{"id":20084,"date":"2023-09-07T10:38:52","date_gmt":"2023-09-07T08:38:52","guid":{"rendered":"https:\/\/golem.ai\/?p=20084"},"modified":"2023-09-07T15:25:20","modified_gmt":"2023-09-07T13:25:20","slug":"optimisation-relation-client-ia-analytique-generative","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/miralia.ai\/en\/blog\/relation-client\/optimisation-relation-client-ia-analytique-generative","title":{"rendered":"IA dans la relation client : quelles technologies pour quels usages ?"},"content":{"rendered":"

En plein c\u0153ur de la r\u00e9volution num\u00e9rique, l’Intelligence Artificielle dans la relation client s’impose comme un levier strat\u00e9gique incontournable pour toute entreprise souhaitant optimiser son Customer Relationship Management (CRM). Que vous cherchiez \u00e0 comprendre les avanc\u00e9es technologiques de l’IA ou \u00e0 examiner les \u00e9tudes de cas centr\u00e9es sur l’IA dans la relation client, cet article vous fournira un \u00e9clairage exhaustif.<\/em><\/p>\n\n\n\n

Chatbots pour le service client, reconnaissance vocale, analyse de sentiments\u2026l’IA transforme radicalement les interactions avec les consommateurs. Plus qu’une simple tendance, l’IA en service client est un catalyseur de valeur ajout\u00e9e, amplifiant le ROI de l’Intelligence Artificielle dans le domaine, notamment gr\u00e2ce \u00e0 l\u2019usage des IA analytiques dans le traitement du langage.<\/em><\/p>\n\n\n\n

D\u00e9crypter les donn\u00e9es : structur\u00e9es et non structur\u00e9es<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Avant de plonger dans les d\u00e9tails de l’IA g\u00e9n\u00e9rative et de l’IA analytique, il est fondamental de faire la distinction entre les donn\u00e9es structur\u00e9es<\/strong> and les donn\u00e9es non structur\u00e9es<\/strong>, deux concepts cl\u00e9s de l’IA.<\/p>\n\n\n\n

Les donn\u00e9es structur\u00e9es<\/strong> sont organis\u00e9es et format\u00e9es de mani\u00e8re claire<\/strong> and predictable<\/strong>, g\u00e9n\u00e9ralement stock\u00e9es dans des databases<\/strong> o\u00f9 chaque information a sa propre place. C’est le type de donn\u00e9es le plus ais\u00e9 \u00e0 traiter pour les machines. Par exemple, dans une base de donn\u00e9es : les noms, les adresses, les num\u00e9ros de carte de cr\u00e9dit, la g\u00e9olocalisation etc. Ces donn\u00e9es sont faciles \u00e0 analyser pour les machines car elles sont format\u00e9es.<\/p>\n\n\n\n

Inversement, les donn\u00e9es non structur\u00e9es<\/strong>, plus complexes n\u2019ayant pas de format de base<\/strong>, peuvent prendre diverses formes, notamment les publications sur les r\u00e9seaux sociaux, des avis clients ou un email par exemple. Ces donn\u00e9es requi\u00e8rent des capacit\u00e9s d’analyse sophistiqu\u00e9es, comme celles offertes par le Natural Language Understanding (NLU) en IA.<\/p>\n\n\n\n

L’IA g\u00e9n\u00e9rative : au-del\u00e0 de la simple cr\u00e9ation de contenu<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Qu’est-ce que l’IA g\u00e9n\u00e9rative ?<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

L‘IA g\u00e9n\u00e9rative<\/strong>, comme son nom l’indique, est une forme d’IA qui peut g\u00e9n\u00e9rer du contenu neuf et unique<\/strong> \u00e0 partir de vastes quantit\u00e9s de donn\u00e9es non structur\u00e9es<\/strong>. Elle est largement utilis\u00e9e pour la g\u00e9n\u00e9ration de texte<\/strong>, comme c’est le cas avec des mod\u00e8les tels que ChatGPT, Bard, LLaMA, ou encore pour la g\u00e9n\u00e9ration d’images<\/strong>, avec DALL-E et MidJourney. L’IA g\u00e9n\u00e9rative est souvent per\u00e7ue comme une \u00e9tape sur le chemin vers l’Artificial General Intelligence<\/strong><\/a> <\/strong>(AGI).<\/p>\n\n\n\n

L’IA g\u00e9n\u00e9rative dans la relation client<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

