Intégrer l’IA dans son service client : les écueils à éviter pour l’IT et les métiers

Sébastien Deluc, Spécialiste des Solutions cloud Avaya revient sur le sujet de l’integration de l’IA dans un centre de contact.

La mise en place des technologies d’IA dans une solution de centre de contact est une démarche stratégique qui peut transformer l’expérience client et optimiser les processus internes. C’est un projet ambitieux qui comporte son lot de défis et d’erreurs à éviter. Prescripteurs, chefs de projet ou décisionnaires, le département informatique et les métiers sont amenés à travailler ensemble. Si une bonne coordination entre les départements est nécessaire, chacun aura aussi plusieurs écueils à éviter de son côté pour la bonne réussite du projet.

1. Manque de planification stratégique

L’absence de planification stratégique est une des erreurs les plus courantes. Pour le département informatique, un projet de cette envergure nécessite une feuille de route claire définissant les phases d’intégration, les ressources nécessaires, et les échéances. Il est crucial d’anticiper les besoins en infrastructure, en sécurité et en support technique pour éviter des interruptions de service. Parallèlement, les départements métiers, en général à l’initiative du projet, doivent définir les objectifs de l’intégration de l’IA, les cas d’usage prioritaires, et aligner ces éléments avec les besoins des utilisateurs finaux.

Une planification rigoureuse et une coordination entre départements sont essentielles pour garantir que les solutions IA répondent à la fois aux exigences techniques et opérationnelles.

2. Négliger l’interopérabilité des systèmes

L’intégration de plusieurs technologies, notamment de l’IA dans le centre de contact, nécessite souvent de connecter plusieurs systèmes existants. Négliger l’interopérabilité peut causer des problèmes de communication entre les systèmes, ralentir les processus et augmenter les coûts.

L’équipe IT doit utiliser des API robustes et s’assurer que les nouvelles solutions sont compatibles avec les infrastructures en place. Quant aux métiers, les équipes doivent travailler sur des processus de travail fluides et des données qui circulent sans frictions entre les applications.

Prévoir des formations et des mises à jour pour les utilisateurs est également essentiel pour qu’ils puissent tirer pleinement parti des nouvelles fonctionnalités sans interruption dans leurs activités quotidiennes. Une interopérabilité bien gérée assure une intégration harmonieuse et une efficacité accrue.

3. Sous-estimer l’importance de la qualité des données

L’IA repose sur des données de qualité. Des données incomplètes ou erronées peuvent fausser les résultats et réduire l’efficacité des algorithmes. L’IT doit donc absolument mettre en place des processus rigoureux de collecte, de nettoyage et de validation des données avant de déployer les solutions IA. Les données doivent également présenter une très grande fiabilité. La formation à l’importance de la qualité des données et à leur rôle dans le maintien de cette qualité est capitale. Cela inclut la mise en œuvre de bonnes pratiques pour la saisie et la gestion des données.

Une collaboration étroite entre les équipes IT et métiers est nécessaire pour garantir l’exactitude et la pertinence des données.

4. Ignorer l’impact sur les ressources humaines

L’introduction de l’IA dans un centre de relation client a un impact significatif sur les ressources humaines. Les équipes IT devront développer des compétences spécifiques nouvelles soit par des formations ou des recrutements. Les métiers, quant à eux, doivent anticiper l’impact sur les collaborateurs. L’automatisation de certaines tâches par l’IA peut susciter des inquiétudes concernant la sécurité de l’emploi. Il est important de communiquer clairement sur les avantages de l’IA et de proposer des opportunités de montée en compétences pour que les collaborateurs puissent évoluer avec la technologie.

Une gestion proactive des ressources humaines, en mettant l’accent sur les spécificités des interactions, facilite l’acceptation et l’intégration de l’IA.

5. Ignorer les aspects réglementaires et éthiques

Les solutions d’IA doivent respecter les réglementations en vigueur, notamment en matière de protection des données (comme le RGPD en Europe) ou de leur hébergement. L’IT doit veiller à ce que toutes les pratiques de collecte et de traitement des données soient conformes aux exigences légales pour éviter des sanctions. Pour les métiers, l’utilisation de l’IA doit également être éthique. Cela implique de garantir que les algorithmes ne reproduisent pas de biais discriminatoires et que l’utilisation des données des clients respecte leur vie privée. Les équipes métiers doivent travailler en étroite collaboration avec les équipes IT et juridiques pour s’assurer que toutes les pratiques sont transparentes et équitables.

Le respect des normes réglementaires et éthiques protège l’entreprise et renforce la confiance des clients.

6. Négliger les KPI et le suivi après le déploiement

Une fois la solution IA déployée, il est crucial de définir et de suivre des indicateurs clés de performance (KPI) pour mesurer l’efficacité de la solution. Pour l’IT, les KPI peuvent inclure la disponibilité du système, le temps de réponse des applications, et le taux d’erreur des algorithmes. Un suivi régulier de ces indicateurs permet d’identifier rapidement les dysfonctionnements et d’apporter les ajustements nécessaires pour optimiser les performances. Pour les métiers, les KPI doivent refléter les objectifs commerciaux et opérationnels de la solution IA. Cela peut inclure des mesures telles que la satisfaction client, le taux de résolution au premier contact, le temps de traitement des demandes et l’amélioration de la productivité des agents. Les dashboards, véritables outils de pilotage, sont essentiels. L’IT comme les métiers doivent s’assurer que la plateforme de leur centre de contact pourra leur offrir les vues sur les indicateurs et les faire évoluer au fil du temps et de l’évolution des priorités de l’entreprise. Par ailleurs, un processus de revue régulière des KPI est crucial pour évaluer l’impact de la solution IA et ajuster les stratégies en fonction des résultats obtenus.

La collaboration entre IT et métiers dans le suivi des KPI assure une optimisation continue et une adaptation aux besoins changeants de l’entreprise.

L’intégration de l’IA dans le centre de contact est une initiative prometteuse mais complexe. En évitant les erreurs courantes telles que le manque de planification stratégique, la négligence de l’interopérabilité des systèmes, la sous-estimation de la qualité des données, l’ignorance de l’impact sur les ressources humaines, le non-respect des aspects réglementaires et éthiques ainsi que la négligence des KPI et du suivi après la mise en place, les entreprises peuvent maximiser leurs chances de succès. C’est là qu’intervient le choix de la plateforme de service client qui doit pouvoir interconnecter et orchestrer les applications métiers de l’entreprise.

Une approche collaborative entre les départements IT et métiers est essentielle pour garantir une implémentation harmonieuse et bénéfique pour l’ensemble de l’organisation.

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