gestion des connaissances en IA

Logiciel de gestion des connaissances basé sur l'IA, conçu pour l'expérience client en entreprise

Vos clients ne devraient pas recevoir une réponse via l'assistance vocale, une autre via le chat et une troisième via le libre-service. Ce manque de cohérence relève d'un problème de gestion des connaissances, et non d'un problème d'IA. La couche d'ingénierie des connaissances d'Inbenta Encore offre à chaque canal une source unique, contrôlée et vérifiable, avec une précision supérieure à 98 % dès le premier jour.

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Qu'est-ce que la gestion des connaissances basée sur l'IA ?

Elle remplace les bases de données statiques par un système de recherche tenant compte de l'intention de l'utilisateur, de sorte que la plateforme comprend ce que l'utilisateur demande et lui fournit la bonne réponse, et non pas simplement le document le plus proche.

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Dans le cadre de votre stratégie d'expérience client, cela revêt une importance particulière, car la même question peut être posée par téléphone, via le chat, dans le moteur de recherche ou lors d'une interaction avec un agent. Si ces canaux s'appuient sur des sources différentes ou utilisent des logiques distinctes, votre client obtiendra des réponses divergentes. Une bonne gestion des connaissances basée sur l'IA résout ce problème grâce à une couche centralisée et contrôlée qui alimente tous les points de contact.

Comment l'IA transforme la gestion des connaissances

Pendant la majeure partie de la dernière décennie, les connaissances de l'entreprise étaient stockées dans des référentiels statiques que personne ne mettait à jour. Les agents effectuaient des recherches dans des index de mots-clés. Les clients étaient redirigés vers des articles d'aide imbriqués les uns dans les autres. Les équipes chargées de la gestion des connaissances passaient plus de temps à classer les informations qu'à les rédiger.

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La tendance actuelle est aux systèmes capables de comprendre l'intention et de s'améliorer de manière autonome. Dans le domaine de la gestion des connaissances, l'IA recouvre désormais trois aspects à la fois :

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La recherche se base sur l'intention et non sur des mots-clés ; ainsi, une question formulée de cinq façons différentes donne la même réponse correcte
Une détection autonome des lacunes, dans laquelle la plateforme met en évidence les contenus manquants et les questions qui se posent, plutôt que d'attendre que quelqu'un s'en aperçoive
Une diffusion indépendante du canal, où une source centralisée alimente simultanément la voix, le chat, la recherche, l'assistance par agent et le libre-service

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Encore d'Inbenta repose sur l'ingénierie des connaissances et l'intelligence programmée, ce qui lui confère sa fiabilité à l'échelle de l'entreprise.

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Cette architecture privilégie les connaissances et ne repose pas obligatoirement sur des modèles linguistiques de grande envergure (LLM). Ces derniers gèrent l'orchestration et l'enrichissement au moment de l'ingestion, et non la génération de réponses lors de l'exécution. C'est là que réside la différence entre un système que l'on peut auditer et un système qui donne des réponses erronées à vos clients.

Fonctionnement du système de gestion des connaissances basé sur l'IA d'Inbenta Encore

Encore fonctionne comme une couche unique d'ingénierie des connaissances qui structure une fois pour toutes les connaissances de votre entreprise et les met à disposition partout.

Chaque canal, chaque agent et chaque workflow automatisé puise dans la même source contrôlée ; ainsi, la réponse que votre client reçoit par téléphone est la même que celle qu'il obtient par chat.

Couche d'ingénierie des connaissances centralisée : structurez votre contenu une seule fois et diffusez-le de manière cohérente via les services vocaux, le chat, la recherche d'entreprise, le libre-service et l'assistance en direct par un agent.

Recherche basée sur l'intention via l'intelligence programmée : comprend ce que demande l'utilisateur et fournit la réponse validée, et non une supposition probabiliste.

Détection autonome des lacunes de contenu via Elevate : surveille en permanence les interactions réelles, met en évidence le contenu manquant et comble les lacunes sans intervention manuelle.

Couverture multilingue : plus de 90 langues prises en charge, dont plus de 35 en version native, ce qui permet à une même source contrôlée de desservir tous les marchés sans risque de divergence de traduction.

Gestion de contenu sans code : vos experts métier et spécialistes du contenu créent et gèrent directement cette couche, sans avoir à ouvrir de tickets d'assistance technique.

Le processus de déploiement est tout aussi important que les fonctionnalités. Votre contenu source est importé et converti en intents contrôlés et prêts à être déployés en 30 à 60 minutes. Le déploiement est 75 % plus rapide que celui des solutions concurrentes.

