Derrière la puissance de ces modèles, une réalité demeure : les technologies les plus utilisées aujourd’hui restent, pour l’essentiel, développées et opérées hors d’Europe. Pour les entreprises françaises, l’enjeu dépasse la question de performance. Il touche à la souveraineté économique, au droit, et à la capacité de garder la main sur des briques devenues structurantes.

Données et dépendance : le risque du verrouillage technologique

Confier des flux sensibles à des plateformes extra-européennes n’est jamais anodin. Cela peut entraîner des transferts hors de l’Union européenne, exposer les entreprises à des législations étrangères et renforcer la dépendance à des acteurs dont les priorités ne coïncident pas toujours avec les exigences européennes en matière de protection des données.

Dans beaucoup de projets, la question de l’hébergement et du contrôle des données arrive trop tard. Par manque de temps, mais aussi parce que certaines solutions se sont imposées comme des standards. Pourtant, l’IA générative repose sur des données métiers, clients ou internes devenues un actif stratégique.

À mesure que ces technologies s’intègrent dans les processus critiques, un autre enjeu apparaît : le verrouillage technologique. Plus un modèle devient central, plus il devient difficile d’en sortir. Les entreprises s’appuient sur des API spécifiques, adaptent leurs processus, forment leurs équipes à un écosystème et intègrent ces outils dans leurs parcours clients.

Cette dépendance peut, à terme, réduire leur capacité de négociation et leurs marges de manœuvre techniques ou budgétaires. Longtemps, le marché a privilégié la performance à la maîtrise. Mais à mesure que l’IA devient une infrastructure opérationnelle, la gouvernance des données et la liberté de choix technologique redeviennent des critères décisifs.

Garder la maîtrise ne consiste pas seulement à choisir un fournisseur plutôt qu’un autre, mais suppose également de renforcer la compétence. De nombreuses entreprises perçoivent encore l’IA comme une boîte noire complexe, difficile à piloter, encadrer ou auditer. Renforcer les compétences internes devient donc un enjeu stratégique afin de former des équipes capables de gouverner les données, d’évaluer les modèles et de structurer des cas d’usage solides. L’autonomie commence dans la capacité à comprendre ce que l’on déploie, pas seulement à consommer des outils.

Rééquilibrer avec des solutions françaises et européennes

La dépendance aux grands modèles internationaux n’est pas une fatalité. L’écosystème français et européen progresse rapidement, avec des solutions capables de répondre à des besoins concrets tout en offrant un meilleur alignement réglementaire et culturel.

Des acteurs comme Mistral AI incarnent une nouvelle génération de modèles développés en Europe, avec une approche plus ouverte et pensée pour les usages industriels. En Allemagne, Aleph Alpha travaille sur des systèmes adaptés aux environnements sensibles, où la traçabilité et la transparence sont essentielles. Et côté infrastructures, des groupes comme OVHcloud rappellent qu’il existe aussi des alternatives crédibles pour héberger et industrialiser des usages IA sans dépendre exclusivement des grands clouds internationaux.

Ces initiatives ne remplacent pas GPT-5. Elles permettent plutôt de réintroduire du choix, de la personnalisation, et surtout davantage de contrôle sur les données et les conditions d’usage. La souveraineté technologique repose sur la capacité à diversifier et à maîtriser ses dépendances.

Construire une réponse collective, industrielle et européenne

Avec l’entrée en application progressive de l’AI Act, les entreprises doivent désormais structurer davantage leurs projets d’intelligence artificielle : documenter les systèmes, clarifier les responsabilités et renforcer la gouvernance. Un cadre qui intervient après une phase d’expérimentation très rapide, où l’innovation a souvent précédé l’organisation.

Mais ces enjeux dépassent l’échelle de chaque entreprise. La France, comme l’Europe, ont souvent abordé les grandes transformations technologiques de manière dispersée. L’IA exige au contraire une réponse collective : alliances industrielles, partenariats public-privé, soutien aux acteurs européens et développement d’infrastructures capables d’accompagner son industrialisation.

Les talents existent, la recherche est solide et de nombreuses entreprises montent en puissance. Le défi consiste désormais à transformer ces atouts en capacité industrielle durable. La question n’est pas de choisir entre GPT-5 et les alternatives européennes, ni d’opposer ouverture et souveraineté. L’enjeu, pour les entreprises françaises, est de rester en capacité de décider : où vont leurs données, sur quelles briques technologiques elles s’appuient, et jusqu’où elles acceptent de déléguer des fonctions devenues essentielles.

Publié sur économie matin

Les avancées en matière de raisonnement, de multimodalité et d’automatisation ouvrent de nouvelles perspectives et marquent un tournant. La transformation des usages, des organisations et de la performance opérationnelle se construit désormais dans la manière dont les acteurs économiques intègrent les modèles à leurs processus et à leurs systèmes. Le plateau observé n’est pas technologique ; il est stratégique.

Quand la puissance ne suffit plus

GPT-5 met en lumière un déplacement profond des enjeux. Le débat ne porte plus sur la performance intrinsèque des modèles, mais sur la capacité des organisations à en faire un levier de valeur concret et durable. Dans de nombreux projets, le constat est récurrent : des démonstrations convaincantes, suivies de mises en production complexes, des résultats hétérogènes selon les métiers et une dépendance accrue à des modèles généralistes dont le comportement reste difficile à maîtriser.

Malgré leur niveau de maturité, les modèles restent encore difficiles à intégrer à grande échelle dans les organisations. Près de quatre projets d’IA sur cinq, soit environ 80 %¹, n’atteignent pas leurs objectifs ou sont abandonnés en cours de route. Un taux d’échec presque deux fois supérieur à celui des projets IT traditionnels.² L’IA générative, longtemps perçue comme un accélérateur naturel de transformation, devient un dispositif exigeant à piloter. Les directions générales déplacent alors leur attention vers des questions plus structurantes : coûts d’exploitation, risques opérationnels, robustesse des réponses et capacité à démontrer un retour sur investissement tangible.

Pour les entreprises, la création de valeur ne se joue plus dans le choix du “meilleur” modèle ou dans l’optimisation des prompts. Elle dépend avant tout de la structuration des usages. Cette évolution redéfinit les attentes vis-à-vis des fournisseurs de Large Language Models (LLM) désormais attendus sur leur capacité à servir des cas concrets et opérationnels. L’exemple de Claude, d’Anthropic, spécialisé dans le développement informatique, illustre cette transition vers des modèles conçus pour s’intégrer efficacement dans des contextes métiers précis.

Sortir de l’illusion du modèle central

Ce plateau marque une étape de maturité. Il invite les entreprises à dépasser la fascination pour la performance brute et à se recentrer sur l’essentiel : des applications concrètes, des systèmes robustes et une relation de confiance durable.

Dans de nombreuses structures, la stratégie IA reste pourtant articulée autour d’un modèle central présenté comme capable de tout comprendre, tout décider et tout produire. Cette vision montre aujourd’hui ses limites et freine la création de valeur à long terme. La valeur se construit désormais dans l’architecture qui encadre l’IA. Structuration des connaissances, délimitation claire des usages, spécialisation par cas métier et orchestration des règles, des données et de la génération deviennent des facteurs clés de performance. L’IA générative s’inscrit ainsi comme une brique au sein d’un système plus large, conçu pour garantir cohérence, maîtrise et fiabilité.

Les entreprises les plus performantes seront celles qui sauront utiliser des systèmes d’IA utiles avant d’être spectaculaires, maîtrisés avant d’être autonomes, et durables avant d’être simplement innovants.

2026 : l’IA entre dans l’ère du résultat

À l’horizon 2026, l’IA s’inscrit pleinement dans une phase de maturité économique et opérationnelle. L’entrée en application progressive de l’AI Act ³ accompagne et accélère ce mouvement. En imposant des exigences accrues en matière de compréhension, de pilotage et d’explicabilité, il pousse les entreprises à structurer des dispositifs plus lisibles, mieux gouvernés et étroitement alignés avec les enjeux métiers.

Dans ce contexte, les organisations sortent progressivement de la logique d’expérimentation pour concentrer leurs investissements sur des usages capables de produire des résultats mesurables et industrialisables. L’IA s’intègre au cœur des processus : elle automatise des chaînes de tâches, accompagne la prise de décision et collabore étroitement avec les équipes humaines. Elle devient un levier structurant de transformation opérationnelle.

Pour répondre à ces nouvelles exigences de performance et de maîtrise, les stratégies technologiques se diversifient. Les organisations combinent grands modèles et modèles plus spécialisés afin d’optimiser les coûts, l’impact énergétique et l’alignement métier. Cette approche suppose une orchestration fine, dans laquelle l’expertise humaine joue un rôle central pour cadrer les usages, superviser les décisions et garantir la fiabilité des systèmes déployés.

Le futur de l’IA se jouera dans la capacité des organisations à transformer ces technologies en leviers durables de performance et de confiance. Cette valeur reposera sur un équilibre : des entreprises en mesure de structurer des usages métiers précis et des éditeurs de modèles capables de faire évoluer leurs modèles vers une spécialisation réellement opérationnelle.

1 Source : rapport du think tank RAND

2 Source : étude Gartner

3 AI Act : règlement européen sur l’intelligence artificielle qui prévoit des obligations pour les fournisseurs de systèmes d’IA à des fins générales (GPAI) et interdit certains systèmes d’IA attentatoires aux droits fondamentaux.

Tribune de Samir Dilmi publiée sur économie matin.

OpenAI évoque un bond technologique, confirmé par certains benchmarks dans lesquels GPT-5 dépasse GPT-4o dans des tâches de codage, de mathématiques ou d’analyse d’images. Pourtant, malgré ces avancées, le modèle reste inachevé. Puissant, mais instable ; plus fin, néanmoins toujours faillible. GPT-5 marque une progression, pas une rupture.

Un modèle plus sophistiqué, mais pas révolutionnaire.

La principale évolution tient à son architecture : un routeur interne sélectionne, en temps réel, le sous-modèle le plus adapté selon la demande. Cette logique améliore la précision du raisonnement et la capacité à suivre des instructions complexes. La multimodalité — texte, image, audio — gagne également en fluidité. Pour autant, l’écart avec GPT-4 reste moins spectaculaire qu’attendu. Sur des tests de logique symbolique ou de raisonnement général, certains concurrents surperforment encore. Le benchmark GAIA, conçu pour évaluer la réalisation de tâches complexes, place ainsi GPT-5 Medium derrière d’autres modèles. Surtout, au-delà des scores, les limites apparaissent dans les usages concrets : sur des productions opérationnelles comme la création d’infographies, de présentations ou le développement de code structuré, les rendus de GPT-5 restent souvent en retrait par rapport à certains concurrents, notamment Gemini. L’IA générative progresse désormais davantage par ajustements successifs que par véritables sauts qualitatifs.

Une puissance qui amplifie aussi les risques.

Parce qu’il peut générer textes, images, audio ou code, GPT-5 renforce mécaniquement les risques liés à la désinformation. Les deepfakes deviennent plus réalistes, tandis que les méthodes de détection perdent en fiabilité. C’est ce qui a conduit l’Union européenne à imposer, via l’AI Act, une obligation de transparence sur les contenus synthétiques, et la France à renforcer la lutte contre les manipulations avec la loi SREN¹. Mais ces dispositifs ne suffiront pas à eux seuls. L’éducation aux usages, la vérification des sources et une culture du doute raisonné restent les premières lignes de défense. Une IA plus performante exige des utilisateurs plus vigilants.

Des limites techniques qui rappellent que l’IA n’est pas une vérité automatique.

Malgré les améliorations annoncées, GPT-5 continue de produire des erreurs factuelles, des déductions incohérentes et des approximations. Sa performance est supérieure, mais sa fiabilité n’est pas garantie. Des analyses indépendantes pointent des difficultés persistantes : raisonnements fragiles sans instructions étape par étape, erreurs simples en mathématiques, projets de code complexes mal conduits. Même son taux d’hallucinations, bien qu’en baisse selon Vectara², reste incompatible avec une délégation totale à la machine. Ces fragilités nourrissent un débat plus large : l’IA générative a-t-elle atteint un plateau ? Plusieurs chercheurs estiment que les architectures actuelles montrent leurs limites et qu’une véritable rupture technologique sera nécessaire pour franchir un nouveau cap.

