IA, technologies cognitives, agents augmentés, de quoi parle-t-on ? 4 concepts supplémentaires à connaître pour améliorer l’expérience client digitale
Dans cette série en trois parties traitant de l’intelligence artificielle (IA) au service de l’expérience client, j’ai expliqué la différence entre les bots et chatbots et quelques concepts clés que vous devez connaitre.
Dans cette troisième partie, je finalise cette liste des termes incontournables et décris comment ils peuvent améliorer l’expérience client digitale.
1 - Réseaux neuronaux
Les réseaux neuronaux sont des modèles d’intelligence artificielle qui reproduisent le fonctionnement du cerveau. Constitués de couches et maillages neuronaux, ils sont liés à l’apprentissage automatique et bien que très utiles dans certains domaines, ils restent pour le moins très spécifiques et complexes à créer. Leur création n’est pas suffisamment souple ni rapide à ce jour pour qu’ils puissent aider efficacement les marques à répondre aux problématiques spécifiques de l’expérience client.
2 - Correspondance par motif
C’est une technique d’IA très simple qui compare une requête dans une base de données de réponses, telle que la recherche d’un site internet pour un mot clé spécifique. Cette technique n’est pas suffisamment poussée dans le contexte de l’expérience client. Elle ne prend pas en compte le contexte ou le sens d’une requête et risque de fournir, soit trop de réponses non pertinentes, soit trop peu de réponses utiles.
3 - Intelligence cognitive
La cognition est une action mentale ou un processus d’apprentissage à travers la pensée et les sens. La technique du Traitement Automatique du Langage Naturel (TALN) est un sous-ensemble de la cognition. Un système cognitif comme celui développé par Eptica, utilise des techniques telles que le TALN pour comprendre une question et rechercher la meilleure réponse disponible dans la base de connaissance. Les clients reçoivent ainsi une réponse personnalisée sur la base de ce qu’ils ont exactement demandé et de la meilleure information disponible dans l’entreprise pour y répondre. Cela permet de renforcer l’efficacité au système et d’améliorer l’expérience.
4 - Agents augmentés
La plupart des demandes clients sur le digital sont simples et récurrentes. En voici deux exemples : « Quelle est votre politique de retour des produits ? » ou « Comment puis-je modifier mon adresse ? ». Dans ces différents cas, les clients attendent des réponses rapides, précises et pertinentes - et la technique du TALN permet aux marques d’apporter des réponses automatiques qui ne nécessitent pas de faire appel à l’intervention humaine des agents.
Cependant, pour les demandes plus complexes qui ne peuvent pas être prises en charge par la seule intelligence artificielle des machines ou lorsque le client recherche une forme de réassurance et un contact avec un agent, le concept d’agent augmenté intervient. Il s’agit de combiner l’intelligence artificielle avec l’intervention humaine. Les questions simples des clients sont répondues automatiquement alors que les questions les plus complexes sont envoyées au meilleur agent disponible, outillé par la base de connaissance qui lui propose des informations et modèles de réponses appropriés. Les agents peuvent ainsi se concentrer sur l’écoute des clients et s’engager dans des conversations pertinentes. Ceci permet une expérience client fluide et personnalisée, quelle que soit la complexité de la conversation.
L’intelligence artificielle offre des avantages réels aux marques qui souhaitent donner du sens aux conversations avec leurs clients. Elle améliore la vitesse et la précision des réponses, tout en renforçant la productivité des agents qui ont plus rapidement accès à l’information dont ils ont besoin pour répondre. Les agents peuvent alors se concentrer sur la qualité de la conversation : personnalisation des réponses, compréhension du contexte du client, manifestation d’empathie. Cela permet d’améliorer l’expérience client, un maillon clé de la chaîne de valeur des entreprises.
