La plupart des gens aimeraient que l'IA résolve leurs problèmes instantanément, sans heurts et sans aucune intervention humaine.
Mais ça ne se passe pas toujours comme ça.
Récemment, Joseph Sterner, notre responsable du service d'assistance, a demandé à nos cofondateurs d'acheter un outil d'IA spécifique afin de rationaliser le travail de son équipe. Ceux-ci l'ont mis au défi de voir s'il pouvait plutôt en créer un lui-même.
Nous souhaitions des réponses d'assistance humaines, réfléchies et nuancées, comme celles que notre équipe a l'habitude de rédiger. Nous voulions simplement que l'IA nous aide à accélérer la phase de « mise en route ».
Le résultat est un outil sur mesure que nous avons nous-mêmes conçu. Les résultats ont été incroyables. Ce que Joseph a mis au point a permis à notre équipe d'être plus réactive, plus concentrée et mieux équipée pour offrir un service client rapide.
Au fil du temps, nous avons beaucoup appris sur la manière dont les outils d'IA pourraient aider… euh, notre service d'assistance à l'avenir. Nous avons également appris comment ne pas aborder l'IA.
En fin de compte, cette approche nous convient mieux qu'un outil standard. Voici pourquoi.
Ce que nous avons appris en intégrant des outils d'IA au service client
Nous voulions mettre au point un outil d'assistance à la clientèle capable de remplir plusieurs fonctions pour nous :
- Traiter les demandes entrantes afin de pouvoir les « trier » et les acheminer vers les bons conseillers
- Rédigez des premières ébauches de réponses que notre équipe pourra personnaliser, ce qui permet de gagner du temps sans pour autant perdre la touche humaine
- Consultez notre service d'assistance existant pour fournir des informations précises et conviviales, basées sur la base de connaissances Close
Nous avons rencontré quelques obstacles en chemin.
Tout d'abord, les outils d'assistance basés sur l'IA peuvent ne pas disposer de l'intégralité du contexte de notre base de connaissances. Cela conduit l'IA à « improviser » ses réponses sans avoir une connaissance pratique de Close.
Deuxièmement, notre équipe d'assistance n'est pas axée sur les « transactions », mais adopte une approche plus humaine. Chaque brouillon devra donc toujours être relu par une personne.
Aucune solution d'IA prête à l'emploi ne nous convenait, nous nous sommes donc tournés vers des plateformes de programmation IA telles que Replit pour développer un prototype fonctionnel.
Comme nous développions un outil d'IA « à partir de zéro », celui-ci est devenu notre pâte à modeler : nous pouvions le façonner pour l'adapter à notre flux de travail existant. Joseph souhaitait un processus capable d'atteindre trois objectifs principaux :
- Recevoir les nouvelles demandes provenant de Zendesk
- Consultez notre base de connaissances pour trouver une réponse utile
- Envoyez ensuite ces informations dans un brouillon à l'attention de notre équipe d'assistance
Un chargé de clientèle pourrait se connecter à Zendesk, vérifier l'exactitude du ticket et le personnaliser avant de l'envoyer.
Et ça a marché. Il n'a fallu que quelques jours pour obtenir un prototype fonctionnel qui répondait à environ 80 % de nos attentes.
(L'IA combinée à l'intervention humaine, c'est le top.)
L'art d'affiner l'IA et de créer une boucle de rétroaction positive
Un petit avertissement : si vous vous attendez à ce que l'IA fasse tout parfaitement dès le départ, vous allez vous en mordre les doigts.
Oui, l'IA est révolutionnaire, mais selon nous, compter sur elle pour tout régler à votre place n'est pas la bonne approche. L'IA est surtout utile pour mettre en place un outil fonctionnel. Si vous en êtes déjà à 80 %, c'est déjà très bien. Il vous suffit de deux choses : des ajustements réguliers et une boucle de rétroaction positive.
Une boucle de rétroaction positive consiste à alimenter progressivement votre outil d'IA avec davantage d'informations pertinentes. Votre outil d'IA peut mettre en évidence certains domaines où ces informations font défaut, ce qui vous aide à enrichir votre base de connaissances. À mesure que cette base de connaissances gagne en précision, votre outil d'IA devient lui aussi plus précis.
Plus vous utilisez cet outil, plus il s'améliore.
Une fois que Joseph et son équipe eurent mis au point leur solution « à 80 % », leur principal défi consistait à affiner les résultats fournis par l'IA. Ils ont notamment remarqué que, lorsqu'il y avait une lacune dans la base de connaissances, l'IA avait tendance à inventer ses réponses.
Joseph et son équipe ont donc mis au point une nouvelle fonctionnalité de l'outil. Ils ont demandé à leur équipe interne d'évaluer les résultats de l'IA en lui attribuant un « j'aime » ou un « je n'aime pas », selon qu'elle avait rédigé une réponse exceptionnelle ou non.
