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détermination des actions appropriées d’une part (marketing prédictif et personnalisé, au besoin en
temps réel), les interactions tout le long du parcours client d’autre part (relation dématérialisée ou
physique automatisée et contextualisée). Les applications de l’intelligence artificielle à la gestion de la
relation client se situent, pour certaines, au stade de l’émergence et des premiers prototypes, pour
d’autres, en phase de montée en puissance et de déploiement à grande échelle.
Face à la forte augmentation des données disponibles, l’accroissement des capacités de traitement et
les progrès des algorithmes d’aide à la décision rendent possible une connaissance et une
compréhension accrues des consommateurs, autorisant une ultra-personnalisation de la relation client.
C’est l’ère du commerce cognitif, ne faisant plus simplement appel à des statistiques avancées, mais
recourant à des procédés évolués de détection des besoins et désirs de chaque client, d’extraction de
motifs et tendances, et de déduction, par raisonnement simulé, des réponses adéquates.
Il devient possible d’adapter en temps réel la communication avec le consommateur, en fonction de
son attitude et de ses réactions. Les deux couches où se déploie l’intelligence artificielle s’adossent
ainsi tour à tour l’une à l’autre : en croisant des données de nature complémentaire, des
recommandations plus opportunes peuvent être élaborées, et proposées en retour, au moyen d’un
assistant shopping digital ou, mieux encore, sous la forme d’une boutique virtuelle entièrement sur
mesure. L’objectif est de capter une proportion plus élevée de prospects et d’augmenter le taux de
transformation de visites en commandes ; il s’agit aussi de fidéliser les clients déjà en portefeuille.
Les recommandations peuvent ne pas être directement présentées au client, mais être transmises aux
conseillers pour les aider à préparer au mieux leurs entretiens en sélectionnant les propositions
commerciales à privilégier, ou pour déterminer périodiquement les clients à contacter en priorité.
Les enseignements tirés de l’analyse textuelle de commentaires clients peuvent en outre être valorisés
par les autres départements (développement, production, qualité, marketing…).
La publicité ciblée, réduisant les sollicitations improductives, s’enrichit également de ces techniques.
L’intelligence artificielle fait passer d’un consumérisme passif à une fabrique collective centrée sur le
client et le faire soi-même.
Un autre cas d’usage de l’intelligence artificielle dans le champ de la relation client recouvre les
agents virtuels intelligents, capables de simuler une conversation, plus ou moins élaborée, avec
l’utilisateur, par écrit ou à l’oral, en vue de lui apporter un service dans une large variété de situations.
Ces outils se prêtent aussi à un usage interne, en direction par exemple du personnel. À la différence
des chatbots traditionnels, les agents conversationnels intelligents sont en mesure de traiter des
requêtes en langage naturel, peu normées voire mal formulées, et dont la signification est dépendante
du contexte. Les arguments en faveur du recours aux agents virtuels intelligents sont multiples :
immédiateté des échanges et continuité du service, réduction des coûts en dégageant les
téléconseillers des tâches routinières à faible valeur ajoutée et en les réaffectant à des missions plus
qualitatives, possibilité de traiter ainsi davantage de sollicitations en parallèle, gain d’indépendance
pour l’usager qui apprécie l’autonomie assistée…
Les robots d’interaction font leur apparition parmi la panoplie de procédés mis en œuvre pour
améliorer l’expérience client/usager dans les lieux accueillant physiquement du public. Ils
interviennent comme un maillon dans la chaîne de service en déchargeant le personnel des tâches
simples et répétitives, ou en introduisant des prestations additionnelles. Les capacités des robots
disponibles à un tarif accessible sont encore très réduites, en matière de compréhension du langage
parlé notamment, ce qui oblige souvent les concepteurs à prévoir un autre canal de communication,
comme une tablette tactile.
Des technologies de reconnaissance vocale, de compréhension et d’interprétation du langage naturel,
ou encore de gestion de dialogue doivent, dans les deux cas, être mobilisées. Le bénéfice attendu des
développements de l’intelligence artificielle porte sur l’amélioration de la qualité et de l’étendue des
interactions, en vue d’un recours plus fluide et intuitif aux services. Un tel progrès passe aussi par une
meilleure prise en compte des humeurs et émotions manifestées par l’utilisateur, et par une capacité
renforcée d’adaptation au contexte. La reconnaissance faciale fait également partie des aptitudes
requises en ce qui concerne les robots physiques.
