Agent du service clientèle

L'agent de service client basé sur l'IA qui ne se contente pas de répondre, mais qui résout les problèmes

Vos clients ne veulent pas avoir à se répéter, à rester en attente ou à être redirigés vers une page de FAQ qui ne répond qu'à moitié à leur question. L'agent de service client basé sur l'IA d'Inbenta Encore traite les demandes de bout en bout avec une précision de plus de 98 %, dans plus de 90 langues, 24 heures sur 24, 7 jours sur 7.

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Ce que l'agent de service client basé sur l'IA d'Inbenta permet de résoudre

Vous connaissez déjà le scénario. Un client nous contacte, est redirigé vers un article de la base de connaissances qui ne répond qu'à moitié à sa question, puis rappelle 20 minutes plus tard pour repartir de zéro avec un conseiller humain. L'agent de service client Encore AI d'Inbenta boucle la boucle au lieu de renvoyer le client vers un autre service.

Interface numérique comportant trois barres horizontales au-dessus d'un bouton bleu lumineux portant l'inscription « AI Orchestrator », reliées par de fines lignes.

Dans les secteurs des services financiers, du voyage, des jeux d'argent et de hasard en ligne, ainsi que du SaaS B2B destiné à une clientèle soumise à une réglementation, elle gère :

Taux de résolution des tickets du premier contact à la clôture, et pas seulement en termes de transfert. Les entreprises qui utilisent Encore enregistrent une amélioration de plus de 35 % de leur taux de résolution dès le premier contact.

Gestion des FAQ avec une précision contrôlée. Chaque réponse provient d'une source pré-approuvée et reste cohérente dans toutes les langues et sur tous les canaux.

Suivi des commandes, consultation des comptes et mises à jour de statut, extraits directement des systèmes d'administration grâce à plus de 850 intégrations d'entreprise.

Enregistrement et acheminement des réclamations avec toutes les informations contextuelles. Lorsqu'un problème nécessite l'intervention d'un agent, le transfert s'accompagne de l'historique complet des interactions, du sentiment du client et des prochaines étapes recommandées.

Gestion de l'escalade avec journalisation des actions. Chaque décision prise par l'IA est consignée et justifiable, ce qui permet à vos équipes chargées de la conformité et de la qualité de vérifier précisément ce qui s'est passé et pourquoi.

Résultat global : une amélioration de 30 % de la satisfaction client et une réduction de 50 % des frais généraux pour les entreprises qui déploient Encore à grande échelle.

Comment ça marche

L'agent de service client basé sur l'IA d'Encore s'appuie sur Programmed Intelligence, une architecture axée sur la connaissance qui fournit des réponses déterministes et contrôlées, plutôt que des hypothèses probabilistes.

Le client envoie une requête

Votre client vous contacte par chat, appel vocal, e-mail ou tout autre canal connecté. L'intelligence programmée identifie l'intention à partir d'une base de connaissances structurée et pré-approuvée. Pas de période de formation. Pas de conception de modèles. La reconnaissance de l'intention fonctionne dès le premier jour, car votre base de connaissances constitue la source de référence de l'IA.

L'agent traite la demande

Il extrait les données des systèmes connectés (CRM, gestion des commandes, facturation, billetterie), exécute le workflow approprié et fournit une réponse conforme aux règles établies. Si l'action nécessite la mise à jour d'un enregistrement, le traitement d'un remboursement ou le déclenchement d'un événement en aval, l'agent agit dans le respect des limites définies par la politique.

Si la résolution nécessite l'intervention d'une personne, le transfert est terminé

L'agent humain reçoit l'intégralité de la conversation, le raisonnement de l'IA et l'analyse des sentiments du client. Pas de transfert à froid. Pas de répétition du contexte. Le contenu source est ingéré, traité et converti en intentions contrôlées et prêtes à être déployées en 30 à 60 minutes. Prêt pour la production en quelques jours, et non en plusieurs mois, et plus de 75 % plus rapide que les solutions traditionnelles.

Pas seulement sécurisé. Mais aussi vérifiable. Conçu pour les secteurs réglementés.

« Sûre » signifie que l'IA ne devrait pas causer de préjudice. « Vérifiable » signifie que vous pouvez prouver à une autorité de régulation, ou à votre propre responsable de la sécurité des systèmes d'information (RSSI), responsable des risques (CRO) ou responsable de la conformité disposant d'un droit de veto sur le déploiement de l'IA, ce que l'assistant a dit exactement, pourquoi il l'a dit et sur quelle source d'informations il s'est appuyé.

