Pour les services client, l’IA générative marque un tournant décisif et une opportunité unique de réinventer l’expérience client. Pour le support et l’assistance, qui est le pendant du service client dans l’entreprise mais orienté collaborateurs, les enjeux sont similaires et les marges d’amélioration significatives. En effet, on estime que 25 à 40% des incidents et demandes ne passent pas par le service desk aujourd’hui. L’excellence des services IT étant un critère de satisfaction à part entière, les DSI n’ont que de bonnes raisons d’ajouter les fonctionnalités de l’IA générative pour améliorer l’efficacité de leur support informatique :
Augmenter le taux de résolution au premier contact
L’IA générative peut significativement augmenter le taux de résolution au premier contact en appliquant le processus de « shift left ». Ce concept clé dans l’amélioration continue et la transformation des prestations de support consiste à déplacer (“shifter”) la résolution des problématiques vers les premiers niveaux de support.
Cela implique de transférer la connaissance (fonctionnelle, applicative, métier) et l’expertise technique détenues par les niveaux de support plus avancés (N2, N3) vers le premier niveau de support, voire directement au niveau 0 via la mise en place de solutions de self-service pour les utilisateurs.
Le shift-left est un processus exigeant qui requiert une animation de bout en bout par un Knowledge Manager. Avec des fonctionnalités d’IA générative, il peut être simplifié grâce à la traduction de documents complexes en procédure de support intelligibles et directement applicables par le N1.
Les bénéfices se ressentent à 3 niveaux :
- Au niveau des utilisateurs, qui peuvent obtenir des réponses rapides et précises. L’effet tunnel souvent ressenti lorsque les incidents sont escaladés sans retour immédiat est alors réduit et les self services sont davantage utilisés grâce à la mise en qualité des connaissances rendue possible par l’IA générative.
- Au niveau des techniciens, qui bénéficient de compétences élargies et d’un catalogue d’articles leur permettant de résoudre des incidents plus complexes.
- Au niveau de la DSI, qui observe une diminution des coûts du ticket et bénéficie ainsi d’une meilleure image auprès de ses utilisateurs.
Automatiser la gestion des incidents et demandes
- La classification automatique des incidents : les modèles de traitement du langage naturel (NLP) permettent d’analyser les descriptions des incidents et de les classer automatiquement par catégorie et typologie (matériel, logiciel, réseau…). L’IA peut également évaluer la sévérité et l’urgence des incidents en fonction de mots-clés et du contexte, et ainsi proposer un degré de priorité.
- Les réponses et les résolutions automatiques : la mise en place de « compagnons numériques » (chatbot, voicebot) alimentés par l’IA générative permet de fournir à l’utilisateur des réponses aux questions courantes ou de résoudre des problèmes simples en s’appuyant sur une base de connaissances. Le fait de converser en langage naturel permet par ailleurs de réduire les réticences des utilisateurs liées à l’utilisation des chatbots traditionnels.
- La gestion des incidents de masse : la création automatique des tickets fils liés à un incident de masse permet de désengorger le service desk, lequel peut alors continuer à prendre d’autres appels et résoudre d’autres incidents en parallèle. L’IA permet également d’automatiser le suivi, la relance des tickets et la cloture, donnant ainsi de la visibilité aux utilisateurs sur la situation et les délais de résolution.
- Le routage intelligent des interactions : l’IA peut automatiquement distribuer les interactions aux techniciens bénéficiant de la compétence requise en fonction de leur disponibilité. En cas d’incident critique ou non résolu, il est également possible d’escalader automatiquement les tickets vers les niveaux supérieurs en sélectionnant le groupe de compétence adéquat.
- L’analyse prédictive : l’analyse des incidents (description, catégorie, date, durée de résolution…) permet à la fois d’identifier des tendances et de prévoir la probabilité d’occurrence d’incidents futurs, mais également de détecter au plus tôt des incidents récurrents et d’identifier des solutions à long terme pour éviter qu’ils ne se reproduisent de nouveau.
Centraliser les demandes d’assistance
La multiplicité des points de contact au sein de l’entreprise peut être confuse et entraîner une perte de temps pour les utilisateurs. En utilisant l’IA générative pour identifier les demandes récurrentes que les employés adressent aux services transverses (RH, achats, juridiques…) et en documentant ces réponses, le support peut ainsi élargir son périmètre d’assistance pour simplifier le parcours collaborateur. Ce système centralisé (« SPOC augmenté ») permet de résoudre les problèmes en première intention et d’orienter vers le bon expert si besoin.
Faciliter l’assistance multilingue
L’un des grands avantages de l’IA pour les entreprises multinationales consiste à ne plus avoir besoin de créer et de maintenir à jour et dans le temps des bases de connaissances multilingues. La traduction en temps réel dans les outils collaboratifs facilite ainsi le travail des équipes à l’international.
Dans le contexte de l’assistance informatique, l’IA générative permet aux utilisateurs d’être assistés dans la langue de leur choix via la traduction des échanges en direct (chatbot). Ils peuvent également bénéficier d’une génération et d’une traduction « à la volée » de la meilleure réponse basée sur plusieurs articles. Il en va de même pour les techniciens qui peuvent se voir proposer une assistance basée sur la génération et la traduction de plusieurs articles de connaissance.
Chez HELPLINE, la traduction en temps réel des interactions chat est disponibles dans 75 langues.
Mieux détecter les intentions
La détection des intentions n’est pas une nouveauté en soi avec les chatbots, mais l’IA générative permet d’aller plus loin. Elle ne tient pas seulement compte des mots utilisés, elle intègre également le contexte dans lequel ils sont employés et l’historique de l’échange avec l’utilisateur. Cela améliore la compréhension des intentions, quelle que soit la formulation employée par l’utilisateur
Par exemple, si un utilisateur mentionne qu’il ne parvient pas à accéder à un certain logiciel, l’IA peut aider à identifier si le problème concerne un mot de passe oublié, un problème de connexion réseau, ou une question de droits d’accès en fonction du contexte global de la conversation.
Cette nouvelle finesse dans la détection des intentions permet à l’IA générative de proposer les bonnes solutions sans avoir à maintenir des arbres de résolution complexes.
L’IA générative représente une évolution majeure pour le support informatique. L’élargissement de son périmètre d’intervention, l’efficacité dans la résolution des incidents et l’amélioration de la qualité des interactions avec les utilisateurs tendent à le transformer en une assistance globale augmentée et renforce plus que jamais son statut de services indispensable à l’expérience employé et donc au bon fonctionnement de l’entreprise.