Voici l’interview exclusif de Nicolas Trentesaux, Directeur de la Recherche et du Développement au sein de notre institut, où nous explorerons un sujet passionnant et d’une grande pertinence dans le paysage technologique contemporain et dans le monde des études marketing : l’intégration de l’intelligence artificielle dans le traitement des données pour améliorer l’écoute client et la collecte d’insights

On parle beaucoup de l’IA en ce moment, je sais que tu es également sur ces sujets de recherche, peux-tu nous repréciser sur quel sujet plus exactement ?

Effectivement, notre institut utilise depuis un certain temps déjà des intelligences artificielles spécialisées, communément appelées « IA étroites ». Elles sont particulièrement efficaces pour automatiser certaines tâches de manière très spécifique et répétitive.

Cependant, c’est avec l’émergence de technologies plus avancées telles que ChatGPT et les intelligences artificielles génératives que j’ai commencé à explorer de nouvelles perspectives quant à leur utilisation dans le traitement de nos données. Ces IA génératives offrent une plus grande capacité à comprendre et à générer des données de manière contextuelle, ouvrant ainsi de nouvelles possibilités pour enrichir notre analyse et nos insights tirés des données clients.

Questions sur l’Intégration de l’IA

1. Peux-tu nous expliquer comment l’IA est utilisée dans le traitement des données pour l’écoute client dans notre institut ?

Il est intéressant de noter que nous avons abordé notre démarche d’amélioration de l’écoute client en plaçant l’intelligence artificielle au cœur de notre dispositif. Pour ce faire, nous avons choisi de débuter par l’intégration de l’IA dans le traitement des verbatims, ces précieux retours clients qui représentent une mine d’informations pour notre institut.

Les verbatims sont véritablement des éléments clés de notre dispositif d’écoute client, et nous avons rapidement compris que l’IA pouvait considérablement accroître notre capacité à extraire des insights pertinents et rapidement exploitables à partir de ces données.

Par la suite, nous avons étendu l’utilisation de l’IA à nos questionnaires, en mettant un accent particulier sur les champs ouverts où les clients expriment leur ressenti de manière libre. L’intégration de l’IA dans un processus de relance a non seulement revitalisé la collecte d’insights, mais l’a également rendue plus proactive et efficiente.

Conjointement, nous avons intégré l’IA à notre plateforme, en nous concentrant notamment sur les tâches les plus chronophages telles que l’analyse des indicateurs clés de performance (KPI) afin de faciliter la mise en place de plans d’action correctifs de la satisfaction Client.

Plus récemment, nous avons également entrepris d’explorer l’utilisation de l’IA dans la proposition de réponses sur mesure aux clients mécontents. Cette tâche parfois perçue comme contraignante s’en trouve fortement facilitée.

2. Quels types de technologies ou algorithmes d’IA sont impliqués dans ce processus ?

Dans nos processus d’écoute client, nous utilisons une variété de technologies et d’algorithmes d’intelligence artificielle pour traiter et analyser les données. Tout d’abord, nous avons recours à des techniques d’apprentissage automatique, telles que les réseaux de neurones et les arbres de décision, pour entraîner nos modèles à partir des données recueillies.

Nous utilisons également des méthodes de traitement automatique du langage naturel (NLP) pour extraire des informations significatives à partir des verbatims et des commentaires clients. Cela inclut l’analyse des sentiments, l’identification des sujets abordés et la catégorisation des réponses en fonction de leur pertinence pour nos objectifs d’analyse.

En ce qui concerne les questionnaires, nous utilisons des techniques d’apprentissage supervisé et non supervisé pour détecter les tendances et les patterns dans les réponses des clients. Cela nous permet d’identifier les « golden questions » et de hiérarchiser les insights les plus pertinents pour nos clients.

Enfin, nous explorons également des approches plus avancées telles que l’apprentissage par renforcement et les réseaux génératifs adverses (GAN) pour générer des insights et des recommandations plus sophistiqués. Ces techniques nous permettent d’aller au-delà de l’analyse traditionnelle des données pour anticiper les besoins des clients et proposer des solutions innovantes pour améliorer leur expérience.

