L'état de l'IA conversationnelle dans le domaine du support

Stripe est synonyme d'un excellent support, allant souvent plus loin pour surprendre et ravir. Mais un grand soutien ne se résume pas seulement à des notes manuscrites et à des totems imprimés en 3D que nous voyons sur Twitter. Plus d'une décennie d'ingénierie humaine et logicielle a permis à Stripe de créer une offre de service client qui soutient des millions d'entreprises par an. J'ai rejoint Stripe en 2015, alors que l'entreprise venait de donner un pourboire à 200 personnes et que l'équipe d'assistance tenait autour d'une seule table de conférence.

J'ai été l'un des premiers embauchés à Dublin, un des premiers avant-postes de la couverture de support mondiale de Stripe. Au cours de mes cinq années là-bas, Stripe a réorganisé l'équipe de support en spécialisations, introduit des fournisseurs externes comme support de niveau 1, élargi les canaux, ajouté des langues et, finalement, des plans de support payants. Ayant contribué à concevoir et à tester ces programmes d’assistance en constante évolution, j’ai pu constater de visu les complexités de la mise à l’échelle du service client, des complexités que l’IA conversationnelle aurait pu rationaliser.

Lorsque j’ai rejoint Stripe, mon travail consistait à ingérer autant de produits que possible. Dans le cadre de ma formation, j’ai suivi des agents plus expérimentés et appris d’une litanie d’interactions de support antérieures, une approche similaire à celle d’un agent IA qui apprendrait.

L’IA est très douée en matière de reconnaissance de formes, et une grande partie de l’assistance consiste en un exercice de reconnaissance de formes. Tout commence par un utilisateur qui explique son problème. L'agent de support traite ces informations, essaie de les faire correspondre à ses connaissances existantes et présente une réponse à l'utilisateur. Cependant, le support est bien plus que la simple récitation d’une base de connaissances ; un excellent service client nécessite de l’empathie, de la créativité et une collaboration avec un utilisateur pour résoudre son problème. Malheureusement, la plupart des interactions de support sont insuffisantes.

Le statu quo du support

Le support est un point de contact important, mais il est souvent douloureux. Pensez à la dernière fois où vous avez dû appeler une compagnie aérienne. Vous êtes en attente pendant des heures et, lorsque vous parvenez enfin à joindre quelqu'un, on vous dit que votre problème concerne un autre service, et le cycle de Sisyphe continue.

La douleur ne se limite pas au côté client. Offrir une expérience d’assistance exceptionnelle est difficile, et encore plus difficile à grande échelle. Dans notre monde de bits centré sur les logiciels, le support est largement limité par les atomes. Imaginez que vous recevez un afflux important de clients du jour au lendemain : vous pouvez simplement lancer une instance AWS pour maintenir votre site en ligne ; vous ne pouvez pas simplement appuyer sur un interrupteur et activer le support.

Il faut du temps et de l’argent pour développer une fonction de support. En Amérique du Nord, trouver, former et intégrer un agent de support coûte environ 12 000 $. En incluant cet investissement initial, le coût moyen d’un agent de support est d’environ 30 à 40 $ par heure. Certaines entreprises choisissent d'externaliser leurs agents de support, avec un tarif horaire allant de 8 à 30 $ par heure. Séduisant à première vue, ce prix bas s'accompagne d'un manque de contrôle sur la responsabilité, les processus et la qualité du support.

Mais que se passerait-il si vous pouviez mettre en place un support en quelques minutes et le faire évoluer à l’infini ? Et si vous pouviez bénéficier d'un support de qualité, à moindre coût ? C'est la promesse de Conversational AI, et après avoir passé des années à travailler dans le support, je pense que c'est un véritable changement de jeu.

Alexis est un exemple d'agent IA d'ElevenLabs. Il a été construit comme un agent de soutien dans la documentation d'ElevenLabs et il gère désormais plus d’une centaine d’appels par jour.

Imaginez qu’Alexis était humain. Pour commencer, je ne pense pas que beaucoup d’agents de support humains pourraient gérer 100 appels par jour. Si vous aviez un agent très efficace et des appels simples, ils pourraient en faire environ 60, et probablement plus près de 40 pour un agent moins qualifié ou des requêtes plus complexes. Vous devrez donc embaucher au moins deux agents et probablement payer des heures supplémentaires.

Si les agents étaient basés en Amérique du Nord, le coût pour gérer 100 appels serait d'au moins 700 $, soit environ 1 719 $ en moyenne, et pourrait atteindre 4 094 $. C'est beaucoup, vous pourriez donc décider de sous-traiter. Cela représenterait entre 128 et 480 dollars, soit une moyenne de 288 dollars – beaucoup moins cher à première vue, mais il existe des coûts cachés dans l'intégration et la supervision de ces sociétés d'externalisation, ainsi que des risques pour la marque et la réputation si elles ne sont pas à la hauteur de vos normes.

Le coût de fonctionnement d’un agent d’assistance IA peut être aussi bas que 0,015 $ par minute pour le composant audio. Le LLM peut coûter moins d'un centime à quelques centimes par minute, selon votre choix de modèle et la taille de votre base de connaissances. Cela représenterait donc environ 13 à 18 $ pour cent appels. C'est plus de 110 fois moins cher que l'agent interne moyen et 18 fois moins cher que l'agent externalisé moyen. En tant qu'expérience de support objective, je pense qu'Alexis est plutôt génial. À ce prix-là, il est incroyable.

