Harry Folloder, Directeur numérique et technologique d’Alorica – Série d’entretiens

Harry Folloder, Directeur numérique et technologique d’Alorica, apporte une combinaison d’expertise technique et de leadership centré sur les personnes à son rôle, ayant occupé des postes de direction dans les produits numériques et l’expérience employé avant de devenir Directeur numérique et technologique en janvier 2023. Dans son rôle actuel, il dirige les efforts de transformation numérique au sein du centre d’innovation d’Alorica, Alorica IQ, en pilotant des initiatives qui combinent l’intelligence artificielle, l’intelligence conversationnelle et les insights humains pour améliorer les expériences des clients et des employés. Connus pour mettre l’accent sur la communication claire, l’intelligence émotionnelle et une culture d’apprentissage continu, Folloder souligne que l’adoption de la technologie doit être guidée par l’empathie, l’alignement des parties prenantes et la gestion du changement humain.

Alorica est une entreprise de sous-traitance de processus métier et d’expérience client qui se positionne comme un partenaire numérique et centré sur les personnes pour les marques qui cherchent à améliorer leurs parcours clients. Avec plus de 25 ans d’expérience en matière d’expérience client, une présence dans plus de 17 pays, un effectif de plus de 100 000 professionnels, un soutien pour des dizaines de langues et une base de clients de plus de 250 marques, Alorica combine des capacités opérationnelles à grande échelle avec des technologies émergentes telles que la traduction en temps réel, l’analyse d’assistance d’agent et la livraison basée sur le cloud.

Votre parcours professionnel – des rôles de direction technologique à la direction de la transformation numérique d’Alorica – a mis l’accent sur l’empathie et la communication comme clés de l’innovation. Comment ces principes ont-ils façonné la façon dont vous intégrez l’IA dans l’expérience client aujourd’hui ?

La technologie sans empathie n’est qu’une automatisation coûteuse. Chez Alorica IQ, nous avons construit notre stratégie d’IA autour d’une croyance fondamentale : les innovations les plus puissantes augmentent les capacités humaines plutôt que de les remplacer. Mon approche découle d’une observation simple – chaque avancée dans l’interaction avec les clients se produit lorsque la technologie amplifie l’intuition humaine, et non lorsqu’elle tente de l’imiter. Nous avons déployé l’IA auprès de plus de 65 000 agents dans le monde, et les résultats prouvent que cette philosophie fonctionne : 40 % de réduction du temps de traitement et une augmentation de 15-20 points de base des scores de satisfaction des clients.

Je dis souvent que nous construisons des « super humains », et non que nous remplaçons les humains. Nos systèmes d’IA sont conçus pour gérer les tâches de calcul lourd – analyser le sentiment dans plus de 120 langues en temps réel, prédire les besoins des clients avant qu’ils ne les expriment, afficher les connaissances instantanément – afin que nos agents puissent se concentrer sur ce que les humains font le mieux : se connecter, faire preuve d’empathie et résoudre des problèmes complexes de manière créative. Lorsque vous concevez avec l’empathie comme votre étoile polaire, l’IA devient un pont vers une connexion humaine plus profonde.

Alorica IQ est au cœur de votre stratégie de transformation. Pouvez-vous partager comment ses outils d’IA, tels que l’analyse en temps réel et les insights prédictifs, redéfinissent ce que le service client signifie pour les clients du voyage et de l’hôtellerie ?

Alorica IQ représente notre engagement à rendre l’expérience client proactive plutôt que réactive. Pour nos clients du voyage et de l’hôtellerie, nous ne résolvons pas seulement des problèmes – nous les prévenons.

Prenons l’exemple de notre travail avec un partenaire aérien majeur : notre plateforme de conversation evoAI gère désormais 50 % des demandes de routine de manière autonome et détecte les perturbations de vol en temps réel. Lorsque nous identifions un vol retardé, le système contacte proactivement le client avec des options de réacheminement avant même que le client ne sache qu’il y a un problème. Cela a réduit les volumes de plaintes de 35 % et amélioré le NPS de 12 points.

Notre moteur d’analyse prédictive analyse plus de 100 millions d’interactions par mois, en identifiant des modèles que les agents humains pourraient manquer. Par exemple, nous avons découvert que les clients qui subissent trois transferts ou plus via le système de réponse vocale interactive (IVR) ont 78 % de chances de churn plus élevées. Nous escaladons désormais automatiquement ces interactions vers des agents seniors avec un contexte complet, prévenant ainsi la frustration avant qu’elle ne se développe.