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Pour les entreprises des secteurs des services financiers, du voyage, des jeux d'argent et de hasard en ligne, ainsi que du SaaS B2B dont la clientèle est soumise à une réglementation, cette distinction fait toute la différence entre un projet pilote qui obtient le feu vert et un autre qui reste bloqué au stade de l'examen juridique.

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L'architecture « boîte de verre » d'Encore rend chaque décision prise par l'IA transparente et traçable :

Conception axée sur le déterminisme

L'intelligence programmée extrait des réponses à partir d'une base de connaissances structurée et contrôlée, plutôt que de générer des réponses de manière probabiliste. L'IA s'appuie sur ce que vous avez approuvé, et non sur ce qu'un modèle linguistique prédit.

Piste d'audit complète pour chaque interaction

Chaque requête, chaque correspondance d'intention, chaque réponse et chaque décision d'escalade est consignée, et le raisonnement suivi est accessible à vos équipes chargées de la conformité, des affaires juridiques et de la qualité.

Explicabilité à l'intention des autorités de régulation et des responsables internes des risques

Lorsqu'un inspecteur du CFPB, un auditeur de la loi européenne sur l'IA ou votre propre responsable de la conformité vous demande pourquoi l'assistant a fourni une réponse précise à un client, Encore fournit la source exacte, la logique exacte et la version exacte de la base de connaissances qui était active à ce moment-là.

Fonctions de contrôle des hallucinations intégrées à l'architecture

Comme le système privilégie les connaissances et que l'utilisation d'un modèle de langage (LLM) est facultative, le risque de réponses inventées de toutes pièces est nettement moindre que sur les plateformes axées sur les LLM, où chaque réponse est générée à partir de zéro.

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C'est précisément grâce à cette particularité qu'Inbenta Encore a remporté le TSIA Star Award dans la catégorie « Innovateur de l'année en matière de réussite client numérique ».

Que se passe-t-il après la mise en service ? Encore continue de s'améliorer

Voici l'une des principales préoccupations que les responsables des achats dans le domaine des centres de contact expriment rarement ouvertement :

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« Que se passera-t-il après le lancement ? »

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La capacité de maintenance autonome d'Encore élimine la dégradation post-lancement qui oblige la plupart des projets d'IA à faire l'objet d'une maintenance manuelle constante.

Une analyse en continu des interactions réelles des utilisateurs afin de mettre en évidence des possibilités d'optimisation que votre équipe risquerait autrement de passer à côté.

Identification automatique des nouvelles intentions, des sources d'information manquantes, des acronymes non définis et des schémas d'escalade nécessitant une attention particulière.

Acceptation en un clic. Les administrateurs examinent les mises à jour recommandées et les publient directement dans la base de connaissances sans avoir à reconstruire ni à reformer le système.

Tableau de bord unifié regroupant les données relatives au comportement, aux taux de repli, aux volumes d'escalade et à l'utilisation pour l'ensemble des assistants et des langues dans une vue unique.

Au fil du temps, l'agent gagne en précision sans intervention manuelle de la part de votre équipe. Vos responsables de la gestion des connaissances se concentrent sur la stratégie et la gouvernance, et non sur la maintenance.

Plus de 850 intégrations : pas besoin de tout remplacer

Que vous utilisiez Genesys (PureConnect ou PureEngage sur site, ou en cloud), l'infrastructure de centre de contact IBM, Five9, Zendesk, Salesforce ou ServiceNow, Encore s'y connecte directement. Grâce à plus de 850 intégrations prêtes à l'emploi, votre équipe n'aura pas à développer de middleware sur mesure ni à attendre des mois pour bénéficier de services professionnels.

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Le moteur d'automatisation des flux de travail intègre un générateur par glisser-déposer doté de connecteurs natifs pour les systèmes d'entreprise. Une seule interface permet de gérer toutes les langues et tous les assistants, ce qui réduit la durée du déploiement mondial de plusieurs mois à quelques jours.

Résultats d'entreprise avec Inbenta Encore

OPPLUS (services financiers, BBVA)

OPPLUS accompagne BBVA, l'une des plus grandes banques d'Espagne, et a déployé l'agent de service client basé sur l'IA d'Encore, ainsi que ses fonctionnalités de base de connaissances et son système d'assistance aux agents, dans l'ensemble de son réseau d'agences commerciales. En 12 mois, les appels vers ce réseau sont passés de 71 % à 11 % de l'ensemble des interactions, soit une réduction de 84 % des escalades. Parallèlement : un taux de réponse automatisée de 99,09 %, un taux de libre-service de 100 %, un NPS de 86 % et une amélioration de 60 % de la rentabilité.

