L’IA générative pour les entreprises : guide de prise en main

L’IA générative peut contribuer à rationaliser les workflows, améliorer la CX et booster la performance des agents. Découvrez comment tirer parti de ces outils basés sur l’IA dans notre guide.

Par Hannah Wren, Rédaction Zendesk

Dernière mise à jour 25 juillet 2024

Homme dans une galerie d’art regardant de l’art abstrait

Il y a bien longtemps, dans une galaxie très lointaine, les humains n’avaient pas Internet. En quelques décennies seulement, Internet a quitté de le domaine de la science-fiction pour devenir un outil quotidien qui compte plus de 5 milliards d’utilisateurs dans le monde. De récentes percées technologiques ont mis l’IA générative à la portée du plus grand nombre, la rendant encore plus populaire que le World Wide Web.

Selon le Rapport Zendesk sur les tendances de l’expérience client 2023, 65 % des chefs d’entreprise estiment que l’IA qu’ils utilisent devient de plus en plus naturelle et proche de l’humain, et elle ne va cesser de s’améliorer. Alors que de plus en plus d’entreprises commencent à mettre en œuvre l’IA générative pour améliorer le service client et l’expérience collaborateur, il est important de comprendre comment pleinement exploiter le potentiel de cette nouvelle technologie d’IA.

Notre guide complet présente les types, les applications, les exemples, les avantages et les défis de l’IA générative, afin que vous puissiez optimiser l’ensemble de votre expérience client aujourd’hui et à l’avenir.

Table des matières :

Qu’est-ce que l’IA générative ?
Comment fonctionne l’IA générative ?
Qui utilise l’IA générative ?
IA traditionnelle et IA générative : quelle est la différence ?
Types de modèles d’IA générative
Quelles sont les applications courantes de l’IA générative ?
Avantages de l’IA générative
Défis de l’IA générative
Comment utiliser l’IA générative pour le service client
Questions fréquentes

Qu’est-ce que l’IA générative ?

L’intelligence artificielle générative (GenAI) est une technologie alimentée par l’IA qui utilise de vastes bibliothèques d’informations pour générer de nouvelles choses, comme des histoires, des images, des vidéos, de la musique et du code logiciel.

Forrester donne une définition plus technique de l’IA générative, la décrivant comme « un ensemble de technologies et de techniques qui exploitent un très grand corpus de données, y compris de grands modèles de langage (LLM) comme GPT-3, pour générer du nouveau contenu ».

Comment fonctionne l’IA générative ?

L’IA générative utilise des algorithmes de machine learning (ML) pour analyser de grands ensembles de données. Vous pouvez fournir à l’intelligence artificielle un grand nombre d’informations existantes sur un sujet, afin qu’elle puisse apprendre et trouver des modèles et des structures. Sur la base de ce qu’elle apprend de ces données, l’IA générative peut créer un nouveau contenu original.

Par exemple, vous pouvez demander à ChatGPT, le populaire chatbot d’IA générative texte à texte d’OpenAI, d’écrire un sonnet sur les sentiments de Luke Skywalker à propos de son père, Dark Vador, en pentamètre iambique shakespearien. ChatGPT rassemblera rapidement des informations pertinentes sur Internet concernant la saga Star Wars et les sonnets de William Shakespeare, et produira instantanément un nouveau contenu à partir de ce que vous avez demandé.

Et nous avons réellement posé cette question à ChatGPT. Voici le résultat :

« Sur la toile étoilée de mon destin,
Une révélation sombre a jeté son ombre,
Dans les profondeurs de l’ombre, une vérité que j’ai réprimandée,
Mon père, autrefois un Jedi, aujourd’hui trahi.

Portant un masque cramoisi, il cherchait à dominer les cieux,
Le souffle lourd, il s’engagea sur un chemin tortueux,
Pourtant, dans son cœur, il y a une once de bonne foi,
Un conflit féroce, une guerre intérieure aux mathématiques cruelles.

