Les utilisations et défis que créent les IA génératives telles que ChatGPT dans la gestion de l’expérience

Par Ellen Loeshelle, Director of Product Management at Qualtrics

Les Transformateurs Génératifs Pré-entraînés (GPT) et Grands modèles de langage (LLM) exacerbent aujourd’hui l’imagination du grand public, poussant chacun à se demander comment ces avancées transformeront nos modes de vie et nos façons de travailler dans les mois à venir. Encore réservée aux spécialistes et data scientists il y a à peine un an, l’IA est devenue un sujet de société, ainsi qu’un outil utilisé au quotidien par de plus en plus de personnes. Les plateformes telles qu’OpenAI et Google Bard ont rendu l’IA plus accessible grâce à leurs intelligences artificielles similaires à des chatbots.

Jetons donc un œil à quelques-uns des principaux cas d’usage de ces IA génératives pré-entraînées dans le domaine de l'expérience management, et à certains des éléments à prendre en compte par toute entreprise cherchant à surfer sur cette nouvelle tendance technologique.

Les champs d’application de l’IA dans la Gestion de l’Expérience (XM)

Ces nouvelles technologies d’intelligence artificielle peuvent, sans le moindre doute, aider une marque à franchir un palier dans le cadre de ses programmes de gestion de l’expérience. Les tâches de synthèse, d’analyse interactive, de recherche sémantique ou encore de génération de contenus présentent en effet d’énormes opportunités.

Les solutions basées sur ces technologies aideront les enseignes à concevoir des expériences de service client plus fiables et plus humaines. Elles pourront ainsi répondre de manière rapide et précise aux besoins de leurs clients, et assurer un service continu, en répondant à leurs questions et à leurs préoccupations à l’aide de réponses personnalisées générées automatiquement.

Ces innovations profitent également aux agents des centres d’appels, qui pourront bénéficier de recommandations en temps réel basées sur l’historique des interactions et les comportements des consommateurs. Mieux : ce support ne s’efface pas une fois l’appel terminé. Les nouveaux modèles d’intelligence artificielle sont en effet capables de réduire le volume de tâches effectuées manuellement par les agents en créant instantanément une synthèse complète et précise de chaque appel – qui peut être stockée ou servir ultérieurement à titre de référence pour d’autres agents et analystes.

Ces IA sont donc susceptibles de changer la donne pour les entreprises qui doivent faire davantage avec moins de ressources et des équipes réduites. Les chercheurs et professionnels de l'expérience management peuvent s’appuyer sur ces interfaces pour générer automatiquement des rapports de segmentation de clientèle. Les organisations auront ainsi la possibilité de mieux comprendre leurs clients, et d’adapter leurs communication et les expériences proposées en conséquence. Leurs rapports étant créés et distribués de manière automatisée, les professionnels peuvent de leur côté se concentrer sur le développement d’idées innovantes à même de faire évoluer leur entreprise.

Les éléments à prendre en compte avant le déploiement d’une IA de type GPT

Les professionnels  du secteur se focalisent sur l’amélioration de l’expérience client ou collaborateur ; cependant, ils sont également confrontés à d’importants volumes de données professionnelles et personnelles. Or, comme avec toute nouvelle technologie, les organisations doivent soigneusement évaluer les risques liées à ces innovations, qu’elles soient développées en interne ou par des leaders du secteur, afin d’identifier celles qui offrent la meilleure valeur ajoutée à leurs clients – tout en faisant de la sécurité, de la conformité et de la confidentialité des données une priorité.

Les grands modèles de langage publics les plus populaires sont généralement entraînés à l’aide de sources de données publiques vastes et hétérogènes souvent récupérées d’Internet. À l’inverse, les équipes chargées de l’expérience client chercheront des solutions uniquement entraînées à partir de données pertinentes pour la gestion de l’expérience, et de cas d’usage spécifiques provenant de centres d’appels, d’échanges d’e-mails, d’interactions via les réseaux sociaux, de commentaires en ligne et d’échanges avec des chatbots.

Avec des modèles de GPT et LLM basés sur des données internes et sécurisées sur les retours de leurs clients, les organisations peuvent protéger à la fois les informations personnelles des particuliers et la propriété intellectuelle des entreprises. Elles ont également la possibilité d’optimiser leur plateforme pour améliorer leurs processus de gestion de l'expérience à travers toute une variété de secteurs, de cas d’usage, de types de clients ou encore de réglementations.

Malgré les défis énoncés ci-dessus, il ne fait aucun doute que ces nouvelles technologies accéléreront l’innovation, créeront de nouveaux emplois, et offriront de nouvelles solutions pour tirer davantage de valeur de la gestion de l'expérience. Cependant, les organisations devront se montrer prudentes, et garder la confidentialité et la sécurité des données au centre de leurs stratégies pour conserver la confiance de leurs clients, de leurs employés et du marché.

Source : The Potential Uses and Challenges of GPT Technology in Experience Management, Martechvibe