L’Intelligence artificielle transforme radicalement de multiples facettes de notre quotidien, notamment en ce qui concerne la gestion de la relation client (GRC)<\/strong>. Au sein de cette r\u00e9volution technologique, l’Generative AI<\/strong> occupe une position cl\u00e9 pour am\u00e9liorer le service client<\/strong> and booster l’engagement des utilisateurs<\/strong>. Cette innovation en IA permet non seulement d’am\u00e9liorer l‘exp\u00e9rience client (CX)<\/strong> mais aussi de maximiser le retour sur investissement (ROI) <\/strong>dans le domaine de la relation client.<\/p>\n\n\n\n

Exemples d\u2019usages de l\u2019IA g\u00e9n\u00e9rative <\/span><\/strong><\/p>\n\n\n\n

Chatbots pour le service client :<\/strong> Ces agents virtuels sont dot\u00e9s d’IA g\u00e9n\u00e9rative pour offrir des solutions plus complexes et personnalis\u00e9es que jamais. Ils peuvent non seulement r\u00e9soudre des probl\u00e8mes, mais aussi anticiper les besoins des clients en fonction des interactions pass\u00e9es.<\/p>\n\n\n\n

Analyse de sentiment IA: <\/strong>L’IA g\u00e9n\u00e9rative peut parcourir des millions de commentaires en ligne pour analyser l’opinion publique, offrant ainsi aux entreprises un aper\u00e7u inestimable de ce que pensent r\u00e9ellement leurs clients.<\/p>\n\n\n\n

G\u00e9n\u00e9ration vocale en relation client:<\/strong> L’IA g\u00e9n\u00e9rative peut \u00e9galement comprendre et g\u00e9n\u00e9rer une r\u00e9ponse, rendant les interactions vocales avec les clients plus fluides et efficaces.<\/p>\n\n\n\n

Plateforme de gestion de la relation client (CRM):<\/strong> L’IA g\u00e9n\u00e9rative peut \u00eatre int\u00e9gr\u00e9e dans des solutions CRM pour am\u00e9liorer la segmentation des clients et offrir un service plus personnalis\u00e9.<\/p>\n\n\n\n

Exemple – Traitement des Messages Entrants<\/span><\/strong><\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure>\n\n\n\n

Prenons l’exemple d’une Generative AI <\/strong>qui traiterait les messages entrants<\/strong> pour les entreprises afin de les cat\u00e9goriser<\/strong> et de les rediriger<\/strong> vers le bon service. L’IA serait tr\u00e8s bonne dans la g\u00e9n\u00e9ration de r\u00e9ponses automatiques,<\/strong> mais aurait du mal \u00e0 cat\u00e9goriser les messages, car les donn\u00e9es d’entr\u00e9e sont tr\u00e8s peu structur\u00e9es<\/strong> et les IA g\u00e9n\u00e9ratives ont du mal \u00e0 g\u00e9n\u00e9rer des donn\u00e9es structur\u00e9es en sortie. <\/p>\n\n\n\n

Limites et d\u00e9fis de l’IA g\u00e9n\u00e9rative<\/h3>\n\n\n\n

L’IA g\u00e9n\u00e9rative n’est pas sans d\u00e9fis. Le principal obstacle<\/strong> est l’effet \u00ab\u00a0bo\u00eete noire<\/strong>\u00ab\u00a0, qui rend difficile la compr\u00e9hension du processus de g\u00e9n\u00e9ration de donn\u00e9es. Cela peut poser des probl\u00e8mes de conformit\u00e9 aux normes et r\u00e9gulations de l’IA<\/strong>, et soul\u00e8ve \u00e9galement des questions about ethics<\/strong> avec de potentiels probl\u00e8mes d\u2019alignement<\/a>\u00a0or bias<\/a> ou d\u2019hallucinations que les IA g\u00e9n\u00e9ratives produisent.<\/p>\n\n\n\n

\n

\u201cIl y a un premier risque qu’on appelle les hallucinations. Alors \u00e7a va parler \u00e0 tout le monde. L’hallucination de l’IA g\u00e9n\u00e9rative, ce sont toutes les erreurs que cette IA va produire et ce sont des erreurs qui sont li\u00e9es \u00e0 son jeu d’apprentissage et aux limites de la technologie \u00e0 un instant donn\u00e9.<\/em>\u201d –  S\u00e9bastien Bardou, directeur de la strat\u00e9gie LexisNexis CEMEA<\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n

L’IA : analytique : un outil pour structurer la donn\u00e9e non structur\u00e9e<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Qu’est-ce que l’IA analytique ?<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

\u00c0 la diff\u00e9rence de l’IA g\u00e9n\u00e9rative, l’IA analytique a la capacit\u00e9 d’analyser les donn\u00e9es<\/strong>, qu’elles soient structur\u00e9es<\/strong> mais surtout non-structur\u00e9es<\/strong>, pour produire un r\u00e9sultat structur\u00e9<\/strong>. Elle est utilis\u00e9e pour diverses t\u00e2ches telles que l’analyse structur\u00e9e, la cat\u00e9gorisation, l’automatisation des processus, la cr\u00e9ation de r\u00e9seaux s\u00e9mantiques (g\u00e9n\u00e9ration de graph), et repose sur le Natural Language Understanding<\/strong> (NLU).<\/p>\n\n\n\n