Un modèle encore très anglo-centré.

Comme tous les grands modèles américains ou chinois, GPT-5 a été entraîné majoritairement sur des données anglophones. Le résultat est visible : biais culturels, nuances françaises mal perçues, tonalité fluctuante. Dès son lancement, GPT-5 a été critiqué pour un style plus froid que GPT-4, conséquence directe d’optimisations internes. Pour les langues moins représentées, les performances restent mécaniques. Les nuances, les sous-entendus, la culture locale : tout cela demeure difficile à reproduire. Les modèles européens progressent, mais la domination américaine et chinoise en matière de données et de puissance de calcul reste écrasante.

GPT-5 confirme que l’IA générative est devenue un outil incontournable, tout en restant loin d’une véritable autonomie. La réception plus contrastée de GPT-5.2 illustre d’ailleurs les tensions actuelles du secteur : dans un contexte de concurrence accrue, notamment face aux avancées rapides de Gemini, certains observateurs évoquent une sortie perçue comme accélérée, accompagnée de performances inégales selon les usages. Ce climat alimente des attentes parfois déçues et rappelle que la course aux annonces ne garantit pas, à elle seule, un saut qualitatif durable.

Ses limites montrent qu’aucun modèle ne remplace l’analyse, le discernement ou la responsabilité humaine. Les entreprises ont donc intérêt à intégrer ces technologies avec lucidité : l’IA sert à augmenter les équipes, non à s’y substituer. L’avenir du secteur ne se jouera pas uniquement sur la taille ou la vitesse de déploiement des modèles, mais sur la capacité à articuler innovation, transparence et usages maîtrisés. GPT-5 marque une nouvelle étape, et la vigilance humaine demeure l’élément déterminant.

1La loi SREN (Sécuriser et réguler l’espace numérique), promulguée en mai 2024, renforce l’encadrement des grandes plateformes en matière de protection du public et de lutte contre la manipulation de l’information, notamment les contenus générés ou altérés par IA. Le texte élargit les pouvoirs de l’ARCOM pour identifier, signaler et sanctionner les deepfakes, et impose de nouvelles obligations de transparence aux acteurs numériques. Sources : Légifrance (Loi n° 2024-449 du 21 mai 2024), Assemblée nationale.

2Vectara est une plateforme spécialisée dans l’évaluation de la fiabilité factuelle des grands modèles de langage. Elle a développé un modèle d’évaluation des hallucinations (Hughes Hallucination Evaluation Model, HHEM) et un Hallucination Leaderboard, qui servent à mesurer et à comparer le taux d’“hallucinations”, c’est-à-dire d’informations factuellement incorrectes ou inventées, de différents LLM lorsqu’ils résument ou génèrent du contenu.

Rédigé par Mathieu Changeat, Co-fondateur de Dydu publié sur économie matin.

En 2025, 76 % des professionnels RH expriment une frustration liée au poids des tâches administratives. Aujourd’hui l’expérience collaborateur devient aussi stratégique que l’expérience client !

À l’heure où l’expérience collaborateur devient aussi stratégique que la satisfaction client, les services RH sont confrontés à un double défi : répondre à des attentes croissantes avec des moyens souvent limités. En 2025, 76 % des professionnels RH expriment une frustration liée au poids des tâches administratives, qui continuent de dominer leur quotidien, au détriment de l’accompagnement humain et du développement des talents¹. Dans ce contexte, les chatbots RH ne relèvent plus du gadget technologique. Ils s’imposent comme des leviers puissants pour automatiser les demandes récurrentes, fluidifier les échanges internes et recentrer les équipes RH sur ce qui fait le cœur de leur métier : l’humain.

L’intelligence artificielle au service du quotidien des collaborateurs

Confrontées à une évolution rapide des attentes et des environnements de travail, les directions des ressources humaines se trouvent aujourd’hui à un tournant décisif. Entre attentes croissantes des collaborateurs, contraintes budgétaires, RSE, transformation numérique des outils et guerre des talents, la fonction RH doit se réinventer. Au cœur de cette mutation : l’expérience collaborateur, désormais considérée comme un levier stratégique de fidélisation et de performance.

Dans ce contexte, l’automatisation par les agents conversationnels – ou chatbots – n’est plus un luxe ou une curiosité technologique, mais une solution concrète et opérationnelle. Répondre, en temps réel, aux besoins les plus courants des salariés : congés, règlement intérieur, politique de télétravail, titres-restaurants, formation, mutuelle, notes de frais… fait partie des missions des chatbots. Ces questions, souvent simples mais nombreuses, représentent une charge invisible mais bien réelle pour les équipes RH.

Un chatbot bien configuré est capable de répondre automatiquement à plus de 70 % des demandes RH de niveau 1, dès les premières semaines de déploiement². Ces assistants virtuels sont accessibles 24h/24, sur mobile comme sur desktop, via les canaux de communication habituels (Teams, Slack, intranet…), ce qui facilite l’accès à l’information pour tous les collaborateurs, y compris ceux en horaires décalés, en mobilité ou sur des sites non connectés. 64 % des employés terrain préfèrent d’ailleurs passer par un assistant virtuel plutôt que par un portail RH classique³.

Les bénéfices sont immédiats : les collaborateurs trouvent leurs réponses plus rapidement, les RH gagnent du temps et se recentrent sur l’humain, la gestion des talents ou encore la qualité de vie au travail. Comme toute solution technologique, l’efficacité du chatbot dépendra également de sa mise en œuvre : s’il est mal alimenté ou peu promu en interne, son impact restera limité.

Un rôle stratégique dans un environnement en pleine mutation

En 2025, les chatbots RH ne sont plus de simples outils d’automatisation. Ils deviennent des partenaires de la transformation des organisations. Grâce aux progrès de l’IA, notamment générative, ils ne se contentent plus de répondre à une question fermée : ils peuvent reformuler une demande imprécise, comprendre des intentions, suggérer du contenu complémentaire, et même guider le salarié dans ses démarches administratives.

Leur capacité à centraliser et redistribuer l’information RH en fait aussi des alliés précieux de la communication interne. Dans un groupe multisite ou une entreprise en télétravail partiel, le chatbot RH peut assurer la cohérence et l’homogénéité des messages, tout en personnalisant l’expérience selon le profil de l’utilisateur. 65 % des DRH estiment que l’intelligence artificielle jouera un rôle déterminant dans la transformation de leur fonction d’ici deux ans⁴. En parallèle, 77 % des professionnels RH citent le gain de temps et la fluidification des échanges comme les principaux avantages des agents conversationnels.⁵

Ces outils s’intègrent de plus en plus aux écosystèmes RH existants : interconnectés aux SIRH, intranets, bases de connaissance ou plateformes de formation, ils deviennent des “interfaces uniques” entre les salariés et les différents services de l’entreprise. En cela, ils favorisent une gestion RH plus efficace, plus fluide et plus inclusive. 

Et les candidats ne sont pas en reste. En phase de recrutement, certains chatbots accompagnent déjà les postulants : réponse aux questions fréquentes, simulation d’entretien, aide à la rédaction du CV ou de la lettre de motivation… En 2024, 58 % des postulants se déclaraient favorables à l’usage d’un assistant virtuel dans le processus de candidature, à condition que l’entreprise fasse preuve de transparence sur le recours à l’intelligence artificielle⁶. Cette exigence deviendra d’ailleurs une obligation légale d’ici 2026, avec l’entrée en vigueur de la réglementation européenne sur l’IA. Pour autant, l’humain reste essentiel : 51 % des postulants souhaitent pouvoir interagir avec un recruteur tout au long du parcours, rappelant que l’efficacité repose sur un juste équilibre entre automatisation et contact humain.⁷

Le chatbot, un facilitateur plus qu’un substitut

Il serait réducteur de voir le chatbot RH comme un outil de remplacement. Il ne supprime pas la fonction RH, il l’allège de ses tâches répétitives. Il ne déshumanise pas les échanges, il en améliore la fluidité. En réalité, le chatbot est un levier d’engagement et de simplification, à une époque où les collaborateurs exigent des réponses immédiates, accessibles et personnalisées. 

En 2025, déployer un chatbot RH ne relève plus d’un pari technologique, mais d’un véritable choix stratégique, celui de l’agilité, de l’inclusion et de la confiance. Dans un monde du travail en perpétuelle réinvention, c’est précisément ce cap dont la fonction RH a le plus besoin pour rester alignée avec les attentes des collaborateurs et les enjeux de demain.

Car au-delà de l’outil, c’est la promesse d’un dialogue fluide et réactif entre l’entreprise et ses collaborateurs qui se dessine. Un dialogue où la technologie, loin de remplacer l’humain, le soutient, l’amplifie et le libère. Le chatbot RH, bien pensé et bien intégré, n’est donc pas un gadget : c’est une nouvelle interface du lien social dans l’entreprise.

Sources : 

• 1 :  Selon le baromètre Les RH au quotidien 2025
• 2 :  Selon Emerton Data (2024) 
• 3 : Selon Gartner (2023)
• 4 : Selon PwC France “DRH augmenté.e” (2024)
• 5 : Selon myRHline (2024) 
• 6:  Selon Workable
• 7 :  Selon Workable

Les modèles d’Intelligence Artificielle générative ont transformé notre rapport au numérique, mais à quel prix ?

Les modèles d’Intelligence Artificielle générative ont transformé notre rapport au numérique, mais à quel prix ? Alors que les entreprises cherchent à exploiter tout leur potentiel, plusieurs défis majeurs émergent : consommation énergétique croissante, infrastructures coûteuses et fiabilité des réponses. L’impact environnemental de ces technologies devient une préoccupation centrale, d’autant plus que la consommation énergétique de l’IA pourrait être multipliée par 4 à 9 d’ici 2050. 

Face à ces enjeux, une nouvelle génération de modèles émerge : les Small Language Models (SLMs) et Medium Language Models (MLMs). Plus compacts, plus spécialisés et moins énergivores, ils offrent une alternative plus efficiente et durable, mieux adaptée aux besoins spécifiques des entreprises et des particuliers.

Des modèles plus petits, un impact plus grand : l’efficacité des SLMs et MLMs

Les Small et Medium Language Models (SLMs et MLMs) se distinguent par leur capacité à répondre de manière ciblée aux besoins des utilisateurs, tout en restant bien plus légers que les grands modèles. Contrairement aux LLMs, qui nécessitent des infrastructures massives pour l’entraînement et l’exploitation, ils sont conçus pour être plus légers tout en maintenant des performances élevées. Un SLM compte moins de 30 milliards de paramètres, comme Phi-3 de Microsoft, qui en possède 3,8 milliards. À l’opposé, un LLM tel que GPT-4o repose sur une architecture bien plus massive, avec 1,8 trillion de paramètres. Grâce à leur conception optimisée, les SLMs et MLMs permettent de réaliser des missions complexes, comme la génération de texte ou l’analyse sémantique, avec des ressources nettement réduites.

Cette taille réduite permet aussi une personnalisation accrue, offrant ainsi aux entreprises la possibilité d’adapter les modèles à leurs besoins précis. Par exemple, Meditron, développé par Meta, assiste les professionnels de santé dans la prise de décisions cliniques. Florence2 se spécialise dans la reconnaissance d’images, tandis que Spreadsheet est conçu pour le traitement des données dans des tableurs. Ces modèles spécialisés sont non seulement mieux adaptés aux besoins des entreprises, mais aussi plus accessibles, permettant de tirer parti de l’IA sans nécessiter des investissements massifs dans des infrastructures coûteuses.

De plus, les SLMs et MLMs bénéficient d’une flexibilité accrue grâce aux modèles multimodaux, capables de traiter simultanément texte, images et sons. Cela ouvre la voie à des applications plus riches. Par exemple, dans l’analyse d’images médicales, ces modèles peuvent non seulement traiter les visuels, mais aussi générer des descriptions textuelles pour fournir un diagnostic plus complet. Des applications comme GPT-4o, qui intègrent des capacités audio, permettent de développer des solutions innovantes pour des domaines tels que la sécurité ou l’assistance vocale avancée.

