Les agents d’IA s’apprêtent à transformer l’expérience client

Les entreprises font de plus en plus appel à des agents d’intelligence artificielle pour remplacer ou renforcer le travail des représentants humains du service client. L’IA n’est pas la première technologie à transformer ce rôle — celui-ci a évolué au fil des ans pour s’adapter au téléphone, aux e-mails, aux chats et aux réseaux sociaux — mais les changements qu’elle introduit sont spectaculaires, les agents autonomes prenant en charge une part importante de la charge du service client. Comprendre comment les entreprises peuvent intégrer l’IA agentique peut rendre leurs programmes de service client plus efficaces et plus performants, tout en améliorant les taux de satisfaction des clients. Voici ce qu’il faut savoir.

À RETENIR

• •Les agents d’IA révolutionnent les entreprises dans diverses applications et différents secteurs, des centres de contact aux services financiers, en passant par la santé et bien d’autres domaines. (Aller à la section)
• •L’IA agentique reçoit des instructions humaines et détermine la meilleure action à effectuer pour répondre à une question, satisfaire une demande ou répondre à un besoin, ce qui la rend utile pour accomplir des tâches et agir comme un assistant personnel. (Aller à la section)
• •Les limites des agents d’IA comprennent le risque de dépendance excessive et le danger physique potentiel lié à leur utilisation dans le secteur de la santé ou les voitures autonomes. (Aller à la section)

Qu’est-ce qu’un agent d’IA ?

Les agents d’IA sont des agents virtuels axés sur les tâches, qui remplacent ou renforcent le travail des agents humains. Beaucoup peuvent fonctionner sans intervention humaine pour une grande variété de tâches. L’automatisation soutenue par l’intelligence est un élément essentiel des fonctionnalités des agents d’IA.

Comment fonctionnent les agents d’IA ?

L’IA agentique utilise des indices environnementaux et contextuels pour résoudre les problèmes des clients ou des particuliers. Pensez au fonctionnement des systèmes de commande vocale : un mot-clé dans les propos du client sert généralement de déclencheur pour déterminer une réponse. Alors que les systèmes traditionnels de commande vocale ont tendance à être robotiques et limités, l’ajout de l’IA augmente considérablement les chances que le système associe la demande du client à une réponse exacte ou appropriée.

L’IA détermine ce qui est nécessaire et déclenche une série de tâches. Elle peut par exemple demander que des articles soient commandés et expédiés, que les stocks soient réapprovisionnés ou que la situation soit transmise à un humain afin de traiter un problème plus complexe ou une forte insatisfaction du client que l’IA ne peut pas résoudre seule. Cela repose sur diverses technologies, notamment l’apprentissage automatique, l’IA générative, les grands modèles de langage et les réseaux neuronaux. Ces systèmes avancés fondés sur l’analytique sont préentraînés sur d’immenses jeux de données et testés avant d’être déployés dans le monde réel. Les retours contribuent à améliorer leur précision au fil du temps.

Certains agents d’IA autonomes sont assez simples et conçus pour accomplir des tâches élémentaires, comme envoyer des e-mails d’accusé de réception chaque fois qu’une personne remplit un formulaire. D’autres intègrent des données historiques pour prendre des décisions ou formuler des suggestions concernant le type de produit au sujet duquel la personne appelle, ou une tâche à accomplir. Les agents les plus avancés tentent d’interpréter les besoins et de réagir en temps réel comme le ferait un agent humain.

« Des fonctions telles que l’expérience utilisateur, la création de formulaires, le développement d’interfaces conversationnelles, l’automatisation des API, le traitement intelligent des documents, l’exploration de données, l’exploration des tâches, la conception et l’exécution des processus, la gestion des règles métier et la gestion des effectifs peuvent toutes être améliorées grâce à l’IA », a déclaré Amardeep Modi, vice-président d’Everest Group.