Ô père, parent par le sang, mais pas par les actes,
Ta présence hante mes rêves, mes jours d’éveil,
Un héritage de ténèbres, de ténèbres en effet,
Mais l’espoir persiste, une lumière dans le malaise de Sith.

Bien que l’emprise de Vador sur moi soit forte et serrée,
Mon amour, ma foi, peuvent encore racheter le chevalier. »

Qui utilise l’IA générative ?

Les entreprises utilisent l’IA générative de différente manière selon leur taille (start-ups, petites, moyennes et grandes entreprises). Les entreprises peuvent l’utiliser pour rationaliser et améliorer l’assistance client, les ventes, le marketing, l’informatique, le développement, les ressources humaines et les équipes de formation. Voici quelques exemples de cas d’utilisation de l’IA générative :

Améliorer les capacités existantes des agents d’assistance client grâce à une assistance basée sur l’IA
Analyser de grandes quantités de données pour améliorer la précision des évaluations de leads et des prévisions de ventes pour les équipes commerciales
Personnaliser les communications marketing
Optimiser l’exploitation des centres de données pour les services informatiques
Générer du code pour les développeurs de logiciels
Création et mise à jour de contenus et de documents internes pour les services de relation humaine (RH)
La rationalisation de l’intégration et de la formation des agents

Ces exemples d’IA générative ne sont que la partie émergée de l’iceberg. À mesure que l’IA générative se généralise, les entreprises trouveront de plus en plus de moyens de mettre en œuvre cette technologie.

IA traditionnelle et IA générative : quelle est la différence ?

	IA traditionnelle	IA générative
Objectif	Spécifique à une tâche et basée sur des règles	Génération de contenu
Apprentissage	Utilise une programmation prédéfinie	Identifie des modèles à partir de vastes jeux de données
Résultat	Spécifique à une tâche	Nouveau contenu ou nouveaux échantillons de données

Voici la différence entre l’IA traditionnelle et l’IA générative : l’IA traditionnelle utilise le machine learning, des règles prédéfinies et une logique programmée pour effectuer des tâches spécifiques, tandis que l’IA générative apprend à partir de vastes jeux de données pour créer un contenu qui ressemble à celui des humains. Par exemple :

L’IA traditionnelle peut rendre les systèmes de gestion des tickets plus efficaces en identifiant le sentiment client, l’intention et la langue des demandes, et en les acheminant automatiquement vers l’agent approprié sur la base de critères prédéterminés (tels que l’expertise, les capacités et la disponibilité).
L’IA générative booste la productivité des agents en leur fournissant des outils de rédaction intelligents, ce qui permet aux équipes de traiter les demandes plus efficacement et de fournir une assistance cohérente.

Les entreprises peuvent utiliser l’IA traditionnelle et générative pour analyser les données. Alors que l’IA traditionnelle peut faire des prédictions éclairées à partir de données, l’IA générative peut créer de nouvelles données sur la base des jeux de données fournis. L’IA générative peut également s’adapter au contexte et produire un contenu unique et créatif.

IA générative et machine learning

La différence entre le machine learning et l’IA générative réside en ceci : le machine learning ne se limite pas aux tâches génératives. Les deux types d’IA apprennent à partir de modèles trouvés dans de vastes jeux de données et d’interactions, mais le machine learning fait des prédictions ou des classifications et ne génère pas de nouveau contenu.

Types de modèles d’IA générative

Les cas d’utilisation de l’IA générative sont variés, ce qui signifie qu’il existe de nombreux types de modèles génératifs. Voici certains des types de modèles d’IA générative les plus courants.

Graphique des modèles d’IA générative : types et cas d’utilisation

Réseaux adversaires génératifs

Les réseaux adversaires génératifs (GAN) fonctionnent en formant deux ordinateurs d’apprentissage différents (appelés réseaux neuronaux) sur les mêmes jeux de données afin de générer un contenu de plus en plus réaliste au fil du temps.

Les deux réseaux, appelés « générateur » et « discriminateur », sont en concurrence l’un avec l’autre et se poussent mutuellement à créer sans cesse un meilleur contenu. Dès que le GAN reçoit les mêmes informations, le générateur crée un échantillon de données (comme une image ou un texte) sur la base des données d’apprentissage. Le discriminateur analyse ensuite ce que le générateur a créé et détermine s’il s’agit de données réelles ou générées.