Les équipes qui, par le passé, devaient passer par des projets de migration des connaissances s'étalant sur plusieurs mois, parviennent désormais à la mise en production en quelques jours, voire quelques semaines.
Pour les acheteurs qui évaluent les meilleures plateformes de gestion des connaissances basées sur l'IA pour la recherche d'entreprise, ce qui distingue Encore, c'est que la recherche d'entreprise est l'un des résultats de la couche d'ingénierie des connaissances, et non un outil autonome ajouté a posteriori. La même source contrôlée qui alimente la recherche basée sur l'intention alimente également les réponses vocales, la résolution par chat et l'assistance en direct par un agent, ce qui permet de garantir la cohérence des canaux en production.

Comment l'IA générative et l'ingénierie des connaissances fonctionnent ensemble

L'IA générative est très performante pour la synthèse, la rédaction et l'enrichissement. Elle n'est toutefois pas fiable lorsqu'elle est utilisée comme moteur de réponses.

Le problème auquel la plupart des entreprises se sont déjà heurtées avec les outils basés uniquement sur les grands modèles de langage (LLM) est toujours le même : des réponses assurées, bien formulées, mais erronées.

L'approche d'Encore sépare ces deux rôles.

L'IA générative et l'ingénierie des connaissances fonctionnent de concert, mais elles remplissent des rôles différents :

L'IA générative se charge de l'orchestration et de l'enrichissement lors de l'ingestion :

Résumer le contenu des sources, rédiger des propositions de réponses à examiner et identifier les lacunes dans la base de connaissances

L'intelligence programmée, qui s'appuie sur l'architecture double LLM d'Encore, gère la récupération des données en temps réel :

Mettre en correspondance l'intention de l'utilisateur avec des sources contrôlées et fournir la réponse approuvée

Il en résulte un système où l'IA générative enrichit vos connaissances et où l'intelligence programmée en garantit la fiabilité. Vous bénéficiez de la fluidité de l'IA générative sans renoncer aux contrôles de précision dont dépendent les secteurs réglementés. Il s'agit d'une orchestration de l'IA conçue pour la précision, et non pour la nouveauté.

C'est aussi la raison pour laquelle la gestion des connaissances basée sur l'IA est enfin justifiable dans le domaine de l'expérience client réglementée. La gestion des connaissances par IA générative ne vous est utile que si chaque réponse peut être retracée jusqu'à sa source. L'approche d'Encore en matière d'IA générative pour la gestion des connaissances préserve cette traçabilité en maintenant les LLM hors du chemin de récupération en temps réel et à l'intérieur du flux de travail d'ingestion et d'enrichissement, où leur utilisation est sûre.

Pourquoi Inbenta Encore figure parmi les meilleurs outils de gestion des connaissances basés sur l'IA pour les entreprises

Encore est conçu pour les entreprises dont les connaissances doivent être exploitées de manière cohérente à travers la voix, le chat, la recherche et l'assistance par agent, et dont les réponses doivent résister à un audit.

Les atouts qui comptent pour les acheteurs professionnels :

+98 % de précision des réponses grâce à l'intelligence programmée, optimisée par l'architecture double LLM d'Encore

+35 % de résolution dès le premier contact, car une connaissance précise permet d'apporter la bonne réponse dès le départ

+30 % d'amélioration du taux de satisfaction client grâce à des réponses cohérentes et fidèles à l'image de marque sur tous les canaux

Réduction de 50 % des frais généraux grâce à la consolidation des outils de gestion des connaissances dispersés au sein d'une couche centralisée

Plus de 90 langues prises en charge , dont plus de 35 en mode natif, avec un système de réponse intelligent pour les autres

Plus de 850 intégrations prêtes à l'emploi pour les CRM, les systèmes de gestion des tickets et les plateformes CCaaS, sans qu'il soit nécessaire de remplacer vos systèmes existants

Une gestion de contenu sans code permettant aux détenteurs de connaissances de gérer directement cette couche, sans dépendre des équipes techniques

Prévention des hallucinations grâce à une conception axée sur le déterminisme, chaque réponse pouvant être rattachée à une source contrôlée

Derrière ce système se cachent deux décennies de perfectionnement de l'IA dédiée à l'expérience client en entreprise. L'architecture a été conçue dès le départ dans une optique de gouvernance, et non pas en tant qu'adaptation d'un ancien outil conversationnel. C'est pourquoi Encore figure parmi les meilleurs outils de gestion des connaissances basés sur l'IA pour les entreprises dont les réponses doivent résister à un audit : la précision, la traçabilité et la cohérence entre les canaux sont intégrées dès la conception, et non pas ajoutées après coup.

