Quelle est la précision de l'IA dans l'assistance à la clientèle ?

Réponse : La technologie de l'IA pour l'assistance à la clientèle est assez précise depuis l'avènement de l'IA générique. Dans notre cas, nous automatisons entièrement 50 % de tous les tickets d'assistance pour nos meilleurs clients. Cela ne signifie pas que l'IA est exempte d'erreurs à 100 %. Le reste de la précision de l'IA dépend donc des développeurs de l'outil d'IA et de la quantité de travail qu'ils ont effectué autour de l'IA de base pour la rendre précise pour l'assistance !

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Les décideurs de tous les secteurs d'activité adoptent rapidement l'intelligence artificielle (IA). Selon Forbes Advisor, 64 % des chefs d'entreprise pensent que l'IA améliorera leurs relations avec les clients.

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Les professionnels du service client partagent les mêmes sentiments. Selon HubSpot, 79 % d'entre eux considèrent les outils d'IA et d'automatisation comme essentiels à leur stratégie globale d'expérience client (CX), et 78 % déclarent que ces outils les aident à consacrer plus de temps aux aspects les plus importants de leur rôle.

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Avec l'adhésion des dirigeants et des représentants du service client, il n'est pas surprenant que l'IA fasse des vagues dans le commerce électronique. Les entreprises qui intègrent avec succès l'IA dans leurs processus CX constatent souvent un retour sur investissement rapide et une augmentation significative de la satisfaction des clients. 

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Cependant, l'IA n'est pas irréprochable - des hallucinations de l'IA aux résultats contextuellement incorrects, elle présente des lacunes qui nécessitent une programmation. Il est essentiel de s'associer à un fournisseur d'IA qui a mis en place des garde-fous solides pour garantir la précision, la fiabilité et l'alignement sur les objectifs de l'entreprise.

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Dans ce blog, nous ferons le point sur l'état de l'IA dans le domaine de la CX et nous détaillerons ce qu'il faut rechercher chez un fournisseur d'IA. 

Capacités et limites de l'IA

La technologie de l'IA a fait des progrès remarquables ces dernières années. Malgré cela, il reste des limites qui rendent la supervision humaine indispensable.

Progrès de l'IA

L'IA d'aujourd'hui peut traiter de grandes quantités de données en temps réel, identifier des modèles et fournir des réponses personnalisées qui imitent étroitement les interactions humaines. Plusieurs avancées récentes ont rendu cela possible :

• Algorithmes d'apprentissage automatique : Ces algorithmes permettent à l'IA d'apprendre à partir des données et de s'améliorer au fil du temps, ce qui accroît ses performances et sa capacité d'adaptation. En fin de compte, l'apprentissage automatique permet aux systèmes d'IA de mieux comprendre les modèles et de faire des prédictions précises.
• Réseaux neuronaux avancés : Ces modèles prennent des décisions d'une manière similaire au cerveau humain, en utilisant des processus qui ressemblent à la manière dont les neurones biologiques fonctionnent pour comprendre et repérer des modèles. Les réseaux neuronaux ont fait progresser de manière significative le domaine de l'IA, en particulier dans la reconnaissance des images et de la parole.
• Traitement du langage naturel : Le traitement du langage naturel permet à l'IA de comprendre et de générer des réponses textuelles de type humain, ce qui rend les interactions plus naturelles et intuitives. Cet aspect est particulièrement important dans le domaine du service à la clientèle, où une communication claire et transparente est essentielle.
• Apprentissage en profondeur : Sous-ensemble de l'apprentissage automatique, l'apprentissage profond utilise des réseaux neuronaux multicouches pour analyser les données. Cette approche s'est avérée particulièrement efficace dans la reconnaissance des images et de la parole, ainsi que dans le traitement du langage naturel, en raison de sa capacité à modéliser des modèles complexes dans de vastes ensembles de données.
• Apprentissage par renforcement : L'apprentissage par renforcement est un domaine de l'apprentissage automatique dans lequel les systèmes d'intelligence artificielle apprennent en interagissant avec leur environnement et en recevant un retour d'information sous forme de récompenses ou de pénalités. Cette méthode est particulièrement efficace pour les tâches qui nécessitent une séquence d'actions pour atteindre un objectif souhaité, comme la robotique et les jeux.