L’empreinte écologique de l’IA : vers des modèles plus durables

L’une des grandes promesses des Small et Medium Language Models est leur capacité à répondre aux préoccupations environnementales liées à l’IA. Les LLMs, en raison de leur taille et de leur besoin constant en calculs puissants, ont une empreinte écologique significative. Leur entraînement nécessite non seulement des serveurs massifs mais aussi une consommation d’énergie colossale. Par exemple, l’entraînement de modèles de grande envergure comme GPT-3 nécessite environ 1 287 mégawattheures (MWh) d’électricité, soit l’équivalent de la consommation annuelle de 120 foyers américains. Selon les prévisions, la demande mondiale en IA pourrait entraîner un prélèvement de 4,2 à 6,6 milliards de mètres cubes d’eau d’ici 2027, une quantité équivalente à 4 à 6 fois la consommation annuelle du Danemark. 

En adoptant des modèles plus petits, les entreprises peuvent non seulement réduire leurs coûts, mais aussi diminuer leur impact sur l’environnement. Par exemple, des entreprises qui choisissent d’utiliser des modèles plus spécialisés pour des tâches précises peuvent minimiser l’utilisation de serveurs et donc l’énergie nécessaire à leur fonctionnement. Un SLM peut fonctionner sur un ordinateur local, sans connexion Internet, à condition de disposer d’une puce GPU (Graphics Processing Unit). Par exemple, Phi-3 de Microsoft peut tourner sur un MacBook M3, alors qu’un modèle plus massif comme GPT nécessite des centaines de GPU pour fonctionner. Cette approche contribue à une utilisation plus responsable des ressources informatiques et s’inscrit dans une tendance générale à la durabilité dans le secteur technologique. 

Les tendances à suivre en 2025 : entre promesses et défis

L’intelligence artificielle entre dans une phase de maturation où l’efficacité et la spécialisation priment sur la course à des modèles toujours plus vastes. Grâce aux modèles spécialisés, compacts et multimodaux, l’IA devient plus accessible, performante et adaptable, répondant aux enjeux de personnalisation, de durabilité et d’optimisation pour les entreprises.

Cependant, son adoption reste freinée par des contraintes humaines, techniques, écologiques et légales. Malgré des avancées notables dans la compréhension et le traitement du contexte, l’IA reste limitée par la qualité des données sur lesquelles elle est entraînée. Des jeux de données biaisés, incomplets ou obsolètes peuvent entraîner des erreurs et altérer sa fiabilité. Par ailleurs, plus un contexte est complexe ou nécessite des connaissances spécialisées, plus il devient difficile pour l’IA de fournir des réponses précises. De plus, elle peine encore à interpréter certaines subtilités comme l’humour, l’ironie ou les références culturelles spécifiques.

À ce jour, les modèles existants ne permettent pas encore une transition vers une intelligence artificielle générale. Il est donc essentiel d’avancer avec prudence et discernement. L’IA doit être considérée comme un outil d’assistance et d’optimisation, plutôt que comme un substitut à l’intelligence humaine. L’avenir de l’IA réside dans une collaboration équilibrée entre l’humain et la technologie, où les outils intelligents et ergonomiques, adaptés aux besoins des utilisateurs, deviendront des leviers puissants pour accompagner l’innovation et la performance des entreprises.

1- Source : étude Deloitte, octobre 2024

2- Source : Sciences et Avenir n°935, daté janvier 2025.

3- Source : Making AI Less « Thirsty »: Uncovering and Addressing the Secret Water Footprint of AI Models, 29 10 2023

En France, les centres d’appels, aussi appelés call centers, occupent une place centrale dans la relation client, avec environ 3 500 sites répartis sur tout le territoire. Véritables vitrines de l’entreprise, ils permettent de répondre aux demandes des clients. En 2023, 78 % des Français ont contacté un service client au moins une fois, et 55 % l’ont fait par téléphone, qui reste le canal privilégié pour ce type de demande¹. 

Cependant, l’attente moyenne dépasse souvent leurs exigences. 45% des clients gardent un souvenir négatif de leur échange avec un service client², et 75,5 % affirment avoir changé de marque ou d’entreprise suite à une mauvaise expérience. Dans ce contexte, alors que l’insatisfaction résulte principalement des délais de prise en charge, comment ajuster les pratiques des centres d’appels pour atteindre le 0 temps d’attente tant attendu ? 

Instantanéité et personnalisation : des attentes client polarisées

Dans un monde où tout s’accélère, les consommateurs exigent un service client qui allie rapidité et personnalisation. Pour 96,5 % d’entre eux, obtenir une réponse immédiate est une priorité. Pourtant, la réalité des délais d’attente reste une source majeure de frustration : 80 % des clients patientent plus de six minutes avant d’être pris en charge³, alors que 60 % souhaiteraient une assistance en moins d’une minute⁴. Ce décalage entre attentes et réalité s’accentue face à l’augmentation des flux d’appels et à la complexité croissante des cas à traiter. Les conseillers peinent souvent à répondre à l’ensemble des appels, avec une moyenne de 2,8 tentatives nécessaires pour obtenir une réponse⁵.

Cette tension entre l’exigence d’instantanéité et le besoin d’un lien humain fondé sur l’empathie et l’expertise place les centres d’appels et leurs équipes sous pression. La tolérance des clients face à l’attente est limitée : un tiers d’entre eux commencent à s’agacer après 20 minutes d’attente, et 64 % déclarent qu’ils ne contacteraient plus l’entreprise si l’attente dépassait 30 minutes. Une mauvaise gestion des attentes peut rapidement se traduire par une perte de fidélité et une détérioration de l’image de marque.

Pour répondre à ces exigences élevées, les entreprises doivent repenser leur approche en intégrant des outils et des stratégies qui non seulement réduisent les temps d’attente, mais aussi préservent la qualité et la personnalisation des échanges.

Zéro temps d’attente : quand la technologie transforme l’expérience client

L’intégration des nouvelles technologies est en train de transformer l’expérience client. Connectés aux outils de CRM (Customer Relationship Management), l’implémentation des chatbots a déjà permis de réduire une partie du trafic téléphonique et d’apporter des réponses personnalisées. Cependant, la partie vocale reste sous-optimisée dans de nombreuses entreprises. Malgré l’utilisation de Serveurs Vocaux Interactifs (SVI)⁶ depuis plusieurs années, les centres d’appels demeurent souvent surchargés, entraînant des temps d’attente longs, des échecs fréquents et une frustration croissante chez les clients.

L’intégration de callbots dans les call-centers constitue une véritable opportunité pour améliorer l’efficacité opérationnelle et la satisfaction client. Disponibles par téléphone 24h/24, 7j/7, ils traitent les appels des clients de manière automatique, dans le cadre d’interactions fluides en langage naturel. Ils sont capables d’automatiser certains parcours à 100% et de réaliser des tâches simples de premier niveau comme la vérification des découverts bancaires, le la diffusion des adresses et horaires d’ouvertures d’un magasin etc.. Ils peuvent pré-qualifier les demandes des clients, prendre en charge les appels en horaires non-ouvrés, et effectuer des appels sortants (rappels, prise de rendez-vous). En réduisant drastiquement les temps d’attente, ces outils permettent un gain de productivité moyen estimé à 2 heures 20 minutes par jour pour le traitement des demandes.

Les entreprises qui adoptent ces technologies constatent des effets positifs : une augmentation de 20 % de la satisfaction client⁷, ainsi qu’une réduction de 40 % du temps consacré aux tâches répétitives⁸. Cette automatisation bénéficie également aux conseillers, dont le rôle est revalorisé, renforçant leur engagement professionnel. Affranchis de ces tâches fastidieuses, ils peuvent se concentrer sur des cas plus complexes qui exigent écoute, empathie et personnalisation, améliorant ainsi l’expérience et la satisfaction client. 60 % des employés affirment se sentir plus impliqués dans leur travail lorsque l’automatisation les libère des tâches monotones⁹. 

Ce modèle hybride, combinant nouvelles technologies, intelligence artificielle et intervention humaine, permet non seulement de désengorger les standards d’appels, mais aussi d’absorber les demandes en dehors des heures d’ouverture. Il offre une approche complémentaire où les conseillers peuvent se concentrer sur des interactions stratégiques et enrichissantes, et se libérer du temps pour des tâches à forte valeur ajoutée.

Le marché mondial du service client, évalué à 16,91 milliards de dollars en 2023, devrait connaître une croissance soutenue pour atteindre 52,54 milliards de dollars d’ici 2030. Dans cette optique, la transformation des centres d’appels s’impose pour faire face à l’augmentation des appels entrants, et aux attentes grandissantes des consommateurs. Ces centres doivent évoluer progressivement afin de proposer une expérience client plus fluide, rapide et sur mesure.

Sources:

1. Observatoire des Services Clients de l’année / BVA – 2023
2. Etude Kiamo/Odoxa 2023
3. Etude « Vite ma Hotline », En-contact.com
4. Observatoire des Services Clients de l’année / BVA – 2023
5. Observatoire des Services Clients de l’année / BVA – 2023
6. Un SVI, ou serveur vocal interactif, est un système informatique qui prend en charge les appels entrants à l’aide de messages vocaux enregistrés ou de synthèse vocale.
7. Gartner
8. étude de McKinsey
9. Deloitte

L’industrie touristique est entrée dans une nouvelle ère grâce aux avancées technologiques, en particulier avec l’intégration de l’intelligence artificielle générative. Ces outils dopés à l’IA transforment les expériences de voyage et répondent aux attentes toujours plus exigeantes des touristes, avant, pendant et après leurs séjours. La digitalisation est devenue indispensable pour tous les acteurs du secteur, quel que soit leur domaine d’activité ou leur taille. De la recherche d’avis sur les hôtels aux meilleurs itinéraires et activités, en passant par la comparaison des tarifs, l’intelligence artificielle intervient à chaque étape du parcours client. 73 % des voyageurs déclarent utiliser des outils d’IA pour des tâches liées aux voyages, une proportion qui atteint 87 % chez les 18-24 ans. Aujourd’hui, elle bénéficie aux agences de voyages et aux groupes hôteliers qui cherchent à améliorer leur ciblage. Optimisation des opérations, prévision de la demande, remplissage  : l’IA accompagne les entreprises sur tous les fronts. Elle peut même les aider dans l’analyse prédictive, anticipant à la fois le risque d’annulation et les tendances du marché. Si l’IA ne génère pas la demande, elle est nécessaire pour saisir les opportunités quand elles se présentent. Dans ce contexte, quelles sont les attentes des voyageurs ?

Une expérience sans friction et une gestion souple des réservations

Organiser un voyage peut être une tâche chronophage et complexe, d’autant plus que 60 % des Français n’ont pas d’idée de destination précise en tête lorsqu’ils commencent à réserver leur voyage. Pour s’inspirer, ils passent du temps en ligne, sur des blogs, les réseaux sociaux, les sites web des compagnies aériennes ou encore à regarder des publicités. Pour les encourager à franchir le pas, les voyageurs souhaitent une expérience fluide sur les sites en ligne, de la réservation à l’enregistrement, en passant par la gestion des itinéraires. L’intégration de l’intelligence artificielle simplifie ce processus en offrant une navigation intuitive et en automatisant de nombreuses tâches telles que l’enregistrement en ligne ou la gestion des documents de voyage. En quête de flexibilité lors de la préparation de leurs vacances, 41 % des voyageurs souhaitent pouvoir annuler gratuitement leur réservation et 40 % la modifier sans frais. Grâce à des technologies avancées comme les chatbots et les systèmes d’IA, capables de traiter ces demandes rapidement et efficacement, les acteurs du e-tourisme doivent proposer des politiques de réservation flexibles pour renforcer la confiance et fidéliser leur clientèle dans un marché de plus en plus concurrentiel.

