Traduction linguistique en temps réel pour les centres de contact : répondez à chaque client dans sa langue

Vos clients vous appellent en portugais, en espagnol et en allemand, et ils s'attendent à recevoir la même réponse précise que celle que reçoivent vos clients anglophones. La plupart des centres d'appels ne peuvent pas garantir cela à l'heure actuelle.

La traduction linguistique en temps réel pour les centres de contact permet à une couche d'IA de comprendre le client dans sa langue, de fournir une réponse conforme aux règles dans cette même langue, puis de transférer l'appel vers un agent capable de résoudre le problème sans avoir à changer d'outil ni à consulter de base de connaissances.

Les centres d'appels multilingues ne posent pas vraiment un problème de traduction. Ils posent un problème de cohérence des connaissances.

La plupart des outils traduisent les mots. La question la plus délicate est de savoir ce qui est traduit : une supposition, ou une réponse fondée sur la source et valable dans toutes les langues que vous utilisez.

Points clés à retenir

• La traduction en temps réel dans un centre de contact ne consiste pas à traduire les mots plus rapidement. Il s'agit de fournir la même réponse standardisée, dans la langue du client, au rythme de la conversation.
• La plupart des configurations multilingues utilisent des instances distinctes pour chaque langue ; ainsi, une même question peut donner lieu à des réponses différentes selon les marchés. Il s'agit là d'un problème de cohérence des informations, et non d'un problème de traduction.
• Une architecture axée sur la connaissance s'appuie sur une source unique et contrôlée, disponible dans plus de 90 langues. La couche de traduction intervient en aval ; la réponse est la même partout.
• Dans le cadre d'une expérience client réglementée, la réponse fournie en espagnol ou en allemand doit être aussi vérifiable et rattachée à sa source que celle donnée en anglais. La traduction ne dispense pas une réponse de l'obligation d'explicabilité.
• Réservez une démonstration pour découvrir comment Encore gère une base de connaissances unique dans plus de 90 langues.

Ce que signifie réellement la traduction linguistique en temps réel dans un centre de contact

La traduction linguistique en temps réel pour les centres de contact interprète la langue du client, extrait la réponse pertinente d'une base de connaissances contrôlée et la restitue dans la même langue, que ce soit par voix, chat, recherche ou assistance par un agent.

Du point de vue des opérateurs, le processus est simple. Le client appelle ou discute par chat dans sa langue, et le système reconnaît automatiquement cette langue sans intervention manuelle.

Il affiche la réponse validée, qu'elle provienne d'un assistant IA ou d'un conseiller humain, et consigne ce qui a été dit dans les deux langues à des fins d'archivage.

Ce dossier bilingue est la partie que la plupart des outils ignorent, et celle que l'autorité de régulation demande en premier lieu.

La traduction est ici une fonctionnalité CX intégrée à une seule et même plateforme, et non une API autonome rajoutée à votre pile technologique.

Pourquoi les centres d'appels multilingues rencontrent des difficultés lorsqu'ils se développent à grande échelle

Les centres d'appels multilingues connaissent généralement l'une des trois défaillances suivantes.

Des équipes linguistiques distinctes gèrent des guides opérationnels distincts. Des instances d'IA distinctes sont entraînées pour chaque marché et finissent par diverger au fil du temps. Ou encore, la traduction générale est simplement greffée sur une infrastructure qui n'a jamais été conçue pour gérer les contenus traduits.

Chaque approche aboutit au même résultat à grande échelle. Une même question suscite des réponses subtilement différentes selon les marchés, et l'expérience varie en fonction de la langue.

Le coût se répercute à deux niveaux. D'une part, dans la duplication des outils et des équipes, et d'autre part, dans les retouches nécessaires lorsqu'un client d'un marché reçoit des informations qui n'ont pas été communiquées à un client d'un autre marché.

Dans le cadre d'une expérience client (CX) réglementée, cet écart constitue avant tout un risque de non-conformité, bien plus qu'un problème lié à l'expérience client. Il s'agit d'un manquement à la cohérence des connaissances, et non d'un problème linguistique.

Traduire le discours ou traduire la réponse ?

Il est nécessaire de traduire rapidement les propos du client. Mais cela ne suffit pas. Une fois la question comprise, la qualité de l'assistant ou de l'agent se mesure uniquement à la réponse qu'il apporte ensuite.

Un outil de traduction exclusivement génératif synthétise la réponse au moment de l'exécution, dans la langue cible, sans s'appuyer sur une source référencée. Le client entend une proposition fluide.

L'erreur passe inaperçue, et c'est justement ce qui la rend dangereuse. Une traduction fluide d'une réponse erronée donne exactement la même impression d'assurance qu'une traduction fluide de la bonne réponse.

Une couche de traduction axée sur la connaissance extrait la réponse validée d'une base de connaissances contrôlée, puis la traduit dans la langue du client.