Les GAN sont comme deux joueurs qui s’affrontent dans un jeu. Imaginons que les concourrents soient les droïdes R2-D2 et C-3PO de Star Wars.

Le jeu consiste à faire en sorte que R2-D2 (le générateur) crée des images d’Ewoks, du Faucon Millenium et d’autres objets de l’univers de Star Wars. C-3PO (le discriminateur) examine ces images et décide si elles sont vraies ou fausses, tout comme un Jedi inspecte un sabre laser pour voir s’il est authentique.

À mesure qu’ils jouent, R2-D2 s’améliore pour rendre les images plus réalistes, en se basant sur les commentaires de C3PO.

Transformateurs

Les modèles d’IA générative basés sur des transformateurs sont des réseaux neuronaux qui utilisent une architecture de deep learning (algorithmes permettant de trouver des modèles dans de grandes quantités de données) pour prédire un nouveau texte basé sur des données séquentielles. Les transformateurs peuvent apprendre le contexte et « transformer » un type d’information entrante en un autre type d’information sortante afin de générer un texte semblable à celui d’un humain et de répondre à des questions.

Pensez à la fonction de suggestion automatique des applications de messagerie. Imaginons que Han Solo veuille envoyer un SMS à la princesse Leia. Lorsqu’il commence à taper, l’IA générative prédit le mot suivant dans sa séquence de frappe et lui propose des macros (textes suggérés) qu’il peut sélectionner rapidement afin de ne pas avoir à taper chaque mot.

Par exemple, Han peut taper « Que la » et l’IA générative peut suggérer « force soit avec toi ».

Autoencodeurs variationnels

Les autoencodeurs variationnels (VAE) sont des modèles génératifs qui codent les données entrantes, simplifient et optimisent les points de données et les stockent dans une zone de stockage cachée appelée espace latent. Lorsqu’ils y sont invités, les VAE extraient les données de l’espace latent et les reconstruisent de manière à ce qu’elles ressemblent à leur forme d’origine. Les VAE créent souvent des images et des textes d’IA générative.

Imaginez Yoda, un puissant maître Jedi capable d’utiliser la Force pour transformer des images en rouleaux de texte crypté, de les transporter instantanément dans un coffre verrouillé sur la lointaine planète Dagobah, puis de retransformer les rouleaux en image originale à la demande.

Imaginons que l’on donne une photo de Chewbacca à Yoda. Ce dernier peut la transformer en parchemin et la garder en sécurité dans son coffre sur Dagobah. Quelques jours plus tard, vous demandez la photo à Yoda. Il utilise à nouveau la Force pour accéder au parchemin et lui redonner sa forme initiale.

Modèles basés sur les flux

Les modèles basés sur les flux prennent des distributions de données complexes et les transforment en distributions simples. Ce type de modèle est généralement utilisé pour la génération d’images.

Supposons que le jeune Anakin Skywalker possède un jeu de blocs de construction et que chaque bloc a une couleur différente. Si Anakin veut disposer les blocs de manière à créer un motif, il peut les déplacer dans n’importe quelle position, mais il doit s’assurer d’avoir toujours le même nombre de blocs dans le motif. Avec un modèle basé sur le flux, Anakin peut créer de nouveaux modèles ou améliorer les modèles existants tout en veillant à ce que la Force (ou le nombre de blocs) soit toujours équilibré.

Réseaux neuronaux récurrents

Les réseaux neuronaux récurrents (RNN) sont utilisés pour traiter et générer des données séquentielles. L’entraînement d’un RNN sur des séquences de données génère de nouvelles séquences qui ressemblent aux données apprises. Les RNN prédisent la suite d’une séquence en fonction de ce qui s’est passé dans les séquences précédentes. Les RNN sont le modèle d’IA génératif de Siri et de la recherche vocale de Google.