Principales fonctionnalités des agents d’IA

Les agents d’IA sont conçus pour remplir différents objectifs, ce qui explique la grande variabilité de leurs fonctionnalités selon les tâches auxquelles ils sont destinés. Parmi les fonctionnalités les plus courantes figurent les suivantes :

• Libre-service : Selon une récente étude menée par Cisco, il existe un lien entre la satisfaction client et l’efficacité des outils de libre-service. Grâce à l’IA agentique, les utilisateurs peuvent trouver ce qu’ils cherchent sans attendre qu’un conseiller réponde au téléphone ni parcourir une série de documents dans une base de données.
• Autonomie : Les agents sont programmés pour effectuer certaines tâches sans intervention, approbation ni supervision humaines.
• Autoamélioration : À mesure que les agents d’IA acquièrent de l’expérience, ils peuvent adapter leurs réponses et leurs actions afin d’améliorer leur précision ou de mieux comprendre le contexte.
• Intégration aux applications : Les agents utilisent des API pour accéder aux applications et exécuter des tâches. Ils peuvent par exemple ouvrir une application de messagerie pour envoyer des données ou un accusé de réception par e-mail, ouvrir un agenda et prendre un rendez-vous, etc.
• Tâches en plusieurs étapes : De nombreux agents d’IA sont performants pour une tâche répétitive donnée, mais la dernière génération a évolué au point de pouvoir gérer plusieurs tâches. Il peut s’agir de prendre des commandes et d’enchaîner avec des tâches connexes, comme avertir le service d’expédition, confirmer la commande par e-mail et attribuer des tâches de suivi à d’autres personnes dans le système CRM.

Comment l’IA agentique va-t-elle révolutionner les entreprises ?

Il est difficile d’estimer le nombre de façons dont les agents d’IA peuvent transformer une entreprise, et de nouvelles applications sont développées presque quotidiennement. À ce jour, les usages les plus courants comprennent les centres de contact, les applications financières, la collecte et l’analyse de données, la gestion des tâches et des projets, l’assistance personnelle et bien d’autres encore.

Centres de contact 

Une récente étude de Webex a révélé que seulement 25 % des personnes étaient satisfaites de leur dernière expérience avec un centre de contact et que 94 % avaient abandonné leurs interactions en raison d’expériences décevantes. Les applications de service client fondées sur des agents d’IA peuvent améliorer cette situation. Par exemple, le Cisco AI Assistant for Webex Contact Center exploite l’intelligence conversationnelle et l’automatisation pour améliorer les interactions avec les clients, fluidifier la résolution des problèmes, offrir une expérience client plus empathique et renforcer la fidélité à la marque.

« L’expérience client peut faire ou défaire une marque », a déclaré Jeetu Patel, vice-président exécutif et directeur produit de Cisco. « Dans les prochaines années, une grande majorité des premiers appels seront pris en charge par un agent d’IA qui sera aussi interactif, dynamique, engageant et chaleureux qu’un agent humain. »

Assistance pour les tâches complexes

Les nouvelles applications d’IA peuvent gérer simultanément des tâches complexes, comme réserver des vols, des hôtels et des places de stationnement à l’aéroport. Anthropic, par exemple, propose des agents et des outils de développement d’agents capables d’accéder à d’autres applications et d’exécuter une suite de tâches connexes, notamment réserver des vols, planifier des rendez-vous, effectuer des recherches en ligne et remplir des notes de frais.

Applications financières

Les agents d’IA font leur entrée dans les applications bancaires et financières grâce à des start-up et des innovateurs de l’IA comme Snaplogic. L’entreprise a aidé Independent Bank Corp. of Michigan à créer des agents d’IA pour assister les employés, automatiser les processus de détection des fraudes, réduire le nombre de tickets adressés au support informatique en traitant correctement les demandes et ajuster en temps réel les stratégies financières en fonction de l’évolution des marchés.

Collecte et analyse des données

Les agents d’IA sont utilisés pour trouver des données sur le Web et dans des bases de données internes, des formulaires soumis en ligne, les réseaux sociaux et d’autres sources. Cela élimine une immense quantité de travail manuel liée à la compilation des données, à la combinaison de données issues de feuilles de calcul et à l’intégration de sources de données. L’IA sert également à découper, trier, traiter, regrouper et exploiter les données pour en tirer des enseignements, en association avec des applications de data science et d’analytique afin d’étendre leur portée. Par exemple, ChatGPT et d’autres outils d’IA générative font entrer Internet dans le domaine de l’analyse.