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Limites de l'IA

Malgré ces avancées technologiques, l'IA a besoin d'une supervision humaine pour donner le meilleur d'elle-même. Elle présente certaines limites, telles que

• L'incapacité à comprendre pleinement des requêtes complexes : Si l'IA excelle dans la gestion des tâches simples et répétitives, elle a parfois du mal à gérer les demandes qui impliquent des nuances subtiles, ambiguës et spécifiques au contexte. Cette limitation souligne la nécessité d'une approche hybride, dans laquelle l'IA traite les requêtes courantes et les agents humains les questions plus complexes.
• Informations inexactes : Selon l'étude HubSpot, 55 % des spécialistes du service client pensent que les outils d'IA générative tels que ChatGPT, Claude et Bard offrent parfois des informations incorrectes, et seulement 42 % d'entre eux pensent qu'ils seraient en mesure de les repérer lorsque cela se produit.

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Applications de l'IA et défis opérationnels en matière de CX

Les progrès technologiques ont attiré l'attention des chefs d'entreprise. Selon Forbes Advisor, 64 % des entreprises pensent que l'IA augmentera leur productivité globale, ce qui témoigne d'une confiance croissante dans son potentiel de refonte des opérations et des interactions avec les clients.

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Applications

L'étude HubSpot a identifié plusieurs façons dont les entreprises de commerce électronique utilisent l'IA et les outils d'automatisation pour améliorer leur CX. Notamment :

• 41% utilisent des agents d'IA pour répondre aux demandes de service à la clientèle.
• 41% utilisent l'IA générative pour rédiger des réponses aux demandes des clients.
• 38% utilisent des outils de routage par IA pour envoyer les demandes au bon agent.
• 37% utilisent l'IA pour classer les demandes par ordre d'urgence
• 37% utilisent l'IA pour collecter et analyser les commentaires des clients

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Défis opérationnels

Malgré son adoption généralisée, l'IA n'est pas exempte de défis inhérents. Outre les questions relatives à À propos précision, des inquiétudes subsistent quant À propos l'utilisation de l'IA :

• Prévenir les hallucinations de l'IA : Les résultats incorrects ou trompeurs générés par l'IA, connus sous le nom d'hallucinations de l'IA, sont une réalité, même pour les meilleurs modèles d'apprentissage du langage. Selon GitHub, le modèle d'IA le mieux noté (GPT-4 Turbo) est factuellement incorrect dans 2,5 % des cas, un pourcentage faible mais significatif. D'autres modèles donnent des réponses incorrectes dans des pourcentages plus élevés. Les hallucinations de l'IA ont plusieurs causes - données biaisées, données d'entraînement insuffisantes et hypothèses incorrectes, entre autres - mais quelle que soit l'origine, les fournisseurs d'IA doivent mettre en place des garde-fous pour éviter d'induire leurs clients en erreur.
• Gérer les demandes ambiguës : Les systèmes d'IA s'appuient sur des paramètres et des ensembles de données prédéfinis, ce qui rend difficile l'interprétation de questions vagues ou peu claires. L'IA peut s'écarter du sujet et fournir des réponses non pertinentes lorsqu'une demande est trop ambiguë ou comporte une erreur humaine.
• Assurer la compréhension du contexte : L'IA n'a pas la même connaissance du contexte que les agents humains, ce qui peut se traduire par des réponses techniquement correctes mais contextuellement inappropriées.
• Obtenir l'adhésion des clients : Si les chefs d'entreprise adoptent largement l'IA, les consommateurs ne sont pas tout à fait d'accord. Selon Forbes Advisor, 75 % des consommateurs s'inquiètent À propos informations erronées fournies par l'IA et 58 % d'entre eux s'inquiètent de À propos 'utilisation d'agents d'IA pour répondre aux questions.

