IA et Relation Client : révolutionner sans rompre la confiance

L'IA Générative : levier de renforcement et d'amélioration de la relation client

L’IA : l’ère de la personnalisation de masse

À l’heure où les marchés sont saturés d’offres et les consommateurs surexposés à la publicité, les marques n’ont jamais autant eu besoin de se différencier de la concurrence. Les solutions d’intelligence artificielle (IA) s’avèrent être de puissants alliés pour améliorer et renforcer la relation client. En effet, en alliant les capacités d’analyse de l’IA prédictive, capable d’analyser en profondeur des comportements et reconnaître les patterns de consommation, avec les capacités des IA génératives à produire des contenus, les entreprises sont désormais capables de créer des offres personnalisées et spécifiques de manière industrielle. Cette personnalisation favorise le lien entre le client et la marque et contribue à augmenter la satisfaction et la confiance du client tout en augmentant le chiffre d’affaires (cross-sell ou up-sell).

L'exemple de Henkel avec Schwarzkopf

Par exemple, la marque de produits de soin capillaire Schwarzkopf du groupe Henkel s’appuie sur l’IA Générative d’Adobe, Firefly, pour démultiplier les visuels en fonction de la couleur, de la longueur ou du style des cheveux d’un client. Cela permet ainsi de proposer des recommandations de produits réellement individualisées plus pertinentes et engageantes.

Une expérience client plus autonome et efficace

L'IA générative offre des capacités avancées pour améliorer l'autonomie des clients en fournissant des réponses rapides, pertinentes et personnalisées en continu, 24h/24 et 7j/7. Grâce à des assistants conversationnels vocaux ou, chatbots alimentés par l'IA, cette technologie peut guider et répondre aux questions des clients de manière instantanée et précise. Les IA génératives, capables de comprendre et d’analyser le langage naturel, permettent ainsi d'accroître la satisfaction des clients.

Des préoccupations et inquiétudes autour de l'IA générative

Une déshumanisation des interactions ?

De nombreuses entreprises et clients sont méfiants à l’égard des technologies, notamment de l’IA, craignant qu’elles ne déshumanisent les interactions. Cette méfiance pèse également sur le déploiement des IA au sein des processus de relation client : 64% des clients préfèrent que les entreprises se passent d’IA sur cette activité, avant tout car ils craignent de perdre le lien avec un conseiller humain (source Gartner).

En effet, il est légitime de s’interroger sur l’impact de l’IA car la chaleur humaine, l’empathie et les émotions sont des qualités présentes chez l’humain et non chez la machine. De fait, la compréhension humaine et la dimension émotionnelle sont majeures dans la relation entre les clients et les entreprises. Le déploiement des IA nécessite une approche équilibrée pour préserver la dimension humaine des échanges, plus particulièrement dans les secteurs de la santé ou des assurances où les expressions faciales, le ton de la voix et une expression de compassion sont potentiellement préférables à un assistant vocal ou chatbot.

Le manque d’interprétabilité et de transparence, une perte de confiance potentielle pour le client

Bien que l’IA ouvre de larges champs de possibilités auprès des professionnels de la relation et de l’expérience client, elle est également la porte ouverte à de nombreux risques.
En effet, l’IA repose sur des algorithmes dont le fonctionnement peut être difficile à comprendre, même pour leurs créateurs, qui ne peuvent pas toujours expliquer précisément comment l’IA générative prend ses décisions. De fait, les enjeux juridiques, éthiques et techniques autour de leur utilisation sont une préoccupation majeure pour les acteurs de la relation et de l'expérience client. Lorsqu’il s’agit de maîtriser la relation client, l’IA générative peut manquer d’interprétabilité et de transparence, notamment parce que ses systèmes de neurones profonds sont assimilés à des « boîtes noires ». De fait, leur capacité à produire et leur fonctionnement interne sont difficiles à saisir pour les experts.

L’exemple du chatbot de Air Canada

En début d’année 2024, Air Canada a dû dédommager un client à la suite d'une décision judiciaire au Canada. Le client, conseillé par un chatbot sur le site d'Air Canada, avait réservé un billet après avoir été informé d'une réduction spéciale due à une tragédie familiale. Cependant, la compagnie a refusé le remboursement, affirmant que la réduction aurait dû être demandée avant l'achat. Après une contestation judiciaire, Air Canada a été jugée responsable des informations fournies par son chatbot. Suite à cette affaire, la compagnie a mis à jour puis désactivé le chatbot.

Cette affaire souligne les défis posés par l'IA générative, notamment son caractère opaque de l’IA générative qui peut poser des problèmes importants, notamment sur l’orientation des clients et la prise de décisions cruciales. Les entreprises doivent veiller à la qualité des données d'entraînement pour éviter d'altérer la relation client et de nuire à leur image. Les risques incluent des réponses inappropriées ou discriminatoires, susceptibles de provoquer des critiques publiques et une perte de confiance des clients. Il est donc essentiel que ces systèmes soient transparents et interprétables.