Vous avez investi dans l'IA pour améliorer l'expérience client. Votre tableau de bord indique que l'assistant répond à 60 % des appels entrants. Les coûts d'exploitation restent stables. Le nombre de cas transférés à des agents humains est en hausse. Une partie des promesses de l'IA n'a pas été tenue.
L'efficacité des agents IA dédiés à l'expérience client doit être évaluée en fonction de leur capacité à résoudre le problème du client, et non en fonction de la rapidité de leur réponse. C'est cette distinction entre « réponse » et « résolution » qui fait la différence entre une phase pilote et une mise en production.
La plupart des solutions d'IA d'entreprise destinées à l'expérience client (CX) ont été présentées comme des outils d'automatisation et ont permis de réduire le nombre d'appels. Les agents qui génèrent des réponses ne sont pas les mêmes que ceux qui résolvent les interactions entre les différents systèmes.
Le nom indique qu'il s'agit d'un agent. Son comportement suggère qu'il s'agit d'un script. La différence apparaît en production, pas dans la démo.
Points clés à retenir
- Les agents IA dédiés à l'expérience client (CX) devraient être évalués en fonction du taux de résolution dès le premier contact, et non uniquement en fonction des taux de redirection ou de la vitesse de réponse.
- Une véritable IA agentique est orientée vers des objectifs et autonome ; la plupart des « agents IA » disponibles sur le marché sont des automatisations déclenchées par des événements et suivant des étapes prédéfinies.
- La résolution nécessite une architecture axée sur la connaissance : des intentions régies dont l'agent tire parti, et non une génération probabiliste au moment de l'exécution.
- Les agents « agentiques » qui comblent les lacunes de contenu identifiées à partir des schémas d'escalade s'améliorent avec le temps, et non l'inverse.
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Qu'est-ce que l'IA agentique appliquée à l'expérience client ?
L'IA agentique au service de l'expérience client est une IA autonome qui planifie, décide, exécute et vérifie des interactions en plusieurs étapes au sein des systèmes d'entreprise. Elle est axée sur les objectifs, et non sur des scripts.
La question du client devient le cahier des charges de l'agent. Ce dernier extrait la politique appropriée de la base de connaissances réglementée, interroge les systèmes nécessaires, gère les exceptions et confirme le résultat avant de clôturer l'interaction.
La différence par rapport à une IA dédiée uniquement au chat est d'ordre structurel. Le chat répond aux questions. L'expérience client « agentique » mène les interactions à leur terme. Le client n'a pas besoin de revenir, de faire remonter son problème ou de changer de canal pour obtenir une solution.
Gartner prévoit que d'ici 2029, l'IA agentique résoudra de manière autonome 80 % des problèmes courants liés au service client sans intervention humaine, ce qui permettra de réduire les coûts opérationnels de 30%. Ce résultat concerne les plateformes qui résolvent les problèmes, et non celles qui se contentent d'y répondre.
Pourquoi la plupart des agents d'IA répondent sans pour autant résoudre le problème
L'écart entre la réponse et la résolution correspond à la différence entre une interface utilisateur s'appuyant sur un modèle de langage de grande envergure (LLM) et une plateforme conçue en privilégiant la connaissance. La plupart des fournisseurs proposent la première solution, mais la présentent comme la seconde.
Répondre, c'est facile. Générer un texte fluide. S'assurer que cela sonne bien. Clôturer la conversation. Résoudre le problème, c'est plus compliqué. Récupérer la politique applicable, mettre en œuvre les actions dans l'ensemble des systèmes de l'entreprise, vérifier le résultat, consigner la piste d'audit et clôturer l'interaction.
Le scénario de défaillance est prévisible. La phase pilote semble parfaite. La précision en production s'effondre. Les taux d'escalade grimpent en flèche. Le directeur financier demande pourquoi les dépenses d'exploitation (OPEX) n'ont pas évolué. Le responsable de la sécurité des systèmes d'information demande où se trouve la piste d'audit. Le responsable de la conformité demande qui a autorisé la réponse de l'IA.
La solution réside dans l'architecture. Un agent capable de résoudre des problèmes s'appuie sur des connaissances contrôlées, s'exécute sur l'ensemble des systèmes, alterne entre des voies déterministes et génératives, et consigne chaque action en référence à la version de la politique qui l'a autorisée.