Ce qui rend Alorica IQ unique, c’est notre approche agnostique en matière de technologie. Nous nous intégrons parfaitement aux écosystèmes existants des clients – qu’ils utilisent Genesys Cloud, Amazon (AMZN ) Connect ou des plateformes propriétaires. Nous améliorons ce qui fonctionne, remplaçons ce qui ne fonctionne pas et nous nous assurons que tout fonctionne ensemble de manière harmonieuse.

La véritable transformation réside dans la façon dont nous avons redéfini la résolution. Il ne s’agit plus de résoudre des problèmes – il s’agit d’anticiper les besoins et de fournir des solutions avant que les clients ne réalisent qu’ils en ont besoin. C’est la différence entre le service client et l’expérience client.

Vous avez parlé de la création de « super agents » grâce à l’augmentation de l’IA plutôt que de la substitution. Comment établissez-vous l’équilibre entre l’efficacité de l’automatisation et le maintien d’une touche humaine dans les interactions avec les clients ?

L’équilibre ne consiste pas à tracer une ligne entre les tâches humaines et les tâches d’IA – il s’agit de créer une collaboration sans faille où chacun amplifie les forces de l’autre. Nous suivons ce que j’appelle le modèle « humain en commandement ».

Voici comment cela fonctionne dans la pratique : notre IA gère la charge cognitive – en analysant instantanément l’historique du client, le sentiment et le contexte à travers plusieurs systèmes. Elle peut traiter 10 000 points de données en millisecondes. Mais l’agent humain conserve le contrôle de l’intelligence émotionnelle – en lisant entre les lignes, en captant les signaux subtils, en prenant des décisions qui nécessitent de l’empathie et de la créativité.

Par exemple, Alorica ReVoLT, notre système de traduction vocale en temps réel, ne traduit pas seulement les mots – il préserve la nuance émotionnelle dans 75 langues et 200 dialectes. L’agent peut se concentrer sur la construction du rapport tandis que l’IA s’assure que rien ne se perd dans la traduction. De même, Knowledge IQ affiche des réponses à partir de milliers de sources instantanément, mais les agents décident de la manière de contextualiser ces informations pour chaque situation client unique.

Nous mesurons le succès non pas en fonction du nombre d’interactions que l’IA gère seule, mais en fonction de la mesure dans laquelle nos agents deviennent plus efficaces. Depuis la mise en œuvre de notre stratégie d’augmentation, les scores de satisfaction des agents ont augmenté de 22 %, et nos meilleurs agents gèrent 40 % de cas plus complexes tout en maintenant des scores de qualité plus élevés. C’est le pouvoir de l’augmentation – tout le monde gagne.

Alorica ReVoLT a récemment remporté un prix AI Breakthrough pour la traduction vocale en temps réel. Quel impact cela a-t-il eu sur le soutien client mondial, et comment voyez-vous l’évolution de l’IA linguistique dans les prochaines années ?

Alorica ReVoLT a fondamentalement démocratisé le soutien client mondial. Avec une précision sémantique de 97 % dans 75 langues et 200 dialectes, nous avons éliminé le compromis traditionnel entre échelle et localisation.

Nos clients peuvent désormais servir n’importe quel marché sans établir d’opérations locales. Une entreprise de voyage que nous avons aidée a étendu son activité à 12 nouveaux marchés en six mois – ce qui aurait pris des années et des millions d’investissements en infrastructures précédemment. La satisfaction des clients sur les marchés non anglophones a augmenté de 28 %, et nous avons réduit le besoin d’interprètes tiers de 90 %.

Mais ce qui m’excite à propos de l’avenir, c’est que nous passons de la traduction à la véritable compréhension. La prochaine génération d’IA linguistique comprendra le contexte culturel, les expressions idiomatiques régionales et les nuances émotionnelles – en ajustant les réponses en conséquence.

D’ici 2027, je prévois une IA qui ne traduit pas seulement les langues mais les expériences – en comprenant qu’une plainte dans la culture japonaise pourrait être exprimée comme une déception subtile, tandis que le même problème à New York pourrait être exprimé comme une frustration directe. Ce niveau d’intelligence culturelle rendra l’expérience client mondiale vraiment locale.

