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As-tu déjà souhaité que ton équipe d'assistance à la clientèle puisse répondre plus rapidement, sans compromettre la touche personnelle ? Les agents de l'IA rendent cela possible. L'assistance clientèle par IA change la donne dans le service client en apportant des réponses rapides et personnalisées aux clients tout en restant efficace et sans stress.
C'est un plus pour ton équipe de service à la clientèle ainsi que pour tes clients. Un rapport d'Intercom a révélé que 61 % des nouveaux clients préfèrent obtenir des réponses rapides de la part d'agents d'IA plutôt que d'attendre qu'un agent humain les aide.
Si tu te demandes comment créer des agents d'IA pour ton entreprise, tu es au bon endroit. Ce guide t'expliquera ce que sont les agents d'IA, comment ils fonctionnent et les étapes pour les construire. Spoiler : ce n'est pas aussi compliqué que ça en a l'air.
Qu'est-ce qu'un agent d'intelligence artificielle ?
Les agents d'IA sont des systèmes autonomes conçus pour agir de façon indépendante afin d'accomplir des objectifs spécifiques. Ils sont alimentés par des algorithmes avancés qui leur permettent de percevoir leur environnement, de traiter des données et de prendre des décisions, sans nécessiter d'intervention humaine.
Contrairement aux programmes traditionnels qui suivent des instructions spécifiques et inflexibles, les agents d'IA peuvent apprendre par l'expérience et ajuster leurs actions en fonction de ce qu'ils ont appris. Ils utilisent la connaissance du contexte pour comprendre leur environnement et affiner leurs performances en interagissant avec les données, leur environnement et même les commentaires humains.
Types d'agents d'intelligence artificielle
Les agents d'IA se présentent sous de nombreuses formes et sont conçus pour différents types d'interactions. Voici quelques-uns des types les plus courants :
Agents réflexes simples
Ces agents suivent des règles simples pour réagir à des entrées spécifiques. Par exemple, un assistant virtuel qui envoie automatiquement un message amical "Merci pour ta commande" juste après qu'un client ait effectué un achat. Ce type de système fonctionne sur la base de règles simples prédéfinies.
Agents réflexes basés sur des modèles
Plus avancés que les simples agents réflexes, ceux-ci utilisent un modèle interne de leur environnement. Cela leur permet de prendre en compte les données passées et présentes avant de décider d'une action.
Par exemple, un bot de service client qui suit les conversations précédentes et les requêtes actuelles pour choisir la réponse la plus pertinente est un agent réflexe basé sur un modèle. Il ne se contente pas de réagir instantanément, il prend en compte les interactions passées pour fournir une réponse plus précise et plus utile.
Agents basés sur des objectifs
Ces agents vont au-delà des réactions, ils visent des résultats spécifiques. Par exemple, une IA d'assistance à la clientèle pourrait donner la priorité à la résolution des problèmes dans les plus brefs délais afin d'améliorer la satisfaction des clients.
Agents basés sur l'utilité
Les agents basés sur l'utilité évaluent différentes actions en fonction de leurs avantages. Par exemple, une IA qui recommande des produits pourrait peser les préférences et la disponibilité des utilisateurs pour suggérer les meilleures options.
Agents d'apprentissage
Ce sont les types d'agents d'intelligence artificielle les plus dynamiques. Les agents apprenants évoluent en analysant les données et les retours d'expérience, ce qui leur permet d'affiner continuellement leurs capacités. Les filtres anti-spam qui s'améliorent à chaque courriel signalé en sont un excellent exemple.
Pourquoi les agents d'intelligence artificielle sont-ils importants ?
Les clients attendent des réponses rapides, précises et personnalisées. Les agents d'IA permettent désormais aux entreprises de répondre à ces attentes sans se ruiner. Voici pourquoi ils sont importants.
Disponibilité 24 heures sur 24, 7 jours sur 7
Les agents d'IA sont toujours actifs, ce qui permet aux clients d'obtenir de l'aide à tout moment, que ce soit pendant les heures de pointe ou au milieu de la nuit.
Évolutivité
Ils gèrent plusieurs interactions simultanément, ce qui diminue les risques de retard pendant les périodes de pointe.
Économies de coûts
En automatisant les tâches répétitives, les agents d'IA réduisent le besoin de personnel supplémentaire, ce qui permet de réduire les coûts opérationnels sans compromettre la qualité du service.
Amélioration continue
Les agents d'IA apprennent à partir des données et des interactions avec les clients, ce qui signifie qu'ils deviennent plus intelligents et plus efficaces au fil du temps.