Imaginez que la princesse Leia et Wicket l’Ewok jouent au ballon dans la forêt d’Endor. Chaque fois que Leia lance la balle, Wicket l’attrape facilement. Wicket attrape toujours la balle parce qu’il a appris à anticiper la trajectoire de la balle et à prédire où elle va atterrir en se basant sur tous les lancers (ou séquences) précédents.

Quelles sont les applications courantes de l’IA générative ?

À mesure que nous continuons à en apprendre plus sur l’IA avancée pour le service client et à en comprendre les avantages, de nouvelles applications d’IA générative émergent. À l’instar de la lignée des Skywalker, ces applications d’IA générative populaires sont les fleurons des logiciels d’intelligence artificielle.

1. Zendesk AI

Le meilleur pour : rationaliser l’expérience du service client et améliorer l’expérience collaborateur

Zendesk AI est un outil puissant et accessible à tous. Sa configuration ne prend que quelques minutes et ne nécessite pas de faire appel à des développeurs, d’engager de lourdes dépenses informatiques ou de prévoir des mois de délai de mise en œuvre. Il est conçu pour l’ensemble de l’expérience de service et formé sur les meilleures données d’expérience client (CX) : des milliards de points de données provenant d’interactions réelles avec les clients. Il peut également être personnalisé, ce qui permet aux entreprises d’appliquer l’IA comme elles le souhaitent.

En plus de ses capacités rudimentaires en matière de machine learning et d’IA, Zendesk AI offre une IA générative qui comprend :

L’IA générative pour les agents qui booste les compétences des agents.
L’IA générative pour les bots qui permet de créer des réponses génératives en utilisant les connaissances existantes du centre d’aide pour apporter des réponses précises et conversationnelles aux clients. Les agents peuvent également adapter les profils des bots à la personnalité, au ton de voix et à l’identité de la marque.
L’IA générative pour les bases de connaissances qui développe le contenu, en transformant une liste ou une courte phrase en un paragraphe complet. Les agents peuvent également modifier instantanément le ton de l’article pour le rendre plus amical ou plus formel en un seul clic.
L’IA générative pour les centres d’appels fournit aux agents un résumé de l’appel et enregistre une transcription de la conversation sur le ticket. Cela permet aux agents de clore les appels plus rapidement et de passer facilement à la tâche suivante.

2. ChatGPT

Le meilleur pour : créer du contenu écrit, comme des articles, des publications pour les réseaux sociaux, des e-mails et du code logiciel

Le modèle fondamental ChatGPT (Chat Generative Pre-Trained Transformer) d’OpenAI utilise le traitement du langage naturel (NLP) pour créer des interactions conversationnelles. Il s’agit au fond d’un chatbot basé sur l’IA conçu pour fournir des réponses instantanées aux questions des utilisateurs, générer du contenu et servir d’assistant virtuel.

3. DALL-E

Le meilleur pour : produire des éléments de marque comme des logos et des images de marketing

DALL-E est une autre application développée par OpenAI qui génère des images à partir d’invites textuelles. Les utilisateurs peuvent saisir des descriptions textuelles d’une image, et DALL-E créera un visuel correspondant au texte. Les utilisateurs peuvent demander à DALL-E de produire des représentations visuelles d’idées ou de théories complexes, afin de les rendre plus faciles à comprendre. Il est même utilisé par les professionnels de santé pour une imagerie médicale et une radiologie de haute qualité.

4. Bard

Le meilleur pour : l’analyse prédictive et l’identification des tendances commerciales

Google propose deux modèles d’IA générative, PaLM, un modèle multimodal, et Google Bard. Bard est un chatbot conversationnel d’IA générative créé par Google pour concurrencer ChatGPT. Il utilise une traduction contextuelle entre les langues, ce qui le rend accessible dans le monde entier. Les utilisateurs se servent de Bard pour créer des rapports et des analyses, générer du contenu, obtenir des informations sur les événements en cours, traduire et faire apparaître des images.

