Sergey Galchenko, Directeur technique, IntelePeer – Série d’entretiens

Qu’est-ce qui vous a initialement attiré dans le domaine de l’informatique et de l’IA ?

J’aime résoudre des problèmes, et le développement de logiciels vous permet de le faire avec une boucle de rétroaction très rapide. L’IA ouvre un nouveau champ d’applications qui sont difficiles à résoudre avec une approche de programmation déterministe traditionnelle, ce qui en fait un outil passionnant dans la boîte à outils des solutions.

Comment l’IA a-t-elle transformé le paysage du support client, en particulier dans l’automatisation des opérations d’expérience client (CX) ?

L’intelligence artificielle générative révolutionne de manière sans précédent l’industrie des centres de contact. Lorsqu’elle est associée à des solutions qui aident à automatiser les communications, l’IA générative offre de nouvelles opportunités d’améliorer les interactions avec les clients, d’améliorer l’efficacité opérationnelle et de réduire les coûts de main-d’œuvre dans une industrie devenue farouchement concurrentielle. Grâce à ces technologies, les clients peuvent bénéficier d’un service personnalisé et d’un soutien constant. Les entreprises, simultanément, peuvent contenir les appels plus efficacement et lutter contre le turnover des agents et les taux de vacance élevés, tout en permettant à leurs employés de se concentrer sur des tâches à haute priorité. Enfin, l’IA générative, grâce à ses algorithmes avancés, permet aux entreprises de consolider et de résumer les informations dérivées des interactions avec les clients à partir de multiples sources de données. Les avantages de l’utilisation de ces technologies dans l’expérience client sont clairs – et il y a de plus en plus de données pour soutenir le cas que cette tendance aura un impact sur de plus en plus d’entreprises.

Pouvez-vous fournir des exemples spécifiques de la façon dont l’IA de génération d’IntelePeer a réduit les tâches fastidieuses pour les agents de support client ?

L’objectif ultime de l’IA de génération d’IntelePeer est de permettre une automatisation complète dans les scénarios de support client, en réduisant la dépendance à l’égard des agents et en aboutissant à une réduction pouvant aller jusqu’à 75 % des coûts d’exploitation pour les clients que nous servons. Notre plateforme est capable d’automatiser jusqu’à 90 % des interactions avec les clients d’une organisation, et nous avons collectivement automatisé plus d’un demi-milliard d’interactions avec les clients. Non seulement notre IA de génération peut-elle automatiser des tâches manuelles comme le routage des appels, la planification des rendez-vous et la saisie des données client, mais elle peut également offrir des expériences de self-service que les clients exigent et attendent de plus en plus – avec des communications hyper-personnalisées, une précision améliorée et des résolutions plus rapides.

Pouvez-vous décrire pourquoi les services liés à l’IA doivent équilibrer la créativité avec l’exactitude ?

Équilibrer la créativité avec l’exactitude et la prévisibilité est crucial lorsqu’il s’agit de faire confiance aux services et solutions alimentés par l’IA – l’un des plus grands défis entourant les technologies d’IA aujourd’hui. Tout d’abord et avant tout, il devrait aller de soi que toute solution d’IA devrait viser le niveau d’exactitude le plus élevé possible pour fournir les sorties correctes nécessaires pour toutes les entrées. Mais créer une grande expérience avec l’IA va au-delà de la simple fourniture des informations correctes aux utilisateurs finals ; cela inclut également la possibilité de livrer ces informations de la manière qui les atteindra le mieux à ce moment-là, ce qui nécessite une certaine créativité pour exécuter avec succès. Par exemple, dans une interaction de service client, une solution de communication alimentée par l’IA devrait être capable de correspondre automatiquement au ton du client et de s’adapter en temps réel, en leur donnant exactement ce dont ils ont besoin de la manière qui les atteindra le mieux à ce moment-là. L’IA devrait également communiquer de manière réaliste pour que les clients se sentent plus à l’aise, mais pas trop pour les tromper en les faisant croire qu’ils parlent à un humain alors qu’ils ne le font pas. Encore une fois, tout cela revient à faire confiance à l’IA, ce qui finira par conduire à une adoption et une utilisation encore plus généralisées de la technologie.

Quel rôle les données jouent-elles pour assurer l’exactitude des réponses de l’IA, et comment gérez-vous les données pour optimiser les performances de l’IA ?

De bonnes données créent une bonne IA. En d’autres termes, la qualité des données qui sont introduites dans un modèle d’IA est directement corrélée à la qualité des informations que le modèle produit. Dans le service client, les données d’interaction avec les clients sont la clé pour trouver les lacunes dans le parcours client. En creusant plus profondément dans ces données, les organisations peuvent commencer à mieux comprendre les intentions des clients, puis utiliser ces informations pour rationaliser et améliorer l’engagement alimenté par l’IA, en transformant ainsi l’ensemble du parcours client et de l’expérience. Mais les organisations doivent avoir les bonnes architectures de données en place pour traiter et extraire des informations à partir des énormes quantités de données associées aux solutions d’IA.

La solution d’IA d’IntelePeer utilise le contenu et le contexte de l’interaction pour déterminer le meilleur plan d’action à chaque étape. Lors d’une interaction, si une question est posée par le client qui nécessite une réponse spécifique à un processus commercial, aux règles ou aux politiques, le flux de travail d’IA utilise automatiquement une base de connaissances qui inclut des données commerciales telles que des documents de FAQ, des documents de formation d’agent, des données de site Web, des politiques et d’autres informations commerciales pour répondre en conséquence. De même, si une question ou une demande est faite que l’entreprise ne souhaite pas que l’IA réponde directement, le flux de travail d’IA escaladera la requête à un agent humain si nécessaire. L’interaction restante peut être ajoutée automatiquement aux paires de questions-réponses pour améliorer les réponses dans les interactions avec les clients ultérieures ou transmise à une autorité de surveillance pour approbation avant incorporation.