L’IA analytique et la relation client<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Alors que l’IA g\u00e9n\u00e9rative concerne principalement la cr\u00e9ation de contenu et la communication directe avec les clients, l’\u00a0analytical AI<\/strong> s’oriente davantage vers l’exploitation de grandes quantit\u00e9s de donn\u00e9es non structur\u00e9es sans biais \u00e9thiques,<\/strong> pour en tirer des informations pertinentes. Dans le contexte de la relation client, elle repr\u00e9sente un v\u00e9ritable saut quantitatif <\/strong>and qualitatif<\/strong> dans la mani\u00e8re de process<\/strong> and enhanceanalyze<\/strong> les informations relatives aux interactions client<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

Exemples d\u2019usages de l\u2019IA analytique <\/span><\/strong><\/p>\n\n\n\n

KYC (Know Your Customer) & Gestion des sinistres:<\/strong> L’IA analytique permet de recueillir et de traiter rapidement des donn\u00e9es sur les clients lors de la phase de KYC, et d’automatiser des parties du processus de gestion des sinistres. Cela r\u00e9duit les erreurs et acc\u00e9l\u00e8re le processus pour les clients.<\/p>\n\n\n\n

Gestion des devis & commandes:<\/strong> Avec l’IA analytique, les syst\u00e8mes peuvent instantan\u00e9ment analyser les informations souvent pr\u00e9sentes dans des pi\u00e8ces jointes, et suivre le statut des commandes en temps r\u00e9el, ce qui am\u00e9liore consid\u00e9rablement l’efficacit\u00e9 op\u00e9rationnelle des collaborateurs.<\/p>\n\n\n\n

Suivi des commandes:<\/strong> L’IA analytique peut automatiquement suivre le statut des commandes et informer les clients en temps r\u00e9el de tout changement, ce qui am\u00e9liore la transparence et la satisfaction client. De plus, le message de r\u00e9ponse peut \u00eatre adapt\u00e9 selon l\u2019\u00e9tat de la commande, les probl\u00e8mes qu\u2019ils rencontrent\u2026<\/p>\n\n\n\n

Analyse des enqu\u00eates de satisfaction: <\/strong>L’IA analytique permet une identification rapide des points forts et faibles dans les enqu\u00eates de satisfaction, ciblant les services concern\u00e9s et facilitant la pr\u00e9paration de reportings d’analyse.<\/p>\n\n\n\n

Exemple – Traitement des Messages Entrants<\/span><\/strong><\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure>\n\n\n\n

Reprenons l\u2019exemple des messages entrants pour les entreprises : la gestion des r\u00e9clamations. Ici, l’IA analytique joue un r\u00f4le crucial en identifiant rapidement les cas n\u00e9cessitant une attention imm\u00e9diate et en les orientant vers le bon interlocuteur. Cela accro\u00eet non seulement l’efficacit\u00e9 du processus de r\u00e9clamation, mais aussi la satisfaction du client, renfor\u00e7ant ainsi la relation entre l’entreprise et ses clients.<\/p>\n\n\n\n

Chez golem.ai<\/strong>, nous allons encore plus loin car nous avons aussi la capacit\u00e9 de comprendre la multi-intention<\/strong> dans le message et ainsi pouvoir r\u00e9pondre \u00e0 plusieurs questions dans un m\u00eame message<\/strong>. Nous nous connectons \u00e0 vos outils existants, ce qui permet d’enrichir votre base de donn\u00e9es et de mieux comprendre vos interactions avec vos clients. Par exemple si votre client demande une brochure et se plaint d\u2019un retard de remboursement.<\/p>\n\n\n\n

\n

\u201c\u00c0 titre d\u2019exemple, une IA g\u00e9n\u00e9rative peut facilement g\u00e9n\u00e9rer une r\u00e9ponse tr\u00e8s convaincante \u00e0 un mail, mais si l\u2019objectif est d\u2019\u00eatre capable d\u2019extraire le contenu de ce mail pour mettre automatiquement \u00e0 jour un CRM ou une base de donn\u00e9es, une IA analytique sera n\u00e9cessaire.<\/em>\u201d Killian Vermersch CEO Golem.ai <\/p>\nForbes<\/a>
<\/cite><\/blockquote>\n\n\n\n

Golem.ai : une IA analytique explicite et frugale \u00ab\u00a0by design\u00a0\u00bb<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