La couche de traitement de la parole permet au système d'accéder plus rapidement à la question. La couche de connaissances détermine si la réponse est une réponse que l'on peut valider, quelle que soit la langue. C'est là tout le problème des « wrappers » pour les grands modèles de langage (LLM), et l'ingénierie des connaissances apporte la solution.

Pourquoi une base de connaissances unique pour toutes les langues est préférable à des instances distinctes pour chaque marché

La plupart des plateformes imposent encore la création d'une instance d'IA distincte pour chaque langue. La base de connaissances, les données d'entraînement et les coûts de maintenance se multiplient à chaque nouveau marché.

Encore adopte une approche inverse. Une seule interface permet de gérer toutes les langues et tous les assistants, et la sélection d'une nouvelle langue entraîne la préparation automatique des mêmes intentions associées à celle-ci.

Les assistants peuvent partager les mêmes sources d'informations d'un marché à l'autre, ou agir de manière autonome lorsque le contenu local l'exige.

C’est ce qui permet de réduire le délai de déploiement multilingue de plusieurs mois à quelques jours, pour plus de 90 langues. Dans les secteurs du tourisme international, de l’hôtellerie et des solutions SaaS B2B multirégionales, cela fait toute la différence entre un seul système et un système par marché.

L'ajout d'un marché cesse alors d'être un projet. Il devient un cadre, car les intentions régies auxquelles l'entreprise fait déjà confiance se transposent simplement dans ce nouveau langage.

Si vous utilisez une pile par marché, réservez une démonstration pour découvrir une base de connaissances unique pour toutes vos langues.

Pourquoi la traduction doit pouvoir faire l'objet d'un audit dans les secteurs réglementés

Dans le domaine du service client réglementé, une réponse traduite reste une réponse. Une réponse erronée ou non documentée donnée à un client en espagnol présente le même risque qu'une réponse donnée en anglais.

Parfois même davantage, car l'équipe d'audit ne peut pas se contenter d'une connaissance littérale du texte pour le repérer.

La traduction doit fournir des réponses dont l'origine peut être retracée jusqu'à une source réglementée, avec un processus décisionnel pouvant être vérifié a posteriori, tant dans la langue source que dans la langue cible.

La piste d'audit doit rester cohérente d'une langue à l'autre. Un organisme de régulation qui examine une interaction multilingue a besoin de disposer côte à côte de la question d'origine, de l'intention de la source et de la réponse traduite. La plupart des outils de traduction ne sont pas en mesure de fournir ce type de trace.

En ce qui concerne les services financiers soumis aux contrôles du CFPB, de l'OCC et de la FDIC, ainsi que les frais de déplacement et d'accueil relevant de l'article 30 du RGPD, les critères sont vérifiables, traçables et justifiables.

Les obligations telles que celles prévues à l'article 13 de la loi européenne sur l'IA en matière de transparence et les recommandations du CFPB concernant les décisions fondées sur l'IA ne sont pas suspendues au motif que l'interaction ne s'est pas déroulée en anglais.

Ce que les responsables de centres de contact attendent de l'IA multilingue

Ces trois profils perçoivent différemment le problème du multilinguisme, et chacun a besoin de ses propres arguments pour se convaincre qu'une plateforme unique vaut mieux que plusieurs.

Le responsable de l'expérience client et le responsable des opérations ont besoin que les problèmes soient résolus dès le premier contact, quelle que soit la langue dans laquelle le client a appelé, que les réponses soient cohérentes d'un marché à l'autre et que le temps de traitement soit réduit lors des interactions transfrontalières.

La qualité du service ne doit pas baisser sur les canaux non anglophones. Cela se traduit par une amélioration de 35 % du taux de résolution dès le premier contact et de 30 % du taux de satisfaction client.

Le directeur informatique et le directeur des opérations ont besoin d'une plateforme unique capable de prendre en charge toutes les langues, plutôt que des environnements distincts pour chaque marché ; d'un déploiement dont la complexité ne s'accroît pas proportionnellement au nombre de langues ; et d'une intégration au centre de contact existant sans avoir à tout remplacer.

Cela se traduit par plus de 850 intégrations d'entreprise et un déploiement plus rapide de 75 %.

Le responsable de la sécurité des systèmes d'information (RSSI) et le directeur des risques ont besoin de réponses référencées par source dans toutes les langues, d'une piste d'audit unique qui ne soit pas fragmentée entre les différents marchés, ainsi que de contrôles relatifs à la localisation des données conformes aux exigences régionales.

Les réponses multilingues vérifiables constituent un élément destiné aux autorités de régulation, et non un simple atout interne.

Comment Encore permet la traduction en temps réel

Inbenta Encore gère l'expérience client multilingue au sein d'un seul et même système, et non pas avec un système distinct pour chaque langue.

