Cet avis d’expert explore les défis posés par la multiplication des solutions d’IA et la complexité croissante de leur adoption par les entreprises. Sylvain Hau, expert Solutions Centres de Contact chez Niji, donne ses solutions à nos lecteurs.
L’essor fulgurant de l’Intelligence Artificielle et sa démocratisation ont fait naître une promesse sans précédent : celle d’une révolution dans nos usages professionnels, notamment en matière de relation client. De l’analyse de sentiments en temps réel à la création automatisée de rapports, l’IA générative n’a de cesse de faire émerger de nouvelles fonctionnalités visant à faciliter toujours davantage les interactions clients. Mais cette richesse technologique s’accompagne parallèlement d’un foisonnement d’acteurs et d’outils qui complexifie la prise de décision en entreprises : ces dernières se trouvent souvent perdues devant le panel des solutions qui s’offrent à elles, sans savoir ni comprendre lesquelles pourraient être réellement adaptées à leurs besoins. Face à ce brouillard technologique, amplifié par la maturité croissante des infrastructures cloud, comment assurer la mise en œuvre pérenne de solutions d’IA au service de la relation client et des centres de contact ?
Un écosystème dense et fragmenté
Le développement de solutions émanant des géants du web, couplé à l’émergence de nombreux pure players, a transformé l’écosystème de l’IA en un terrain certes prolifique, mais tout autant déroutant. Chaque semaine voit naître de nouvelles solutions, promettant toutes de répondre à des cas d’usage spécifiques ou d’enrichir des plateformes existantes. Cette explosion de l’IA générative est d’autant plus marquante qu’elle s’appuie sur des infrastructures cloud arrivées à maturité, offrant des capacités de calcul et de stockage sans précédent. Cette diversité, bien qu’encourageante, soulève des questions essentielles : quelles fonctionnalités choisir ? Quels modèles privilégier ? Et surtout, quelles garanties de pérennité et de conformité offrent ces outils, notamment en matière de sécurité et de souveraineté des données ? Aujourd’hui, les entreprises, conscientes du potentiel de l’IA, ont identifié de nombreux cas d’usage, dont certains sont arrivés à maturité, notamment dans l’outillage de la relation client et des centres de contact, mais peinent à franchir l’étape de l’industrialisation. En effet, 68% des organisations déclarent expérimenter l’IA générative mais à peine 21% d’entre elles ont des opportunités de transformer leur business model et leur fonctionnement opérationnel[1]. Cet écart résulte en partie de la difficulté à analyser l’offre pléthorique et à aligner les solutions disponibles sur leurs besoins réels.
Rendre l’IA opérationnelle : une approche méthodique et durable
Pour sortir de cette confusion, une approche méthodique s’impose. Les entreprises doivent être guidées dans leurs choix pour s’assurer que les solutions adoptées répondent non seulement à leurs besoins immédiats, mais aussi à leurs enjeux de pérennité, de conformité et d’éthique. Pour ce faire, il est essentiel de commencer par une identification précise des besoins propres à son entreprise, qu’ils concernent l’amélioration de la relation client, l’automatisation de processus ou encore l’analyse des données. Cette étape de recueil d’exigences permet d’aligner les objectifs métiers avec les potentialités offertes par l’Intelligence Artificielle et de poser les bases d’une stratégie adaptée.
Une fois les attentes clarifiées, il est crucial de réaliser un mapping de l’écosystème technologique. Cela implique d’évaluer les acteurs en présence, qu’il s’agisse d’éditeurs, de constructeurs, de marques, ou encore d’acteurs issus du secteur de la téléphonie proposant des solutions intégrées à des centres de contact. L’analyse doit aller au-delà des promesses marketing et poser des questions fondamentales : où sont localisées les données ? Quels sont les engagements en matière de conformité réglementaire et environnementale ? Quelles sont les perspectives d’évolution des outils proposés ? Aujourd’hui, les outils disponibles sont aussi riches que variés, mais tous ne se valent pas ni ne répondent aux mêmes enjeux. Établir une cartographie des solutions pertinentes, en mettant en lumière leurs forces, leurs faiblesses et leur adéquation avec les besoins identifiés, est une étape indispensable pour prendre une décision éclairée sur un marché où la profusion peut paralyser.
Ensuite, une fois cet écosystème cartographié, l’étape suivante consiste à tester et comparer les offres. Ce travail d’investigation permet de déterminer leur adéquation avec les besoins spécifiques de l’entreprise, tout en évaluant les coûts financiers et énergétiques associés. 2025 sera une année charnière pour voir aboutir ses expérimentations : les organisations doivent donc poser les bases de leurs stratégies afin d’industrialiser les solutions IA. Cette planification est essentielle pour garantir un retour sur investissement (ROI) optimal et éviter des choix précipités ou incompatibles à long terme. Pour ce faire, la mise en place de prototypes, ou preuves de concept (POC), s’impose pour tester concrètement les solutions envisagées. En concevant des POC sur-mesure, adaptés aux cas d’usage spécifiques, les entreprises peuvent évaluer la pertinence et la faisabilité des technologies dans leur environnement opérationnel réel. Ces expérimentations permettent également de recueillir des retours précieux pour affiner les choix et anticiper les défis techniques ou organisationnels.
Enfin, la phase d’industrialisation des solutions choisies doit être planifiée avec rigueur. Une fois les outils choisis, leur mise en œuvre concrète nécessite une intégration harmonieuse dans les processus existants. Cette étape implique non seulement des ajustements techniques, mais aussi un accompagnement humain pour faciliter l’appropriation des nouveaux outils par les équipes. En garantissant une transition fluide, les entreprises peuvent maximiser la valeur ajoutée de l’Intelligence Artificielle tout en minimisant les résistances internes. Ce travail d’analyse approfondie et de conseil stratégique permet ainsi aux organisations de faire des choix éclairés et durables. En combinant expertise technologique et compréhension fine des besoins métiers, il est possible de lever les freins à l’adoption et de transformer les promesses de l’IA en réalité opérationnelle.
En 2025, l’enjeu pour les entreprises est de faire de l’IA non seulement un levier d’amélioration pour gagner en compétitivité, en efficacité et en résilience, mais aussi un véritable vecteur de transformation durable. Parce qu’au-delà de l’effet « waouh » de l’IA, seule une approche réfléchie et maîtrisée, tenant compte des avancées du cloud et de l’évolution des centres de contact, permettra de réinventer durablement la relation client.
[1] D’après la troisième édition du baromètre annuel de la transformation digitale de Niji. Cette étude comparative a été conduite auprès de 100 entreprises clientes de Niji, à la fois ETI, SBF120, CAC40. Ces entreprises sont représentatives des grands secteurs d’activité en France, hors administration, et présentent des niveaux de maturité digitale différents. Les contenus de cette étude sont le résultat d’entretiens d’une durée de 1h30 avec chacune d’elles.