5 avantages des agents IA qui résolvent les problèmes, et ne se contentent pas d'y répondre
Ces cinq résultats sont précisément ce que les entreprises attendent de l'IA appliquée à l'expérience client. Chacun d'entre eux nécessite une résolution, et non une simple réponse, et chacun d'entre eux nécessite une architecture, et pas seulement de meilleures instructions.
Résolution dès le premier contact à grande échelle
Le taux de résolution est le seul indicateur qui s'accumule. Chaque interaction résolue en une seule étape élimine le rappel, le changement de canal et le suivi qui se cachent dans les rapports axés uniquement sur le renvoi vers un autre service.
Réduction des coûts d'exploitation (OPEX) des centres de contact
Une réduction de 50 % des frais généraux constitue la référence en matière de production sur Encore. Les coûts diminuent parce que le taux de résolution augmente, et non parce que les clients ont été redirigés vers la file d'attente voisine.
Une satisfaction client qui ne cesse de croître
Une amélioration de 30 % du taux de satisfaction client (CSAT) va de pair avec le taux de résolution dès le premier contact (FCR). Les clients dont le problème est résolu dès le premier contact reviennent pour renouveler leur abonnement, étendre leur offre et recommander nos services, et non pour faire remonter le problème à un niveau supérieur.
Amélioration continue grâce à l'analyse des escalades
Les schémas d'escalade servent de données d'entraînement. L'agent analyse à quel moment il n'a pas réussi à résoudre le problème, identifie les lacunes dans le contenu et les comble. Les performances s'améliorent au fil du temps, et non l'inverse.
Gouvernance et traçabilité pour l'expérience client réglementée
Chaque action est associée à une version de la politique, au contenu source, aux données consultées et au résultat vérifié. Le RSSI, le directeur des risques, le directeur de la conformité et le responsable de la conformité disposent d'un droit de veto sur l'utilisation de l'IA dans les comptes soumis à une réglementation. Encore leur fournit les outils nécessaires.
Les agents IA en action : cas d'utilisation liés à l'expérience client (CX) dans l'ensemble de l'entreprise
Cinq cas d'utilisation concrets. Chacun d'entre eux correspond à un scénario de résolution, et non à une interaction sous forme de questions-réponses. Le processus se déroule en plusieurs étapes et implique plusieurs systèmes.
IA vocale pour la résolution des problèmes dans les centres d'appels
Un client appelle pour modifier un vol. L'agent vocal consulte les conditions tarifaires, vérifie les disponibilités, procède à la modification de la réservation et envoie une confirmation par SMS. GOL traite plus de 10 millions de demandes par an grâce à Inbenta, tant par voie vocale que numérique.
Assistants de chat virtuels pour les services en plusieurs étapes
Un client conteste un prélèvement. L'agent du chat récupère la transaction, vérifie que le client remplit les conditions requises, enregistre le crédit provisoire, planifie l'enquête et envoie le reçu par e-mail. Le dossier est clôturé directement dans le chat, et non dans un ticket mis en attente.
Assistance par un conseiller en direct pour les cas complexes nécessitant une escalade
Lorsque la remontée vers un niveau supérieur s'avère nécessaire, l'agent transfère le dossier en fournissant toutes les informations nécessaires. Les agents en ligne reprennent le dossier là où il en est, sans avoir à se faire un résumé de la situation. M&T Bank a centralisé son service client numérique grâce à Inbenta.
Recherche d'entreprise pour la résolution en libre-service
Les clients trouvent eux-mêmes la réponse, dans leur langue, grâce à la version de la police d'assurance qui leur convient. Une recherche 2,5 fois plus rapide dans plus de 90 langues, dont plus de 35 en version native. La résolution en libre-service évite les appels avant même qu'ils ne soient passés.
Gestion omnicanale des tickets via l'IA
Un ticket. Une piste d'audit. La messagerie vocale, le chat, les e-mails, la recherche et le libre-service s'appuient tous sur la même base de connaissances réglementée et les mêmes définitions de flux de travail. BBVA a réduit ses taux d'escalade de 84 % en acheminant les interactions appropriées vers un processus de résolution réglementé.