Assistants personnels

Les agents d’IA peuvent exécuter des fonctions habituellement réalisées par des humains — par exemple, nombre des tâches et services assurés par les assistants personnels. Les utilisateurs peuvent demander à leur téléphone ou à leur ordinateur d’effectuer des actions précises, comme envoyer des e-mails, réserver des vols, annuler des rendez-vous ou envoyer des fleurs. Auto-GPT, par exemple, est utilisé par certains pour créer des assistants personnels basés sur GPT-4.

Gestion des tâches

Les agents d’IA peuvent aider à suivre les tâches terminées, celles en cours et celles qui doivent être effectuées ou recommencées. Par exemple, BabyAGI assure une gestion autonome des tâches alimentée par l’IA, tandis qu’AgentGPT peut créer différentes tâches, les accomplir et tirer des enseignements de leur exécution.

Applications liées aux cryptomonnaies

Les agents d’IA sont intégrés à la technologie blockchain. Ils peuvent utiliser des cryptomonnaies pour effectuer des achats et améliorer leurs capacités, ouvrant ainsi la voie à des agents capables de gérer des transactions financières. Sont-ils efficaces ? Dans un exemple public, un agent d’IA a convaincu un investisseur en capital-risque d’investir 50 000 dollars.

Codage logiciel

Certains estiment que l’IA générative (GenAI) peut servir à développer du code logiciel, annonçant la fin du métier de développeur. Toutefois, les premiers résultats sont loin d’être prometteurs, et seulement 27 % des utilisateurs de GenAI déclarent l’utiliser pour créer des logiciels.

« ChatGPT n’est pas fiable pour le développement logiciel », a déclaré Michael Azoff, analyste en chef chez Omdia, qui déconseille d’utiliser GenAI à cette fin. « Il existe d’autres outils spécialement conçus pour le codage. L’IA ne vise pas à remplacer les développeurs ou les autres fonctions informatiques. Elle vise à les renforcer en leur fournissant des outils utiles. »

Cela dit, l’IA agentique peut aider les développeurs d’autres manières. Elle peut par exemple contribuer à compiler des modules logiciels à partir de composants existants, comme l’intégration de fonctionnalités de panier et de paiement dans une nouvelle application de commerce électronique.

Conduite

Dans un avenir plus futuriste, les agents d’IA pourraient un jour être utilisés dans les voitures autonomes. Le conducteur ou le gestionnaire du véhicule pourrait demander à l’agent de conduire la voiture jusqu’à un lieu précis ou de l’amener au garage pour un entretien. Toutefois, d’importants progrès restent nécessaires en matière de reconnaissance d’images, d’interprétation du LIDAR, de prise de décision et de contrôle des véhicules.

Chat 

Si les chats automatisés existent depuis un certain temps, l’IA en fait une expérience plus sophistiquée en leur permettant de réagir aux émotions, de mieux comprendre le contexte et d’éliminer les aspects plus robotiques des applications de chat traditionnelles.

Santé

Dans le secteur de la santé, les agents d’IA sont utilisés pour surveiller les patients à distance, libérant du temps pour le personnel infirmier et médical et l’alertant lorsqu’un événement grave survient ou qu’un contrôle est nécessaire. De même, ces agents peuvent compiler et résumer les données de santé de particuliers et de grands groupes. L’analyse des données qui en résulte pourrait améliorer la précision des diagnostics et favoriser de meilleurs résultats pour les patients.

Industrie manufacturière

Le secteur industriel est en avance sur de nombreux autres domaines dans le déploiement des agents d’IA. Beaucoup fonctionnent comme l’équivalent logiciel d’un robot industriel, contribuant à organiser l’assemblage des produits, le transport, la gestion de l’atelier, la collecte et l’analyse des données ainsi que le respect des règles de sécurité au travail.

