[Tribune] Les clés d'une IA de confiance au service de la relation client

Voici cinq points clés pour naviguer avec discernement dans l'univers de l'IA appliquée à la relation client

L'IA, une nécessité, mais pas à n'importe quel prix

Avant d'investir dans une technologie d'IA, il est crucial de bien cerner les défis spécifiques à résoudre et les résultats attendus. L'IA est devenue incontournable pour optimiser la relation client. Cependant, il faut privilégier des solutions qui garantissent à la fois rapidité, qualité et respect des données. L'objectif : réduire la charge de travail des équipes, limiter les erreurs et améliorer la satisfaction client.

Privilégier la transparence et "l'explicabilité"

L'IA ne doit pas être une boîte noire. Il est primordial de choisir des solutions dont le fonctionnement est compréhensible, afin de garantir la confiance et la responsabilité. Les solutions basées uniquement sur de l'IA générative ne sont pas toujours explicables, car leurs mécanismes de décision restent souvent opaques et difficiles à justifier. Chaque décision prise par l'IA doit pouvoir être tracée et justifiée.

Des résultats concrets et un ROI mesurable

L'investissement dans l'IA doit être justifié par des résultats tangibles. Il est nécessaire de mettre en place des indicateurs de performance précis pour évaluer le retour sur investissement des projets. L'automatisation du traitement des demandes doit permettre de réduire significativement les coûts et d'améliorer le taux de résolution dès le premier contact, libérant ainsi les équipes pour des tâches à plus forte valeur ajoutée.

Gérer les données de manière éthique et souveraine

La protection des données est un enjeu majeur, notamment avec l'entrée en vigueur de l'IA Act européen et du RGPD. Il est impératif de choisir des solutions qui respectent la vie privée des clients et la souveraineté des données, en conformité avec les réglementations en vigueur.

Adopter une approche pragmatique et itérative

L'IA n'est pas une solution miracle. Il est préférable de commencer par des projets pilotes, de tester et d'ajuster les solutions en fonction des résultats obtenus, avant de déployer à grande échelle. Définir les cas d'usages et les bénéfices attendus en amont du projet est primordial. Une mise en place structurée, étape par étape, avec un accompagnement adapté, maximise les chances de succès.

Malgré l'accélération des investissements dans l'intelligence artificielle, seuls 15 % des projets arrivent réellement en production, freinés par des défis majeurs : manque d'explicabilité, enjeux de souveraineté des données imposés par la réglementation européenne, difficulté à mesurer le ROI opérationnel. Ces obstacles soulignent la nécessité d'une IA qui soit à la fois transparente, éthique et performante. Les entreprises doivent transformer ces défis en opportunités pour améliorer leur relation client et leur efficacité opérationnelle.