Le 13 AVRIL 2026
L’intelligence artificielle est porteuse de nombreuses promesses pour améliorer le quotidien des clients, mais aussi des conseillers. Comme pour chaque innovation technologique, la phase de test et d’espoirs inconsidérés passe à mesure que les cas d’usage concrets sont implémentés sur le terrain.
Non, l’IA ne remplacera pas un centre de relation client avec des humains experts et empathiques. Par contre, il peut grandement les aider dans des tâches chronophages souvent répétitives.
Cette nouvelle phase de maturité dans l’intégration de l’IA dans les métiers de la relation client est accompagnée de nouvelles réflexions plus concrètes et réalistes. Nos clients ne se posent plus la question “quand je vais pouvoir tout déléguer à des agents IA ?” mais plutôt “comment rendre le plus efficace possible la collaboration entre mes agents humains et mes agents IA ?”.
Depuis plus de 10 ans nous accompagnons les grandes entreprises à structurer leur connaissance pour la mettre à disposition de leurs clients et de leurs conseillers et collaborateurs. Si ce travail a toujours été primordial pour la réussite et l’adoption d’un outil de base de connaissance, c’est encore plus vrai lorsque l’on souhaite exploiter cette connaissance dans des outils qui utilisent l’IA. Ce n’est pas magique, mais vous n’êtes pas seuls face à ce défi !
Diagnostiquez la maturité de votre connaissance pour l’IA
Autant être clair dès maintenant : brancher un moteur de RAG sur une base de connaissance éclatée dans plusieurs services, avec de nombreux formats différents, sans cohérence ni gouvernance et avec beaucoup de jargon technique complexe, ça ne fonctionne pas !
Cette étape de cartographie n’est pas toujours facile à mener dans les organisations, mais elle est indispensable pour que cette connaissance soit compréhensible et activable pour les IA. Nous accompagnons des grands groupes internationaux et des ETI dans ce travail de fond avec une dimension supplémentaire depuis 18 mois : l’analyse de la maturité pour IA de ces documents et connaissances.
Les explorations des équipes R&D et la mise en place de projets d’agents conversationnels et de moteurs de réponses intelligents nous a permis de mettre en place une grille d’évaluation avec des indicateurs clairs pour comprendre si la connaissance de l’organisation est prête pour l’IA.
Dans ce cadre, des experts knowledge management et des data scientists auditent votre connaissance, sa complexité et son organisation, pour vous proposer des insights activables et une roadmap d’optimisations calquée sur vos challenges et votre organisation interne. Ce framework d’évaluation s’adapte à chaque contexte et à chaque métier, il a déjà fait ses preuves dans l’industrie automobile comme dans la télésurveillance avec des enjeux et des recommandations différentes. Grâce à cette étape vous avez une vision claire de
Définissons le potentiel de vos cas d’usage et leur ROI
Une connaissance de qualité, à jour et bien gouvernée, c’est la base de la pyramide. Mais pour en tirer le meilleur profit encore faut-il répondre à des cas d’usages générateurs de valeur. Si l’on arrive aujourd’hui au chiffre du MIT qui nous dit que 95% des projets d’IA générative en entreprise ne passent pas en production, c’est justement à cause de cette étape d’étude et de définition des cas d’usage.
"Créer un ChatGPT interne” n’est pas un bon brief et ne le sera jamais.
Pour éviter de lancer ce type de projet, il faut prendre le temps d’écouter les utilisateurs, d’aller comprendre leur quotidien et leurs besoins. Comme pour l’analyse de la maturité de la connaissance, ce travail est souvent initié en interne mais il mérite de prendre un peu de recul pour se détacher des biais de chacun au cœur de l’organisation.
Car pour bien cerner ces cas d’usage et vous donner une grille de lecture, vous avez besoin d’experts avec un œil neuf et un regard critique complémentaires de vos équipes. Nous avons par exemple mené ce travail avec un grand groupe automobile international avec des usages pour l’interne, pour les clients finaux mais aussi pour les clients professionnels et réseaux de concessionnaires. Pour chaque cible les besoins concrets sont différents : avec des niveaux de complexité documentaire variés, des besoins de raisonnement plus ou moins complexes, et des interfaces bien spécifiques.
En immersion auprès de toutes les parties prenantes, nos experts vous donnent toutes les cartes pour défendre une vision, une roadmap et des ROIs pour chacun de ces cas d’usage clés pour l’avenir agentique de votre entreprise.
Actionnons vos agents IA dans un contexte métier performant
Une fois que la roadmap d’optimisation des connaissances est bien lancée grâce à la priorisation des cas d’usage, c’est le moment de parler enfin des agents IA et de leur conception.
Comme un collaborateur de votre service client, un agent IA a besoin de plusieurs éléments pour pouvoir résoudre des tickets ou accomplir des tâches :
- du contexte
- des connaissances métier
- des données clients
- des outils
Le contexte et les connaissances sont les éléments clés qui vont permettre de construire des algorithmes éclairés qui se rapprochent autant que possible des experts bien humains. D’abord pour aller chercher de l’information, demain pour réaliser des actions en autonomie.
Mais avant d’imaginer laisser la main complètement aux IA, il faut maîtriser ces premières briques de connaissances et de contexte. Sans cette base solide, pas de transformation performante et durable, même avec les modèles les plus en vogue ou supposés les plus intelligents du moment.
Cette méthodologie en 3 étapes porte ses fruits avec de nombreux clients depuis plusieurs années, grâce à un accompagnement qui combine des expertises forte de knowledge management, d’organisation d’entreprise et, bien sûr, un département R&D toujours à la page sur les sujets d’IA appliquée à la relation client.