Knowledge IQ est une autre innovation impressionnante – utilisant de grands modèles de langage pour afficher des informations instantanément pour les agents. Comment vous assurez-vous que ces systèmes d’IA restent précis, sécurisés et alignés sur les besoins des clients ?

Knowledge IQ fonctionne sur trois piliers : la vérification, la gouvernance et l’apprentissage continu. Nous utilisons la génération assistée par récupération (RAG) pour nous assurer que chaque réponse est fondée sur des sources matérielles vérifiées, et non sur des hallucinations d’IA.

Notre approche est délibérément conservatrice – nous préférons dire « Je ne sais pas » plutôt que de fournir des informations incorrectes. Chaque réponse inclut l’attribution de la source, et nous maintenons un système de validation humaine dans la boucle pour les informations critiques. Notre taux d’exactitude actuel est de 99,3 % pour les réponses vérifiées.

La sécurité est non négociable. Nous maintenons la conformité SOC 2, ISO 27001, HITRUST et PCI sur tous les systèmes. Les données sont chiffrées au repos et en transit, avec des contrôles d’accès basés sur les rôles et des journaux d’audit complets. Pour les industries réglementées comme les soins de santé et les services financiers, nous avons mis en œuvre des garde-fous supplémentaires qui garantissent la conformité HIPAA et RGPD.

Mais l’innovation réelle réside dans l’alignement – Knowledge IQ apprend de chaque interaction. Les boucles de rétroaction des agents aident le système à comprendre non seulement quelles informations afficher, mais également quand et comment les présenter. Cette amélioration continue signifie que le système devient plus intelligent chaque jour, en réduisant le temps de traitement moyen de 32 % tout en améliorant la résolution du premier appel de 18 %.

Nous avons construit cette capacité grâce à des partenariats stratégiques avec des leaders comme OpenAI, Microsoft (MSFT ), Google (GOOGL ) et Amazon, tout en maintenant notre approche agnostique en matière de technologie. Beaucoup de nos clients viennent à nous avec des investissements existants dans des plateformes comme Genesys Cloud ou CallMiner – nous améliorons et étendons ces systèmes plutôt que de les remplacer. Il s’agit de rencontrer les clients là où ils en sont sur leur parcours, et non de les forcer à suivre le nôtre.

De nombreuses entreprises ont encore du mal avec la transformation numérique à grande échelle. Sur la base de votre expérience, quels sont les principaux pièges de communication ou de gestion du changement qui font dérailler les initiatives d’IA avant qu’elles ne réussissent ?

Le plus grand piège est de sauter la cartographie du parcours. Trop d’organisations achètent de la technologie avant de définir l’expérience qu’elles veulent créer. La transformation échoue lorsqu’elle commence par l’approvisionnement et non par l’objectif. Notre mantra est simple : concevoir le parcours, puis choisir la technologie. La bonne solution émerge de l’empathie, du timing et de l’applicabilité. Le véritable changement se produit lorsque les équipes comprennent pourquoi elles se transforment et se voient reflétées dans le processus.

Le plus grand échec que je constate est que les entreprises achètent de l’IA avant de concevoir l’expérience. Elles commencent par le catalogue de technologie et non par le parcours client. C’est à l’envers.

La transformation réussie suit cette séquence : Tout d’abord, cartographiez le parcours client idéal. Deuxièmement, identifiez les points de friction. Troisièmement, déterminez où l’IA peut supprimer cette friction. Seulement alors sélectionnez la technologie. Trop d’organisations sautent directement à l’étape trois et se demandent pourquoi leur investissement de millions de dollars dans l’IA ne fait pas bouger l’aiguille.

Un autre piège critique est de sous-estimer l’élément humain. Vos agents ne sont pas des obstacles à l’adoption de l’IA – ils sont votre arme secrète. Nous investissons lourdement dans la gestion du changement, en consacrant 40 % de notre budget de transformation à la formation et à l’activation. Nous montrons aux agents comment l’IA rend leur travail plus facile. Lorsque les agents voient l’IA comme leur copilote et non comme leur remplacement, l’adoption s’accélère considérablement.

Enfin, les entreprises échouent souvent à établir des indicateurs de réussite clairs dès le départ. Vous devez définir ce que « mieux » signifie avant de commencer. Est-ce une résolution plus rapide ? Un CSAT plus élevé ? Un coût par interaction plus faible ? Sans indicateurs de performance clairs, vous n’implémentez que de la technologie pour la technologie.