De l’information en temps réel

La réactivité est une attente clé des voyageurs. 54 % des Français souhaitent pouvoir réserver leurs vacances à la dernière minute, entraînant ainsi des pics de connexions, de réservations et de conversations avec des conseillers à l’approche des vacances. Pour répondre à ces fluctuations, les entreprises spécialisées dans le voyage doivent trouver de nouvelles solutions. L’intégration de l’IA et plus particulièrement de chatbots et callbots sur les sites web permet de classer les demandes, de traiter celles qui ne nécessitent pas l’intervention d’un conseiller, et de faire patienter les autres en vue d’une mise en relation. Dans le secteur du tourisme, un assistant virtuel peut répondre 24h/24 et 7J/7 à une variété de requêtes, telles que les informations générales et la logistique (check-in, services, tarifs et conditions, programmes de fidélité), les réservations et achats (réservations, modifications ou annulations d’hébergements, de locations de voiture, de billets d’avion ou de train), le service après-vente (informations de suivi, modifications ou annulations de réservations, demandes de remboursement), ainsi que les avis et feedbacks (enquêtes de satisfaction, suggestions). Cette disponibilité permanente rassure les voyageurs et améliore leur expérience globale.

Une personnalisation accrue pour des expériences mémorables 

Les voyageurs d’aujourd’hui ne cherchent plus simplement des destinations exotiques ou des hôtels luxueux. Lorsqu’un client vit une expérience personnalisée, il est 44 % plus susceptibles de devenir un acheteur récurrent. Ils recherchent des vacances qui leur procurent des expériences uniques et inoubliables et privilégient les activités et les hébergements qui leur permettent de découvrir la culture, la gastronomie ou les traditions locales adaptées à leurs préférences et à leurs besoins spécifiques.

Les bots, grâce à l’analyse des données et à l’intelligence artificielle, sont désormais capables de proposer des itinéraires sur mesure, des recommandations de restaurants en fonction des goûts alimentaires, et des activités locales qui correspondent aux intérêts des voyageurs. Cette capacité à répondre de manière individualisée aux attentes des voyageurs contribue non seulement à améliorer leur expérience, mais aussi à renforcer la fidélisation.

Cet été, les voyageurs attendent des entreprises touristiques qu’elles tirent pleinement parti de l’intelligence artificielle pour offrir une expérience de voyage fluide, personnalisée et sécurisée. 41% des Français se disent prêts à discuter avec un chatbot plutôt qu’un agent pour avoir des recommandations, pour organiser leur voyage ou suggérer des plans de secours en cas d’imprévus. Cette proportion grimpe à 58% chez les 25-34 ans et atteint 62% chez les 18-24 ans, montrant l’engouement des nouvelles générations pour ces technologies. Leur intégration permet de réduire les frictions lors de la réservation, de diminuer le temps nécessaire pour finaliser une transaction et d’améliorer globalement l’expérience utilisateur, rendant le processus de réservation plus agréable et efficace. Les acteurs du secteur touristique qui sauront répondre à ces attentes bénéficieront d’un avantage compétitif certain, contribuant ainsi à redéfinir les standards du voyage.

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1 – Source : Edreams Odigeo
2 – Source : étude de la plateforme Expedia réalisée avec Luth Research
3 – Source : Travel Predictions 2022, booking
4 – Source : fédération nationale des organismes institutionnels de tourisme
5 – Source : Econsultancy
6 – Source: étude Zendesk et Yougov

La relation humaine entre le patient et le soignant assure le bien-être et la confiance dans le système de santé. Avec l’avènement des nouvelles technologies dans le paysage médical, notamment l’Intelligence Artificielle, cette relation se transforme progressivement et fait émerger une dualité. D’une part, l’espoir que l’intégration de l’IA libère du temps pour les professionnels de santé, renforçant ainsi l’accompagnement des patients, d’autre part, la crainte de déshumaniser les soins. Avec le lancement du dispositif “Santé Numérique” en 2021, une initiative favorisant l’émergence de solutions innovantes de santé numérique, et l’adoption croissante de l’IA par les soignants (54% en 2024)⁽¹⁾, la France souhaite se positionner comme leader mondial dans le domaine de la e-santé. Dans ce contexte, comment garantir que l’IA serve les intérêts des professionnels et des patients, tout en préservant la qualité de la relation patient-soignant ?

L’intégration de l’intelligence artificielle dans le secteur de la santé

L’IA offre de nombreuses opportunités pour les équipes médicales et les centres de soins. Malgré les préoccupations quant à une éventuelle déshumanisation des soins, les statistiques montrent une adoption significative de l’IA par les professionnels de la santé. Parmi ses utilisations les plus répandues, elle facilite l’accès à l’information médicale (46%), propose des formations spécialisées aux professionnels de la santé (37%) et contribue à la prescription de traitements adaptés (28%).⁽²⁾

Son intégration croissante dans les cabinets médicaux et systèmes hospitaliers, grâce à des technologies telles que les agents conversationnels et les applications de suivi de santé, permet aux patients de bénéficier d’un accès à des informations médicales complètes, ainsi qu’à des conseils de manière plus rapide. Selon Salesforce, 86 % des clients préfèrent obtenir une réponse d’un chatbot plutôt que de remplir un formulaire sur un site Web, une préférence également observée dans le secteur de la santé. Les chatbots offrent une alternative personnelle et anonyme d’interagir avec les services de santé.

Automatiser la gestion des tâches administratives pour optimiser la prise en charge des patients.

Les chatbots se démarquent particulièrement dans l’automatisation et la simplification des formalités administratives, ainsi que l’accès à l’information médicale. Grâce à leur capacité à gérer simultanément plusieurs requêtes, les bots réduisent les temps d’attente, améliorant ainsi l’expérience des patients et augmentant les taux de satisfaction. Accessibles 24h/24 et 7j/7, ils offrent une réponse immédiate et automatisée aux demandes récurrentes, telles que la prise de rendez-vous, les horaires d’ouverture, l’émission de documents médicaux ou les démarches administratives. C’est également un moyen de rediriger les patients vers la bonne spécialité, de faire de la prévention, et de prodiguer les premiers conseils sur des sujets variés comme l’arrêt du tabac, la gestion du stress ou une alimentation saine.

Ces avantages ne se limitent pas seulement aux patients, mais bénéficient également aux professionnels de santé. En réduisant considérablement le temps consacré aux tâches administratives et en les libérant de ces responsabilités répétitives, les chatbots permettent aux soignants de consacrer davantage de temps à l’écoute et à l’accompagnement des patients, renforçant ainsi la relation humaine au cœur des soins. Ils sont d’ailleurs 71% à souhaiter l’assistance de l’IA pour les aider dans la gestion des tâches administratives.⁽³⁾

Cependant, l’adoption de cette technologie n’est pas sans défis ni risques. Les chatbots ne sont pas conçus pour poser des diagnostics et n’ont pas vocation à remplacer les professionnels de santé. Sur le plan technique, les chatbots de santé doivent être rigoureusement conçus pour garantir la précision et la fiabilité des informations fournies. De plus, il existe des préoccupations concernant la sécurité des données et la confidentialité des informations des patients, nécessitant une attention particulière pour assurer la transparence et la confiance des utilisateurs.

La nécessité d’assurer la protection du secret médical 

Il est essentiel de veiller à la protection du secret médical et à son utilisation éthique afin que l’IA bénéficie tant aux professionnels qu’aux patients. Actuellement, la dégradation de la relation soignant-patient est une des principales préoccupations des médecins à 49%. La familiarisation avec l’IA est nécessaire pour une utilisation efficace, tout en les sensibilisant aux enjeux éthiques, juridiques et sociaux associés. Par ailleurs, il est primordial de veiller à ce que ces IA soient utilisées de manière responsable, en établissant des normes et des réglementations claires pour protéger la vie privée des patients et garantir la transparence, la fiabilité et la confidentialité des systèmes utilisés. En ce sens, la certification HDS (Hébergeur de Données de Santé) a été instaurée afin de renforcer la protection des données de santé à caractère personnel et construire un climat de confiance autour de l’e-santé et du suivi des patients.

Plutôt que de craindre la déshumanisation de la médecine, il convient de considérer l’IA comme des outils essentiels pour relever les défis majeurs auxquels le secteur de la santé est confronté. Les chatbots médicaux sont un exemple concret de l’impact positif de l’intelligence artificielle dans le domaine médical. En déchargeant les professionnels de tâches chronophages et répétitives liées à la gestion administrative, les chatbots médicaux complètent les services traditionnels et permettent ainsi aux soignants de se concentrer sur leur mission première : offrir des soins personnalisés et de qualité à chaque patient.

Source :  IA en santé : alliée ou menace pour les professionnels de santé ? PulseLife (ex 360 medics / Interaction Healthcare) – Janvier 2024 

Une contribution de Samir Dilmi, Chief Revenue Officer chez Dydu

Pour faire face à cette demande récurrente d’informations, l’automatisation des questions les plus fréquentes s’impose progressivement comme la réponse la plus pertinente pour les services de ressources humaines. Synonyme de gestion plus efficiente, de valorisation du métier, et d’expérience améliorée pour les collaborateurs, la mise en place de robots conversationnels apparaît comme une solution pour désengorger le service.

Plus globalement, l’Intelligence Artificielle est en train de révolutionner le domaine des RH. 60 % des dirigeants d’entreprise prévoient de renforcer leur service RH avec davantage d’IA au cours des 5 prochaines années (1). A la fin de l’année, 69 % des tâches managériales routinières devraient déjà être entièrement automatisées (2). Alors que le changement est déjà en cours, comment continuer à maximiser l’efficacité de l’IA pour renforcer le soutien aux services des ressources humaines et simplifier les processus de recrutement ?

Les robots conversationnels : l’assistant virtuel à part entière des équipes RH

L’IA et les bots révolutionnent les processus RH en automatisant les tâches répétitives et administratives. Congés, mutuelle, restauration, formation, frais professionnels, santé, télétravail, retraite, épargne salariale, vie de l’entreprise, ils accompagnent les salariés de leur arrivée jusqu’à leur départ de l’entreprise. Accessibles en permanence, sur tous les appareils (ordinateurs, mobiles ou tablettes) et sur de nombreux canaux (sites web, applications, messageries,…), ils facilitent l’expérience collaborateur. Cependant, ces technologies ne se limitent pas à la simple optimisation. Elles jouent un rôle important dans la communication interne en orientant les salariés vers les ressources appropriées, par la création de collaborateurs virtuels via Teams par exemple. Le chatbot assure la diffusion efficace des messages clés au sein des organisations, en particulier celles qui comptent de nombreux sites, plusieurs familles de métiers, ou encore les entreprises en full-remote (3). Il permet de maintenir une harmonie globale dans la communication institutionnelle, en uniformisant le discours de l’entreprise et en assurant la cohérence de l’information transmise à l’ensemble du personnel.

Interconnecté avec le SIRH et l’intranet de l’entreprise, le bot permet aux salariés d’accéder facilement à leurs données personnelles, aux informations liées à la convention et aux accords cadres, ou encore d’accéder à des formulaires (demande de badge, inscription à la cantine, etc…). Ensemble, ils deviennent des facilitateurs dans la promotion de la culture d’entreprise.

Recrutement 3.0 : l’impact des Larges Languages Models dans le processus d’acquisition de talents

Au moins 79% des entreprises utilisent déjà une forme d’IA ou d’automatisation dans leur processus de recrutement et d’embauche (4) afin de l’automatiser et de le rendre interactif. En analysant rapidement de vastes volumes de données et CV pour identifier les candidats les mieux qualifiés, elle optimise et accélère la présélection. Elle permet de prédire la compatibilité des candidats avec les postes, de mener des entretiens virtuels et d’évaluer les compétences pertinentes, à travers l’utilisation d’algorithmes. Les employeurs qui ont automatisé des parties de leurs processus d’acquisition et de gestion des talents sont très satisfaits des résultats. Environ 2 professionnels RH sur 3 signalent un temps de recrutement amélioré pour les postes vacants (5) et des économies en termes de ressources grâce à ces outils technologiques.

Les robots conversationnels offrent aux candidats une expérience plus fluide, confidentielle, accessible et personnalisée tout au long du processus de recrutement. La communication avec les employeurs potentiels et la compréhension des attentes de l’entreprise sont ainsi améliorées. En 2023, 58 % des candidats ont indiqué être heureux d’interagir avec des bots de recrutement au cours des premières étapes du processus de candidature (6). Ils sont en mesure de fournir des informations sur les postes vacants, sur les processus et les politiques de l’entreprise, et ce à n’importe quel moment de la journée grâce à une disponibilité 24/7. Ils répondent aux questions les plus fréquentes, et personnalisent les conseils en fonction des expériences et compétences, améliorant ainsi l’expérience globale et renforçant la confiance. Certains sont même conçus afin d’aider les candidats à se préparer aux entretiens en fournissant des exemples de questions.