Les étapes vers une expérience client axée sur l'autonomie : lire, recommander, agir
L'autonomie par étapes est la méthode utilisée par les entreprises pour réduire les risques liés au déploiement d'agents. Chaque étape fournit les éléments de preuve nécessaires à l'étape suivante. Aucun projet pilote n'aboutit à une mise en production sans avoir gagné la confiance nécessaire.
Étape 1 : Lire
Le système observe les interactions en temps réel, analyse les tendances et établit des références. Il n'intervient pas dans les conversations avec les clients. Il en résulte une meilleure visibilité : facteurs d'escalade, lacunes en matière de contenu, base de données.
La lecture n’est pas facultative. Sans elle, l’étape suivante se déroule à l’aveuglette, en se basant sur des hypothèses plutôt que sur des modèles. La plupart des projets pilotes d’agentique qui ont échoué ont sauté cette étape parce que le fournisseur leur avait promis une voie plus rapide.
Étape 2 : Recommander
Le système propose des réponses, des précisions sur l'intention et des mises à jour de contenu, qui sont ensuite examinées par des humains. Les agents en ligne voient les suggestions de l'IA, mais c'est eux qui prennent la décision finale. Il en résulte des réponses plus rapides et des suggestions validées.
C'est dans la fonction « Recommander » que se forme la boucle de rétroaction. Chaque suggestion acceptée, rejetée ou modifiée devient une donnée d'apprentissage qui alimente le processus décisionnel de l'agent avant que toute action autonome n'ait un impact sur un client.
Étape 3 : Agir
Le système fonctionne de manière autonome dans le cadre de limites définies. Il gère les interactions, affine les intentions et met à jour le contenu sans qu'il soit nécessaire d'obtenir une validation pour chaque décision. La gouvernance et les pistes d'audit s'effectuent en arrière-plan.
L'objectif, c'est l'action, mais la mise en place d'un parcours d'intégration structuré en est le moyen d'y parvenir. Le résultat : une résolution dès le premier contact à grande échelle, avec une traçabilité totale, fondée sur des données concrètes plutôt que sur les promesses des fournisseurs.
Quelles sont les exigences à poser à une plateforme d'agents IA pour l'expérience client ?
Quatre critères permettent de distinguer les plateformes d'agents des outils de chat simplement dotés d'une étiquette « agent ». Utilisez-les pour établir votre liste de sélection.
La résolution dès le premier contact comme indicateur principal, et non le détournement
Le taux de résolution est le seul indicateur qui s'accumule au fil du temps. Si le fournisseur met en avant le taux de déviation, demandez-lui combien de ces clients déviés sont revenus par un autre canal dans les trente jours.
Une architecture axée sur la connaissance
Des intentions pré-validées, liées à la source et régies par des règles, sont à l'origine de chaque réponse réglementée. La génération est réservée à la fluidité. Les faits proviennent de la recherche d'informations. Les hallucinations sont éliminées par conception, et non par des garde-fous.
Exécution d'un flux de travail en plusieurs étapes
L'agent doit agir, pas se contenter d'expliquer. CRM, facturation, gestion des commandes, gestion des tickets, gestion des identités, anciens systèmes de centre de contact. Plus de 850 intégrations prêtes à l'emploi constituent le minimum requis pour une solution d'entreprise.
Intelligence en matière d'escalade
Lorsque l'agent ne parvient pas à résoudre le problème, il transfère le dossier en fournissant tout le contexte : la conversation, la fiche client, la version de la police d'assurance, ainsi que les démarches déjà entreprises. L'agent en ligne prend le relais à la troisième minute, et non à la minute zéro.
Comment Encore offre une expérience client proactive qui apporte des solutions
Inbenta Encore est conçu en privilégiant avant tout les connaissances, car la résolution des demandes est le seul indicateur pertinent à l'échelle de l'entreprise. Chacun des piliers ci-dessous correspond à une fonctionnalité qui permet de transformer l'ambition des agents en résultats concrets.
Pilier n° 1 : Agir, ne pas se contenter de réagir
Inbenta Encore repose sur le principe de la clôture, et non sur celui du transfert. La recherche contrôlée, l'exécution de flux de travail multi-systèmes et la journalisation des audits fonctionnent au sein d'un seul et même système. La résolution est le résultat final.