En résumé, notre approche repose sur une combinaison judicieuse de différentes technologies et algorithmes d’IA, adaptés aux spécificités de nos processus d’écoute client et à nos objectifs d’analyse.

   3. Quels sont les principaux avantages de l’intégration de l’IA dans nos processus ?

L’Institut MDTC a toujours placé au cœur de ses pratiques l’opérationnalité des écoutes client. Nous sommes convaincus que la véritable valeur réside non seulement dans la mesure des données, mais surtout dans les actions correctives qui en découlent. Nous considérons qu’il est de notre responsabilité, et désormais de notre expertise, de faciliter l’accès aux résultats et le suivi des indicateurs clés de performance (KPI). Notre objectif premier est de passer moins de temps à analyser les données qu’à élaborer des plans d’action pertinents.

C’est dans cet état d’esprit que nous avons choisi d’intégrer l’intelligence artificielle (IA) dans nos processus. Nous la voyons non seulement comme un moyen de traiter les données de manière fine et rapide, mais surtout comme un outil efficace pour la mise en œuvre de plans d’action.

À titre d’exemple, nous avons développé une interface de dialogue nommée MarIA. Cette plateforme permet d’engager une conversation avec une IA sur l’interprétation de la satisfaction client au sein d’une enseigne donnée. MarIA peut ainsi assister un directeur de magasin, un responsable régional ou tout autre profil dans l’analyse de la situation, l’identification des points d’attention, l’élaboration de plans d’action et la définition des éléments à suivre pour améliorer la satisfaction client dans le périmètre observé.

Impact et Résultats

  4. Peux-tu nous partager quelques exemples concrets où l’IA a permis de découvrir des insights précieux sur les expériences client ?

Il est crucial de reconnaître que bien que nous ayons réussi techniquement à intégrer l’IA dans nos plateformes, l’adoption de ces fonctionnalités par les entreprises reste toutefois à valider.

En effet, l’utilisation de l’IA pose plusieurs limites qu’il est important de prendre en compte :

Tout d’abord, les systèmes d’IA nécessitent généralement de vastes ensembles de données pour fonctionner de manière efficace. Cela inclut souvent des données personnelles sensibles telles que les habitudes d’achat, les préférences et les opinions, voire des informations personnelles. Ces données sont généralement transmises à un serveur distant extérieur à notre écosystème. Il est donc légitime de se demander quelles garanties nous pouvons offrir en matière de protection des données, notamment en conformité avec des réglementations telles que le RGPD (Règlement Général sur la Protection des Données).

De plus, comme tout système connecté, les systèmes d’IA peuvent être vulnérables aux attaques et aux failles de sécurité, ce qui pourrait compromettre la confidentialité des données personnelles stockées ou traitées. En cas de fuite de données, les informations sensibles des individus pourraient être exposées, ce qui constitue un risque pour leur vie privée et leur sécurité.

Dans certains cas, l’IA est utilisée pour prendre des décisions automatisées, telles que la mise en place de plans d’action ou la réponse à un client mécontent. Il est important de noter que les réponses de l’IA ne sont pas toujours transparentes et peuvent parfois être influencées par des données qui elles-mêmes peuvent être biaisées. Il est donc essentiel d’exercer une grande prudence dans l’utilisation de l’IA. Pour l’instant, nous intégrons l’IA principalement en tant qu’aide à la compréhension des données et à la prise de décision, tout en gardant à l’esprit ses limites et en les exposant clairement à nos clients.

En résumé, il est primordial de mettre en place des mesures de protection des données et de respect de la vie privée pour atténuer ces risques et garantir une utilisation éthique et responsable de l’IA.: : Nous nous efforçons d’être transparents avec nos clients sur l’utilisation de l’IA et ses limites. Certains d’entre eux les ont acceptées ce qui nous permet de travailler ensemble pour une meilleure intégration des IA dans leur dispositif.

 Développement et Perspectives

1. Quels défis as-tu rencontrés lors de l’intégration de l’IA dans nos processus ?

L’intégration de l’IA dans nos processus n’a pas été sans défi. Tout d’abord, l’un des principaux défis a été de s’assurer que les données utilisées pour former les modèles d’IA étaient de haute qualité et représentatives de la réalité. Cela impliquait souvent de nettoyer et de prétraiter les données pour garantir leur fiabilité et leur pertinence.