Le marché des ressources humaines et du recrutement est en évolution permanente et nécessite une adaptation de la part des collaborateurs. Le développement rapide de l’IA et des agents conversationnels dans ce domaine reflète une transformation profonde de la façon dont les entreprises gèrent les relations humaines. Ils apportent une automatisation intelligente, une personnalisation accrue et une efficacité opérationnelle, libérant ainsi du temps pour des activités stratégiques et renforçant l’expérience globale des employés. Alors que les chiffres actuels et les projections dessinent un tableau prometteur, il est essentiel de rester conscient des défis éthiques et d’assurer une collaboration harmonieuse entre l’intelligence artificielle, les chatbots et les professionnels pour garantir un avenir du travail équilibré et innovant.

Si vous souhaitez en savoir plus, découvrez notre article sur les différentes étapes pour la mise en place d’un chatbot RH !

1 : Selon la SHRM (Society for Human Resource Management)
2 : Selon Gartner
3 : Full remote : télétravail pour l’ensemble des salariés
4 : Selon la SHRM (Society for Human Resource Management)
5 : Selon SHRM
6 : Selon Allegis

Popularisée par ChatGPT, l’Intelligence Artificielle joue un rôle croissant dans de nombreux domaines, et son marché pourrait atteindre 1 300Md$ en 2032. A travers des modèles tels que GPT-4, elle est capable de générer du contenu textuel, artistique, musical, voire même des codes informatiques.

En 2023, 72 % des internautes plébiscitent l’IA générative pour les aider dans la recherche de produits[1]. Elle est devenue une ressource précieuse pour la création de contenu et commence à transformer radicalement la manière dont les entreprises interagissent avec leurs clients, gèrent leurs opérations, et créent de la valeur. Néanmoins, comment garantir la véracité de l’information et maîtriser le contenu produit ? Comment mesurer son impact environnemental et quels en seront les enjeux majeurs sur les prochains mois ?

L’IA générative : un partenaire incontournable dans le monde du travail moderne

Les assistants virtuels et l’IA ont bouleversé la façon de travailler et sont devenus des partenaires incontournables au service de l’efficacité et la productivité. Ils simplifient les tâches et enrichissent la production de contenus variés (images, vidéos, textes, traductions). Les entreprises adoptent massivement des agents de dialogue, également connus sous le nom de chatbots. Ils fournissent des réponses rapides et précises, ce qui réduit les temps d’attente et augmente la satisfaction des clients.

Cependant, il est important de rappeler que ces algorithmes ne peuvent créer au-delà de ce qui existe déjà. Que ce soit pour alimenter les bases d’information ou créer des émotions, le collaborateur et son expertise sont indispensables. L’IA doit être capable de s’adapter en temps réel aux préférences changeantes des consommateurs. Pour cela, les entreprises doivent mettre en place des systèmes qui apprennent et évoluent avec les besoins de leurs clients, ce qui demande une agilité et une réactivité accrues.

Le véritable potentiel de ces nouvelles technologies réside dans la collaboration homme-machine. Cette synergie est la clé des années à venir. Elle peut ouvrir la porte à de nouvelles opportunités professionnelles, mais nécessite une formation continue des salariés et une adaptation constante.

De nouveaux défis à appréhender en 2024 afin de tirer pleinement profit de cette révolution technologique

L’utilisation croissante de l’IA soulève de nombreuses préoccupations. Qu’elles soient économiques, écologiques, réglementaires ou sécuritaires, il semble indispensable d’encadrer de manière responsable les nouvelles intelligences artificielles afin de réguler le secteur, et limiter les dérives.

La sécurité des systèmes est un enjeu majeur. Les chatbots peuvent être vulnérables aux attaques de type adversarial, et les erreurs dans les modèles peuvent conduire à la diffusion de fausses informations. En 2023, la principale préoccupation entravant son utilisation pour fournir des conseils lors d’achats en ligne concernait la protection des données, mentionnée par près de 4 consommateurs sur 10, suivie des inquiétudes concernant la fiabilité et la qualité des réponses^[3]. La recherche en cybersécurité et la robustesse des modèles sont essentielles pour relever ce défi afin de s’assurer de la véracité de l’information.

Les défis sont également financiers. Les Larges Languages Models engendrent des coûts significatifs et nécessitent la création de nouveaux business models. Des investissements importants dans la recherche, le développement et l’acquisition de technologies avancées sont impératifs. Les sociétés doivent prendre en compte des coûts de stockage et de gestion des données, de personnalisation des produits et services, de maintenance et mises à jour, d’éthique, de conformité réglementaire, pour élaborer des stratégies efficaces et durables dans ce nouvel environnement économique en constante évolution.

Émissions de gaz à effet de serre (alimentation des serveurs), création et gestion des déchets électroniques, consommation d’eau, renouvellement du matériel informatique, les challenges sont nombreux pour les entreprises qui souhaiteraient utiliser ces systèmes. Les modèles d’IA, en particulier les réseaux de neurones profonds, exigent des capacités de calcul massives. Les serveurs et centres de données qui alimentent ces systèmes consomment d’énormes quantités d’énergie, contribuant ainsi de manière significative à l’empreinte carbone des entreprises. Dans un article qui devrait être publié cette fin année, l’équipe du Professeur Ren estime que ChatGPT engloutit 500 millilitres d’eau, l’équivalent d’une petite bouteille d’eau de 50 cl, chaque fois qu’une série de 5 à 50 questions est posée.

En 2024, l’épreuve consistera à intégrer ces technologies de manière plus profonde et durable dans les opérations quotidiennes des entreprises. Cela permettra d’accroître l’efficacité tout en limitant les dérives. A l’échelle mondiale, seules 12%^[4] des entreprises capitalisent sur l’IA pour booster leur résultat et affichent une croissance jusqu’à 50% supérieure à celle de leurs concurrents. Les entreprises qui sauront s’adapter à ces nouvelles technologies et relever les défis liés à leur utilisation seront les mieux positionnées pour offrir des expériences sur-mesure, mais également optimiser leurs opérations, et garantir la protection des données. La sensibilisation, l’innovation, la réglementation, la mesure et l’analyse des données joueront un rôle clé dans la résolution de ces enjeux.

Dans l’ère numérique en constante évolution, la relation client se redéfinit à travers l’intégration dynamique des chatbots. Ces agents conversationnels intelligents, propulsés par l’intelligence artificielle, transforment la gestion de la relation client. Explorez avec nous l’impact significatif des chatbots dans ce paysage en mutation, plongeant dans les avantages, les évolutions et les perspectives de cette révolution numérique.

L’utilisation des chatbots pour dynamiser la relation client

L’évolution de la relation client dans le contexte de la transformation digitale

La transformation digitale a remodelé l’interaction entre les entreprises et leurs clients, offrant un large éventail de possibilités. Les chatbots relation client sont devenus des atouts essentiels pour accompagner ce changement. De la simple recherche d’information au suivi de commande, en passant par la gestion de réclamations ou encore le traitement de problèmes après-vente, les chatbots offrent un support instantané et 24/7 sur les sites web et applications mobiles. Cette disponibilité constante s’inscrit parfaitement dans l’ère de l’instantanéité, répondant ainsi aux attentes des clients en quête de réponses immédiates et personnalisées sur les produits et services.

Les entreprises peuvent identifier les demandes les plus fréquentes et les déléguer à leur chatbot, permettant ainsi aux clients et aux prospects d’obtenir des réponses rapidement et adaptées à leurs besoins. En interconnectant le chatbot avec des logiciels internes tels que le CRM, il est possible de créer une expérience totalement personnalisée. De plus, l’intégration avec une technologie de livechat permet une escalade vers un opérateur humain en cas de besoin, tout en conservant l’historique de la conversation. En proposant des versions téléphoniques (callbots) ou vocales (voicebots), l’accessibilité est renforcée, garantissant une expérience client optimale.

Le rôle central des chatbots dans la satisfaction du client

Les chatbots occupent une place importante pour répondre aux nouvelles attentes des clients. On estime que 67 %* des consommateurs dans le monde ont eu une interaction avec un chatbot au cours des 12 derniers mois. Ils sont capables de fournir des réponses instantanées en utilisant des canaux de communication préférés tels que les messageries instantanées. De plus, grâce à l’intelligence artificielle, les chatbots sont en mesure de comprendre le langage naturel des clients, d’analyser leurs besoins et de personnaliser les réponses.

L’impact de cette personnalisation est significatif. Les clients se sentent compris et pris en charge de manière individuelle, renforçant ainsi leur satisfaction. Les chatbots deviennent de précieux alliés dans la quête d’une gestion de la relation client plus efficace. Ils réduisent le temps d’attente des clients, améliorent la qualité des réponses fournies et optimisent la gestion des demandes. L’adoption d’un chatbot fluidifie le parcours des clients, améliore leur satisfaction, et favorise la fidélisation de l’audience. Ces derniers sont particulièrement adaptés à divers secteurs tels que le e-commerce, la banque et les assurances etc. Ces outils se sont avérés incontournables pour les entreprises désireuses d’optimiser la gestion de la relation client.

Les avantages des chatbots pour les entreprises et les clients

Les bénéfices pour les clients

Les chatbots offrent plusieurs avantages aux clients, améliorant ainsi leur expérience, mais quels avantages ?

• Réactivité accrue : Accessibles 24/7, les chatbots répondent instantanément aux questions des clients, éliminant les temps d’attente.
• Personnalisation : Les chatbots, grâce aux connexions API et aux outils CRM, offrent des réponses personnalisées, intégrant des données spécifiques. Cette combinaison renforce la personnalisation des interactions, offrant ainsi une expérience client encore plus individualisée.
• Simplicité d’utilisation : Les chatbots utilisent un langage naturel, simplifiant les interactions.

Les bénéfices pour les entreprises

Les chatbots offrent également des avantages significatifs aux entreprises :

• Automatisation des tâches : Les chatbots automatisent les tâches répétitives, libérant du temps pour les employés.
• Réduction des coûts : En automatisant les demandes courantes, les entreprises réduisent les coûts opérationnels
• Amélioration de la productivité : Les chatbots aident les agents humains en fournissant des informations contextuelles, améliorant ainsi leur efficacité.

Un futur combiné entre chatbots et relation client ?

L’évolution des chatbots vers des interactions plus humaines et personnalisées

Les chatbots ne cessent d’évoluer pour offrir des interactions de plus en plus humaines et personnalisées. L’intégration de l’intelligence artificielle dans ces systèmes permet une compréhension approfondie du langage naturel, offrant ainsi des échanges plus authentiques avec les clients. Certains chatbots sont même désormais capables de détecter les nuances émotionnelles dans les conversations, adaptant ainsi leurs réponses en fonction du contexte émotionnel du client. L’objectif est de créer des interactions où les clients se sentent véritablement pris en charge de manière empathique, renforçant ainsi la gestion de la relation client.

L’intégration des chatbots avec d’autres canaux de communication et les avancées en matière d’intelligence artificielle

L’avenir des chatbots repose sur leur capacité à s’intégrer de manière transparente avec d’autres canaux de communication. Par exemple, un client peut lancer une conversation avec un chatbot sur un site web, puis poursuivre la discussion sur une application de messagerie. Les progrès dans la compréhension du langage naturel, les recommandations personnalisées et la prédiction des besoins des clients permettent aux chatbots d’être plus efficaces dans la gestion de la relation client. Cette combinaison d’intégration transparente et d’améliorations continues de l’intelligence artificielle positionne les chatbots comme des acteurs clés de la relation client.

Pour en savoir plus sur la manière dont les chatbots et l’intelligence artificielle révolutionnent la relation client, téléchargez le livre blanc complet de Kiamo, où vous trouverez également une interview de Samir Dilmi, Chief Revenue Officer chez Dydu, qui partage des perspectives clés sur ce sujet.

¹ Chatbot recrutement : quels avantages à converser avec les candidats ?

