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Service client : Salesforce prépare des agents (semi) autonomes
La prochaine génération de chatbots de service client de Salesforce – développée avec la solution Einstein Service Agent – utilisera des outils d’IA avancés, capables de faire preuve de discernement, pour naviguer de manière autonome à travers les flux et les actions.
Salesforce a présenté mercredi en préversion d’« agents autonomes d’intelligence artificielle ». Ils sont actuellement en phase pilote et devraient être lancés dans le courant de l’année.
Ces bots autonomes, appelés Einstein Service Agent, promettent de s’appuyer sur les grands modèles de langage (LLM) pour détecter l’intention du client, invoquer des flux et déclencher des actions dans l’instance (l’Org) Salesforce d’une entreprise, selon Ryan Nichols, chef de produit Service cloud chez Salesforce. Le traitement du langage naturel, l’analyse prédictive et l’IA générative sont combinés pour trouver les réponses aux questions posées par les clients d’une entreprise.
Remplacer les bots difficiles à configurer
Les bots actuels doivent être configurés avec l’aide d’un moteur de règles. Les entreprises doivent envisager tous les scénarios en vue de proposer des solutions aux problèmes rencontrés, tels que les retours, les remboursements, les changements de mot de passe et les renouvellements d’abonnements. Mais dès que les clients – de surcroît souvent mécontents – utilisent un terme qui n’est pas dans l’ontologie (le lexique) du bot ou qu’il pose une question avant une autre, l’expérience s’en trouve fortement dégradée.
Les agents autonomes aidés par l’IA générative peuvent en théorie détecter plus précisément les problèmes en comprenant mieux la question du client (par exemple, lorsqu’il demande de « renvoyer » un article, le robot sait qu’il veut dire « retourner ») et en résumant le processus à suivre pour y parvenir. Salesforce précise qu’Einstein Service Agent fonctionnera sur WhatsApp, Apple Messages for Business, Facebook Messenger et par SMS. Il interprétera non seulement les textes, mais aussi les images, les vidéos et les sons que les clients téléchargent quand ils ne trouvent pas les mots pour décrire leur souci. En clair, Salesforce exploite un grand modèle de langage multimodal ou plusieurs LLM.
Einstein Service Agent est une émanation d’Einstein Skills builder, qui permet, dans le contexte du CRM, de déclencher des flux de travail Flow et l’appel à des bases de connaissances. En sus des Orgs Salesforce, la solution pourrait tirer ses réponses des documents stockés sur Sharepoint, Confluence, Google Drive ou des sites Web des entreprises. Pour l’heure, ce mécanisme fonctionne surtout avec les objets du CRM.
Un agent autonome… avec des petites roues (humaines)
Ces futurs robots semblent utiles, mais ils ont intérêt à fonctionner, estime Liz Miller, analyste chez Constellation Research. Si ce n’est pas le cas, ils risquent de faire perdre plus de temps aux consommateurs que les technologies actuelles et compromettent la relation client.
Liz Miller considère que la clé d’une mise en œuvre réussie d’un agent d’IA autonome sera pour les entreprises de garder des humains à proximité lorsque le bot « s’essouffle », ou qu’il est dérouté par une demande d’un client au bot d’un usager de Salesforce.
Les clients, qu’ils soient dans un environnement B2C ou B2B, sont lassés par les bots existants, car ils perdent du temps avant d’obtenir ce qu’ils veulent vraiment : parler à un humain.
« C’est une excellente chose que le bot puisse répondre à des questions complexes. Ce sont des choses que les agents autonomes doivent absolument traiter et résoudre », reconnaît l’analyste. « Un progrès de cette ampleur nécessite que le prochain [niveau de question complexe] puisse se passer de programmation manuelle. De plus, si l’humain ne l’a pas anticipé, le robot ne doit pas se “griller tout seul” ».
« Mais je pense qu’à chaque avancée technologique, comme celle que nous observons avec la GenAI, devrait correspondre une étiquette d’avertissement. Celle-ci devrait stipuler : “les gens sont complexes. Le langage, les processus de pensées aussi et vraiment difficiles à cartographier” », poursuit-elle. « C’est l’une des principales raisons pour lesquelles, dans l’histoire de la technologie, les gens continuent à vouloir parler à des personnes ».
Ryan Nichols assure que la mise en place d’Einstein Service Agent prendra moins de temps aux utilisateurs. Certains clients ont des milliers d’« énoncés », c’est-à-dire de choses qu’un client peut demander lors d’un appel de service, qui sont mis en correspondance avec un arbre de décision conversationnel.
« Cela peut être assez lourd et coûteux à déployer et à faire fonctionner », avance-t-il. « Et si vous avez besoin de le modifier, vous vous retrouvez avec un design de conversation en forme de plat de spaghetti ».
Dans le communiqué qui accompagne cette annonce, Salesforce ajoute que la transition entre l’agent dit autonome et les agents humains sera « sans couture ».
« Si une demande est hors sujet ou sort du champ d’action d’Einstein Service Agent, ce dernier transfère facilement la conversation à un agent humain à l’aide de Service cloud », lit-on. « L’agent humain disposera de tout le contexte de la conversation et pourra reprendre là où Einstein Service Agent s’est arrêté sans demander au client de se répéter ».
Là encore, un LLM pourrait être utilisé pour résumer la demande et les actions déjà suggérées, en sus de recommander la prochaine action à prendre.
Les clients de Salesforce participant au programme pilote Einstein Service Agent ont considérablement réduit le nombre de scénarios qu’ils doivent programmer, avance-t-il, sans entrer dans les détails. Comme les outils d’IA générative peuvent comprendre de nombreuses permutations de mots derrière une demande de service – dont chacune devait être programmée manuellement auparavant –, la technologie pourrait idéalement abaisser le besoin de développeurs et de data scientists pour un client de Salesforce.
Le prix de l’agent de service autonome Einstein sera annoncé au moment de sa sortie.