5. Bing AI

Le meilleur pour : résoudre les problèmes de dépannage et suggérer des solutions pour les questions commerciales

Microsoft a fait son entrée dans l’univers du chat. Bing AI est un outil développé par Microsoft qui utilise le moteur de recherche Bing pour renforcer ses capacités de machine learning. Les utilisateurs peuvent intégrer Bing AI à des appareils à commande vocale, ce qui leur permet de l’utiliser comme assistant vocal.

Avantages de l’IA générative

L’IA générative offre de nombreux avantages, notamment aux équipes de service client. Voici quelques-uns des avantages les plus courants.

Graphique énumérant les avantages de l’IA générative

Une expérience client optimale

Grâce à l’IA générative, vos équipes d’assistance client peuvent offrir une meilleure expérience client. Gérez des volumes élevés de demandes pendant les périodes de pointe en apportant des réponses instantanées et automatisées aux clients par le biais de réponses génératives, d’outils de messagerie et de logiciels de chatbot.

L’IA générative favorise des conversations plus naturelles et personnalisées avec des informations précises. Cela se traduit par une meilleure expérience client, des scores de satisfaction client (CSAT) plus élevés et une fidélisation de la clientèle. L’IA générative fournit également une assistance multilingue, en reconnaissant et en s’adaptant aux langues utilisées, pour offrir un service client 24h/24 et 7j/7 à l’échelle mondiale.

Une meilleure productivité et efficacité des agents

Rationalisez les workflows et facilitez le travail des agents grâce à des outils d’IA générative. L’IA générative peut prendre en charge des tâches simples afin que les agents puissent se concentrer sur des questions plus complexes. Voici comment tirer parti de l’IA générative pour booster la productivité et l’efficacité des agents :

Résumés des tickets : générez un résumé rapide du contenu du ticket afin que les agents puissent comprendre le problème et y répondre plus rapidement.
Bots avancés : déviez les tickets grâce à des bots qui fournissent des suggestions basées sur les données pour une assistance instantanée et conversationnelle.
Création de contenu : automatisez et rationalisez le processus de création de contenu pour faciliter la vie des propriétaires de contenu.

Zendesk, par exemple, propose une IA générative dans un espace de travail d’agent unifié et omnicanal. En collaboration avec OpenAI, Zendesk exploite la puissance de l’IA générative pour booster la productivité des agents en aidant les équipes d’assistance à créer du contenu pour la base de connaissances à grande échelle. L’IA générative peut également résumer de longs tickets pour les agents et transformer en quelques secondes une brève réponse à une demande client en une réponse complète.

Réduction des coûts d’assistance

L’IA sur le lieu de travail permet à votre équipe d’assistance client de gagner en productivité. L’IA générative permet de gagner du temps et de réduire les coûts en détournant les tickets, en rationalisant les workflows et en automatisant les tâches répétitives. Les files d’attente des tickets deviennent plus gérables et les agents peuvent se concentrer sur les problèmes complexes, tout en aidant le même nombre de clients, voire plus.

L’IA générative peut également aider les équipes de gestion à recueillir des informations plus pertinentes sur les types de problèmes et de questions clients qui nécessiteraient une automatisation. L’IA générative peut fournir des réponses rapides sur les lacunes en matière d’automatisation et sur celles qui seraient les plus bénéfiques pour les agents et les activités de l’entreprise.

Par exemple, elle peut signaler si un pourcentage élevé de clients demandent à réinitialiser leur mot de passe ou à suivre leur commande, pour que les équipes d’assistance puissent renvoyer ce type de questions à un bot. Les administrateurs peuvent alors créer ces automatisations le plus tôt possible, ce qui permet aux entreprises de gagner du temps et de l’argent.

Les défis de l’IA générative

L’IA générative peut offrir de nombreux avantages et aider les entreprises à surmonter les périodes difficiles. Mais comme toute nouvelle technologie, elles peut présenter des difficultés inattendues. Voici quelques éléments à prendre en compte lors de la mise en œuvre de l’IA générative.