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L'importance des garde-fous dans l'IA

Bien que les efforts de recherche et de développement visant à remédier aux hallucinations de l'IA, aux limites de la compréhension contextuelle, à l'analyse des sentiments et aux méthodologies de formation à l'IA se poursuivent, l'IA n'est pas parfaite - pas encore, du moins. Une majorité de décideurs et de représentants du service client voient dans l'IA un potentiel d'amélioration de la productivité et des relations avec les clients, mais assurer un déploiement en douceur est un tout autre problème.

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Les entreprises de commerce électronique peuvent mettre en œuvre l'IA dans leur CX et être raisonnablement confiantes qu'elles répondront plus rapidement aux clients. Et c'est important - StatSocial confirme que 50 % des clients sont moins susceptibles de dépenser de l'argent auprès d'une entreprise qui prend trop de temps pour répondre. Mais, étant donné que même les meilleurs modèles d'IA sont sujets à des inexactitudes, comment savoir s'ils répondent correctement et dans le bon contexte ?

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Notre approche

Cela nous ramène au thème des garde-fous. Yuma AI a une approche spécifique et intentionnelle pour garantir des réponses opportunes et précises de la part de ses agents d'intelligence artificielle. 

• Intentions spécifiques : Nos agents d'intelligence artificielle ne sont déclenchés qu'en fonction d'intentions très spécifiques, ce qui évite qu'une seule intelligence artificielle ne tente de traiter tous les types de messages. Ce lien minutieux entre les messages et les automatismes appropriés permet d'obtenir une plus grande précision.
• Automatismes restreints : Chaque automatisation se concentre sur un ensemble de sujets autorisés. Si l'IA rencontre un problème en dehors de son champ d'application, elle transmet le cas à un agent humain, en veillant à ce qu'aucune information incorrecte ne soit relayée.
• Des modèles de haute qualité : Nous utilisons les modèles les plus performants et les plus avancés disponibles, en privilégiant les meilleures performances sans faire de compromis sur la qualité.
• Contrôles politiques : Chaque message généré par notre IA fait l'objet de contrôles stricts, comme si un responsable examinait chaque message en fonction d'un ensemble de règles. Cela facilite la cohérence et le respect des normes de la marque.
• Contrôle de la qualité : Des contrôles de qualité intégrés sont effectués sur chaque message, garantissant que les résultats sont vérifiés par une longue chaîne de réflexions et de validations. Ce niveau supplémentaire d'examen permet de maintenir un niveau élevé de précision et de fiabilité. 

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L'avenir du commerce électronique avec Yuma AI

L'IA transforme le service client, offrant des opportunités sans précédent en termes d'efficacité, d'évolutivité et d'amélioration de la satisfaction client. De plus, les décideurs ne sont pas les seuls à y voir une opportunité - selon HubSpot, 71% des professionnels du service client déclarent que l'automatisation les aide à passer plus de temps sur les aspects de leur rôle qu'ils apprécient le plus.

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La mise en œuvre de l'IA dans le CX nécessite une approche équilibrée et des mesures de protection suffisantes. Vous voudrez vous associer à une entreprise qui a fait ses preuves, qui met l'accent sur la sécurité et qui a mis en place des protections pour s'assurer que l'IA est exacte.

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Yuma AI illustre cette approche équilibrée. En nous appuyant sur des intentions spécifiques, des automatisations restreintes, des modèles de haute qualité, des vérifications strictes des politiques et un contrôle qualité complet, nous fournissons des solutions de service client basées sur l'IA qui sont fiables et précises. De plus, notre technologie automatise entièrement jusqu'à 50 % des tâches de CX, allant de la gestion des commandes et des abonnements à l'expédition et au dépannage après-vente.

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