L’automatisation par IA, le RCS et l’intégration des plateformes sont en passe de redéfinir l’ensemble des marchés
Selon infobip
Les agents IA géreront la majorité des interactions clients
D’ici 2026, on estime que l’IA agentique prendra en charge jusqu’à 95 % des interactions clients, offrant un support instantané et personnalisé 24h/24 et 7j/7.
Ces agents évoluent au-delà des simples bots FAQ pour devenir des modèles agentiques proches de l’humain, capables de communications complexes et autonomes. Le service client se transforme rapidement, avec des bots vocaux et des agents basés sur le chat, accompagné par la technologie human-in-the-loop.
Des entreprises déploient déjà des chatbots IA pour gérer les demandes bancaires courantes et le suivi des commandes e-commerce, tandis que des bots vocaux avancés ouvrent de nouvelles opportunités pour automatiser et améliorer les conversations clients. Cela permet aux agents humains de se concentrer sur les cas complexes, et garantit aux clients un service rapide mais empathique.
Les super apps et les canaux RCS favorisent des parcours clients fluides
Des plateformes telles que WhatsApp et le protocole Rich Communication Services (RCS) évoluent en super apps intégrant marketing, communication et fonctionnalités de paiement au sein d’une interface unique.
Les entreprises exploitent le RCS pour des conversations sécurisées et interactives, permettant aux clients de réaliser des parcours complets directement dans le canal.
Les commerçants utilisent cette même technologie afin d’envoyer des carrousels de produits interactifs, permettant aux clients de parcourir, acheter et planifier la livraison, toujours dans la même interface. De même, les professionnels de santé permettent la prise de rendez-vous et le paiement des factures via WhatsApp, simplifiant ainsi les interactions avec les patients.
La gestion des données, principal défi des solutions IA
Alors que beaucoup d’innovations IA actuelles reposent sur de grands modèles génériques, on observe également un intérêt croissant pour des modèles de langage plus petits et spécifiques à un domaine, pouvant fonctionner sur du matériel standard ou sur site, offrant confidentialité des données et conformité tout en fournissant des réponses précises et contextuelles.
Le plus grand défi pour l’IA avancée reste les données : comment collecter, unifier, préparer et activer efficacement les données propriétaires et internes pour l’expérience client.