Informations biaisées, obsolètes ou non fiables

Les systèmes d’IA générative créent du contenu sur la base de données sur lesquelles ils ont été formés, ce qui peut inclure des données biaisées, obsolètes ou peu fiables. Il est important d’examiner et de valider les sources de données pour confirmer que votre application d’IA générative utilise des informations fiables. Créez des processus et des lignes directrices qui vous permettent de repérer et de supprimer les données biaisées de vos jeux de données, puis contrôlez et révisez régulièrement le contenu pour vous assurer que les informations sont factuelles et impartiales.

Par exemple, Zendesk ne met l’IA à la disposition des clients qu’après avoir passé des contrôles de qualité rigoureux. Chaque prédiction ou suggestion de l’IA doit dépasser un seuil de confiance avant d’être utilisée pour créer des processus automatisés.

Hallucinations de l’IA générative

Les applications d’IA générative sont formées pour fournir les résultats les plus fiables aux commandes de l’utilisateur. Cependant, les outils d’IA générative peuvent parfois produire des informations erronées ou des résultats inexacts appelés « hallucinations ».

On parle d’hallucination lorsque l’application d’IA générative fournit des informations fausses ou non pertinentes, sans rapport avec l’ensemble de données à partir duquel elle a été entraînée. En d’autres termes, cela signifie que le modèle d’IA a généré un nouveau contenu basé sur des faits, mais qu’il a ajouté sa propre interprétation, ce qui a donné lieu à des informations déformées. Ces cas ne sont pas fréquents, mais ils peuvent donner lieu à des informations erronées ou à des contenus déplaisants.

Préoccupations relatives au remplacement du personnel

Bien que l’objectif de l’IA générative soit d’améliorer la productivité et les compétences, les employés peuvent craindre que sa mise en œuvre ne les conduise à être remplacés. L’IA générative permet d’automatiser les tâches, mais elle ne peut reproduire le rapport humain qui constitue l’élément central du service client.

Lorsque les consommateurs rencontrent des problèmes ou ont des questions, ils veulent pouvoir parler à un être humain. Selon un récent sondage, 81 % des consommateurs déclarent que l’accès à un agent humain est essentiel pour maintenir leur confiance dans une entreprise lorsqu’ils rencontrent des difficultés avec l’assistance client basée sur l’IA. Zendesk veille à ce qu’il y ait toujours une supervision humaine afin que la technologie soit utilisée correctement et que les clients reçoivent la qualité de service qu’ils attendent.

Comment utiliser l’IA générative pour le service client

L’utilisation de l’IA pour le service client permet à votre équipe d’assistance de créer facilement une expérience client d’exception avec des interactions plus humaines. Voici quelques façons d’utiliser l’IA générative pour le service client.

Graphique indiquant comment utiliser l’IA générative pour les clients

Développez le self-service

Les possibilités d’améliorer vos ressources en self-service sont pratiquement infinies grâce à l’IA générative. Voici quelques exemples d’utilisation de l’IA générative pour développer le self-service :

Rationalisez et accélérez l’élaboration du contenu de la base de connaissances en automatisant la création d’articles dans le centre d’aide.
Boostez la créativité des équipes de contenu du centre d’assistance par des suggestions et des recommandations.
Rendez les interactions des clients avec les bots plus naturelles et conversationnelles en utilisant votre base de connaissances pour élaborer leurs réponses.

Avec Zendesk AI, par exemple, vous pouvez adapter le ton des articles de votre centre d’aide pour les rendre plus conviviaux ou plus formels. Vous pouvez ainsi vous assurer que le contenu créé trouve un écho auprès de votre public et que le ton est cohérent dans l’ensemble de votre base de connaissances. Vous pouvez également déployer des bots pour proposer des options en self-service dans les domaines où les clients demandent généralement de l’aide.

Optimisez les performances des bots

Les réponses génératives utilisent des informations provenant d’une base de connaissances existante pour que vous n’ayez pas à développer des réponses personnalisées. Cela permet d’accélérer et d’optimiser considérablement le temps de création des bots, mais aussi d’enrichir l’expérience client en améliorant la précision des réponses.