Amélioration de la productivité
Les agents d'IA libèrent les agents humains pour qu'ils se concentrent sur des tâches complexes ou à forte valeur ajoutée. En fait, les équipes d'assistance ont remarqué qu'elles gagnaient du temps dans des domaines clés tels que :
- Analyser les commentaires des clients : 35%
- Suggérer des réponses à partir du contenu de la base de connaissances : 34%
- Développer les notes ou les puces pour en faire des réponses complètes : 28%
- Résumer les conversations avec les clients : 25%
Comprendre comment construire des agents d'IA adaptés aux besoins de ton entreprise peut t'aider à profiter de tous ces avantages. Qu'il s'agisse de guider les clients ou de résoudre les problèmes plus rapidement, les agents d'IA donnent à tes équipes les moyens de fournir un service exceptionnel à l'échelle.
Comment fonctionnent les agents d'intelligence artificielle ?
Les agents d'IA peuvent sembler être quelque chose de complexe, mais à la base, ils sont conçus pour apprendre, s'adapter et agir, afin de faciliter la vie de ton équipe et de tes clients. Ils combinent des algorithmes intelligents avec le traitement des données pour comprendre leur environnement, repérer des schémas et atteindre des objectifs spécifiques.
Voici comment cela se passe :
Formation sur les données
Les agents d'IA commencent leur parcours en apprenant à partir de données. Tu peux donner à une IA d'assistance à la clientèle tes conversations passées, tes FAQ et les détails de tes produits. Elle utilise ensuite ces informations pour comprendre comment ton entreprise communique et ce dont les clients ont généralement besoin. Plus les données sont bonnes, plus l'agent d'IA devient intelligent.
Trouver des modèles de données
Une fois formés, les agents d'IA sont des pros du repérage de schémas. Qu'il s'agisse de reconnaître les questions récurrentes, de deviner le sentiment des clients ou d'analyser leur comportement, ils identifient des schémas qui les aident à répondre avec plus de précision et d'efficacité.
Réaliser des actions et des objectifs
Après avoir compris les données, les agents d'IA commencent à prendre des mesures. Qu'il s'agisse de répondre à une question, de proposer des recommandations de produits personnalisées ou de transmettre un problème complexe au bon membre de l'équipe, ils se concentrent sur la réalisation des objectifs que tu as fixés.
Ce processus rationalisé montre pourquoi apprendre à construire des agents d'IA adaptés à tes besoins peut transformer ta stratégie d'engagement des clients.
Comment construire un agent d'IA en 7 étapes faciles
Construire un agent d'IA peut sembler une tâche intimidante, mais la diviser en étapes claires peut simplifier le processus. Chaque phase contribue à faire de ton agent un outil adapté aux besoins de ton entreprise. Voici sept étapes clés pour apprendre à construire un agent d'IA avec succès.
Étape 1 : Définir la tâche et l'environnement
Commence par identifier les tâches que ton agent d'IA traitera et l'endroit où il opérera. Répondra-t-il aux FAQ sur ton site web, aidera-t-il à passer des commandes dans ton appli ou gérera-t-il l'assistance par chat en direct ? En définissant clairement son objectif et son environnement, tu t'assures que l'agent s'aligne sur les objectifs de ton entreprise et s'intègre aux systèmes existants.
Étape 2 : Réunir la bonne équipe
Il est essentiel de constituer une équipe compétente. En général, tu auras besoin de personnes occupant des fonctions telles que :
- ingénieurs en apprentissage automatique
- scientifiques des données
- développeurs de logiciels
- Concepteurs UX
Qu'elle soit interne ou externalisée, assure-toi que ton équipe possède l'expertise nécessaire pour recueillir des données, développer des algorithmes et construire une interface facile à utiliser.
Étape 3 : Recueillir et préparer les données
Les données sont la clé de tout agent d'intelligence artificielle performant. Rassembler des données pertinentes telles que les journaux de chat, les commentaires des clients et les FAQ sont autant d'éléments qui aideront ton agent à donner les meilleures réponses possibles. Le prétraitement de ces données (suppression des erreurs, normalisation des formats, etc.) est également une étape essentielle pour garantir un agent bien formé.
Étape 4 : choisir la bonne pile technologique
Ta pile technologique doit correspondre à tes objectifs. Par exemple, utilise des bibliothèques d'apprentissage automatique comme TensorFlow ou des outils comme le traitement du langage naturel (NLP) pour les chatbots. Si tu penses à l'évolutivité, rappelle-toi que les plateformes cloud sont idéales pour les entreprises qui anticipent la croissance ou qui ont des saisons avec des demandes fluctuantes.
Étape 5 : Concevoir l'agent d'intelligence artificielle
Collabore avec ton équipe pour planifier la structure de l'agent et l'expérience utilisateur. Réfléchis à la façon dont ton agent d'intelligence artificielle fonctionnera et interagira avec les utilisateurs. Une conception modulaire peut permettre de garder les choses flexibles, ce qui facilite la mise à jour ou l'amélioration de parties spécifiques par la suite.
Si ton agent doit gérer plusieurs tâches à la fois, une conception qui prend en charge le multitâche pourrait être préférable. N'oublie pas de rendre l'interface conviviale avec des boutons clairs, une navigation simple et des fonctions comme la synthèse vocale ou des options de rétroaction. Ces éléments peuvent faire une grande différence dans la façon dont les gens perçoivent ton agent.