Un autre défi majeur était de surmonter les résistances au changement au sein de l’organisation. L’adoption de nouvelles technologies comme l’IA peut parfois susciter des craintes ou des réticences au sein de nos clients. Il a donc fallu investir du temps et des ressources dans la sensibilisation et la formation pour expliquer les avantages de l’IA, tout en maîtrisant les aspects sensibles et encourager son adoption.

Par ailleurs, nous avons également dû relever des défis techniques, notamment en ce qui concerne l’intégration des systèmes existants avec les nouveaux outils d’IA. Cela a parfois nécessité des ajustements et des personnalisations pour garantir une interopérabilité fluide et efficace.

Enfin, la question de l’éthique et de la responsabilité reste encore un défi constant. L’IA peut parfois générer des résultats inattendus ou indésirables, et il est crucial de s’assurer que nos modèles d’IA sont équitables, transparents et correspondent aux limites et aux réponses normées attendues.

Malgré ces défis, je suis convaincu que l’intégration de l’IA dans nos processus est une étape essentielle pour améliorer notre efficacité opérationnelle et notre capacité à fournir des insights précieux à nos clients.

2. Quels sont les prochains développements que tu envisages dans ce domaine ?

En ce qui concerne les prochains développements dans le domaine de l’intelligence artificielle appliquée à nos processus, nous avons plusieurs pistes d’exploration prometteuses. Tout d’abord, nous envisageons d’améliorer encore davantage la précision et l’efficacité de nos modèles d’IA en incorporant des techniques d’apprentissage automatique avancées et en explorant de nouveaux algorithmes.

Nous prévoyons également d’approfondir notre compréhension des besoins spécifiques de nos clients et d’adapter nos solutions d’IA en conséquence. Cela pourrait inclure le développement de modèles personnalisés pour différents secteurs d’activité ou segments de marché, afin de fournir des insights encore plus pertinents et exploitables.

Par ailleurs, nous souhaitons explorer les possibilités offertes par l’IA conversationnelle pour améliorer l’interaction avec les utilisateurs de nos plateformes et faciliter la prise de décision en temps réel. La mise en place de chatbots intelligents ou d’assistants virtuels pourrait permettre de répondre plus rapidement aux besoins des utilisateurs et d’anticiper leurs besoins d’accompagnement et d’orientation « étude marketing ».

Enfin, nous restons attentifs aux avancées technologiques et aux évolutions du secteur de l’IA, et nous sommes ouverts à l’exploration de nouvelles applications et de nouvelles collaborations. Nous sommes convaincus que l’innovation continue est essentielle pour maintenir notre avantage concurrentiel et répondre aux besoins changeants de nos clients.

Cette réponse met en avant à la fois la vision stratégique de l’ingénieur ainsi que son engagement envers l’innovation et l’amélioration continue dans le domaine de l’intelligence artificielle.

Conclusion

Dans cette interview, nous avons exploré en profondeur l’intégration de l’intelligence artificielle (IA) dans nos dispositifs d’écoute client au sein de l’Institut MDTC. Nous avons pu constater l’importance croissante de l’IA dans l’optimisation de nos activités, notamment dans le traitement des verbatims, l’analyse des questionnaires et la mise en place de plans d’action.

L’IA nous a permis de passer d’une simple collecte de données à une véritable exploitation de ces données pour générer des insights précieux et réagir de manière proactive aux besoins de nos clients. Cependant, nous avons également souligné les défis rencontrés lors de cette intégration, notamment en termes de qualité des données, de résistances au changement et protection des données.

En regardant vers l’avenir, nous envisageons de continuer à développer nos capacités en matière d’IA en explorant de nouvelles techniques et applications. Nous cherchons à améliorer encore davantage la précision et l’efficacité de nos modèles, tout en nous adaptant aux besoins spécifiques de nos clients et en restant à l’affût des avancées technologiques dans le domaine de l’IA.

En résumé, l’IA joue un rôle essentiel dans notre stratégie d’écoute client, et nous sommes déterminés à continuer à innover et à nous améliorer dans ce domaine pour offrir à nos clients une expérience toujours plus enrichissante et personnalisée.