En outre, les bots préformés utilisent des suggestions d’intention. Cette fonctionnalité met en évidence les questions les plus courantes posées par les clients, pour que les administrateurs puissent élaborer des réponses en fonction de ces intentions, ce qui améliore les performances globales du bot. Cela permet aussi de gagner beaucoup de temps et d’aider les équipes à faire évoluer leurs bots en toute simplicité. Vous pouvez même créer un profil pour vos bots, en leur donnant un ton de voix cohérent qui reflète la personnalité de votre marque.

Boostez les capacités des agents humains

L’IA générative peut étendre les capacités des agents de votre service client en effectuant des tâches telles que les résumés de tickets. Elle peut rapidement donner aux agents un récapitulatif du ticket afin qu’ils n’aient pas à lire l’intégralité de la conversation pour comprendre le problème. Ceci est particulièrement utile pour les conversations prioritaires ou remontées qui nécessitent une action rapide.

L’IA générative peut également être utilisée pour résumer les transcriptions d’appels. Par exemple, Voice AI de Zendesk utilise OpenAI pour dicter et stocker une transcription d’appel sur le ticket. Ainsi, les appels peuvent faire l’objet d’une recherche complète et être facilement trouvés.

Pour les propriétaires de contenu, les outils de rédaction améliorés facilitent la production de contenu pour le centre d’aide en gérant le plus gros du travail. Avec seulement une courte liste à puces, l’IA générative peut développer le contenu en un article complet, dans le ton de voix demandé.

Facilitez l’intégration et la formation des agents

Les fonctionnalités qui améliorent l’expérience des agents peuvent également accélérer l’intégration et la formation des nouveaux employés. Les résumés de tickets générés fournissent aux nouveaux membres de l’équipe les informations les plus pertinentes de la conversation, réduisant ainsi leur temps d’apprentissage.

Les nouveaux agents peuvent également obtenir de l’aide pour la formulation des réponses. Supposons qu’un nouvel agent ait encore besoin d’apprendre la politique de retour de l’entreprise et qu’il veuille de l’aide pour répondre à un client avec les informations appropriées. L’agent peut taper quelques mots, et l’IA générative prédira le reste de la phrase, en remplissant les blancs avec les bonnes informations. Les agents peuvent également surligner leurs réponses et adapter le ton de l’ensemble du message.

Grâce à ces outils d’IA générative, les entreprises peuvent réduire le temps de formation et permettent aux agents d’assistance d’être plus rapidement opérationnels.

Questions fréquentes

Quelle est la différence entre le machine learning et l’intelligence artificielle ?

La différence entre le machine learning et l’intelligence artificielle réside dans le fait que les modèles de machine learning utilisent des algorithmes pour reconnaître les schémas de données et appliquer ces résultats à des analyses futures, tandis que l’intelligence artificielle peut analyser et contextualiser les données pour obtenir des réponses et des actions semblables à celles de l’homme.

Quels types de contenu un modèle d’IA génératif peut-il produire ?

L’IA générative va-t-elle remplacer les emplois humains ?

L’IA générative est-elle fiable ?

Comment puis-je utiliser l’IA générative pour améliorer l’expérience client ?

Vous pouvez tirer parti de l’IA générative pour fournir une assistance personnalisée, créer et mettre à jour un contenu en self-service attrayant dans votre base de connaissances, recueillir des informations à partir de vastes jeux de données afin d’améliorer vos produits et services, et automatiser les processus qui améliorent les compétences des agents d’assistance afin qu’ils puissent fournir un service client d’exception à chaque interaction.

L’avenir de l’IA générative

Face à l’effervescence qui entoure l’IA générative, il est tentant de se laisser séduire. Toutefois, il est essentiel d’avoir un plan précis pour maximiser les avantages de l’IA générative aujourd’hui et demain.

Notre guide de l’IA avancée pour le service client peut vous aider à exploiter le potentiel de l’IA. En implémentant l’IA générative dès maintenant, vous pouvez vous mettre aux manettes et embarquer pour un voyage passionnant. Nous serons Chewbacca et vous, Han Solo. Rejoignez-nous à bord du Faucon Millenium et envolez-vous dans l’hyperespace.