Comment prévoyez-vous que le rôle des agents de première ligne évoluera avec le rôle croissant de l’IA dans le support client ?

Chez IntelePeer, nous prévoyons une réduction drastique de la dépendance à l’égard des agents de première ligne en raison de l’évolution des technologies d’IA. Avec des progrès massifs dans la contention des appels alimentée par l’IA, qui continue d’améliorer la qualité et d’augmenter le volume, les organisations d’aujourd’hui sont capables d’automatiser jusqu’à 90 % de leurs interactions avec les clients. Cela leur permet d’optimiser leur effectif de première ligne et d’économiser considérablement sur les coûts d’exploitation – tout en offrant de meilleures expériences aux clients qu’ils servent.

Alors que certaines tâches sont automatisées, quels rôles de l’expérience client croyez-vous resteront critiques malgré les progrès de l’IA ?

Alors que l’IA réduira le nombre d’agents de première ligne nécessaires dans les rôles de service client, un élément humain sera toujours nécessaire dans les opérations d’expérience client. Par exemple, les modèles de communication alimentés par l’IA doivent être formés, configurés et gérés avec une surveillance humaine pour assurer l’exactitude et l’élimination de tout biais. La touche humaine est également nécessaire pour aligner les communications automatisées avec les clients avec le message et la personnalité de l’organisation ou de la marque dont ils émanent, ce qui contribue au confort du client et aide à instaurer la confiance dans la technologie. Ces rôles plus techniques, axés sur l’IA, prendront le relais des rôles de première ligne typiques dans les années à venir.

Les hallucinations de l’IA sont une préoccupation pour maintenir des interactions avec les clients précises. Quelles garde-fous spécifiques IntelePeer a-t-elle mis en place pour empêcher l’IA de fabriquer des faits ?

 Les entreprises doivent mettre en œuvre l’IA générative aujourd’hui pour rester pertinentes au milieu de la révolution en cours, tout en évitant un déploiement précipité et désastreux. Pour ce faire de manière responsable, les entreprises doivent commencer par mettre en œuvre un modèle de génération augmentée de récupération (RAG) pour aider leur IA générative à analyser de grands ensembles de données d’entreprise. Pour les interactions automatisées de service client, les marques doivent créer une boucle de rétroaction humaine pour analyser les interactions passées et améliorer la qualité des ensembles de données utilisés pour l’affinage et la récupération. De plus, pour éliminer les hallucinations de l’IA, les organisations devraient se concentrer sur :

• la mise en œuvre de garde-fous en analysant les données d’interaction avec les clients et en développant des bases de connaissances complètes et dynamiques ;
• l’investissement dans la surveillance et la mise à jour continues de ces systèmes pour s’adapter à de nouvelles requêtes et maintenir l’exactitude ; et
• la formation du personnel pour reconnaître et gérer les permutations non identifiables, garantissant ainsi des processus d’escalade et de résolution sans heurt.

Comment assurez-vous que les grands modèles de langage (LLM) interprètent correctement le contexte et fournissent des réponses fiables ?

 Une approche hasardeuse de la mise en œuvre de l’IA générative peut entraîner des problèmes de qualité de sortie, des hallucinations, des violations de droits d’auteur et des algorithmes biaisés. Par conséquent, les entreprises doivent avoir des garde-fous de réponse lors de l’application de l’IA générative dans l’environnement de service client. IntelePeer utilise la génération augmentée de récupération (RAG), qui alimente le contexte des données dans un LLM pour obtenir des réponses ancrées dans un ensemble de données fourni par le client. Tout au long du processus, depuis le moment où les données sont préparées jusqu’à ce que le LLM envoie une réponse au client, les garde-fous nécessaires empêchent toute information sensible d’être exposée. Le RAG d’IntelePeer commence lorsque le client pose une question à un robot alimenté par l’IA. Le robot effectue une recherche de la question dans la base de connaissances. S’il ne trouve pas de réponse, il transférera la question à un agent humain et enregistrera la question dans la base de données de questions-réponses. Plus tard, un humain examinera cette nouvelle question, effectuera une importation de l’ensemble de données et enregistrera la réponse dans la base de connaissances. En fin de compte, aucune question ne reste sans réponse. Avec le processus RAG en place, les entreprises peuvent maintenir le contrôle des ensembles de réponses pour l’automatisation des interactions.

En regardant vers l’avenir, quels sont les tendances que vous anticipez dans le rôle de l’IA dans l’expérience client ?

Chez IntelePeer, nous croyons profondément que l’IA générative est un outil puissant qui augmentera positivement les capacités de communication humaine, débloquant de nouvelles opportunités et surmontant les barrières de longue date. L’IA continuera d’améliorer les communications de service client en rationalisant les interactions de service client, en offrant une assistance 24 heures sur 24 et en fournissant des capacités de pontage linguistique. De plus, formés sur de grands modèles de langage (LLM), les assistants virtuels pourront puiser dans des millions de conversations humaines pour détecter rapidement les émotions et modifier leur ton, leur sentiment et leur choix de mots. Il y aura de plus en plus de preuves que les entreprises qui utilisent avec succès l’IA pour améliorer les connexions humaines voient un retour sur investissement significatif et une efficacité et une productivité améliorées.

Merci pour cette grande interview, les lecteurs qui souhaitent en savoir plus peuvent visiter IntelePeer.