L'IA conversationnelle en action

Dans le monde largement analogique de la chaîne d’approvisionnement, Travail est un pont technologique pour les talents, aidant les entreprises industrielles à recruter et à gérer leurs travailleurs. Bien que Traba fournisse des applications et des tableaux de bord, la communication téléphonique reste un connecteur essentiel pour une main-d'œuvre habituée aux feuilles de temps papier et aux tableaux d'affichage d'emplois en liège. 

Traba a examiné les appels téléphoniques sur lesquels son équipe d'exploitation consacrait le plus de temps et a identifié deux domaines dominants : répondre aux demandes d'assistance ou parcourir les listes de contrôle de planification. Pour le directeur technique Akshay Buddiga, l’automatisation était la réponse évidente, mais le timing est également important. « Lorsque nous identifions un processus que nous souhaitons rendre plus efficace, nous préférons intégrer l’automatisation dès le début plutôt que d’essayer d’adapter les solutions ultérieurement. »

Traba se concentre particulièrement sur l'économie unitaire et sur le fait de rester à la pointe de l'innovation technologique. Transférer ces appels vers l'IA conversationnelle était donc attrayant pour de multiples raisons. En gardant à l’esprit la rapidité et le coût, l’équipe a cherché des solutions. Mais l’expérience utilisateur était également essentielle. Comme l'a noté l'ingénieur logiciel Joseph Besgen : « Nous voulions que cela ressemble à une conversation, pas seulement à l'écoute d'un enregistrement. » La démonstration d'ElevenLabs semblait si réelle que, lors des tests, le père d'un employé de Traba n'a pas pu dire s'il s'agissait d'une IA ou d'un membre de l'équipe de son fils. 

Bien qu'il soit inhérent à la planification de milliers de travailleurs de l'industrie légère, il ne devrait pas être aussi difficile de planifier un (1) rendez-vous chez le médecin. Mais avez-vous essayé d’appeler votre médecin récemment ? C’est frustrant pour les patients et constitue une utilisation inefficace du temps du personnel de santé. En partenariat avec ElevenLabs, EliseAI Les assistants comblent les lacunes dans l'administration des soins de santé, en gérant tout, de la prise de rendez-vous à la facturation. Un hôpital gère désormais 86 % de ses appels entièrement par des agents IA. Cela se traduit non seulement par une réduction de 66 % du coût par appel, mais également par des gains d’efficacité pour le personnel administratif. EliseAI a également amélioré l’accès aux soins de santé pour les communautés non anglophones. 

L'avenir

Certaines tendances intéressantes émergent lorsque l’on considère la croissance de l’IA conversationnelle par secteur. L’EdTech a été la première industrie à adopter l’IA conversationnelle, les entreprises pouvant enfin proposer des cours particuliers personnalisés et un apprentissage des langues à un prix abordable. Les applications de support client ont rapidement suivi, car les interactions de support sont particulièrement bien adaptées car elles sont des exercices de reconnaissance de modèles : la réponse existe dans une base de connaissances et l'agent IA travaille pour la faire correspondre à la question de l'utilisateur. Nous constatons également une augmentation des applications de bout en bout verticalisées, notamment dans des secteurs comme la logistique et la santé – Traba et EliseAI, par exemple. Encore une fois, ce sont des domaines répétitifs et prévisibles, donc facilement gérés par un agent IA.

Conversational AI apporte le support du royaume atomique au monde des bits. Désormais, le support peut offrir une meilleure expérience aux entreprises et à leurs clients. Tout comme votre fournisseur de cloud, votre équipe d’assistance IA peut évoluer à la hausse ou à la baisse. Vos clients n'auront jamais à attendre en attente et vous vous épargnerez le casse-tête opérationnel lié à la mise en place de centres d'assistance dans le monde entier.

Au cours de l’année écoulée, les agents vocaux ont été efficaces en matière de conversation et de récupération de connaissances, mais je pense que ce n’est qu’un début. En 2025, je crois Agents vocaux IA sera le protocole standard pour la planification des réunions entrantes et les problèmes d'assistance de type « spécialiste produit ». Même si elles peuvent être limitées aux appels de récupération de connaissances, cela réduira considérablement le volume d'assistance et libérera les équipes humaines pour effectuer un travail à plus forte valeur ajoutée.

D’ici 2026, nous serons passés de la récupération de connaissances à la réalisation d’actions. L'agent vocal IA standard effectuera des appels API et se connectera à des applications tierces. Ils effectueront régulièrement des actions telles que la réservation de réunions et l'émission de remboursements.

En 2027, je vois les agents vocaux IA passer du support à la réussite client. Je pense que des opérations de vente entières, par exemple, seront gérées par un agent IA, peut-être du côté de l’acheteur et du côté du vendeur. Pour beaucoup, cela semble être la dernière frontière, mais je pense que ce n’est que le début. Les tâches profondément contextuelles et créatives, que nous pensions autrefois être exclusivement humaines, deviendront de plus en plus le domaine de l’IA.

Le support sera transformé d’un centre de coûts : d’abord en neutralisant les dépenses, il deviendra finalement un centre de profit pour l’entreprise. Les agents vocaux IA contacteront les clients de manière proactive, réduisant ainsi le taux de désabonnement et augmentant la LTV des clients. L’IA conversationnelle offre de nombreux avantages de l’assistance humaine, mais elle est également dotée d’une capacité de rappel parfaite, de dizaines de langues et est opérationnelle 24 heures sur 24, 7 jours sur 7. L’avenir arrive et, à bien des égards, il est déjà là. Imaginez un soutien instantané, empathique et efficace, à chaque fois. Bientôt, vous aurez presque envie d’appeler une compagnie aérienne, juste pour le plaisir.