Cambridge Service Alliance (CSA) a organisé sa journée de l'industrie la semaine dernière. En tant que partenaire de l’organisation de recherche, HCLTech y a assisté aux côtés de 35 hauts dirigeants de certaines des plus grandes entreprises du Royaume-Uni.

Tout au long de la journée, quatre chercheurs du CSA ont présenté leurs observations sur la façon dont l’IA et l’IA générative (GenAI) influencent l’avenir des services en entreprise.

1. Personnalisation des services propulsée par l’IA, Jan Blümel

Blümel a souligné que les organisations visionnaires d’aujourd’hui cherchent à appliquer l’IA pour générer une communication plus humaine et reconnaître les émotions dans les interactions de service clientèle numérique. L’objectif est de créer une touche personnelle dans l’expérience client, en commençant par les interactions textuelles et en s’étendant aux modèles de langage vocaux et multimodaux.

Les aspects clés abordés comprenaient :

• Comprendre les expériences et émotions précédentes du client pour adapter les réponses de manière efficace. Cela comprend l’analyse de facteurs tels que le niveau de frustration et les problèmes récurrents.
• Intégrer l’empathie et la personnalisation tout en équilibrant les indicateurs d’efficacité comme le temps de résolution. La recherche explore comment introduire progressivement les capacités de l’IA en préservant la touche personnelle.
• Utiliser l’analyse conversationnelle pour identifier des éléments comme l’empathie et les émotions, puis appliquer un entraînement conversationnel pour améliorer les réponses selon les profils clients.
• Tirer parti des interactions précédentes pour personnaliser les réponses, y compris l’utilisation de caractéristiques vocales comme la tonalité et l’articulation pour comprendre les profils clients.
• Explorer le potentiel des modèles de langage multimodaux capables de combiner les données vocales et textuelles pour renforcer la touche personnelle dans les interactions de service clientèle.
   

2. Vers une stratégie axée sur l’expérience client (CX), Gautam Jha

Dans sa présentation, Jha a abordé les défis de la gestion de l’expérience client (CX) et la nécessité d’une stratégie organisationnelle plus globale et centrée sur la CX. Il a souligné que l’approche traditionnelle en silo axée sur les interactions n’est plus suffisante, les entreprises investissant massivement dans les initiatives CX sans toujours obtenir les retours espérés. 

Selon Jha, le cœur du problème est que la gestion de la CX exige une approche multifacette, impliquant l’alignement de la stratégie CX de l’organisation, de la vision, des éléments de conception ainsi que l’intégration des données et de technologies émergentes comme l’IA. L’alignement des parties prenantes est également primordial et plusieurs rôles dans l’organisation doivent être rassemblés pour résoudre ce casse-tête complexe. 

Pour relever ces défis, Jha a proposé un cadre de recherche articulé autour de trois piliers : les attitudes (passer d’une mentalité axée produit à une mentalité axée client), les capacités (intégrer les données et compétences en silos dans des « flux de valeur du parcours client cohérents ») et les méthodes (optimiser les tactiques numériques, la conception des services et la science des données à travers une optique CX). 

Sous-tendant ce cadre se trouve la théorie « La banalité de l’excellence », qui suggère que de petits détails souvent négligés peuvent faire une grande différence dans l’atteinte de l’excellence.

3. Optimiser la conception de l’expérience de service avec l’IA générative, Helen Zhao

Dans les étapes initiales de son projet de recherche, la présentation de Zhao a porté sur le potentiel de la GenAI pour transformer la façon dont les organisations abordent la conception des services et l’innovation en expérience client. Les applications connues de la GenAI sont la capacité à générer du contenu comme du texte, de l’audio, des données synthétiques et des images, offrant essentiellement « l’intelligence en tant que service » aux organisations. 

Voici des exemples d’applications de la GenAI : résumé de texte, remue-méninges, création de contenu et génération de code. Zhao a souligné que ces capacités ont le potentiel d’automatiser jusqu’à 70 % des activités professionnelles des employés aujourd’hui, redéfinissant comment les organisations abordent les tâches basées sur la connaissance. 

« C’est très différent des technologies d’IA précédentes, qui portaient plus sur le travail répétitif; désormais, il s’agit plus du travail intellectuel et de sa transformation des secteurs », a-t-elle noté.

À l’avenir, Zhao met en avant la nécessité de développer un cadre cohérent permettant d’intégrer cette technologie sans heurt dans le processus de design thinking, tout en adressant ces défis critiques.

4. Améliorer le service clientèle en fabrication avec les LLM et les systèmes RAG, Abhimanyu Kanwar

La dernière présentation portait sur l’utilisation de l’IA et de l’apprentissage automatique pour améliorer le service clientèle dans l’industrie manufacturière. Kanwar a partagé les résultats de ses recherches sur le développement d’un système « copilote » alimenté par l’IA pour assister les ingénieurs de service terrain et réduire les délais de réponse au service client. 

Les éléments clés incluent la définition de personas (opérateurs, techniciens et superviseurs), la construction d’une base de connaissances complète à l’aide de documentation technique et d’historiques de billets, et l’utilisation de grands modèles de langage (LLM) et de techniques RAG (retrieval-augmented generation). Celles-ci améliorent les modèles génératifs en permettant l’accès à l’information pertinente provenant de sources de données internes et externes, afin de fournir des réponses plus précises et adaptées au contexte.

Les premiers tests pilotes du système se sont révélés prometteurs, selon Kanwar, avec un taux de réponse correcte de 80 % sur des exemples de billets de soutien. 

Il a toutefois reconnu le compromis entre la rentabilité et l’efficacité, puisque des systèmes plus sophistiqués fondés sur des graphes de connaissances et capables d’automatiser la plupart des requêtes pourraient offrir un potentiel d’optimisation supérieur, mais exigeraient beaucoup plus d’investissement en préparation. 

L’objectif de la recherche est de déterminer si cette voie exigeant un investissement initial élevé ou un modèle de base moins coûteux mais plus gourmand en main-d’œuvre constitue le meilleur système pour l’avenir.

Réflexions : Un potentiel immense mais des défis d’intégration

Parmi les principaux enseignements tirés des quatre présentations de recherche, il est clair que, bien que l’IA et la GenAI détiennent un potentiel immense de transformation des services, le véritable défi réside dans leur intégration harmonieuse à la culture, la mentalité et les méthodes de travail de l’organisation. En se concentrant sur les petits détails, en alignant les parties prenantes et en plaçant l’humain au centre, les entreprises peuvent libérer tout le pouvoir de l’IA et de la GenAI afin d’offrir des expériences client et utilisateur exceptionnelles, tout en favorisant la croissance à long terme et durable.