Relation client : transformez vos données en performance avec l’IA

Dans la relation client, chaque minute compte. Pourtant, collaborateurs comme clients perdent un temps précieux à chercher la bonne information dans des outils dispersés, des PDF interminables ou des procédures contradictoires.

Le constat est sans appel et partagé par les organisations qui nous sollicitent : le temps de recherche d’informations est excessif pour les collaborateurs. Du côté des gestionnaires de la connaissance et des experts métiers qui produisent cette donnée, le bas blesse également : les efforts sont redondants pour traiter certains sujets, augmentant le risque de doublons et d’antagonismes au sein de ces bases de connaissances.

La qualité et la structuration de cette connaissance multiformat et multimodale est aujourd’hui la clé principale du succès de la mise en place d’une solution IA en entreprise. Récemment, une étude du MIT indiquait que 95% des projets d’IA en entreprises n'apportent pas la valeur attendue, nous sommes convaincus que tout se joue dans la compréhension des besoins terrain et dans la qualité de la connaissance.

Les limites des approches RAG traditionnelles

Prenons l’exemple d’un constructeur de matériel industriel qui souhaite interroger toute sa documentation technique via une interface de chatbot “type ChatGPT”. L’approche de beaucoup d’acteurs serait la suivante :

• Uploader 200 documents hétérogènes non structurés (pdf, powerpoint, tableaux…) dans une base de données vectorielles

• Mettre en place d’une RAG standard sur ce corpus de documents sources

• Interroger ces données en langage naturel

Le résultat peut faire illusion avec quelques tests rapides, mais en allant un peu plus loin nous identifions rapidement de nombreuses limites : les sources ne sont pas toujours indiquées, les chiffres donnés dans la réponses formulées ne sont pas tout à fait exacts, et l’évaluation du dispositif paraît vite impossible sur le moyen et le long terme.

Résultat : le conseiller qui veut répondre à une question client obtient une réponse parfois incomplète ou approximative, sans savoir d’où elle vient. Cette approche génère beaucoup de déception et ne donne pas confiance aux entreprises pour aller jusqu’à la mise en production. On peut les comprendre !

Un accompagnement centré sur les cas d’usage et le ROI

Chez Smart Tribune nous misons sur l’expertise métier de nos clients et l’expertise technique de nos experts data et IA générative pour proposer des expériences et solutions de confiance prêtes à passer en production. Notre objectif : que vos conseillers et vos clients utilisent vraiment ces solutions au quotidien, avec des réponses fiables et traçables, et que le projet livre un ROI clair.

Voici les grandes étapes de notre démarche pour structurer et diffuser la connaissance à l’échelle entreprise à l’ère de l’IA.

Structurer les sources de vérité pour les rendre “AI ready”

Pour avoir des données prêtes pour l’IA, nous devons : 

• Comprendre l’état actuel des données, leur maturité IA, leurs règles d’accès et de gouvernance.

• Transformer vos connaissances en un actif exploitable : sources de vérité fiables, contenus structurés et segmentés selon vos usages (nettoyage, formatage, mise en conformité). 

• Mettre en place des méthodes éditoriales adaptées et des méthodologies de gouvernance, de contrôle et de conformité des contenus afin de garantir la fiabilité, la sécurité et la traçabilité des réponses IA dans le temps. 

Sans cette étape, l’IA devient vite un chatbot qui “invente” ou se contredit.

Exprimer et clarifier les cas d’usage

Chaque besoin exprimé au sein des différentes entités de l’organisation doit être traduit en scénario concret d’utilisation, afin de déterminer la meilleure architecture et la technologie d’IA la plus adaptée. Nous identifions les scénarios à fort impact et concevons des expériences IA adaptées, qu’il s’agisse d’assistance interne, de support client ou d’autres enjeux stratégiques.

Un exemple ? Réduire de moitié le temps moyen de réponse d’un conseiller, ou garantir que 90% des questions fréquentes obtiennent une réponse immédiate côté client.

Adapter l’architecture technique aux cas d’usage

Les meilleures technologies de traitement du langage naturel, avec ou sans appel à l’IA générative, interviennent tout au long de la chaîne de diffusion de la connaissance. Pour chaque cas d’usage, et grâce aux explorations et évaluations de notre Lab R&D, nous proposons une architecture cible idéale en assemblant les bons agents IA pour répondre aux 3 grandes étapes : 

• Extraction : extraire la donnée depuis des documents non structurés afin de pouvoir l’interroger dans une source de vérité unique et fiable.

• Recherche : trouver les éléments d’informations permettant de répondre pour la synthétiser en une réponse la plus pertinente et complète possible.

• Génération : restituer cette réponse avec le bon ton, le bon niveau de détail et un discours adapté à chaque contexte.

En fonction des cas d’usage, plusieurs chaînes de RAG peuvent coexister (ex. une RAG orientée support interne, une autre centrée sur la documentation technique ou réglementaire). Le défi posé par nos clients est de proposer un orchestrateur permettant d’activer le bon système de RAG en fonction du contexte et du sujet. C’est d’autant plus important alors que nous entrons dans une ère des agents IA qui réalisent des actions pour vous. Vous devez comprendre leurs actions et garder le contrôle !

Gouverner et déployer les Smart Agents

Nous mettons en place une méthode d’évaluation pour garantir sécurité, fiabilité et performance grâce à une gouvernance claire et une culture de l’évaluation continue. Comme un contrôle qualité en production industrielle, nous vérifions que chaque réponse de l’IA est correcte, claire et conforme avant le passage en production.Les scores que nous utilisons sont variés et s’adaptent aux objectifs de chaque agent IA afin de valider en conditions réelles : la véracité sur le fond, le respect de la tonalité éditoriale pour la forme, des scores de complexité, des scores de qualité de la source de vérité, mais aussi le taux d’escalade, la détection de sujets sensibles, etc… 

Investir aujourd'hui pour l'IA d’entreprise performante

La maîtrise de la connaissance au sein de votre organisation est la clé indispensable au lancement de projets d’intelligence artificielle utiles et performants. Les bénéfices opérationnels qui contribuent à l’appréciation du retour sur investissement d’un tel projet de transformation sont multiples : 

• Accélérer les processus de recherche d'information

• Optimiser les coûts opérationnels

• Améliorer la prise de décision métier

Concrètement, cela signifie des conseillers plus efficaces, des clients mieux servis dès le premier contact, et une expérience globale plus fluide et plus satisfaisante.

Réussir un projet IA dans la relation client ne se résume pas à brancher un modèle sur des documents. C’est avant tout une question de qualité de la connaissance, de clarté des cas d’usage et de gouvernance continue. Chez Smart Tribune, nous faisons le pari d’une IA de confiance : utile, mesurable et adoptée au quotidien par vos conseillers comme par vos clients. C’est ainsi que vos données deviennent un véritable levier de performance et de satisfaction.

Et parce que chaque organisation a ses spécificités, nos experts vous accompagnent pour transformer vos connaissances en valeur concrète : cadrage des cas d’usage, structuration de vos contenus, mise en production sécurisée et pilotage dans la durée.