Comment les agents du service client utilisent-ils l’IA dans leur travail ?
Les agents du service client utilisent l’IA pour les tâches de lecture et de rédaction liées à une demande, pas pour décider de son traitement. Les tâches utiles sont celles dont un agent peut vérifier rapidement le résultat à partir d’un élément dont il dispose déjà : le fil de la demande, un article du centre d’aide, la politique de remboursement ou le dossier de commande.
La liste ci-dessous est classée approximativement par niveau de risque croissant. Un résumé de demande d’assistance légèrement inexact fait perdre une minute à l’agent. Une réponse qui promet un remboursement erroné coûte de l’argent à l’entreprise et entame la confiance du client. Commencez en haut de la liste et ne passez à la suite que lorsque l’équipe a adopté une habitude de vérification efficace.
Résumer un long fil de discussion
Transformez un ticket de 14 messages en une synthèse de la demande réelle du client, des solutions déjà essayées et des points encore en suspens, pour que le prochain agent ne repose pas les mêmes questions.
Rédiger une note interne de passation ou de remontée à un responsable
Rédigez la note destinée à un responsable d’équipe ou à une équipe de deuxième niveau : le problème, les éléments probants, la règle applicable et la décision demandée.
Adapter le ton
Rendez plus chaleureuse une réponse correcte mais sèche, ou raccourcissez une réponse décousue, sans modifier aucun fait ni engagement.
Rédiger une réponse à partir des règles fournies
Collez le texte pertinent de la politique interne et le message du client, demandez un brouillon fondé uniquement sur cette politique, puis vérifiez chaque phrase à la lumière de celle-ci.
Trouver le bon article d’aide
Demandez lequel des articles collés répond à la question. L’agent lit tout de même l’article avant de fournir un lien vers celui-ci.
Rédiger une mise à jour de la base de connaissances
Transformez un ensemble de tickets résolus portant sur le même problème en une première version d’un article d’aide, à faire relire par le responsable du contenu.
Est-ce la même chose qu’acheter un agent conversationnel pour le service client ?
Non. L’utilisation d’une assistance destinée aux agents, où une personne lit et envoie chaque réponse, relève des compétences. Un agent conversationnel ou un agent IA qui répond directement aux clients relève de l’achat d’un logiciel, généralement auprès d’un fournisseur de solution d’assistance, et soulève des questions d’exactitude, de transfert vers un interlocuteur compétent, de transparence et de responsabilité quant aux propos tenus. Ces questions relèvent des responsables de la plateforme d’assistance et des règles internes, pas d’un agent individuel.
L’obligation d’informer les personnes est une différence à connaître. L’article 50 de l’EU AI Act impose aux fournisseurs de concevoir les systèmes d’IA qui interagissent directement avec des personnes de façon à informer celles-ci qu’elles interagissent avec un système d’IA, sauf si le contexte le rend évident. Le texte publié prévoit l’application de cette obligation à compter du 2 août 2026. Les règles diffèrent ailleurs. Il s’agit d’informations générales, et non de conseils juridiques ; vérifiez les règles en vigueur auprès d’un conseiller qualifié avant de déployer un dispositif destiné aux clients.
Lorsqu’un client demande « est-ce que je parle à un robot ? », la réponse honnête dépend du fonctionnement en place. Si un conseiller a rédigé la réponse avec l’IA, puis l’a relue et envoyée, c’est une personne qui répond. Si un système répond automatiquement, dites-le. Les équipes qui utilisent l’IA pour assister leurs conseillers doivent convenir à l’avance de la formulation, plutôt que de laisser chaque conseiller improviser.
À quoi ressemble une réponse de l’IA après vérification ?
Une réponse vérifiée s’appuie uniquement sur des faits que l’agent peut justifier et transmet tout ce qui sort du cadre des règles à la personne habilitée à décider. Voici un exemple fictif.
Fernhill Home est une boutique fictive d’articles pour la maison en ligne. Les règles fournies précisent que les articles endommagés doivent être signalés avec une photo dans les 7 jours suivant la livraison ; que les remboursements sont effectués sur le moyen de paiement d’origine dans les 5 jours ouvrés suivant leur approbation ; et que toute exception au-delà des 7 jours nécessite l’accord d’un responsable d’équipe. Un client écrit, 9 jours après la livraison, qu’un lot de tasses est arrivé avec deux tasses cassées. Il est en colère, souhaite un remboursement intégral et demande un dédommagement pour les désagréments.
