Pour les équipes CX des grandes entreprises, l’adoption de l’IA n’est plus un simple atout : c’est une nécessité concurrentielle.
Mais s’adapter à cette nouvelle norme implique aussi de trier une masse d’informations (et de désinformation) sur les capacités de l’IA.
Pour réussir votre adoption, vous devez être bien informé. Voici cinq idées reçues courantes sur l’IA dans le support, et ce qu’il en est vraiment.
1. « Les chatbots actuels suffisent. »
Tous les bots IA ne se valent pas.
Vous pensez peut-être que des options moins coûteuses, comme les chatbots traditionnels ou les surcouches d’IA générative basées sur des modèles comme ChatGPT, feront l’affaire. En réalité, elles ne tiendront pas sur la durée.
Les solutions traditionnelles reposent sur des arbres de décision, qui suivent une logique rigide « si… alors » et ne permettent aux bots que de donner des réponses scriptées à des questions prédéfinies.
Les surcouches d’IA générative basées sur des LLM sont plus avancées, mais faute de pouvoir s’intégrer à vos systèmes centraux, elles ne peuvent pas répondre aux questions complexes.
Dans les deux cas, le résultat est le même : des clients frustrés et davantage de transferts vers des humains.
Pour déployer des bots IA capables de répondre à toutes les questions de vos clients sans intervention régulière, choisissez un partenaire qui propose des personnalisations sans code et des intégrations natives avec l’ensemble de votre stack (Salesforce, Zendesk, Snowflake, Stripe, etc.).
2. « Les systèmes d’IA donnent des réponses peu fiables. »
Les meilleures solutions d’IA générative hallucinent rarement.
Associer les réponses de l’IA à un manque de fiabilité n’est pas infondé. Les systèmes les moins robustes restent très sujets aux hallucinations.
C’est le cas des solutions basées sur des modèles RAG, qui récupèrent des informations à la fois dans des sources internes et externes. Ces systèmes interprètent souvent mal leurs sources et les synthétisent en réponses totalement erronées.
Les modèles conçus pour un usage commercial s’en prémunissent. Ils extraient les réponses de plusieurs sources internes, découpent les données en petits blocs d’information vérifiés et les transmettent à leurs LLM pour générer des réponses concises et fiables.
C’est ainsi que des fournisseurs d’IA de premier plan comme Maven AGI traitent de manière autonome plus de 5 millions de tickets avec un taux de précision de 93 %.
3. « L’IA va supprimer les emplois du support. »
Les métiers humains de la CX ne disparaissent pas : ils évoluent.
La promesse d’une capacité quasi illimitée avec des effectifs limités est irrésistible. Et dans tous les secteurs, les entreprises recrutent déjà moins et déploient davantage d’IA.
Pourtant, même les systèmes les plus intelligents ne sont pas assez matures pour fonctionner sans supervision humaine. Seule, l’IA passe à côté des nuances, manque d’empathie et gère mal les données sensibles.
Par ailleurs, certains clients ne seront jamais satisfaits tant qu’un humain ne les aura pas pris au téléphone pour régler le problème.
De fait, de nombreuses entreprises intègrent encore l’IA avec prudence et lui confient moins que ce dont elle est capable.
Plutôt que de vous inquiéter de l’avenir des métiers de la CX, utilisez l’IA pour automatiser les tâches répétitives et faciliter dès aujourd’hui le travail de votre équipe.
4. « L’IA ne sait répondre qu’aux questions simples. »
Les meilleurs LLM deviennent plus performants à chaque utilisation. Aujourd’hui, les agents IA réinitialisent des mots de passe, traitent des remboursements, ouvrent des litiges et résolvent des demandes de plus en plus complexes.
Beaucoup d’équipes sous-estiment ces capacités, car la technologie des LLM évolue à un rythme presque vertigineux.
Mais les meilleurs modèles créent un effet d’entraînement : chaque donnée qu’ils absorbent améliore leur précision et les rend capables de tâches plus complexes.
Comment ?
- Le LLM lit la demande de l’utilisateur en langage naturel
- Il détermine les API back-end nécessaires pour y répondre
- La couche d’orchestration associe les demandes à des appels d’API et les exécute
- Au fil du temps, le LLM apprend de nouveaux schémas et devient plus performant sur les tâches complexes
Choisissez un fournisseur dont l’IA est conçue pour évoluer avec vous.
5. « L’IA coûte cher sans ROI clair. »
Interrogez n’importe quel responsable CX qui utilise une solution d’IA de niveau entreprise : il vous dira que l’IA génère des économies importantes et un ROI rapide.
Nous avons tous entendu parler d’expériences d’IA ratées. Et au début, les entreprises ont déployé l’IA avec trop d’empressement, sans se soucier de son effet sur leur compte de résultat.
Il n’est donc pas surprenant qu’un nouveau rapport du MIT, très débattu, conclue que 95 % des organisations n’ont obtenu aucun ROI des milliards investis dans l’IA.
Ce rapport ne reflète pas la manière stratégique et réfléchie dont l’IA est utilisée aujourd’hui. Maintenant que nous sommes entrés dans la deuxième phase d’adoption, le ROI suit.
Les équipes CX qui confient des tâches de support à Maven obtiennent déjà des résultats concrets. C’est le cas de la fintech Papaya Pay, qui automatise désormais 90 % des demandes par chat tout en divisant par deux son coût par ticket.
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Il est temps de faire la part des choses et de voir ce que l’IA peut apporter à votre équipe CX.
Maven optimise chaque point de contact client et génère des résultats concrets pour ses partenaires. Demandez simplement à des leaders du secteur comme ClickUp, Tripadvisor et Thumbtack.
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