• Une conception axée sur la connaissance. La réponse fournie au client est extraite d’intentions contrôlées et liées à des sources, structurées grâce à l’ingénierie des connaissances, puis formulée dans la langue du client. La traduction intervient en aval de la réponse ; elle ne s’y substitue pas.
• Une intelligence programmée, optimisée par l'architecture à double LLM d'Encore. La plateforme détermine les cas où la précision est requise et ceux où la fluidité générative apporte une valeur ajoutée, y compris dans différentes langues, sans que l'agent ou l'assistant n'ait à gérer ce choix.
• Une seule interface, toutes les langues. Une architecture multilingue et multi-assistants permet de gérer toutes les langues et tous les assistants à partir d'un seul et même endroit. Sélectionnez une langue et les intentions associées sont automatiquement configurées pour celle-ci. Les assistants partagent des sources ou fonctionnent de manière indépendante, dans plus de 90 langues.
• S'intègre à votre centre de contact existant. Grâce à plus de 850 intégrations d'entreprise prêtes à l'emploi et à l'orchestration de l'IA au sein d'infrastructures existantes, y compris les environnements Genesys et IBM vieillissants, il n'est pas nécessaire de tout remplacer pour chaque langue. Vous ajoutez l'IA sans migration.
• Résoudre, et non pas simplement répondre, dans toutes les langues. L'indicateur porte sur les interactions résolues dès le premier contact dans la langue du client, et non sur le volume d'appels redirigés, avec une amélioration de 35 % du taux de résolution dès le premier contact.
• Une gouvernance transparente, sur tous les marchés. Chaque réponse fournie, quelle que soit la langue, renvoie à l'intention initiale, afin que vous et votre responsable de la conformité puissiez l'examiner.
• Prêt pour la production en quelques jours, et non en plusieurs mois. Le contenu est rapidement intégré dans des intents en temps réel et contrôlés, même lorsqu’une nouvelle langue est ajoutée à un déploiement existant, avec un déploiement plus rapide de plus de 75 %.
• Une solution issue d'une production transfrontalière réglementée. Une précision de +98 % dès le premier jour. Travel Club a réduit son coût par appel de 39 % tout en offrant un service client dans la langue de ses clients, et Neoenergia traite environ 1,5 million d'échanges avec ses clients chaque mois.

Inbenta Encore est une plateforme d'IA agentique unifiée qui a remporté le TSIA Star Award dans la catégorie « Innovateur de l'année en matière de réussite client numérique ».

Si chaque nouveau marché implique une nouvelle pile technologique, l'architecture est la solution. Réservez une démonstration pour découvrir Encore dans les langues de vos clients.

Foire aux questions

Qu'est-ce que la traduction linguistique en temps réel pour les centres d'appels ?

Il s'agit d'une technologie capable de comprendre la langue du client lors d'une interaction, d'extraire la réponse d'une base de connaissances contrôlée et de la restituer dans la même langue sans délai. Elle fonctionne aussi bien pour les interactions vocales, par chat, via la recherche que pour l'assistance en direct par un agent, ce qui permet au client d'être servi dans sa propre langue et garantit la cohérence des réponses.

Comment la traduction en temps réel permet-elle de réduire les escalades dans les centres de contact multilingues ?

En fournissant à l'agent ou à l'assistant la même réponse validée dans la langue du client, le problème est ainsi résolu dès le premier contact, sans qu'il soit nécessaire de le transférer à un spécialiste bilingue. La cohérence des réponses sur l'ensemble des marchés permet d'éviter les tâches redondantes à l'origine des escalades, ce qui explique comment cette approche améliore le taux de résolution dès le premier contact.

La traduction par IA va-t-elle remplacer les agents bilingues ?

Non. Cela les aide. Les agents bilingues comme les agents monolingues reçoivent tous deux la réponse validée dans la bonne langue ; ils passent donc moins de temps à la rechercher et davantage à mener à bien la conversation. L'objectif est de permettre à un agent mieux outillé de servir le client, et non de le mettre à l'écart.

La traduction en temps réel est-elle vérifiable dans les secteurs réglementés ?

C'est indispensable. Une réponse traduite a la même valeur en matière de conformité que l'original. Un système axé sur la connaissance relie chaque réponse, quelle que soit la langue, à l'intention initiale, et conserve ensemble la question d'origine, la source et la réponse traduite. Cela rend la réponse vérifiable, traçable et défendable.

Combien de langues Encore peut-il prendre en charge dans le cadre d'un déploiement en centre de contact ?

Encore est optimisé pour plus de 90 langues à partir d’une base de connaissances centralisée, et non d’une instance distincte par langue. L’ajout d’une nouvelle langue entraîne la préparation automatique des mêmes intentions centralisées pour celle-ci, ce qui permet d’étendre la couverture sans multiplier la charge de maintenance.

Dans quel délai la prise en charge multilingue peut-elle être mise en place ?

Prêt pour la production en quelques jours, et non en plusieurs mois, lorsque l’architecture est axée sur les connaissances. Le contenu est rapidement intégré dans des intents actifs et régulés, et cela vaut également lorsque vous ajoutez une nouvelle langue à un déploiement existant. Le délai dépend principalement du niveau de régulation dont bénéficie déjà votre contenu source.