La consigne de l’agent : 'Vous rédigez une réponse qui sera relue par un agent du service client. Utilisez uniquement la politique ci-dessous et le message du client. Ne proposez rien que la politique n’autorise pas. Si la demande sort du cadre de la politique, indiquez la prochaine étape au lieu de trancher. Restez sous 120 mots, avec un ton chaleureux et simple.' Le texte de la politique et le message suivent.
Un premier brouillon peu fiable, comme un assistant peut en produire lorsque la consigne est vague : 'Nous sommes vraiment désolés ! Nous avons procédé à un remboursement intégral, que vous recevrez immédiatement, et ajouté un code de réduction de 20% à votre compte pour la gêne occasionnée. Cela ne se reproduira plus jamais.' Tous les engagements sont inventés. Aucun remboursement n’a été effectué, rien n’arrive immédiatement, la politique ne prévoit aucun code de réduction et personne ne peut garantir la dernière phrase.
La réponse relue : 'Je suis désolé que deux des tasses soient arrivées cassées. Pourriez-vous répondre en joignant une photo des tasses endommagées et du carton ? Votre message nous est parvenu 9 jours après la livraison, au-delà de notre délai habituel de 7 jours. J’ai donc demandé à mon responsable d’équipe d’examiner votre demande à titre exceptionnel. Je vous tiendrai au courant une fois sa décision prise. Si le remboursement est approuvé, il sera effectué sur votre moyen de paiement initial sous 5 jours ouvrés.' L’agent rédige ensuite la note de transmission au responsable, elle aussi préparée avec l’IA et vérifiée, afin que le responsable d’équipe dispose des dates et de la demande de photo au même endroit.
| Phrase du brouillon insuffisant | Vérifier la conformité à la politique | Ce que l’agent a fait |
|---|---|---|
| Remboursement intégral effectué | Aucun remboursement n’a été approuvé ; la demande dépasse le délai de 7 jours | Remplacé par une transmission au responsable d’équipe |
| Disponible immédiatement | La politique prévoit 5 jours ouvrés après approbation | Délai réel indiqué, sous conditions |
| Code de réduction de 20% | La politique ne prévoit aucune indemnisation | Supprimé ; le dédommagement relève de la décision du responsable d’équipe |
| Cela ne se reproduira jamais | Une promesse que personne ne peut tenir | Supprimé |
Qui est responsable du contenu d’une réponse rédigée par l’IA ?
L’entreprise en est responsable, et, dans la pratique, l’agent qui l’envoie. Un client ne peut pas savoir quelle phrase provient d’un modèle, et il est en droit de se fier à ce que l’entreprise lui dit.
Une décision canadienne souvent citée en matière de petits litiges illustre ce point du côté des agents conversationnels. Dans l’affaire Moffatt v Air Canada (2024 BCCRT 149, décision rendue le 14 février 2024), l’agent conversationnel du site de la compagnie aérienne avait indiqué à un client qu’il pouvait demander un tarif pour deuil après son voyage, ce qui contredisait la page présentant la politique de la compagnie. Le tribunal de résolution des litiges civils de Colombie-Britannique a rejeté l’argument selon lequel la compagnie n’était pas responsable de son agent conversationnel, a jugé qu’elle restait responsable de toutes les informations figurant sur son site et a retenu une déclaration inexacte faite par négligence. Cette affaire concernait un agent conversationnel automatisé, et non un brouillon rédigé par un conseiller, et il s’agit d’une seule décision, rendue par un seul tribunal dans un seul ressort. La leçon pratique pour les conseillers est plus simple : si un message est envoyé au nom de l’entreprise, traitez-le comme une déclaration de l’entreprise.
C’est pourquoi l’étape de vérification n’est pas facultative. C’est précisément dans un texte fluide et assuré que les erreurs passent le plus facilement inaperçues. Le profil du NIST sur l’IA générative appelle ce risque la confabulation : un contenu erroné ou faux, présenté avec assurance, qui peut induire le lecteur en erreur.
Vous souhaitez voir le lien avec un métier ?
Découvrez l’essai en équipe prévu ↗Quelles informations sur les clients ne faut-il pas saisir dans un outil d’IA ?