Par exemple, le fabricant de chauffe-eau A.O. Smith s’appuie sur des agents d’IA de UiPath. Diana Swain, responsable de l’optimisation des processus métier, utilise des agents d’IA pour extraire, interpréter et traiter des données provenant de formulaires, de PDF, d’images, d’écritures manuscrites, de numérisations et de cases à cocher grâce à UiPath Document Understanding. Les agents d’IA peuvent reconnaître le contenu, tandis que des modèles d’apprentissage automatique préentraînés ajoutent un niveau supérieur d’intelligence et d’interprétation, ainsi que la capacité de déclencher des actions en fonction de l’identification du contenu.

« Nous rencontrions de nombreux problèmes liés aux documents en raison d’une mauvaise écriture manuscrite, de documents utilisant différents formats et plateformes, ainsi que de l’utilisation conjointe d’applications anciennes et nouvelles pour la facturation », a déclaré Swain. « La compréhension des documents a déjà libéré 7 200 heures par an, qui peuvent être consacrées à un travail plus stratégique et plus gratifiant. »

Limites des agents d’IA

Si l’IA agentique peut apporter de nombreux avantages et améliorer l’expérience, elle présente également quelques inconvénients potentiels. Voici les plus courants :

• Dépendance excessive (on s’en sert ou on perd la compétence) : Si les utilisateurs délèguent tout aux agents d’IA, ils risquent de perdre de vue leurs propres capacités à effectuer ces actions, de ne pas transmettre ces compétences à la génération suivante et de devenir tellement dépendants des agents que plus rien ne fonctionne en cas de panne.
• Actes malveillants : Presque tous les films de science-fiction mettant en scène l’IA montrent celle-ci devenir incontrôlable ou être infiltrée. Si un initié malveillant ou un pirate modifie discrètement le code, ou si l’IA devient suffisamment intelligente pour modifier son propre code, un agent d’IA autonome pourrait accomplir des actions considérées comme malveillantes.
• Modèles corrompus et non sécurisés : L’utilisation généralisée des agents d’IA peut entraîner des problèmes de sécurité et de confidentialité. Les modèles qui sous-tendent l’IA peuvent être corrompus ou piratés, ou encore fournir des informations erronées. Ils peuvent également enfreindre les règles de confidentialité, et certains utilisateurs pourraient les employer d’une manière exposant l’organisation à des attaques.
• Sécurité physique : Les agents d’IA mettent des vies en jeu dans le secteur de la santé et les véhicules autonomes, où la moindre erreur peut avoir de graves conséquences.

Comment se préparer aux agents d’IA au travail

Certaines organisations peuvent résister à la présence d’agents d’IA en raison des risques qu’ils introduisent, mais les agents d’IA arrivent et sont appelés à être déployés dans de nombreux domaines du travail et de la vie quotidienne. Les conseils suivants peuvent vous aider à vous préparer :

• Les déployer progressivement : Les agents d’IA doivent d’abord être ajoutés là où ils peuvent apporter le plus grand gain au moindre coût. L’organisation pourra ainsi se familiariser avec la technologie et planifier un déploiement plus large.
• Former le personnel : Le personnel doit être formé à l’utilisation des agents d’IA, connaître les garde-fous en place et savoir comment garder le contrôle.
• Définir une politique d’utilisation efficace : La rédaction et la mise en œuvre d’une politique adaptée, sa diffusion à grande échelle, la formation du personnel à son application et son respect dans toute l’organisation peuvent prévenir ou atténuer bon nombre des problèmes de sécurité et des enjeux éthiques posés par les agents d’IA.

En résumé : concilier productivité et supervision des agents d’IA

Les agents d’IA peuvent remplacer les humains dans certaines fonctions. Ils peuvent renforcer l’activité humaine, éliminer les tâches fastidieuses et accomplir des tâches plus rapidement que les humains — mais, comme les outils d’IA générative, ils doivent toujours être considérés comme des outils destinés à accroître l’efficacité humaine, et non comme des remplaçants. Les entreprises qui adoptent ces outils peuvent tirer parti de leur potentiel pour révolutionner le monde du travail. Elles doivent toutefois les surveiller étroitement afin de s’assurer qu’ils ne s’écartent pas de leur objectif initial.

Lisez notre article sur l’utilisation de l’IA dans les centres de contact pour en savoir plus sur les applications concrètes de cette technologie dynamique.