M&T Bank (services financiers)

La banque M&T devait aider 5 000 employés de ses agences et des millions de clients à adopter de nouveaux produits numériques sans recourir à une formation classique pour combler le fossé. Encore a été déployé sur une plateforme interne accessible en permanence destinée aux employés, via des outils de démonstration en face à face dans les agences, ainsi que sur un site public d'apprentissage destiné aux clients. Résultats : 2,03 millions de dollars d'économies estimées, 64 000 clients utilisant une nouvelle fonctionnalité numérique, 146 000 minutes gagnées en temps d'appel et de service, et 11,5 millions de pages vues pour les démonstrations interactives.

GOL Airlines (voyages)

GOL traite environ 2,5 millions de demandes clients par mois sur son site, concernant notamment l'enregistrement, l'émission de billets, les bagages et les modifications de réservation. Son agent de service client basé sur l'IA et alimenté par Encore (« Gal ») traite désormais plus de 10 millions de demandes par an, résout 90 % des interactions de manière autonome et gère plus de 30 % des e-mails entrants des clients. 35 % des clients effectuent désormais leur enregistrement via WhatsApp, et 90 % d'entre eux jugent le service « très bon » ou « excellent ».

Foire aux questions

Questions fréquentes sur l'agent de service client basé sur l'IA d'Inbenta.

Qu'est-ce qu'un agent de service client basé sur l'IA ?

Un agent de service client basé sur l'IA est un système intelligent capable de répondre de manière autonome aux demandes des clients via le chat, la voix, les e-mails et la messagerie. Contrairement aux automatisations basiques qui redirigent vers des pages de FAQ, il comprend l'intention de l'utilisateur, extrait des données des systèmes d'arrière-plan et effectue les actions nécessaires. Encore utilise l'« intelligence programmée » pour garantir une précision contrôlée et traçable.

Quel agent IA est le plus fiable pour le service client ?

La sécurité et la traçabilité sont deux notions distinctes. L'agent de service client basé sur l'IA d'Encore s'appuie sur une architecture déterministe axée sur les connaissances, offrant une précision de réponse supérieure à 98 %, des contrôles anti-hallucinations et une piste d'audit complète pour chaque interaction. Grâce à une transparence totale, les équipes chargées de la conformité peuvent retracer précisément les raisons pour lesquelles l'IA a fourni une réponse spécifique.

En termes de taux de résolution, comment l'agent de service client basé sur l'IA d'Inbenta se compare-t-il à une équipe humaine ?

Les entreprises qui utilisent Encore constatent une amélioration de 35 % du taux de résolution dès le premier contact, en complément de leurs équipes humaines. L'IA gère le volume, les demandes récurrentes et assure une couverture 24 h/24, 7 j/7. Les humains se chargent des interactions complexes et nécessitant une grande empathie. Les deux travaillent en synergie, avec des transferts de dossier incluant tout le contexte lorsque la situation nécessite une escalade.

L'agent de service client basé sur l'IA d'Inbenta prend-il en charge plusieurs langues ?

Oui. Encore est optimisé pour prendre en charge plus de 90 langues à grande échelle, avec une précision constante pour chacune d'entre elles, et non pas une simple traduction automatique. Une seule interface permet de gérer toutes les langues et tous les assistants, ce qui est essentiel pour les entreprises internationales opérant dans des secteurs réglementés qui ont besoin de normes de conformité uniformes sur tous les marchés.

Combien de temps faut-il pour mettre en place un agent de service client basé sur l'IA ?

Encore se déploie 75 % plus rapidement que les solutions traditionnelles. Le contenu source est ingéré et converti en intents contrôlés et prêts à être déployés en 30 à 60 minutes. Prêt pour la production en quelques jours, et non en plusieurs mois. L'intelligence programmée et l'ingénierie des connaissances permettent de comprendre l'intention dès le premier jour, sans qu'aucun apprentissage ne soit nécessaire.

Inbenta est-il compatible avec l'infrastructure actuelle de notre centre de contact ?

Oui. Avec plus de 850 intégrations d'entreprise, la solution prend en charge Genesys, IBM, Five9, Zendesk, Salesforce, ServiceNow et bien d'autres encore. Aucun remplacement complet n'est nécessaire. Encore s'intègre à votre infrastructure existante et la renforce, ce qui élimine le principal obstacle technique souvent soulevé lors des évaluations d'IA en entreprise.

Quelle est la précision de l'IA et comment évitez-vous les hallucinations ?

Encore offre une précision de réponse de plus de 98 % grâce à son architecture axée sur les connaissances et ne reposant pas obligatoirement sur un modèle de langage (LLM). Les réponses sont extraites d'une base de connaissances contrôlée et pré-approuvée plutôt que générées de manière probabiliste ; le risque de réponses inventées de toutes pièces est donc nettement moindre que sur les plateformes axées sur les modèles de langage (LLM).

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