Soyons clairs : cet outil ne va pas révolutionner notre vie. Nos conseillers continuent de fournir des réponses concrètes, et ne répondent pas à 1 000 demandes de clients en quelques microsecondes.
Mais ce n'est pas ce à quoi vous devriez vous attendre. L'IA est très efficace pour vous mener à 80 % du chemin, tandis que votre équipe humaine se charge de peaufiner, d'améliorer et de personnaliser le résultat.
En ce moment, nous développons la « version 2 » de l'outil. Nous avons prévu quelques améliorations :
- Développer une application qui s'intègre directement à Zendesk, plutôt que de s'appuyer sur des flux de travail tiers
- Se connecter à une base de données Pinecone pour faire de l'IA un véritable « expert », afin que nos conseillers n'aient pas à se charger eux-mêmes des recherches
- Ajuster le niveau de détail, améliorer la qualité des brouillons et réduire les « hallucinations » de l'IA en délimitant plus clairement le champ d'application de sa base de connaissances
Notre version 1 a déjà simplifié le classement des tickets urgents et non urgents. Cela nous a permis de créer une « file d'attente des tâches faciles » pour les nouveaux agents qui ont besoin d'acquérir de l'expérience. Ils peuvent ainsi choisir parmi les tickets les plus simples et les moins urgents pour développer leurs compétences en matière d'assistance à la clientèle.
Et cela peut sembler peu. Mais n'oubliez pas que Joseph s'occupait manuellement de ce genre de tâches depuis plusieurs années. Après seulement quelques jours passés à programmer l'IA, il a automatisé une tâche fastidieuse qui lui prenait beaucoup de temps.
Il est essentiel de bien comprendre les forces et les faiblesses de l'IA.
« À notre avis, l'IA n'en est pas encore au stade où elle pourrait remplacer les membres de notre équipe d'assistance. Mais elle peut sans aucun doute contribuer à améliorer l'efficacité et la rapidité à laquelle nous pouvons décharger l'équipe d'assistance de certaines de ces tâches routinières. »
-Joseph Sterner, responsable du support
Ce que nous avons appris en développant nos propres outils d'IA
À condition de comprendre que l'IA ne se résume pas à appuyer sur un bouton en espérant un résultat parfait, elle peut vous apporter énormément. Elle ne remplacera peut-être pas encore vos collaborateurs, mais elle peut alléger leur charge de travail et vous permettre de développer vos activités. C'est particulièrement vrai si vous mettez en pratique certaines des leçons que nous avons tirées :
Apprenez à rédiger et à peaufiner vos invites d'IA
La qualité de l'IA dépend souvent de celle de vos instructions. En développant ces outils pour Close, nous avons compris que chaque instruction devait être claire et respecter deux principes fondamentaux :
- Ordre : lorsque vous utilisez l'IA pour développer des outils, vous devez bien définir l'ordre des étapes à suivre. Commencez donc par définir votre flux de travail idéal. Si vous vous trompez dans l'ordre, l'outil risque de ne pas fonctionner correctement lorsque vous l'intégrerez à des applications telles que Zendesk.
- Précision : soyez très clair quant au résultat attendu. Sterner a expliqué qu'il indiquait explicitement à l'IA quand elle devait supprimer du code les éléments « obsolètes » dont il n'avait plus besoin. Plus votre code est simple, moins il y a de risques d'erreurs.
Laissez les membres de votre équipe s'épanouir là où l'intervention humaine est nécessaire
Notre outil d'IA est loin d'être un simple chatbot. Il cherche encore trop à plaire à tout le monde, allant parfois jusqu'à inventer des informations « fantômes » pour combler les lacunes lorsqu'il ne dispose pas d'une réponse satisfaisante.
Mais nous pourrions tout de même surmonter ces défis en tirant parti des atouts de l'IA. Nous demanderions à l'IA d'analyser le contenu des tickets d'assistance et de les « trier » en les classant par ordre d'urgence, du plus urgent au moins urgent. Nous lui demanderions de rédiger des premières ébauches de réponses aux demandes, sans toutefois les finaliser.
Cela n'a pas remplacé notre équipe d'assistance. Cela lui a permis d'être plus réactive sans pour autant nuire à la qualité de l'assistance fournie.
Nous avons également constaté d'autres limites de l'IA. Par exemple, l'IA ne pouvait pas se connecter aux comptes des clients pour les aider manuellement. Nos équipes chargées du service client doivent donc toujours être guidées et supervisées par des humains dont la mission est de résoudre les problèmes des clients.
Créez une boucle de rétroaction positive pour affiner votre solution d'IA
Si vous ne mettez pas en place une boucle de rétroaction positive pour votre solution d'IA, celle-ci risque de vous décevoir.
