement pour travailler plus intelligemment. La vraie question est : qu’allez-vous créer avec ?

Avec Botpress, nul besoin d’être développeur pour créer des agents IA performants. La plateforme est conçue pour que chacun puisse se lancer et obtenir des résultats concrets — sans écrire une seule ligne de code.

Que vous souhaitiez automatiser le support, gagner en productivité ou créer une solution totalement sur mesure, Botpress vous fournit tout ce qu’il faut pour commencer.

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

FAQ

Comment savoir si mon entreprise est prête à adopter l’IA dès maintenant ?

Votre entreprise est prête à adopter l’IA si vous avez un problème clairement identifié qui coûte du temps ou de l’argent, suffisamment de données numériques liées à ce problème, et la volonté d’expérimenter de nouveaux outils et de former votre équipe, même en commençant petit avec un seul cas d’usage.

L’IA est-elle réservée aux entreprises technologiques, ou les secteurs traditionnels peuvent-ils aussi en bénéficier ?

L’IA n’est pas réservée aux entreprises technologiques. Les secteurs traditionnels comme l’industrie, le commerce, la santé ou la logistique en tirent aussi profit pour optimiser la chaîne d’approvisionnement, anticiper la maintenance, personnaliser l’expérience client ou détecter la fraude. Elle a donc de la valeur dans tous les domaines.

Quelle est la différence entre l’IA, le machine learning et l’automatisation dans un contexte professionnel ?

L’IA désigne le domaine général qui vise à créer des machines capables d’imiter l’intelligence humaine. Le machine learning est une branche de l’IA où les systèmes apprennent à partir des données pour s’améliorer sans programmation explicite. L’automatisation consiste à exécuter des tâches répétitives sans intervention humaine.

Utiliser l’IA dans mon entreprise signifie-t-il remplacer mes employés ?

Utiliser l’IA dans votre entreprise ne signifie pas forcément remplacer vos employés ; cela permet souvent de les libérer des tâches répétitives pour qu’ils se concentrent sur des missions stratégiques ou créatives. L’humain et l’IA peuvent ainsi travailler ensemble.

Quelles données dois-je avoir pour utiliser l’IA efficacement ?

Pour utiliser l’IA efficacement, il vous faut des données structurées ou semi-structurées en lien avec votre problématique : interactions clients, historiques de ventes, tickets de support ou informations produits, par exemple. Ces données doivent être propres et cohérentes pour que vos outils d’IA puissent apprendre et fournir des résultats fiables.