IA Gen : un potentiel encore sous-exploité dans la relation client

Serait-ce finalement une adoption massive... mais superficielle de l'IA Gen ? Twelve Consulting, cabinet de conseil expert de la digitalisation de la relation client (et partenaire historique de Salesforce et de Microsoft depuis sa création en 2014), a présenté son approche exclusive "CRM as a Product" tout en dévoilant les résultats d'une étude sur l'adoption de l'IA générative (IA Gen) en entreprise. Et les résultats sont assez surprenants.

"Plus de 95 % des entreprises interrogées ont déployé une ou plusieurs solutions d'IA générative. Autrement dit, aujourd'hui, tout le monde s'y est mis", affirme Sadik Filipovic, associé fondateur de Twelve Consulting. Une adoption express qui s'explique par la démocratisation récente de ces technologies grâce notamment à la notoriété rapide d'Open AI avec sa solution ChatGPT.

Un objectif prioritaire : la productivité avant tout

Interrogées sur leurs motivations, les entreprises révèlent une approche pragmatique. À 90 %, elles identifient l'amélioration de la productivité des collaborateurs comme l'objectif principal, loin devant l'amélioration de la relation client (40 %). "Le premier objectif qui est ressorti très fortement, est d'améliorer la productivité des collaborateurs", analyse Sadik Filipovic. "En effet, les dirigeants d'entreprise ont d'abord pensé à la productivité avant de passer à la partie relation ou satisfaction client." Cette priorité se traduit dans les faits par des applications encore basiques : synthèse de documents, aide à la rédaction d'emails, traduction ou recherche d'informations... "Encore loin d'un usage orienté métier", précise le consultant.

Le verrou de l'intégration système

Le principal frein à une utilisation plus avancée réside dans l'architecture technique. Un chiffre révélateur : 83% des outils d'IA générative déployés ne sont pas connectés aux systèmes contenant les données clients, comme les CRM ou les outils de back-office.

"Seuls des projets qualifiés de "stand-alone" ont été déployés pour l'instant avec l'IA générative", constate Sadik Filipovic. Cette déconnexion explique pourquoi les entreprises peinent à dépasser les usages bureautiques génériques. Pour développer des applications métier sophistiquées, comme la gestion automatisée des réclamations clients, il est nécessaire d'aller chercher et récupérer les informations relatives aux clients. "Or jusqu'à présent, comme ils n'ont pas réussi à se connecter sur les outils de type CRM, l'IA reste un peu à la surface", commente Sadik Filipovic.

Des bénéfices encore flous

Cette immaturité se reflète dans l'évaluation des bénéfices. Seules 54 % des entreprises ont défini des indicateurs de performance (KPI) pour mesurer l'impact de leurs déploiements d'IA générative. Quand elles le font, elles se contentent généralement de mesurer des gains de temps, sans calculer le retour sur investissement réel. L'exemple donné par le consultant est parlant : "Une grande entreprise interrogée a décidé de généraliser une solution d'IA générative en s'appuyant sur des gains de temps entre 10 à 15 % de temps vis-à-vis des commerciaux... tout en ne sachant pas si ces 10-15 % ont été utilisés pour mieux vendre."

Pour quantifier cette immaturité, Twelve Consulting a d'ailleurs développé un modèle inspiré de la méthode Kano (catégoriser les exigences d'un produit ou service selon leur impact sur la satisfaction client), identifiant 66 cas d'usage possibles de l'IA générative. Verdict : même les entreprises les plus avancées ne déploient qu'une dizaine de ces applications, soit moins de 20 %. Une marge de progression qui semble évidente. D'ailleurs, l'optimisme est présent. "La prochaine étape est de faire sortir l'IA Gen de la simple bureautique vers des domaines tels que la relation client pour que cette dernière soit largement améliorée", commente Sadik Filipovic.

Un accueil favorable malgré les limites

Paradoxalement, cette absence de mesures précises n'entame pas l'enthousiasme. Les collaborateurs réagissent positivement à 63 % face à l'introduction de ces technologies, contre un tiers seulement exprimant des résistances. "Cette impression positive montre que l'IA Gen peut apporter des bénéfices", résume Sadik Filipovic, soulignant que cette perception favorable compense le manque d'objectivation des bénéfices. En revanche, le frein majeur identifié par 60 % des entreprises concerne la sécurité des données. "Aujourd'hui, les principales questions et objections portent sur la sécurité, ou non, de ces outils. Est-ce que mes données qui me sont propres ne se "baladent" finalement pas quelque part sur des services clouds que je ne maîtrise pas ?", se demande le consultant.

Malgré une adoption massive de l'IA générative, son intégration reste finalement superficielle et centrée sur la productivité. Les usages métiers avancés peinent à émerger, freinés par des obstacles techniques et un manque d'indicateurs précis. L'enthousiasme des collaborateurs laisse entrevoir un potentiel, mais la maturité des déploiements et la sécurité des données restent des défis majeurs à relever pour "transformer l'essai"... pour l'instant.