Depuis l’arrivée de ChatGPT par OpenAI fin 2022, les avancées dans le domaine de l’IA ont mis en lumière les modèles de langage et ont accéléré leur développement. Grâce au Deep Learning, les Large Language Models (LLM), ont radicalement transformé la manière dont les entreprises abordent les problèmes liés au langage, et offrent un éventail de bénéfices considérables. En quoi ces outils d’intelligence artificielle générationnelle permettent aux sociétés de prendre le tournant de la modernité et de la performance ?

Faciliter le traitement et l’analyse de données textuelles en interne

En pleine digitalisation, les entreprises sont aujourd’hui en quête du meilleur en termes d’efficacité et de performance. Constamment confrontées à des données non structurées provenant de multiples sources telles que les e-mails, les rapports, les commentaires des clients ou encore les réseaux sociaux, ces dernières se voient rapidement en possession de centaines de documents qui requièrent un travail de longue haleine en termes de transformation en bases de connaissances. L’une des principales forces des Large Language Models réside dans leur capacité à traiter, comprendre et analyser d’énormes volumes de données textuelles. Les Large Language Models permettent de convertir ces données en informations exploitables, facilitant ainsi la prise de décisions éclairées.

Automatiser les tâches répétitives : un gain de temps et d’énergie notables

Les Large Language Models peuvent être utilisés pour automatiser de nombreuses tâches répétitives liées au langage, comme la rédaction de rapports, la classification de documents, la réponse aux requêtes des clients, et même la traduction de langues étrangères. En libérant les employés de ces tâches fastidieuses, les entreprises peuvent optimiser leur efficacité et concentrer leurs ressources sur des activités à plus forte valeur ajoutée.

Une qualité augmentée de l’expérience client par une meilleure compréhension du langage humain ?

En traitant d’énormes volumes de données, l’intelligence artificielle générationnelle offre une performance accrue en termes d’analyse et de précision des tâches. En effet, l’algorithme comprend, synthétise et classe les informations en fonction de nombreux paramètres afin de préciser au mieux ses réponses. En comprenant les nuances du langage humain, il peut analyser en détail les requêtes, besoins ou encore avis clients pour identifier avec soin les services attendus et offrir un meilleur service client.

Grâce aux LLM, les entreprises peuvent également créer ou enrichir des chatbots et des assistants virtuels intelligents capables de fournir des réponses précises et personnalisées aux clients. Ces systèmes peuvent offrir un service client 24h/24 et 7j/7, améliorant ainsi l’expérience client et renforçant la satisfaction globale des consommateurs.

Promouvoir l’innovation et la créativité en entreprise

Les Large Language Models sont également des outils puissants pour encourager l’innovation au sein des entreprises. Ils peuvent être utilisés pour proposer de nouvelles approches commerciales, et même aider à la conception de produits. Ces derniers peuvent servir de catalyseurs pour inspirer les équipes et les aider à repousser les limites de la créativité.

Favoriser la prise de décisions stratégiques

Dans un monde en constante évolution, les entreprises sont confrontées à des décisions stratégiques complexes. Les Large Language Models fournissent des analyses approfondies et des perspectives prédictives basées sur l’analyse de vastes ensembles de données textuelles. Cela permet aux dirigeants de prendre des décisions plus éclairées et de mieux anticiper les tendances du marché.

L’avènement des Large Language Models représente un atout stratégique pour les entreprises, leur offrant une meilleure compréhension des données textuelles, une automatisation efficace, une amélioration de l’expérience client, des opportunités d’innovation et une prise de décisions plus éclairée. Les entreprises qui adoptent ces technologies émergentes seront mieux armées pour réussir dans un environnement commercial concurrentiel et en constante mutation.

Si vous souhaitez en savoir plus sur l’intégration de l’IA Générative à notre solution, contactez-nous !

Ces 10 dernières années, les agents conversationnels (également appelés bots) se sont progressivement imposés dans le paysage de l’expérience client.

L’automatisation des échanges au sein de la relation client apporte de nombreux bénéfices pour les entreprises : gain de temps, efficacité, optimisation des coûts…

Si ces outils de selfcare sont particulièrement appréciés des consommateurs, l’image opposant robot vs humain perdure dans l’esprit de certains.

À l’heure où les marques doivent créer du lien avec leurs clients pour fidéliser, comment mettre en place une stratégie gagnante qui permet de tirer profit de la technologie tout en conservant le lien humain ?

L’automatisation des outils : conséquence d’une modification des comportements des consommateurs.

L’avènement des outils digitaux a entraîné d’importantes mutations dans les modes de consommation des clients et leur lien aux marques.

En effet, l’augmentation des plateformes multicanales a eu pour conséquences un boom des demandes entrantes.

A cela s’ajoute le fait que les usages ont changé et que les achats se déroulent désormais à tout moment, le soir, la nuit, les jours fériés…

Alors que les budgets des services clients se réduisent, il apparaît incontournable de fournir aux utilisateurs un service disponible 24/24h pour les assister et leur offrir des réponses immédiates.

Les professionnels du service client reconnaissent d’ailleurs la difficulté de répondre à ces sollicitations de manière satisfaisante : 63%* d’entre-eux estiment qu’il est difficile de trouver un équilibre entre rapidité et qualité¹.

Autre point, 72%* des consommateurs préfèrent trouver une solution à leur problème en toute autonomie plutôt qu’avoir à échanger directement avec un membre de l’équipe commerciale ou du service client².

Face à ce constat, l’automatisation des parcours clients paraît la meilleure solution pour satisfaire utilisateur et service client.

Technologie et humain : le combo idéal pour assurer un service client optimisé ?

Contrairement aux idées reçues, les bots n’ont pas vocation à remplacer l’humain mais bien à apporter de la valeur aux utilisateurs finaux et alléger le quotidien des équipes support.

En automatisant le traitement des demandes récurrentes ou en les préfiltrant, les conseillers gagnent un temps précieux qu’ils peuvent utiliser pour réduire les temps d’attente et assurer un suivi personnalisé des demandes complexes.

Les collaborateurs reprennent du plaisir à aider les clients et ces derniers peuvent trouver des réponses à leurs questions lorsqu’ils en ont besoin sans avoir à attendre.

Le bot, un relais pour le business ?

Les agents conversationnels ont vocation à compléter la relation client et à prendre le relais des opérateurs. Ils sont disponibles sur différentes plateformes comme les réseaux sociaux, les messageries instantanées ou les plateformes e-commerce.

Le temps de la petite fenêtre en bas d’écran desktop est révolu. Aujourd’hui, les consommateurs interrogent les chatbots via Messenger ou WhatsApp.

Un service client alliant intelligence artificielle et intervention humaine est à même de créer des parcours personnalisés et fluides entre le bot et l’humain.

Cette alliance augmente la satisfaction client et rend absorbable le flux de demandes sans surcharger les équipes supports.

Prenons un exemple dans l’assurance : pour des questions relatives au contrat ou aux offres, un bot va pouvoir apporter une réponse rapide et claire.

Cependant, en cas de besoin d’intervention rapide suite à un sinistre, la mise en relation avec une personne est indispensable.

Dans le cas d’un garage, la mise en place d’une solution automatisée permet d’avoir un interlocuteur en dehors des horaires d’ouverture.

Il est donc possible le soir de prendre un rendez-vous pour réaliser une révision ou réparer un pare-brise, quels que soient le jour ou l’heure. Le bot devient alors un relais pour le business.

Tout l’enjeu consiste à trouver le bon équilibre entre l’automatisation de certaines tâches et le support humain.

Pour que l’expérience soit fluide pour le client, il est important de choisir une solution qui maîtrise parfaitement le traitement du langage naturel (NLP) qui permet une compréhension rapide, peu importe la formulation de la phrase.

Enfin, il est fortement recommandé de recueillir régulièrement les avis et la satisfaction des clients afin de s’adapter au mieux à leurs attentes.

Pour automatiser la relation client sans déshumaniser, il est important d’avoir un traitement du langage performant et de choisir une solution qui permet la mise en relation avec un opérateur lorsque la demande devient complexe.

Le client sentira que l’entreprise le met au cœur de ses préoccupations et lui assure une réponse efficace dans un temps minimum.

¹ Salesforce : Focus sur le service client 2020 https://www.salesforce.com/content/dam/web/fr_fr/www/PDF/guides/state-of-service-fr-2021.pdf

² Selon une étude Forrester

Depuis la crise sanitaire de la covid-19, c’est une nouvelle ère de consommation qui voit le jour avec des achats en ligne beaucoup plus fréquents.
Les habitudes changent et les consommateurs deviennent de plus en plus exigeants.
Ils souhaitent consommer mieux, partout, tout le temps.
Les marques se doivent d’être plus vigilantes et consciencieuses dans le parcours client qu’elles proposent pour augmenter la satisfaction et donc le taux de conversion.

Découvrez comment un chatbot peut améliorer le parcours de vos utilisateurs.

Le chatbot e-commerce comme allié de la relation client

Un parcours client fluidifié

• Avec une disponibilité 24/7, le chatbot e-commerce accompagne l’utilisateur tout au long de son parcours d’achat
• Les réponses sont automatiques, rapides, adaptées et personnalisées
• Les freins et points de blocages de l’utilisateur sont levés
• Les ventes sont dynamisées

Un service client déchargé

Le chatbot est un véritable allié pour les conseillers puisqu’il :

• Gère les questions récurrentes et les problématiques de niveau 1
• Libère du temps aux conseillers pour se consacrer aux dossiers les plus complexes
• Réduit le temps d’attente lorsqu’on contacte le service client

Pour en savoir plus sur les bienfaits de notre solution chatbot ecommerce, lisez la tribune de notre directeur marketing et communication parue dans le JDN.

Parfois sous-estimés, les robots prennent pourtant de plus en plus de place au quotidien : un phénomène que l’on retrouve notamment dans la vie professionnelle. C’est le cas au sein des Services Clients, qui font de plus en plus souvent appel à des callbots pour booster leurs performances.

Commande, remboursement, réservation, assurance… les contextes qui nécessitent une réactivité immédiate du service client sont nombreux. Pourtant, force est de constater que ces services ne sont pas toujours aussi disponibles qu’il le faudrait. Une situation désagréable pour les clients, mais également pour les employés, qui doivent gérer quotidiennement les mécontentements de leurs interlocuteurs. Un schéma fréquent qui peut rapidement avoir un impact sur les entreprises concernées. Et si la solution à ce problème n’était autre… qu’un robot ? Disponible dans la seconde, à n’importe quelle heure du jour comme de la nuit, le callbot semble être un atout de taille pour ces services.

Un robot qui s’adapte aux besoins du client

Rarement ouverts en continu, les centres d’appels font face à plusieurs problématiques. C’est pourquoi, les entreprises qui intègrent un callbot à leur service client proposent une réelle offre complémentaire. En effet, selon une étude* qui révèle les critères les plus importants pour un service client, la possibilité de résoudre son problème rapidement est mise en avant par 60% des personnes sondées et 40% d’entre elles valorisent le fait qu’une assistance soit disponible 24h/7j.

Grâce à ce dispositif, les demandes sans réponse et l’indisponibilité des agents diminuent fortement, puisque le callbot prend en charge 100% des appels. Il est alors possible de capter tous les leads, et de répondre à tous les clients existants. L’entreprise peut donc saisir de nouvelles opportunités de business, et le client est lui aussi gagnant puisqu’il n’a pas à s’adapter aux horaires du service client.

Des agents plus efficaces et épanouis dans leur travail

Si le callbot est un outil appréciable pour les clients, il l’est aussi pour les salariés, a fortiori, pour ceux des services clients, qui reçoivent un nombre d’appels importants. Lorsque la demande du client peut d’abord être traitée par le robot, les appels transférés aux employés sont ceux qui nécessitent réellement leur expertise. Ils ne gèrent plus qu’une partie de l’appel et en reçoivent moins. Authentification, communication et vérification du numéro de commande de client, de colis… toutes ces étapes sont réalisées en amont pour laisser la place à un échange plus qualitatif entre le client et son interlocuteur, ce qui impacte directement de façon positive la gestion des demandes.