Une architecture axée sur la connaissance
Précision de +98 %. Intégration du contenu en 30 à 60 minutes. Plus de 90 langues, dont plus de 35 en version native. Des intentions pré-validées, liées à la source et soumises à des règles de gouvernance, pilotent chaque réponse réglementée en production, et pas seulement lors des démonstrations.
Intelligence programmée, optimisée par l'architecture double LLM d'Encore
Récupération déterministe des faits. Fluidité générative dans la conversation. L'architecture à double LLM bascule automatiquement entre les voies, garantissant à la fois précision et naturel même sous une charge de travail importante.
Modèle d'autonomie par étapes
Lire, recommander, agir. Encore accompagne chaque étape afin que les entreprises prennent leurs décisions en s'appuyant sur des données concrètes, et non sur les promesses des fournisseurs. La plupart des déploiements soumis à une réglementation fonctionnent en mode mixte : agir sur les schémas identifiés, recommander sur ceux qui émergent, lire les nouveaux contenus.
Élever
Suivi continu des interactions en temps réel. Détection des écarts, mise en évidence des lacunes, optimisation autonome du contenu. Les performances des agents s'améliorent au fil des mois et des trimestres, et pas seulement au moment de la mise en service.
Une gouvernance transparente
Chaque action est consignée : contenu source, version de la politique, actions système, données consultées, résultat vérifié. Le RSSI, le directeur des risques, le directeur de la conformité et le responsable de la conformité ont par défaut accès à la piste d'audit. C'est à eux qu'incombe le droit de veto.
Boîte à outils d'expérience client basée sur l'IA
Appels vocaux, chat, e-mails, moteur de recherche, assistance en direct par un conseiller et gestion des tickets sur une seule et même plateforme centralisée. Encore a remporté le TSIA Star Award dans la catégorie « Innovation en IA pour l'expérience client ».
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Foire aux questions
Quelle est la différence entre l'IA agentique et l'automatisation traditionnelle en matière d'expérience client ?
L'IA agentique planifie, décide, exécute et vérifie. L'automatisation traditionnelle suit des étapes prédéfinies. Les systèmes agentiques gèrent les exceptions et fondent leurs décisions sur des connaissances encadrées plutôt que sur des règles codées en dur.
Comment les agents IA améliorent-ils le taux de résolution dès le premier contact ?
En suivant le processus, et pas seulement en répondant à la question. Lorsque l'agent récupère la police, contacte les systèmes et vérifie le résultat au cours d'une seule interaction, le client n'a pas besoin de revenir.
Quelle est la différence entre une « réponse IA » et une « résolution IA » ?
Une « réponse » apporte une réponse à la question. Une « résolution » clôt l'interaction. Une « réponse » laisse le soin à un humain de mener l'action. Une « résolution » exécute l'action sur l'ensemble des systèmes, consigne la piste d'audit et confirme le résultat.
Quel est le niveau de précision des agents IA et comment éviter les « hallucinations » ?
Une précision des réponses de +98 % constitue la référence de production d'Encore. La prévention des hallucinations est intégrée à l'architecture : intentions régies, extraction liée à la source, chemins déterministes pour les faits, chemins génératifs uniquement pour la fluidité.
Les agents IA peuvent-ils fonctionner à la fois par voix, par chat et par e-mail ?
Oui. Les mêmes bases de connaissances réglementées et les mêmes définitions de flux de travail s'appliquent à la voix, au chat, à l'e-mail, à la recherche et au libre-service. Plus de 90 langues, dont plus de 35 en version native. Le résultat est le même, quel que soit le canal par lequel le client nous contacte.
Comment les agents d'IA s'améliorent-ils au fil du temps ?
Les schémas d'escalade servent de données d'apprentissage. La maintenance autonome analyse les cas où la résolution a échoué, identifie les lacunes dans le contenu et les comble. Les performances s'améliorent en continu, et non pas au rythme des bilans trimestriels.
Que doivent rechercher les secteurs réglementés dans une plateforme d'agents IA ?
Une architecture axée sur la connaissance, une exécution des workflows régie par des règles, une traçabilité totale et une autonomie progressive. Les preuves de conformité sont générées par défaut, et non a posteriori.
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