Pas toutes les entreprises ont besoin de commencer par tout ce qui est alimenté par l’IA. Certaines de nos collaborations les plus réussies commencent par une optimisation simple des processus avant d’ajouter une automatisation intelligente. Nous rencontrons les clients là où ils en sont sur leur parcours numérique – qu’ils soient prêts à prendre leurs premiers pas dans l’automatisation ou prêts à mettre en œuvre une IA avancée. La clé est d’avoir un partenaire qui peut vous guider tout au long de l’évolution, et non simplement vous vendre la dernière technologie.

Vous avez dirigé une équipe numérique entièrement à distance et mondiale. Comment maintenez-vous l’empathie, la connexion et la collaboration à travers les fuseaux horaires tout en poussant les limites de l’innovation technique ?

Diriger une équipe numérique à 24 fuseaux horaires m’a enseigné que la technologie peut transmettre la communication, mais que seule l’empathie maintient la culture. Mon rôle est de supprimer les frictions afin que la créativité puisse prospérer. L’innovation véritable ne vient pas de la perfection – elle vient de la sécurité psychologique. Les gens ont besoin d’un espace pour échouer, apprendre et itérer sans crainte de blâme. Lorsque les équipes se sentent soutenues et dignes de confiance, elles prennent des risques plus intelligents et construisent des systèmes qui reflètent la même humanité et la même résilience pour les clients que nous servons.

Diriger des équipes à travers 24 fuseaux horaires m’a enseigné que la proximité n’est pas la présence. La connexion se produit par intention, et non par géographie.

Nous avons construit une culture de « l’empathie asynchrone » – en utilisant des outils comme Stream pour les mises à jour vidéo que les collègues peuvent regarder dans leur propre fuseau horaire, en maintenant des canaux Teams pour la collaboration continue et en faisant tourner les heures de réunion afin qu’aucune région ne soit toujours à 3 heures du matin. Mais les outils ne sont que des facilitateurs – la culture est ce qui compte.

Je suis un grand croyant de la transparence radicale. Chaque semaine, je partage des mises à jour non filtrées sur les défis que nous affrontons, les victoires que nous célébrons et les décisions que nous prenons. Cette vulnérabilité crée une sécurité psychologique. Mon équipe sait qu’il est okay d’échouer rapidement, d’apprendre plus rapidement et d’itérer sans crainte. L’innovation nécessite des risques, et les gens ne prennent des risques intelligents que lorsqu’ils se sentent en sécurité.

Nous célébrons également différemment. Des badges numériques pour les réalisations de transformation, des rencontres de café virtuelles qui sont vraiment sur le café (et non sur le travail), et des « fêtes d’échec » où nous célébrons les tentatives audacieuses qui n’ont pas fonctionné. Lorsque les gens se sentent vus et valorisés, la distance disparaît. Mon équipe distribuée à distance livre des innovations 30 % plus rapidement que les équipes traditionnelles co-localisées, avec 40 % de turnover inférieur. L’empathie s’étend lorsqu’on la rend systématique.

La rotation des clients reste un problème majeur dans de nombreux secteurs, en particulier dans le voyage. Comment Alorica utilise-t-elle des modèles d’IA prédictifs pour identifier les clients à risque et intervenir avant que la fidélité ne soit perdue ?

Notre IA analyse plus de 150 signaux de comportement – la fréquence des interactions, la trajectoire du sentiment, les modèles de commutation de canal, la vitesse de résolution – pour identifier le risque de churn avant que les clients ne prennent la décision de partir.

Pour les clients du voyage, le modèle est remarquablement précis. Nous pouvons prédire avec 87 % d’exactitude quels clients churneront dans les 30 jours. Mais la prédiction sans action n’est que de la voyance. La magie réside dans la stratégie d’intervention.

Lorsque nous identifions des clients à risque, nous déclenchons des campagnes de rétention personnalisées : des contacts proactifs avec des offres pertinentes, des itinéraires prioritaires vers des agents de rétention spécialisés, ou des récompenses de fidélité automatisées. Pour une chaîne hôtelière, cette approche a réduit le churn de 23 % et a augmenté la valeur à vie de 430 $ par client conservé.

Le churn ne se produit pas soudainement ; c’est une érosion progressive de la confiance. Notre IA détecte ces micro-frustrations et les traite avant qu’elles ne s’accumulent. Nous l’appelons « préservation de la fidélité » – maintenir la relation plutôt que d’essayer de la sauver après qu’elle est rompue.