Cette façon de procéder va offrir aux employés un travail plus gratifiant et à plus forte valeur ajoutée qui leur permettra de monter en compétences. Aussi, ils seront face à des clients dans de meilleures dispositions, qui auront été orientés en amont vers le bon interlocuteur, qui ne leur demandera pas de répéter tout le processus d’identification par exemple. La qualité du travail s’en voit améliorée, le quotidien facilité, ce qui en augmentant l’attractivité du poste, contribue à la diminution du turn-over, fréquemment très élevé dans ce secteur d’activité.

Un impact économique positif sur l’entreprise

Côté entreprise, le callbot permet une revalorisation de la place du client, dans un environnement moderne et adaptable. Avec les chiffres dont la structure dispose, il est rapidement possible d’établir un bilan des bienfaits de l’intégration d’un robot. Les besoins de recrutements ne seront pas les mêmes, puisqu’une partie des appels pourra être traitée sans l’intervention d’un employé : ils seront alors moins nombreux mais mieux qualifiés. Aussi, en prenant en compte le nombre d’appels reçus, leur durée, leur taux de résolution, le nombre d’entre eux qui auront pu être entièrement/partiellement traités… les entreprises peuvent connaître presque en temps réel ce que permet de faire le callbot, et donc calculer leur ROI.

Enfin, l’intégration de cet outil peut s’avérer être un réel avantage concurrentiel vis-à-vis des structures qui n’en utilisent pas. Selon les cas de figure, il est possible d’imaginer des prises en charge de clients 100% gérées par le callbot, en dehors des heures ouvrées. Plus que jamais, l’entreprise va alors être en capacité de placer les besoins du client au coeur de sa stratégie, pour une meilleure satisfaction, qui participera fortement au processus de fidélisation.

* Source : Vocal Com

Indispensable, la notion d’inclusion en entreprise est au cœur des politiques RSE, où les exigences autour de ces rapports sont de plus en plus scrutées. Il est donc essentiel d’intégrer cette dimension au centre de la stratégie globale de l’entreprise, afin de lui faire prendre de la valeur sur le long terme auprès de ses salariés, comme de ses clients. Si les compétences des robots sont souvent perçues comme étant diamétralement opposées aux qualités humaines, dans ce contexte, il est possible de faire le constat inverse et de les intégrer dans ces stratégies, pour tendre vers un monde professionnel égalitaire et impartial.

Développer une neutralité dans le traitement des demandes 

Si l’égalité des chances et l’accessibilité sont régulièrement challengées dans la sphère professionnelle, une étude* révèle que 57% des Français sont persuadés que l’égalité dans l’emploi est inexistante. Un constat alarmant. Pour répondre à cette problématique, certaines entreprises ont fait le choix d’intégrer à leurs stratégies des agents bien particuliers et impartiaux : les bots conversationnels. 

Ces outils de selfcare : callbots, chatbots, voicebots, traitent les demandes des salariés, des clients, ou des candidats, de la façon la plus objective possible. L’outil est instantanément à leur écoute, et ce quelque soit la demande, la façon de s’exprimer, l’apparence ou encore le parcours. Ces robots ne sont jamais dans le jugement. Ils sont programmés pour comprendre le langage naturel (y compris le langage familier, SMS et les fautes d’orthographe, de grammaire et de syntaxe), répondre à tout, sans préjugé ou risque de jugement de valeur. Cependant, l’égalité dans le traitement des demandes ne signifie pas qu’ils les traitent moins bien. Par exemple, grâce aux bots de recrutement, la gestion des CV se fait de façon totalement impartiale, exclusivement basée sur les compétences requises.

Encourager l’accessibilité numérique pour tous

Au-delà des normes RGAA (Référentiel Général d’Amélioration de l’Accessibilité), les bots, très visibles et faciles d’utilisation, peuvent aller plus loin dans la dynamique, notamment grâce à leurs formats vocaux, particulièrement inclusifs, très adaptés à certaines formes de handicap mais aussi aux personnes pas ou peu à l’aise avec les outils numériques. 

Disponibles 24h/7, les bots sont capables d’apporter un soutien direct, homogène et standardisé pour répondre aux demandes des clients et des salariés. En cas d’incompréhension, dans un premier temps ils peuvent suggérer ou reformuler, dans un second temps, si besoin, transférer la demande à un interlocuteur en direct. Puisque le bot décharge d’une grosse partie des demandes en amont, les agents physiques disposent de davantage de temps pour se consacrer à des cas qui nécessitent des prises en charge plus spécifiques, avec des accompagnements personnalisés, et donc plus inclusifs. 

Favoriser l’autonomie dans les tâches quotidiennes

Alors que les robots permettent d’apporter un traitement très inclusif dans le traitement de l’information, ils ont également un autre avantage : favoriser l’autonomie des utilisateurs. Dans le cadre des recrutements par exemple, les bots assistent le candidat et lui permettent d’effectuer une partie de leur candidature en autogestion, avec un suivi administratif de la candidature disponible en temps réel, ce qui permet aux recruteurs de se focaliser sur le traitement de celle-ci. 

Autre exemple avec les Services Après Ventes équipés de bots qui, à partir des codes pannes, permettent souvent aux clients de résoudre leurs problèmes très rapidement sans l’intervention d’un agent. Grâce à ces outils, le quotidien des agents est moins redondant, ce qui entraîne  une augmentation de la satisfaction et du bien-être au travail. Dans beaucoup de cas de figure, l’image de l’entreprise s’en voit valorisée, du côté de ceux qui y travaillent comme de ceux qui la sollicitent. Selon un sondage, 73% des professionnels RH estiment que l’intégration d’un chatbot en entreprise est un atout pour la marque employeur.

Les bots permettent ainsi aux salariés de se focaliser sur des tâches à plus forte valeur ajoutée, ce qui les valorise. En intégrant ce type de robot dans le quotidien, chaque individu est pris en compte et traité sur un pied d’égalité, grâce à cette technologie inclusive, en constante amélioration. 

*Étude réalisée par Qapa (Adecco), à l’occasion de la Journée mondiale de l’égalité des chances.

* 4ème édition du Baromètre sur l’utilisation des chatbots dans les RH

Dans un monde ultra digitalisé, où l’utilisation des nouvelles technologies n’est plus optionnelle, l’association entre l’Homme et le robot devient quant à elle, tout aussi incontournable. Alors qu’elle est déjà plus que démocratisée dans la vie quotidienne de chacun, elle aspire désormais à prendre une place de plus en plus importante dans le monde du travail. Et pour cause, derrière l’utilisateur/le consommateur, se trouve souvent un travailleur, qui, lui aussi, souhaite bénéficier des bienfaits de la technologie dans sa vie professionnelle. Avec l’intégration de robots au sein des entreprises, dans ce cas précis le chatbot RH, employés, managers, responsables RH : tout le monde y trouve son compte.

Coupler l’instantanéité et la personnalisation

En intégrant un chatbot au sein de l’entreprise, la structure met en place un outil qui améliore la qualité de vie au travail. Comme dans sa vie quotidienne, où l’instantanéité de l’information est de mise, le salarié bénéficie d’un accès à l’information 24h/7j, de n’importe où, et depuis n’importe quel support (ordinateur ou téléphone portable, site web, application, bureau, messagerie d’entreprise…) et ce, autour de nombreuses problématiques : questions RH, IT, achats, ou encore services généraux. 

Aussi, le chatbot permet de traiter chaque personne de manière égale, quels que soient son statut ou sa demande.  Avec sa compréhension du langage naturel, le bot peut aussi lutter contre les problèmes d’inclusion, sur lesquels se concentrent de plus en plus les entreprises. Il peut être personnalisé, en adaptant ses réponses grâce à l’utilisation de variables types, ou mieux, s’il est connecté au SIRH de l’entreprise. 

Ainsi, l’outil offre davantage de temps d’écoute et de parole entre salariés et managers/salariés et RH. Un besoin d’autant plus accentué lors de périodes complexes telles que des crises sanitaires ou économiques. Selon un sondage, 70% des professionnels RH estiment les chatbots encore plus utiles en temps de crise. Ces périodes amènent des sujets souvent inédits et engageants, qui nécessitent concentration et réflexion. Du temps qui est rendu à chaque service grâce au chatbot qui absorbe les tâches chronophages.  

Agir pour le bien-être et la productivité des équipes

Le chatbot est également un outil qui accompagne l’entreprise dans toute sa stratégie globale. Pour celles qui ont une grande diversité de profils, des sites à distance et de nombreux collaborateurs, un turn-over important et/ou des employés qui sont souvent en rendez-vous extérieurs, les chatbots sont un réel soutien. Par exemple, l’entreprise PwC (spécialisée dans le conseil, l’audit, et l’expertise juridique et fiscale), dispose d’un intranet dense. Elle souhaitait faciliter la prise de poste de ses nouveaux collaborateurs (près de 2000/an). Des problématiques solutionnées par l’intégration d’un chatbot interne, qui permet de créer un lien et une cohérence. Un besoin que l’on retrouve dans beaucoup d’entreprises décentralisées pour qui le chatbot est un outil fédérateur, qui participe à la communication interne de l’entreprise.

Avec la mise en place de cette technologie de plus en plus fréquente et banalisée dans l’utilisation, les bénéfices pour l’entreprise sont immédiats. Plus les salariés ont un bon niveau de services, plus cela joue sur leur bien-être et donc, leur productivité.

S’adapter aux enjeux de la transformation du monde professionnel

Avec l’intégration d’outils de selfcare au sein des entreprises, et a fortiori avec celle de robots, certains salariés peuvent être réticents par peur qu’une déshumanisation des rapports s’instaure. 

Or, les bots sont de plus en plus performants en termes de “proximité”. Par exemple, ils peuvent s’adresser aux collaborateurs en étant un interlocuteur parmi d’autres dans la messagerie interne (Teams). De fait, quand la relation humaine est nécessaire, l’utilisateur est redirigé vers le service ou la personne adapté(e) et tout le monde a plus de temps et d’énergie pour la relation.

Aussi, contrairement aux idées reçues, tous les robots ne conduisent pas à la disparition de certains postes. Concernant les chatbots, c’est même tout le contraire. La disparition de certaines tâches permet l’émergence de nouvelles. En effet, alors que 59% des professionnels RH pensent que les chatbots remplaceront certaines fonctions dans les équipes, 69% disent qu’ils vont créer de nouveaux métiers. 

* Source : Baromètre sur l’utilisation des chatbots dans les RH de dydu
* Source : Histoire client – dydu

Les rapports standards : un vrai pilier de la solution

Lorsque vous utilisez la solution dydu, à tout moment et sur n’importe quelle période, vous avez la possibilité de visualiser immédiatement et simplement les indicateurs clés de la performance de votre bot. Au sein du BMS (Bot Management System), notre console d’administration, une section, appelée Statistiques, y est entièrement consacrée.
On retrouve notamment des statistiques sur le nombre de visiteurs et le nombre de conversations. De façon plus précise, on dispose du nombre d’interactions par conversation mais surtout de la qualité de ces interactions et de ces conversations. Celle-ci est déterminée par le niveau de compréhension des questions et la capacité du bot à procurer une réponse adéquate via notamment la satisfaction des utilisateurs par rapport à la réponse apportée. Visuellement et immédiatement, vous connaissez aussi les sujets de préoccupation de vos utilisateurs en consultant les thématiques les plus abordées.

Dans le souci permanent de répondre aux attentes, nous avons conduit à l’automne 2020 une étude exploratoire sur 10% de nos clients afin de comprendre la totalité de leurs besoins en matière d’analyse mais aussi les écarts entre l’utilisation actuelle de ces rapports et une utilisation avancée potentielle des données. L’expression de ces besoins a conduit à des spécifications. Celles-ci ont permis à nos développeurs de fournir une solution désormais disponible en standard dans notre logiciel.

Avant de les détailler, il convient de rappeler qui utilise les éléments statistiques du bot et pour quoi faire.

Utilisation des statistiques : qui fait quoi ?

Le gestionnaire de contenu est concentré sur la base de connaissances (questions, réponses, groupes de formulations, modalités d’expression au sein des interactions et des conversations…). Il consulte les statistiques et les échanges afin de corriger et enrichir le bot pour répondre à toujours plus de questions, de la façon la plus pertinente possible. Son objectif est que le bot apporte la plus grande satisfaction aux utilisateurs.