Les résultats constatés par nos clients

La précision des informations se traduit par des résultats commerciaux concrets. Il s'agit là des résultats obtenus par les clients d'Inbenta, et non de simples chiffres issus d'un tableau de bord de projet pilote :

11,5 millions de clients ont vu leurs demandes de duplicata de facture traitées grâce à une base de connaissances contrôlée sur WhatsApp ; 240 millions de dollars de créances clients ont été négociés via ce canal, et 92 % d'entre elles ont été réglées par l'agent IA au sein d'un service public réglementé desservant 37 millions de personnes.

2,03 millions de dollars d'économies réalisées, 64 000 clients ayant adopté une nouvelle fonctionnalité numérique et 11,5 millions de pages vues sur la section « Learn », grâce à un contenu cohérent et contrôlé diffusé à la fois sur les canaux en libre-service et en agence.

Une réduction de 84 % des escalades au service client et un taux de réponse automatisée de 99,09 %, grâce à des réponses précises dès le premier contact au sein d'une structure de services financiers au service de BBVA.

Encore a également remporté le TSIA Star Award dans la catégorie « Innovation en matière de réussite client numérique ». Les résultats sont reproductibles, car l'architecture, le modèle de gouvernance et le processus de déploiement sont identiques pour chaque mise en œuvre.

Découvrez la gestion des connaissances basée sur l'IA d'Encore dans votre environnement

La plupart des démonstrations de gestion des connaissances se limitent à une présentation du produit. Celle-ci met en correspondance la couche d'ingénierie des connaissances d'Encore avec vos canaux, vos sources de contenu et vos exigences de conformité réels, tout en proposant un plan de déploiement adapté à vos cas d'utilisation les plus courants.

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Foire aux questions

Questions fréquentes sur la gestion des connaissances basée sur l'IA.

Qu'est-ce que la gestion des connaissances basée sur l'IA ?

La gestion des connaissances basée sur l'IA est un système qui organise, extrait et améliore en permanence les connaissances de l'entreprise afin que les clients et les agents obtiennent des réponses précises et cohérentes sur tous les canaux. La couche d'ingénierie des connaissances et l'intelligence programmée d'Encore garantissent que ces réponses sont précises par nature, et non pas probabilistes.

Quelle est la différence entre un système de gestion des connaissances basé sur l'IA et un référentiel de connaissances traditionnel ?

Une base de connaissances traditionnelle stocke les contenus de manière passive et repose sur la recherche par mots-clés. Un système de gestion des connaissances basé sur l'IA comprend l'intention de l'utilisateur, propose la bonne réponse, détecte automatiquement les lacunes via Elevate et s'améliore au fil du temps. Encore transforme une bibliothèque de contenus statique en une couche d'expérience client (CX) contrôlée qui alimente tous les canaux.

En quoi l'IA générative améliore-t-elle la gestion des connaissances ?

L'IA générative intègre des fonctionnalités de synthèse, de complétion et de rédaction de réponses dès la phase d'ingestion. Elle ne peut toutefois pas se substituer aux contrôles de précision ni à la mise en correspondance structurée des intentions. Encore utilise des modèles de langage (LLM) pour l'orchestration et l'enrichissement lors de l'ingestion, tandis que Programmed Intelligence se charge de la recherche en temps réel ; c'est ainsi que l'orchestration par l'IA permet d'éviter les « hallucinations » au niveau de la réponse.

Quels sont les critères à prendre en compte pour choisir des outils de gestion des connaissances basés sur l'IA ?

Recherchez la compréhension de l'intention grâce à l'intelligence programmée, une couverture multilingue (plus de 90 langues, dont plus de 35 en version native), une diffusion indépendante du canal (voix, chat, recherche et assistance par agent), une gestion de contenu sans code pour les gestionnaires de connaissances, ainsi qu'une piste d'audit complète pour garantir la conformité réglementaire. Encore a été conçu pour répondre à ces cinq critères.

En quoi la gestion des connaissances basée sur l'IA améliore-t-elle l'expérience client et celle des agents ?

La gestion des connaissances basée sur l'IA fournit aux clients des réponses cohérentes et exactes dès la première tentative, tout en offrant aux agents une source d'informations fiable lors des interactions en direct. Les clients d'Encore constatent une amélioration de 35 % du taux de résolution dès le premier contact et une hausse de 30 % de la satisfaction client, car ce sont des informations précises qui permettent de résoudre les interactions, et pas seulement de fournir de meilleurs résultats de recherche.

Inbenta Encore s'intègre-t-il à nos systèmes d'entreprise existants ?

Oui. Encore est livré avec plus de 850 intégrations d'entreprise prêtes à l'emploi, notamment Genesys, Salesforce, IBM et d'autres solutions CCaaS et CRM existantes. La couche d'ingénierie des connaissances se connecte aux systèmes où se trouvent déjà vos données clients et les flux de travail de vos agents. Aucune refonte complète n'est nécessaire.

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