Du buzz à la réalité : comment CXone Mpower Gen-Insights transforme l’IA générative en résultats tangibles

L’intelligence artificielle générative, ou IA générative, est saluée comme une force révolutionnaire, capable de transformer les industries en boostant l’efficacité, la créativité et l’expérience client (CX). Cependant, alors que les entreprises se ruent pour adopter ces nouvelles technologies, la réalité de leur mise en œuvre peut contraster avec les promesses initiales de l’IA générative. Malgré un potentiel immense, de nombreuses organisations peinent à en tirer pleinement parti, confrontées à divers défis.

Dans cet article, nous explorerons les moyens de combler cet écart entre promesse et réalité, en nous concentrant sur les meilleures pratiques de déploiement. Nous verrons comment des solutions telles que NICE CXone Mpower Gen-Insights permettent aux entreprises de toutes tailles d’améliorer la satisfaction client, tout en gagnant en efficacité et en réduisant les coûts à une échelle sans précédent.

Saviez-vous que l’IA conversationnelle existait depuis plus de 50 ans ? Surprenant, n’est-ce pas ? Pourtant, ce n’est que cette dernière décennie qu’elle a atteint son degré de sophistication actuel, grâce aux progrès en apprentissage automatique et réseaux de neurones profonds. Dans les années 2010, les assistants vocaux comme Google Assistant, Amazon Alexa et Cortana de Microsoft se sont largement démocratisés, pour devenir omniprésents dans les foyers malgré leur usage spécifique. La révolution est venue de l’essor des modèles transformers, comme la série GPT d’OpenAI. Avec la sortie de GPT-3 en 2020 et de ChatGPT fin 2022, l’IA conversationnelle a atteint de nouveaux niveaux de fluidité, de compréhension et d’application, capable désormais de générer de nouveaux textes proches du dialogue humain.

Rappelez-vous : les premières interactions avec ces technologies étaient souvent empreintes d’enthousiasme et d’attentes élevées, suivies de déceptions face à l’absence de réponses, ou à des réponses erronées ou peu utiles. Plusieurs raisons à cela : des données d’entraînement issues de sources publiques variées, parfois contradictoires ou inexactes, et une compréhension limitée du public sur l’ingénierie des prompts. Avec le recul, on comprend mieux pourquoi des requêtes simples ou imprécises généraient des réponses de même nature. L’émergence des rôles d’ingénierie des prompts dans les contextes professionnels au cours des deux dernières années, démontre que l’IA générative peut réellement améliorer l’expérience client dans de multiples industries, à condition d’être sollicitée correctement et nourrie des bonnes données.

L’IA générative : entre promesses et réalité

L’IA générative promet une augmentation significative de la productivité, notamment dans le service client où McKinsey estime des gains de 30 % à 45 %. Bien au-delà de la simple automatisation, elle ouvre la voie à des interactions clients sur mesure, efficaces et de qualité supérieure, favorisant ainsi la fidélisation et la satisfaction.

Loin d’être un simple effet de mode, l’IA générative est un outil capable de remodeler l’expérience client. Selon une étude récente réalisée par Aberdeen, l'optimisation de l'expérience client est désormais proclamée comme la priorité absolue à tous les échelons de l’entreprise, reléguant au second plan l'efficacité opérationnelle et la réduction des coûts. Cependant, la concrétisation de cet objectif se heurte fréquemment à des obstacles majeurs, créant un écart entre l'ambition affichée et la réalité du terrain.

Pièges courants

L’une des erreurs les plus fréquentes des entreprises est de sous-estimer la complexité d’appliquer l’IA aux initiatives d’expérience client. Beaucoup considèrent l’IA générative comme une solution miracle, ce qui mène à des attentes irréalistes. Cette mentalité de « l’IA omnipotente » conduit souvent à des déceptions lorsque la technologie ne donne pas les résultats escomptés.

Forrester souligne également l’importance de comprendre les risques d’une mauvaise utilisation de l’IA pour éviter les faux pas stratégiques : « S'en remettre à l'IA générative pour des décisions commerciales vitales peut s'avérer périlleux pour une entreprise si les informations sont biaisées ou fabriquées. » Faute de cette lucidité, les organisations risquent de voir la satisfaction de leur clientèle diminuer, leurs dépenses s'accroître et leurs solutions d'IA manquer d'efficacité.

Les médias ont relayé plusieurs cas où une intégration mal conçue de l'IA a gravement nui à l'expérience client, par exemple en suggérant des articles de la concurrence ou en créant de toutes pièces des règles de remboursement inexistantes. Une approche réfléchie et une mise en œuvre soignée sont essentielles pour contrer ces dangers d’hallucinations et de réponses imprévisibles, préservant ainsi la crédibilité de la marque et la fidélité des clients. Les entreprises qui réussissent cette démarche peuvent se démarquer de leurs concurrents.

L’étude menée par Aberdeen révèle une tendance marquante chez les entreprises les plus performantes. Ces leaders du marché sont nettement en avance dans l’adoption de l’IA générative pour l’analyse de données et les connaissances. En effet, ils sont 74 % plus susceptibles que leurs concurrents d’utiliser déjà cette technologie ou de planifier son implémentation à court terme. Les marques qui ne disposent pas d’une stratégie d’adoption cohérente auront du mal à rivaliser.