Tout ce que votre entreprise n’a pas autorisé pour cet outil précis. Par défaut, ne saisissez pas de numéros de carte bancaire, de mots de passe, de réponses aux questions de sécurité, de données de santé ou d’autres informations sensibles, ni de dossiers clients complets qui ne sont pas nécessaires à la tâche. Utilisez l’espace de travail approuvé par l’entreprise, pas un compte personnel.
La plupart des tâches d’assistance aux conseillers n’exigent pas du tout de connaître l’identité du client. 'Le client signale deux tasses cassées, 9 jours après la livraison' suffit pour rédiger un brouillon ; le nom et le numéro de commande peuvent être ajoutés après l’étape faisant appel à l’IA. Lorsque des données personnelles sont traitées, l’organisation reste soumise à ses obligations de protection des données ; les recommandations de l’ICO britannique sur l’IA et la protection des données abordent la transparence, l’exactitude et l’équité précisément pour ce type d’usage.
L’IA remplacera-t-elle les conseillers du service client ?
Personne ne peut répondre de manière fiable pour votre équipe, et nous ne prétendrons pas le faire. Ce qui est clair, c’est la façon dont le travail change quand l’IA est bien utilisée : la rédaction courante devient plus rapide, ce qui permet à un agent de consacrer une plus grande part de son temps aux demandes qui nécessitent du discernement, comme les exceptions, les réclamations, les clients mécontents et les problèmes non couverts par les règles internes.
Les compétences qui deviennent plus importantes, et non moins, sont les suivantes : connaître suffisamment bien la politique pour repérer les écarts dans un brouillon, rédiger une demande d’arbitrage sur laquelle un responsable d’équipe peut statuer en une seule lecture, et reconnaître quand un client a besoin d’une personne plutôt que d’un modèle de réponse plus rapide. Ces compétences peuvent se travailler.
Comment une équipe d’assistance devrait-elle s’exercer à utiliser l’IA ?
Entraînez-vous d’abord sur des demandes d’assistance fictives, avec une grille d’évaluation visible par toute l’équipe. Une routine courte et reproductible fonctionne mieux qu’un atelier ponctuel.
Choisissez trois types de tickets
Choisissez des catégories courantes à faible risque, comme les retards de livraison, les articles endommagés et les réinitialisations de mot de passe. Pour les exercices, évitez les réclamations comportant des menaces de poursuites judiciaires ou concernant des clients vulnérables.
Rédigez des versions fictives
Pour chaque cas, créez un extrait de politique et un message destiné au client. Incluez un cas qui sort tout juste du cadre de la politique, car c'est là que des promesses inventées apparaissent.
Définir ensemble la grille d’évaluation
Évaluez la réponse sur quatre critères : chaque fait peut être rattaché à la politique, aucun engagement n’est inventé, la transmission au bon interlocuteur est faite à bon escient et le ton est adapté au message du client.
Comparer les brouillons
Demandez à deux ou trois agents de traiter le même ticket et de comparer ce qu’ils ont supprimé. Les différences sont plus instructives que les brouillons.
Passez progressivement aux demandes d’assistance réelles
N’utilisez l’IA sur de vrais tickets que pour les catégories sur lesquelles l’équipe s’est entraînée, dans l’outil autorisé et en gardant à l’esprit la même grille d’évaluation.
Quand l’IA, ou ce guide, n’est-elle pas la bonne réponse ?
Certaines demandes doivent être traitées sans aucun brouillon généré par l’IA : deuil, problèmes de sécurité, réclamations formelles, menaces de poursuites judiciaires, demandes d’exercice des droits sur les données personnelles et toute situation impliquant un client vulnérable. Le gain de temps est faible, et une erreur de ton ou un engagement inapproprié peut coûter cher.
Ce guide ne vous aide pas non plus à choisir, configurer ou évaluer un logiciel d’agent conversationnel, à rédiger ses scénarios de conversation ou à mettre en place les fonctions d’IA intégrées à un outil d’assistance. Pour cela, consultez la documentation et l’équipe d’assistance de votre fournisseur. Tosheo.ai est en cours de conception pour former les personnes : un parcours destiné au service client est prévu, avec des leçons courtes et des exercices pratiques notés comme celui ci-dessus. Il ne déploie ni ne gère d’IA destinée aux clients.
Sources et périmètre
NIST AI 600-1, Profil de l'intelligence artificielle générative, juillet 2024 ↗