Si vous vous souvenez de l'affaire des avocats qui ont présenté une jurisprudence « bidon » générée par ChatGPT, vous comprenez à quel point c'est important. Votre IA doit s'appuyer sur des informations authentiques, précises et exclusives.
Nous avons constaté que, lors de nos premières itérations, l'IA cherchait à satisfaire les clients, quelles que soient les limites de notre base de connaissances. Par exemple, si un client posait une question sur une fonctionnalité telle que la « création groupée de tâches », qui n'existait pas réellement, l'IA supposait que cette fonctionnalité existait et commençait à lui expliquer comment l'utiliser.
Oups.
Grâce à notre boucle de rétroaction, chaque membre de l'équipe attribue une note aux brouillons générés par l'IA, ce qui permet à celle-ci d'« apprendre » dans quelle mesure elle est performante. En à peine un mois, nous avons déjà constaté une nette amélioration de la qualité de ses résultats. Nous recommandons une approche « faire confiance, mais vérifier » : laisser des humains évaluer ses performances et entraîner l'IA au fil du temps.
Apprenez à l'IA à connaître ses limites et à dire « Je ne sais pas »
Nous avons constaté que plus nous limitons nos outils d'IA à notre base de connaissances existante, qui peut elle-même s'enrichir et évoluer en permanence, plus leurs performances sont bonnes. L'IA génère moins de contenu « fantôme » si elle sait ce à quoi elle n'a pas le droit de répondre.
Nous avons établi un ensemble de règles pour indiquer à notre outil d'IA : « Écoute, tu peux tout à fait dire aux clients quand on ne connaît pas la réponse. »
On espère que cette sophistication et cette précision accrues permettront un jour de mettre au point un chatbot fonctionnel. Même si l'IA ne peut pas toujours fournir la bonne réponse, elle devrait au moins le reconnaître avant de donner aux clients une information manifestement erronée.
Ne vous contentez pas de « louer » votre IA : commencez à la développer vous-même
Si vous considérez l'IA comme un outil que l'on peut « louer » ou comme un bouton sur lequel il suffit d'appuyer, nous pensons que vous vous y prenez mal.
Notre projet initial était similaire. Nous espérions trouver une solution logicielle toute faite qui nous permettrait de gérer facilement toutes les fonctionnalités que nous avons énumérées plus haut. Mais il s'est avéré moins coûteux— et bien plus simple — d'apprendre à la développer nous-mêmes. Après tout, l'IA pouvait nous y aider aussi.
Quels sont nos enseignements ?
- Laissez l'IA s'occuper de ce qu'elle sait faire le mieux. Vous pouvez déléguer certaines tâches à l'IA. Si vous vous êtes lancé dans le service client, était-ce vraiment votre rêve de passer au crible d'énormes feuilles de calcul pour en tirer des informations sur les clients ? Ou est-ce justement le genre de tâche pour laquelle l'IA est faite, vous permettant ainsi de vous consacrer pleinement à ce qui vous passionne : satisfaire les clients ?
- Confiez la réflexion créative à un être humain. Ce sont les humains qui doivent relire les brouillons générés par l'IA, vérifier les réponses fournies par l'IA et gérer l'aspect créatif. Si vous parvenez à associer un interlocuteur compétent à la capacité de traitement à grande échelle de l'IA, vous bénéficiez du meilleur des deux mondes : une touche humaine, même lorsque cette personne s'appuie sur de nouvelles fonctionnalités d'IA.
- Faites de l'IA votre assistant. Confiez à l'IA les tâches fastidieuses : analyser les demandes des clients, les classer et les hiérarchiser en fonction de leur urgence. Vous en tirerez un bénéfice « immédiat », car cela vous déchargera des tâches manuelles. (Demandez donc à Joseph.)
L'IA ne vient pas vous prendre votre emploi : elle vous facilite la tâche
Close l'instant, l'IA ne remplace personne chez Close .
Cela permet aux personnes chargées de l'assistance d'être plus efficaces, mais nous n'utilisons cet outil que pour aider notre équipe à améliorer l'expérience client dans son ensemble. Cela crée une dynamique positive qui nous permet de répondre à davantage de demandes des clients ou d'améliorer la qualité de notre base de connaissances.
La clé ? Il est plus important de maîtriser l'IA que de trouver la solution « parfaite » en matière d'IA, qui n'existe pas.
Depuis que nous utilisons l'IA pour créer des solutions basées sur l'IA, nous avons renforcé notre capacité à ajuster, affiner et adapter nos processus. Nous pensons que cela portera ses fruits à long terme. Notre IA s'améliore, se comporte de plus en plus comme un chatbot de haute qualité et nécessite de moins en moins d'intervention humaine au fil du temps.
Quand des outils comme ceux-là sont-ils plus performants que les outils génériques et coûteux utilisés par vos concurrents ? C'est là que réside tout l'intérêt.
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