Des agents IA qui résolvent les problèmes des clients, et ne se contentent pas de les transférer.
Des agents IA qui résolvent les problèmes des clients, et ne se contentent pas de les transférer.
Des agents IA qui résolvent les problèmes des clients, et ne se contentent pas de les transférer.
Tous les agents se retrouvent confrontés aux mêmes difficultés. L'agent traite les questions simples et transfère les autres. Inbenta Encore prend en charge les interactions complexes en plusieurs étapes que les autres systèmes ignorent, dans le respect des règles de gouvernance approuvées par votre équipe chargée de la conformité.
Votre infrastructure d'IA actuelle a été conçue pour répondre à un problème plus simple.
Votre infrastructure d'IA actuelle a été conçue pour répondre à un problème plus simple.
Votre infrastructure d'IA actuelle a été conçue pour répondre à un problème plus simple.
La première génération d'agents virtuels visait à traiter les questions fréquentes. La deuxième génération, les « wrappers » de modèles de langage de grande capacité (LLM), visait à fournir des réponses fluides. Aucune de ces deux générations n'a été conçue pour répondre aux exigences actuelles de l'expérience client en entreprise : une résolution en plusieurs étapes au sein de systèmes fragmentés, dans des environnements réglementés, sans risque d'erreurs.
C'est pourquoi le « purgatoire des pilotes » ne cesse de se répéter. L'outil fonctionne dans la démo. Il fonctionne dans le cadre d'une preuve de concept restreinte. Mais il échoue dès qu'un client pose une question que les scripts n'ont pas anticipée ou que le système de référence auquel l'agent doit accéder se trouve derrière une intégration dont personne n'a défini le périmètre. Le problème n'est pas le manque d'efforts. Le problème, c'est que l'architecture a été conçue pour un problème plus simple que celui que vous essayez de résoudre.
Les bots basés sur des règles ont atteint leurs limites. Les wrappers LLM se heurtent à un mur.
Les bots basés sur des règles ont atteint leurs limites. Les wrappers LLM se heurtent à un mur.
Les bots basés sur des règles ont atteint leurs limites. Les wrappers LLM se heurtent à un mur.
Un agent virtuel basé sur des règles suit un arbre de décision. Chaque branche est prédéfinie, ce qui signifie que toute formulation imprévue perturbe le déroulement normal. Les équipes passent des mois à rédiger des intentions, mais constatent que le taux de résolution stagne.
Un wrapper LLM génère des réponses au moment de l'exécution. Il gère à merveille les variations de formulation et produit des réponses de manière assurée. Mais cette même architecture qui lui confère une apparence intelligente le rend dangereux pour toute opération impliquant des données réglementées, des actions sur les comptes ou des engagements clients.
La distinction entre un agent IA et un chatbot est d'ordre structurel, et non stylistique. Un chatbot se contente de répondre. Un agent IA, quant à lui, reçoit un objectif, détermine la marche à suivre, extrait les données pertinentes des systèmes connectés, puis exécute la tâche. Encore appartient à cette seconde catégorie.
Encore génère des intentions contrôlées et prévalidées au moment de l'ingestion grâce à l'ingénierie des connaissances. Lors de l'exécution, l'intelligence programmée, optimisée par l'architecture double LLM d'Encore, identifie l'intention du client et renvoie la réponse préapprouvée ou exécute l'action suivante via plus de 850 intégrations prêtes à l'emploi. Le LLM n'est jamais le moteur de réponse ; il s'agit d'une couche d'orchestration et d'enrichissement.
C'est cette architecture qui garantit la fiabilité de l'orchestration des agents d'IA à l'échelle de l'entreprise :
- Le contenu source est importé et converti en intents contrôlés et prêts à être déployés en 30 à 60 minutes
- Encore est indépendant de tout modèle particulier ; vous pouvez donc utiliser le fournisseur de LLM de votre choix ou en changer en fonction de l'évolution du marché
- Plus de 850 intégrations prêtes à l'emploi permettent de connecter Encore à Genesys, Salesforce, IBM et d'autres environnements existants sans avoir à tout remplacer
- Le déploiement est 75 % plus rapide que les solutions concurrentes, la mise en service en production pouvant être réalisée en quelques jours ou quelques semaines, et non en plusieurs mois
L'acheteur qui a traversé les affres des projets pilotes sait ce qui change : il ne s'agit pas d'une plateforme qui nécessite six mois de programmation minutieuse avant de pouvoir servir à quoi que ce soit.
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Le taux d'auto-service s'effondre si l'IA donne des réponses erronées. La gestion des incidents s'effondre. La réduction des coûts s'effondre. Tous les indicateurs en aval dépendent de l'exactitude de la réponse.
Encore offre une précision de +98 % grâce à son architecture, et non au volume de données d'entraînement. L'intelligence programmée est avant tout déterministe : chaque réponse provient d'une source contrôlée, plutôt que d'être générée de manière probabiliste lors de l'exécution. La précision n'est pas une fonctionnalité superposée ; elle est au cœur même du fonctionnement du système. Les résultats en découlent naturellement : une amélioration de +35 % du taux de résolution dès le premier contact, une augmentation de +30 % de la satisfaction client et une réduction de +50 % des frais généraux.
Les équipes chargées d'évaluer les plateformes d'agents de service client basées sur l'IA devraient considérer tout résultat inférieur à ce seuil de précision comme rédhibitoire. Une réponse erronée donnée rapidement est pire qu'une réponse correcte donnée plus lentement.