Le chef de projet gère les différentes parties prenantes du ou des bots qu’il propose en gouvernance. C’est à lui qu’il incombe de justifier le budget pour le bot et mesurer son retour sur investissement. Il travaille aussi avec le métier pour optimiser les processus internes et lui faire des recommandations d’optimisation. Enfin, il utilise souvent les statistiques dans le pilotage, voire la rémunération d’un ou plusieurs prestataires. De ce fait, le chef de projet utilise les statistiques dans une optique d’atteinte des objectifs – validation, pistes d’amélioration -, mais aussi de communication (évangélisation et fidélisation). Les bots faisant partie de l’arsenal des outils de selfcare, le chef de projet est enfin souvent amené à utiliser les statistiques dans un contexte plus global : soit en comparant les performances du bot avec celles d’autres dispositifs, soit en les consolidant dans un parcours utilisateur plus complet.

Notre analyse a montré que les 3 cas d’utilisation prioritaires des statistiques étaient, à égalité : la surveillance de l’utilisation du bot, l’identification et la priorisation des actions à mener et la communication interne.

Aller plus loin dans l’analyse

Si la grande majorité de nos clients utilisent les tableaux de bord existants, certains travaillent les données en dehors du BMS pour approfondir leur analyse. Grâce aux contenus des échanges, ils vont notamment vouloir identifier toutes les caractéristiques de leurs utilisateurs (prospects, clients…) et de leurs attentes. Avec le détails des interactions, ils peuvent optimiser leurs parcours et améliorer les taux de transformation et de satisfaction.
En dehors des rapports standardisés, certains de nos clients étaient donc amenés à faire des retraitements importants notamment dûs à des KPIs disséminés mais aussi confrontés à des KPIs manquants.

Pour faciliter ce travail, dydu a complètement retravaillé les exports de données disponibles. Ceux-ci seront désormais proposés dans 2 domaines très clairement identifiés : les conversations et les interactions. Sur chaque domaine, les champs disponibles ont été très substantiellement enrichis. Ainsi, l’export des conversations fournit 22 champs spécifiques (vs 6 antérieurement). On a par exemple ajouté des éléments critiques pour comprendre l’utilisation du bot : des éléments contextuels (canal, navigateur…) mais aussi des éléments propres à chaque conversation comme l’heure de début, de fin, la durée, le nombre d’interactions – global, business, social -, la satisfaction demandée et fournie. Nous avons aussi ajouté le type de conversation qui permet de distinguer les conversations de production des conversations de test.
Autres ajouts dans l’export des interactions : nous avons intégré la position dans la conversation. C’est une donnée particulièrement utile par exemple pour analyser un funnel de résiliation et apporter de meilleures réponses en amont. Nous avons aussi inséré le champ Bot UUID qui est notamment nécessaire dans un contexte de Métabot pour l’analyse des interactions avec chaque bot enfant. Nous avons par ailleurs ajouté la hiérarchie (chemin de la connaissance dans la base) qui est particulièrement utile dans le cadre de bases de connaissances riches et complexes pour identifier les thématiques ou sous-thématiques qui sont les plus consultées et satisfaisantes (ou pas).
Au sein du BMS, ils se situent dans le menu Conversation.
A ce jour, les exports Conversations et Interactions sont immédiatement disponibles. Nous travaillons par ailleurs sur un export Connaissances qui sera proposé ultérieurement.

Aller plus loin dans la communication

Le gros avantage du design de ces exports excel est de pouvoir les traiter dans n’importe quel outil de Business Intelligence disponible et donc de pratiquer toutes les analyses envisageables mais aussi toutes les combinaisons pertinentes, y compris avec des données d’autres applications ou provenant d’autres sources.
Ces outils disposant souvent de capacités de datavisualisation avancées, il sera plus facile de créer des visuels percutants, directement dans la charte graphique de l’entreprise. Ainsi, les chefs de projets communiqueront sur les performances et les actions relatives au bot plus aisément et avec plus d’impact.

Pour rappel, les données exportées dépendent entièrement du paramétrage du bot concernant les préférences de conservation des données. Si vous avez choisi d’anonymiser les données au bout d’un certain temps, de ne pas récupérer l’adresse IP de l’utilisateur, de configurer la RGPD de telle ou telle manière…, vous ne récupérerez que les données relatives aux conversations que vous avez choisies de conserver. Ce sera un élément à prendre en compte dans la fréquence et les dates de vos exports.

Pour s’alléger, et permettre à chacun d’évoluer de façon plus autonome et efficace, les bots peuvent être des outils précieux. Une solution facile à mettre en place pour simplifier la vie et le management en entreprise.

Le bot, comme allié des collaborateurs

Lorsqu’on sent que la charge de travail est trop importante au sein d’un service, il est important de se demander ce que l’on pourrait automatiser. Quelles tâches sont récurrentes et demandent beaucoup de temps ? Demandes de congés, questions sur le télétravail, relances multiples au sujet d’un questionnaire interne, questions sur le fonctionnement d’un nouvel outil… Les cas de figures pouvant être pris en charge par des robots conversationnels (chatbot, callbot, voicebot) sont nombreux. 

Autre point important : l’anonymat. En tant qu’employé, on ne va pas toujours oser poser certaines questions à son/sa supérieur(e). Le bot peut y répondre, instantanément, de la façon la plus neutre possible, et, en cas d’incompréhension, rediriger le salarié vers le service adapté.  

C’est également un outil qui permet de prendre le pouls de l’entreprise, en évaluant par exemple le pourcentage de questions sur une thématique plus que sur une autre. Cela permet de pouvoir adapter son management, et de mettre en avant certains sujets à travers les autres  canaux de communication. Si on relève beaucoup de questions sur le télétravail par exemple, on peut envisager de mettre en place une charte qui en explique les conditions et modalités, et largement communiquer en interne sur le sujet. 

Un outil qui s’adapte pour accompagner le changement 

Le bot est un outil dont l’utilité a été accentuée par les nouvelles méthodes de travail qui ont découlé de la crise sanitaire : le télétravail, les postes en “full remote” ou les formats plus hybrides qui mixent présentiel et distanciel. Un outil disponible 7/7 et 24/24, d’autant plus intéressant pour les structures qui ont des salariés hors sites, dans différents pays, avec des horaires décalés. Ou pour les entreprises qui font régulièrement appel à des contractuels qui peuvent avoir accès à certains contenus du bot si cela est pertinent.

La souplesse de gestion du chatbot en fait un outil capable d’adapter son contenu à n’importe quel type de changement, allant de la fusion avec une autre entreprise, à la catastrophe environnementale en passant par le conflit social au sein d’une entreprise. Quelle que soit la situation, le bot permet de s’adapter et de continuer à donner des réponses rapides , en limitant les gros changements dans la précipitation, comme cela a été le cas avec la crise sanitaire. C’est ainsi, qu’en plein confinement,  70% des répondants utilisateurs de chatbot considéraient que l’outil était encore plus utile en temps de crise qu’en temps normal (*).

Si sa capacité d’adaptation est importante et ses champs d’actions très larges, le bot ne prend pas pour autant la place d’un employé. Lorsqu’on demande aux professionnels RH s’ils pensent que cette technologie va remplacer certains emplois : ils répondent oui à 59%. Or, lorsqu’on tourne l’approche autrement, en leur demandant s’ils pensent que les bots vont créer de nouveaux emplois : ils répondent oui également, à 69%*. Il faut prendre conscience que le robot et le collaborateur peuvent travailler ensemble. En automatisant les réponses aux questions répétitives, le chatbot rend le quotidien moins redondant pour le collaborateur. Avec la sophistication des callbot, chatbot et voicebot, les tâches chronophages s’amoindrissent, au profit d’actions plus complexes et stimulantes qui boostent l’efficacité des employés. 
 

*Selon l’étude de l’observatoire des chatbots de dydu. 

Pour en savoir plus sur nos chatbots collaborateurs.

Dès que l’on se réfère à des technologies faisant appel au concept d’intelligence artificielle, on sait que le temps est un élément essentiel dans la performance de l’algorithme utilisé. En effet, la logique est que la solution soit auto-apprenante, et ce, de façon plus ou moins assistée. Obtenir un robot conversationnel (chatbot) performant et entraîné, rapidement implique plusieurs éléments.

Le socle du chatbot : la performance du NLP

Le moteur de reconnaissance du langage naturel ou NLP va s’appuyer et intégrer des éléments plus ou moins nombreux. Mais aussi plus ou moins complexes. Ainsi, les moteurs les plus basiques ne s’attachent qu’à un seul mot. Il s’agit d’un système de reconnaissance de mot clé très proche des moteurs de recherche.

Dydu a développé et optimisé son algorithme depuis plus de 10 ans. Lorsqu’un utilisateur pose une question, notre moteur analyse tous les mots de la phrase. Il effectue des corrections orthographiques et identifie les formes racine des mots, mais également leurs synonymes. Cela permet de comprendre un grand nombre de manières d’exprimer une même intention (ou question).

Le cadre du chatbot : l’apprentissage supervisé

Dans le cadre de projets traditionnels, les clients partent de zéro. Ils construisent leur base de connaissances de A à Z en fonction de leur métier d’origine et des cas d’usages qu’ils souhaitent traiter. En effet, la problématique client dans le cadre du transport ferroviaire n’aura rien à voir avec un support informatique pour des salariés. Les bases de connaissances, c’est-à-dire l’ensemble des questions et des réponses, seront complètement spécifiques aux différents publics et scénarios couverts de même que le champ lexical utilisé. Mais, en plus de la définition des questions et des réponses, un certain temps sera consacré au paramétrage et à l’entraînement du chatbot. Cela implique de réfléchir aux différentes formulations d’une même question. Mais aussi de tester le bot pour le mettre à l’épreuve et l’affiner, et de répéter ce processus de manière itérative pour optimiser sa compréhension. 

Dans la mesure où les robots conversationnels engagent la parole des marques vis-à-vis de leurs clients potentiels et actuels ou de leurs salariés, nous avons opté chez dydu, pour une approche supervisée. Dans tous les cas, c’est l’humain qui a le dernier mot et non la machine qui décide. 

Des outils spécifiques dans la console d’administration du chatbot vont alors permettre de rendre ce travail de calibration plus facile et plus rapide. Le moteur propose en permanence des optimisations pour améliorer le matching sur sa base de connaissances. 

• Tout d’abord, il remonte des alertes en cas de connaissances proches. 
• Il surface les phrases incomprises mais surtout propose des suggestions (à valider ou invalider). Le manager du bot peut compléter en un clic les reformulations de la connaissance ou du groupe de formulation associé. 
• Il effectue aussi des alertes qualité et remonte en erreur des réponses contenant par exemple des liens cassés. 

La richesse des fonctionnalités de prévenance et d’audit est ainsi un élément clé dans la capacité de votre bot à être entraîné efficacement.

Côté process, on vous conseillera dès le départ d’utiliser des échantillons de testeurs réels avec des profils variés.

Le prêt-à-l’emploi : une base de connaissances déjà pré-entraînée

Tout ce travail de calibrage, qui peut prendre du temps au démarrage, a déjà été effectué dans le cadre de nos chatbots Experts. 

Nous avons bien sûr défini les thématiques, les questions et les réponses associées. Nous avons aussi travaillé sur des groupes de formulations spécifiques au vocabulaire utilisé dans le domaine concerné. Ils regroupent des locutions dont le sens est équivalent. Par exemple, dans le cadre du chatbot Mairie, c’est ce qui permet au bot de comprendre indifféremment : cantine, restaurant scolaire, self, réfectoire. Autre exemple : registre de vigilance qui selon les communes va s’appeler registre communal d’alerte, registre communal des personnes vulnérables ou encore registre nominatif communal.

Dans le cadre du chatbot RH, associés aux 300 connaissances, dydu a constitué et testé 110 groupes de formulations.

Créer un bot à partir d’un modèle déjà existant, c’est donc bénéficier de tout ce travail déjà réalisé.
Cela va permettre à vos équipes métier d’aller très vite dans l’appropriation du contenu. Ils n’auront qu’à se focaliser sur les éléments de personnalisation propres à votre organisation. Immédiatement, vos utilisateurs bénéficieront d’une très bonne expérience. Et cela vous facilitera encore le travail d’optimisation continue pour la suite !