Un cadre stratégique pour réussir

Pour éviter ces écueils courants, les organisations peuvent adopter l’approche stratégique suivante :

• Choisir les bons modèles de langage : le choix judicieux des grands modèles de langage (GML) est d’une importance capitale. En effet, l’efficacité de l’IA dépend en grande partie de l’adéquation entre le GML choisi et les besoins spécifiques de l’entreprise. Une approche sur mesure garantit que l’IA fournit des informations exploitables plutôt que des résultats génériques.
• Guider la création de prompts : pour tirer le meilleur parti de l’IA générative, il est essentiel d’encadrer la création des prompts. Cela implique de formuler des instructions précises qui minimisent les risques et produisent les réponses les plus pertinentes.
• Développer des modèles d’IA sectoriels pour l’expérience client : les modèles spécifiques à chaque secteur d’activité surpassent les GML génériques en termes de précision et de pertinence. Entraînés sur de vastes ensembles de données spécialisées, ils génèrent automatiquement des informations plus ciblées et des types de données personnalisés.
• Unifier les plateformes pour améliorer l’expérience client : une plateforme unifiée intégrant toutes les données clients est indispensable. Elle garantit que les informations générées par l’IA ne restent pas cloisonnées, mais deviennent accessibles à l’ensemble de l’organisation, ce qui conduit à une stratégie d’expérience client plus cohérente et efficace.

Découvrez CXone Mpower Gen-Insights

Gen-Insights est une solution innovante de guidage par prompts qui exploite la puissance de l’IA générative pour réduire les tâches manuelles grâce à une automatisation précise. Cette solution allie :

• des prompts préconçus et personnalisables,
• un guidage expert dans l’ingénierie des prompts,
• des modèles adaptés aux spécificités de chaque secteur d’activité,
• l’utilisation des meilleurs modèles de langage (GML) optimisés selon les besoins de l’entreprise.

Le tout au sein d’une plateforme unifiée, offrant des informations exploitables qui réduisent les coûts et améliorent l’expérience client. Ce qui distingue Gen-Insights, c’est son fonctionnement reposant sur les modèles d’Enlighten AI, spécialement conçus pour l’expérience client et adaptables aux critères spécifiques de chaque entreprise. L’outil permet une automatisation transparente des flux de travail via CXone Mpower, créant ainsi une plateforme d’IA complète pour l’expérience client, connectée et intelligente. L’automatisation de l’évaluation de la qualité en est un exemple d’application.

Dans de nombreuses organisations, l’évaluation de la qualité des interactions avec les clients est un processus complexe et laborieux. Les méthodes traditionnelles nécessitent souvent un travail manuel considérable, ce qui les rend fastidieuses à mettre en œuvre et à analyser. Cette approche non seulement consomme du temps et des ressources précieuses, mais introduit également des risques de subjectivité et de biais humains. Il en résulte des évaluations potentiellement inexactes et la possibilité de négliger des problèmes critiques.

Prenons l’exemple d’une entreprise du secteur du voyage qui ne dispose que de 40 à 50 personnes pour réaliser l’assurance qualité (AQ), pour plus de 1 000 agents. Leur temps disponible pour un coaching efficace est limité, et elles ne peuvent évaluer qu’un infime pourcentage des interactions totales. Malgré ces contraintes de ressources, l’équipe qualité doit garantir précision, objectivité et

pertinence du coaching pour améliorer l’efficacité opérationnelle. Cette situation se traduit probablement pour l’entreprise par une faible visibilité et une expérience client médiocre. Si cela vous semble familier, sachez que vous n’êtes pas seul. De nombreuses entreprises sont limitées à des échantillons très réduits, parfois moins de 1 % des interactions, ce qui restreint leur capacité à avoir une vue d’ensemble. Elles pourraient bénéficier de l’automatisation des tâches d’évaluation manuelles, afin de consacrer le peu de temps dont elles disposent au coaching pour obtenir des résultats. Mais le déploiement d’une solution d’IA générative à l’aide d’un GML générique à faire soi-même et la création de prompts à partir de zéro entraînerait probablement de nombreux essais et erreurs, des coûts inutiles, et pourrait encore donner des résultats erronés en raison de données d’entraînement trop vastes. Il semble qu’elles soient prises entre le marteau et l’enclume.

Lorsqu’elle est exploitée par Gen-Insights, l’IA générative offre une solution puissante à ces problématiques. En automatisant l’analyse des évaluations de qualité complexes à partir d’un grand nombre d’interactions individuelles, Gen-Insights réduit considérablement l’effort manuel requis dans ce processus. La solution guide l’utilisateur et simplifie la création de prompts optimisés. Peu d’expertise est donc nécessaire pour évaluer les interactions clients en fonction des données spécifiques à l’entreprise définies par l’utilisateur et des modèles adaptés à l’industrie. Grâce à cette automatisation, l’analyse de tous les aspects qualitatifs pertinents devient systématiquement précise et fiable, avec un minimum d’intervention humaine. Les entreprises peuvent ainsi optimiser rapidement leurs processus qualité et générer des retombées commerciales positives.

Exploitez tout le potentiel de l’IA générative

Transformer les promesses de l’IA générative en réalité concrète nécessite une approche stratégique alliant outils adaptés, expertise et bonnes pratiques. En adoptant les meilleures méthodes et en s’appuyant sur une hyperplateforme d’IA de pointe comme CXone Mpower, les entreprises peuvent libérer toute la puissance de l’IA générative. L’objectif ? Améliorer l’expérience client tout en réduisant les efforts manuels et les coûts.