fAIbrik s’associe à CitizenCall pour lancer une grande enquête sur l’utilisation des agents IA par les sociétés françaises.
Nous avons créé un questionnaire destiné à toutes les entreprises disposant d’un service client, qu’il soit internalisé ou externalisé.
L’objectif ? Mieux comprendre comment les entreprises intègrent l’IA dans leur relation client.
Les réponses recueillies nous permettront de rédiger un livre blanc qui abordera plusieurs questions essentielles :
- Quels types d’entreprises adoptent l’IA pour leur service client ?
- Comment l’IA est-elle utilisée pour améliorer l’expérience client ?
- Quelles sont les pratiques concrètes et les tendances actuelles en matière de relation client augmentée par l’IA ?
Votre participation est essentielle ! Répondez à notre enquête en cliquant sur le lien ci-dessous et recevez le livre blanc en avant-première.
Besoin d’un rappel sur les agents IA ? On vous dit tout juste ici.
Qu'est-ce qu'un agent IA ?
Un agent IA est un logiciel conçu pour accomplir des tâches de manière autonome en suivant un objectif prédéfini grâce à l’intelligence artificielle. Concrètement, il est capable d’analyser son environnement, de prendre des décisions en fonction de la situation à laquelle il est confrontée et d’agir de manière autonome dans l’intérêt de son organisation.
Ce qui rend l’agent IA particulièrement performant, c’est sa capacité à prendre des décisions rationnelles. Grâce à son analyse poussée, il est capable d’envisager plusieurs manières d’atteindre son objectif et de choisir la plus efficace. Il peut également rechercher des informations présentes dans son environnement, qu’elles proviennent d’applications ou de plateformes internes ou qu’elles soient accessibles publiquement. Par exemple, un agent IA peut accéder au CRM de l’entreprise, ou effectuer des recherches sur le web pour obtenir des données utiles aux utilisateurs.
En entreprise, un agent IA peut occuper un véritable rôle à part entière en automatisant certaines tâches. Dans le domaine du service client, ses missions peuvent aller de la simple réponse à une demande client de suivi de commande, jusqu’au traitement complet des tickets, comprenant la recherche d’informations sur le client, l’adaptation aux sentiments exprimés et la mise en œuvre d’actions pour assurer la satisfaction client.
Un agent IA peut également collaborer avec d’autres agents IA, formant ainsi de véritables équipes d’agents autonomes, chacun experts dans son domaine. Ensemble, ils sont capables d’accomplir des tâches complexes et de résoudre des problèmes bien au-delà des capacités humaines. Ces agents peuvent également interagir entre eux grâce à un langage commun, favorisant la coordination et l’efficacité collective.
Comment fonctionnent les agents IA ?
Les agents IA fonctionnent grâce à des mécanismes algorithmiques et des modèles d’apprentissage, principalement basés sur des probabilités. Pour faire simple, nous vous présentons son fonctionnement étape par étape.
Étape 1 : Analyse de l’environnement
L’agent IA commence par analyser son environnement et les informations qui lui ont été données, notamment sa fonction et son objectif.
Sa fonction correspond au rôle qu’il occupe dans l’entreprise, ce qui en fait un expert dans son domaine.
Étape 2 : Recherche d’informations
Ensuite, l’agent IA recherche des informations supplémentaires dans son environnement pour comprendre la meilleure manière d’atteindre son objectif. Ces données peuvent provenir de systèmes internes, comme un CRM, ou de sources externes accessibles en ligne.
Étape 3 : Conception de scénarios
À partir des informations collectées, l’agent IA élabore différents scénarios pour accomplir sa mission. Il évalue les options possibles et sélectionne la stratégie la plus adaptée.
Étape 4 : Décomposition des tâches
Une fois le scénario défini, l’agent IA le décompose en plusieurs tâches concrètes à réaliser, facilitant ainsi l’exécution du plan d’action.
Étape 5 : Exécution et adaptation
L’agent IA exécute les tâches prévues dans le scénario choisi. Si les circonstances changent ou si un imprévu survient, il est capable de s’adapter en réévaluant la situation et en ajustant son approche.
FAQ : les réponses aux question fréquentes
Quel est un exemple d'un agent IA dans la vie réelle ?
Un exemple courant d’agent IA dans la vie quotidienne est l’assistant vocal personnel, tel que Siri (Apple) ou Alexa (Amazon). Cet agent est capable de comprendre la requête de l’utilisateur, de rechercher des informations et d’exécuter diverses actions, comme régler une alarme ou envoyer des messages.
Les aspirateurs robots sont également des exemples d’agents IA. Ils analysent leur environnement en cartographiant les espaces d’une maison, ils réalisent l’action de nettoyage et sont capables de s’adapter aux changements, comme l’apparition d’un nouvel objet dans la maison ou la détection d’une personne pour l’éviter.
Quel est la différence entre un agent IA et un assistant IA ?
La principale différence entre un agent IA et un assistant IA réside dans leur fonctionnement et leur niveau d’autonomie. L’agent IA est totalement autonome : il prend des décisions et définit lui-même les actions à réaliser sans intervention humaine. En revanche, l’assistant IA est principalement réactif et suit un workflow prédéfini. Il ne peut pas accomplir de tâches qui n’ont pas été anticipées.
Quels sont les types d'agents ?
Les agents se déclinent en plusieurs types, selon leur niveau de complexité et d’autonomie. Chaque type répond à des besoins spécifiques.
- Les agents réflexes simples réagissent uniquement aux perceptions immédiates, sans mémoire ni apprentissage. C’est le cas des thermostats ou des portes automatiques.
- Les agents réflexes basés sur un modèle tiennent compte de l’historique pour mieux réagir. On les retrouve dans la domotique ou la surveillance de la santé.
- Les agents basés sur des objectifs (agents IA) choisissent les actions pour atteindre un but précis. Les véhicules autonomes sont un exemple.
- Les agents basés sur l’utilité évaluent les options pour maximiser un bénéfice. Ils sont utilisés dans le trading ou la gestion d’énergie.
- Les agents d’apprentissage s’améliorent avec l’expérience grâce au machine learning. Ils sont employés dans les systèmes de recommandation ou les robots adaptatifs.
- Les agents hiérarchiques prennent des décisions de manière structurée, du général au spécifique. Ils sont utiles pour des robots complexes ou des systèmes industriels.
Participez à notre enquête pour comprendre l'utilisation que font les entreprises des agents IA dans le service client.
Vous recevrez notre livre blanc compilant toutes les données récoltées pour anticiper les tendances futures.