At <\/strong>Golem.ai<\/strong><\/a>, nous pla\u00e7ons l’Trustworthy AI<\/strong> au c\u0153ur de nos pr\u00e9occupations. Notre IA analytique est explicite \u00ab\u00a0by design<\/strong>\u00ab\u00a0, ce qui signifie qu’elle est con\u00e7ue pour \u00eatre transparent<\/strong> and compr\u00e9hensible<\/strong>. Elle est \u00e9galement frugale<\/strong><\/a>, c’est-\u00e0-dire qu’elle utilise les ressources de mani\u00e8re efficace et respectueuse de l’environnement<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

Notre IA respecte les principes d’ethics<\/strong>, the data confidentiality<\/strong>, et se conforme aux r\u00e9glementations<\/strong>, notamment l\u2019IA Act<\/strong>, et les autres r\u00e9glementations europ\u00e9ennes<\/strong>. Nous sommes convaincus que la combinaison de l’efficacit\u00e9 de l’IA et du respect des droits des utilisateurs est la cl\u00e9 pour apporter une valeur durable aux entreprises et \u00e0 la soci\u00e9t\u00e9 dans son ensemble.<\/p>\n\n\n\n

Pour en savoir plus, contactez-nous !<\/a> <\/a><\/strong><\/p>\n\n\n\n

Optimisation de la relation client : Le duo compl\u00e9mentaire de l’IA analytique et g\u00e9n\u00e9rative<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Dans l’univers de la relation client, l’IA g\u00e9n\u00e9rative et l’IA analytique se compl\u00e8tent, chacune apportant des solutions sp\u00e9cifiques<\/strong>. L’IA g\u00e9n\u00e9rative excelle dans l’interaction directe, tandis que l’IA analytique fournit des insights bas\u00e9s sur les donn\u00e9es.<\/p>\n\n\n\n

Pour vraiment optimiser la relation client, la combinaison des deux est essentielle. L’IA analytique alimente les strat\u00e9gies de KYC, gestion des sinistres, et suivi des commandes, tandis que l’IA g\u00e9n\u00e9rative apporte des r\u00e9ponses personnalis\u00e9es aux clients. <\/p>\n\n\n\n

Cette union strat\u00e9gique permet une optimisation de l’exp\u00e9rience client, en offrant une customization<\/strong> and efficacit\u00e9 accrues<\/strong>, de la premi\u00e8re interaction jusqu’au suivi.<\/p>\n\n\n\n

En r\u00e9sum\u00e9, l‘IA g\u00e9n\u00e9rative et l’IA analytique<\/strong> ne sont pas des options mutuellement exclusives mais des outils compl\u00e9mentaires<\/strong>, indispensables pour une relation client optimis\u00e9e<\/strong>. Dans un premier temps l\u2019IA analytique va permettre d\u2019extraire de la data indispensable qui nourrira l\u2019IA g\u00e9n\u00e9rative dans la cr\u00e9ation de reponse personnalis\u00e9e.<\/p>\n\n\n\n

Transformer la relation client avec Golem.ai<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Face \u00e0 l’\u00e9volution rapide de l’IA, il est essentiel pour les entreprises de comprendre les diff\u00e9rents syst\u00e8mes d’IA<\/strong> et leurs applications possibles. Que ce soit pour l’Generative AI<\/strong> or analytique<\/strong>, le choix d\u00e9pendra des your specific needs<\/strong> de votre entreprise.<\/p>\n\n\n\n

With InboxCare<\/strong><\/a>, nous vous aidons \u00e0 booster l\u2019efficacit\u00e9 de votre relation client. En moyenne, nous constatons une r\u00e9duction de 50%<\/strong> du temps de traitement des messages, une multiplication par 3 <\/strong>du taux de r\u00e9solution d\u00e8s le premier contact et une division par 10<\/strong> du co\u00fbt de traitement des demandes entrantes.<\/p>\n\n\n\n

Avec Inboxcare : <\/strong><\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure>\n\n\n\n

Si vous \u00eates pr\u00eats \u00e0 faire \u00e9voluer votre relation client\u202f?<\/strong> to optimiser votre service client ?  <\/strong>and comprendre de mani\u00e8re plus approfondie vos clients ? <\/strong>Nous vous invitons \u00e0 d\u00e9couvrir comment notre solution Inboxcare peut vous aider.<\/p>\n\n\n\n

Contact us<\/a> pour en discuter et explorer ensemble comment l’IA peut \u00eatre un levier de votre r\u00e9ussite. L’avenir de la relation client vous attend, et nous sommes impatients de vous aider \u00e0 le fa\u00e7onner.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

IA g\u00e9n\u00e9rative et IA analytique, des innovations qui transforment le futur de la relation client. Mais comment ?
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