Découvrez comment Encore gère de bout en bout vos interactions les plus volumineuses. Prenez rendez-vous pour une démonstration.
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La sécurité signifie que l'IA ne causera aucun préjudice. L'auditabilité signifie que vous pouvez prouver à une autorité de régulation, ou à votre propre RSSI, directeur des risques ou responsable de la conformité disposant d'un droit de veto sur le déploiement de l'IA, ce que l'assistant a dit, pourquoi il l'a dit et d'où provenaient les données. Dans les secteurs des services financiers, du voyage, des jeux d'argent et de hasard en ligne, ainsi que du SaaS B2B avec des clients soumis à une réglementation, l'auditabilité est une condition préalable au déploiement, et non une simple demande de fonctionnalité.
Encore a été conçu pour cet environnement :
- Historique complet de chaque interaction, source consultée et mesure prise
- Des contrôles d'accès basés sur les rôles permettant aux équipes chargées de la conformité, de l'expérience client et de l'informatique de travailler dans le cadre de leurs compétences
- Une localisation des données configurable pour répondre aux exigences réglementaires régionales
- Des réponses explicables grâce à l'intelligence programmée, dont l'origine peut être retracée jusqu'à la source qui les a générées
C'est ce qui distingue les logiciels d'agents IA destinés aux entreprises des outils qui font bonne impression en environnement de test, mais qui posent problème lors de l'évaluation de la conformité trois mois après la signature du contrat.
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Architecture « boîte de verre » : chaque décision est traçable
Les résultats des entreprises, pas les promesses des fournisseurs
Résultats opérationnels obtenus par les clients d'Inbenta qui gèrent des opérations complexes et réglementées dans le domaine de l'expérience client :
Banque M&T
Société nationale d'épargne-logement
Neoenergia
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La plupart des démonstrations sont des présentations générales. Celle-ci est spécialement adaptée à votre infrastructure, à votre cas d'utilisation et aux exigences de gouvernance que votre équipe chargée de la conformité examinera. La plupart des clients passent de la phase d'intégration à la mise en service des agents en quelques jours, et non en plusieurs mois.
Les choix architecturaux que feront les entreprises cette année auront des répercussions pour les années à venir. Il est aujourd'hui plus important que jamais de prendre la bonne décision.
Foire aux questions sur les agents IA
Foire aux questions sur les agents IA
Foire aux questions sur les agents IA
Les agents IA sont des systèmes autonomes qui reçoivent un objectif, déterminent la stratégie à suivre et gèrent des interactions en plusieurs étapes sans recourir à des arbres de décision prédéfinis. Encore y parvient avec une précision de plus de 98 % grâce à l'« intelligence programmée », qui s'appuie sur des connaissances structurées via l'ingénierie des connaissances plutôt que sur une génération à l'exécution, et exécute des actions via plus de 850 intégrations d'entreprise prêtes à l'emploi.
Un chatbot suit un script. Il identifie des mots-clés, exécute des arbres de décision et s'arrête lorsqu'il rencontre des formulations que le script n'avait pas prévues. Un agent IA, quant à lui, reçoit un objectif, détermine la marche à suivre, récupère des données en temps réel auprès des systèmes connectés, puis passe à l'action. Encore est la plateforme qui permet à ce second type d'agent de fonctionner en production, tout en offrant la gouvernance et la traçabilité requises par les entreprises réglementées.
Encore génère des intentions réglementées et prévalidées au moment de l'ingestion grâce à l'ingénierie des connaissances. Lors de l'exécution, l'intelligence programmée, optimisée par l'architecture à double LLM d'Encore, fait correspondre l'intention et renvoie la réponse préapprouvée. Chaque réponse provient d'une source réglementée, ce qui explique pourquoi le taux de précision de plus de 98 % est atteint en production plutôt que lors des démonstrations.
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. Encore s'intègre aux systèmes que vous utilisez déjà, sans les remplacer. Pas de remplacement complet, pas d'infrastructure parallèle, pas de migration obligatoire avant le déploiement.
Le contenu source est ingéré et converti en intentions contrôlées en 30 à 60 minutes. Le déploiement complet est 75 % plus rapide que les solutions concurrentes, la mise en production pouvant intervenir en quelques jours ou semaines, et non en plusieurs mois. La « Programmable Intelligence » comprend les intentions dès le premier jour ; il n'y a donc pas de phase d'apprentissage avant que le trafic client réel puisse transiter par le système.
Encore propose une tarification basée sur la consommation, sans engagement, et vous gardez le contrôle total de vos données. Le retour sur investissement se mesure en termes de taux de résolution, de coût par interaction et de capacité des agents, plutôt qu’en fonction d’une licence par poste. Les clients font état d’une réduction de plus de 50 % de leurs frais généraux, et les économies de plus de 2 millions de dollars réalisées par M&T Bank illustrent parfaitement ce que cela signifie à grande échelle.
Oui. Encore prend en charge plus de 90 langues, dont plus de 35 en mode natif, grâce à l'intelligence programmée. Chaque langue s'appuie sur la même couche d'ingénierie des connaissances réglementée, ce qui garantit une précision et une traçabilité constantes sur tous les marchés. Les déploiements mondiaux d'Inbenta assurent une prise en charge multilingue à grande échelle sur cette architecture, sans décalage de traduction entre les régions.
Pour les entreprises qui façonnent l'expérience client.