Vous mettez souvent l’accent sur l’impact mesurable – les scores NPS, CSAT et FCR. Quels indicateurs de performance capturent le mieux la valeur de la transformation alimentée par l’IA pour les clients aujourd’hui ?

Les indicateurs traditionnels vous disent ce qui s’est passé. Les indicateurs modernes doivent vous dire ce qui est possible.

Alors que le CSAT et le NPS restent importants, je me concentre sur trois indicateurs de transformation :

• Le score d’effort client (CES) : c’est le plus fort prédicteur de la fidélité future. Nos mises en œuvre d’IA ont réduit l’effort client de 45 % en moyenne. C’est la différence entre un client frustré et un client loyal.
• Le revenu par interaction résolue (RRI) : cela relie le service aux résultats commerciaux. En utilisant l’IA pour identifier les opportunités de vente croisée pendant les interactions de service, nous avons augmenté le RRI de 28 % pour les clients du détail sans paraître trop commercial ou axé sur les ventes.
• L’indice d’autonomisation des agents (AEI) : c’est un indicateur composite qui mesure à quel point l’IA améliore la performance humaine – en combinant les gains de productivité, les améliorations de la qualité et la satisfaction des agents. Un AEI élevé se corrèle directement avec la satisfaction client et la rétention des employés.

L’indicateur ultime ? L’impact commercial. Un client a réalisé 47 millions de dollars d’économies tout en améliorant le CSAT de 12 points. Un autre a augmenté ses revenus de 73 millions de dollars grâce à la vente croisée alimentée par l’IA pendant les interactions de service. Ces chiffres racontent l’histoire véritable de la transformation.

En regardant cinq ans à l’avance, comment voyez-vous l’évolution de la relation entre l’IA, les agents et les clients – et quel rôle Alorica jouera-t-elle dans l’élaboration de cet avenir ?

Nous entrons dans ce que j’appelle « l’ère de l’expérience ambiante » – où l’IA devient une infrastructure invisible qui rend chaque interaction aussi fluide que profondément personnelle.

Dans cinq ans, les clients ne « contacteront pas » le support – ils exprimeront simplement des besoins, et la bonne solution apparaîtra par le canal optimal. L’IA orchestrera des transitions fluides entre les interactions automatisées et humaines en fonction du contexte, de l’émotion et de la préférence. Imaginez démarrer une conversation avec un chatbot IA, passer en douceur à un appel vidéo avec un expert humain lorsque la complexité augmente, puis recevoir un suivi automatisé – tout ressemblant à une conversation continue.

Les agents évolueront en « architectes d’expérience » – en utilisant les insights alimentés par l’IA pour concevoir des parcours clients personnalisés en temps réel. Ils passeront zéro temps sur des tâches répétitives et 100 % de leur énergie sur la résolution créative de problèmes et le renforcement des relations. Nous testons déjà des programmes dans lesquels les agents gèrent des assistants IA plutôt que des files d’attente téléphoniques – en orchestrant plusieurs interactions IA simultanément tout en concentrant l’attention humaine là où elle compte le plus.

Le rôle d’Alorica est d’être le pont entre le potentiel humain et les capacités de l’IA. Nous ne construisons pas des entreprises de technologie – nous construisons des entreprises humaines alimentées par la technologie.

Nos investissements dans l’IA conversationnelle, l’analyse prédictive et la traduction en temps réel sont tous axés sur un objectif : créer des expériences où la technologie est si parfaitement intégrée que les clients ne remarquent que l’humanité.

Que nous aidions une startup à mettre en œuvre son premier chatbot ou que nous guidions une entreprise du Fortune 500 à travers une transformation numérique complète, notre mission reste la même : rencontrer les clients là où ils en sont et les aider à atteindre leur destination. Certains clients viennent à nous prêts pour l’IA de pointe ; d’autres ont besoin de commencer par une automatisation de base. Les deux parcours sont valables, et les deux méritent un partenaire qui comprend que la destination compte plus que le point de départ.

Le futur appartient aux organisations qui considèrent l’IA non comme un outil de réduction des coûts, mais comme un multiplicateur de créativité. Chez Alorica IQ, nous construisons cet avenir – un humain augmenté à la fois, un parcours client à la fois.

Je vous remercie pour cette grande interview. Les lecteurs qui souhaitent en savoir plus peuvent visiter Alorica.