Les entreprises sont appelées à repenser, en l’envisageant sous toutes ses facettes, leur management
de la relation client, et au premier chef leur politique de gestion de la donnée ainsi que leur
détermination des actions appropriées d’une part (marketing prédictif et personnalisé, au besoin en
temps réel), les interactions tout le long du parcours client d’autre part (relation dématérialisée ou
physique automatisée et contextualisée). Les applications de l’intelligence artificielle à la gestion de la
relation client se situent, pour certaines, au stade de l’émergence et des premiers prototypes, pour
d’autres, en phase de montée en puissance et de déploiement à grande échelle.
Face à la forte augmentation des données disponibles, l’accroissement des capacités de traitement et
les progrès des algorithmes d’aide à la décision rendent possible une connaissance et une
compréhension accrues des consommateurs, autorisant une ultra-personnalisation de la relation client.
C’est l’ère du commerce cognitif, ne faisant plus simplement appel à des statistiques avancées, mais
recourant à des procédés évolués de détection des besoins et désirs de chaque client, d’extraction de
motifs et tendances, et de déduction, par raisonnement simulé, des réponses adéquates.
Il devient possible d’adapter en temps réel la communication avec le consommateur, en fonction de
son attitude et de ses réactions. Les deux couches où se déploie l’intelligence artificielle s’adossent
ainsi tour à tour l’une à l’autre : en croisant des données de nature complémentaire, des
recommandations plus opportunes peuvent être élaborées, et proposées en retour, au moyen d’un
assistant shopping digital ou, mieux encore, sous la forme d’une boutique virtuelle entièrement sur
mesure. L’objectif est de capter une proportion plus élevée de prospects et d’augmenter le taux de
transformation de visites en commandes ; il s’agit aussi de fidéliser les clients déjà en portefeuille.
Les recommandations peuvent ne pas être directement présentées au client, mais être transmises aux
conseillers pour les aider à préparer au mieux leurs entretiens en sélectionnant les propositions
commerciales à privilégier, ou pour déterminer périodiquement les clients à contacter en priorité.
Les enseignements tirés de l’analyse textuelle de commentaires clients peuvent en outre être valorisés
par les autres départements (développement, production, qualité, marketing…).
La publicité ciblée, réduisant les sollicitations improductives, s’enrichit également de ces techniques.
L’intelligence artificielle fait passer d’un consumérisme passif à une fabrique collective centrée sur le
client et le faire soi-même.
Un autre cas d’usage de l’intelligence artificielle dans le champ de la relation client recouvre les
agents virtuels intelligents, capables de simuler une conversation, plus ou moins élaborée, avec
l’utilisateur, par écrit ou à l’oral, en vue de lui apporter un service dans une large variété de situations.
Ces outils se prêtent aussi à un usage interne, en direction par exemple du personnel. À la différence
des chatbots traditionnels, les agents conversationnels intelligents sont en mesure de traiter des
requêtes en langage naturel, peu normées voire mal formulées, et dont la signification est dépendante
du contexte. Les arguments en faveur du recours aux agents virtuels intelligents sont multiples :
immédiateté des échanges et continuité du service, réduction des coûts en dégageant les
téléconseillers des tâches routinières à faible valeur ajoutée et en les réaffectant à des missions plus
qualitatives, possibilité de traiter ainsi davantage de sollicitations en parallèle, gain d’indépendance
pour l’usager qui apprécie l’autonomie assistée…
Les robots d’interaction font leur apparition parmi la panoplie de procédés mis en œuvre pour
améliorer l’expérience client/usager dans les lieux accueillant physiquement du public. Ils
interviennent comme un maillon dans la chaîne de service en déchargeant le personnel des tâches
simples et répétitives, ou en introduisant des prestations additionnelles. Les capacités des robots
disponibles à un tarif accessible sont encore très réduites, en matière de compréhension du langage
parlé notamment, ce qui oblige souvent les concepteurs à prévoir un autre canal de communication,
comme une tablette tactile.
Des technologies de reconnaissance vocale, de compréhension et d’interprétation du langage naturel,
ou encore de gestion de dialogue doivent, dans les deux cas, être mobilisées. Le bénéfice attendu des
développements de l’intelligence artificielle porte sur l’amélioration de la qualité et de l’étendue des
interactions, en vue d’un recours plus fluide et intuitif aux services. Un tel progrès passe aussi par une
meilleure prise en compte des humeurs et émotions manifestées par l’utilisateur, et par une capacité
renforcée d’adaptation au contexte. La reconnaissance faciale fait également partie des aptitudes
requises en ce qui concerne les robots physiques.
Les entreprises sont appelées à repenser, en l’envisageant sous toutes ses facettes, leur management
de la relation client, et au premier chef leur politique de gestion de la donnée ainsi que leur