Étape 6 : Tester soigneusement
Les tests permettent de s'assurer que ton agent fonctionne bien. Exécute :
- tests unitaires sur des modules individuels
- des tests d'intégration pour vérifier la compatibilité,
- tests de convivialité avec de vrais utilisateurs
Ne fais pas l'impasse sur les tests de cas limites pour comprendre comment ton agent gère les entrées inattendues.
Étape 7 : Déploiement et surveillance
Enfin, lance ton agent d'intelligence artificielle. Configure la surveillance pour suivre des paramètres tels que la précision et le temps de réponse. Examine régulièrement les commentaires des utilisateurs pour faire des ajustements, en veillant à ce que ton agent continue d'évoluer et de répondre efficacement aux besoins des utilisateurs.
Différence entre un agent d'intelligence artificielle et un chatbot d'intelligence artificielle ?
À première vue, les agents d'IA et les chatbots peuvent sembler être la même chose puisqu'ils gèrent tous deux les interactions avec les clients. Mais quand tu regardes vraiment ce qu'ils font, tu découvriras qu'ils sont construits à des fins très différentes.
Les chatbots sont conçus pour suivre un script ou un ensemble de règles prédéfinies. Ils sont parfaits pour répondre à des questions simples et répétitives comme "Quelles sont vos heures d'ouverture ?" ou "Où est ma commande ?". Mais lorsque la conversation dépasse leur programmation, ils peuvent se heurter à un mur.
Les agents d'intelligence artificielle, en revanche, sont beaucoup plus avancés. Ils utilisent l'apprentissage automatique pour analyser les données, s'adapter aux nouvelles informations et prendre des décisions de manière autonome. Contrairement aux chatbots, les agents d'IA ne se contentent pas de répondre aux questions, ils peuvent :
- comprendre le contexte
- Apprends des interactions,
- gérer des tâches complexes comme fournir des recommandations personnalisées
- acheminer les problèmes vers le bon service
Si les chatbots sont utiles pour les requêtes simples, les agents d'IA offrent des fonctionnalités plus complexes, ce qui les rend inestimables pour les entreprises qui cherchent à offrir des expériences client intelligentes, efficaces et adaptées.
Exemples et cas d'utilisation d'agents d'IA
Voici quelques exemples du monde réel et des cas d'utilisation pour montrer comment les entreprises créent des agents d'IA pour résoudre certains des défis auxquels ton entreprise est confrontée.
Génération de prospects multilingues à BAS World
BAS World, le plus grand concessionnaire de camions et de remorques d'Europe, avait besoin d'un moyen de traiter les demandes internationales dans 13 langues, même en dehors des heures de bureau. Grâce à des agents IA alimentés par le flowbot de Trengo, BAS World a automatisé des tâches telles que la prise de rendez-vous, l'envoi de devis et la fourniture de détails sur les produits.
Cette solution garantit aux visiteurs du site Web une expérience personnalisée dans leur langue, qu'il s'agisse de l'anglais, du néerlandais, de l'espagnol ou de l'arabe. Le résultat ? Une augmentation de 70 % de la génération de prospects et un accroissement de 10 % de l'efficacité de l'équipe, tout en faisant gagner du temps au personnel et aux clients.
Les agents d'IA dans le commerce électronique
Les détaillants en ligne peuvent utiliser des agents d'IA pour recommander des produits en fonction de l'historique de navigation des clients, de leurs préférences et de leur comportement d'achat. Ces agents offrent des expériences d'achat personnalisées, ce qui augmente les taux de conversion et la fidélité des clients.
Soutien à la clientèle dans les services financiers
Les banques et les entreprises fintech déploient des agents d'IA pour répondre aux questions fréquemment posées, guider les utilisateurs dans les processus de demande, et même détecter les fraudes potentielles en analysant les modèles de transaction.
Aide à la santé
Dans le domaine de la santé, les agents d'IA aident à gérer les dossiers des patients, à planifier les rendez-vous et à répondre aux questions relatives à la santé, offrant ainsi une assistance plus rapide et rationalisant les opérations.
Commence avec les agents d'intelligence artificielle
Que tu veuilles automatiser la génération de leads, fournir une assistance personnalisée ou améliorer l'efficacité de ton équipe, apprendre à créer des agents d'IA adaptés à tes besoins est la première étape.
Avec la bonne stratégie, les bons outils et les bonnes données, tu peux construire des agents d'IA qui transforment la façon dont tu t'engages avec les clients, libérant ainsi ton équipe pour qu'elle se concentre sur des tâches à forte valeur ajoutée. Le meilleur ? Les agents d'IA deviennent plus intelligents au fil du temps, s'adaptant continuellement pour mieux servir ton entreprise et tes clients.
