Quel avenir pour Eliott, le chatbot et callbot de Boursorama à l'ère de l'IA générative ?
Pendant 5 ans, Boursorama a peaufiné son chatbot Eliott. Le robot couvre 200 intentions et traite 65% des interactions clients chaque mois. Eliott peut-il tirer profit de l’IA générative ?
L’équation à résoudre pour une banque en ligne n’a rien d'évident. Pour Benoît Grisoni, Chief Executive Officer de Boursorama, elle peut même être considérée comme paradoxale. L’activité bancaire est “complexe, risquée, très sensible” pour les clients, et à ce titre “très régulée”. Les utilisateurs attendent des services de banque en ligne qu’ils soient “simples, temps réel et que tout soit évident.”
Boursorama, comme ses concurrents, doit réussir à (ré)concilier les deux, complexité sous-jacente et simplicité d’usage. L’intelligence artificielle peut contribuer à cette réconciliation. “L’IA change assez radicalement la manière dont on peut entrer en relation avec nos clients”, juge ainsi Benoît Grisoni, qui prenait la parole à l’occasion d’AI for Finance.
Les systèmes d’IA construits par itérations
Comment ? En favorisant “une meilleure compréhension, à la fois en temps réel et structurellement” des clients. L’IA fournit aussi les moyens de répondre aux questions des utilisateurs. Des conditions sont cependant à réunir, considère le CEO, citant l’approche par les cas d’usage (“l’IA est un moyen et pas une fin en soi”) et itérative, l’intégration au SI.
Cette technologie “est évolutive par nature. C’est très frustrant au début. Je suis toujours déçu des cas concrets sur les premiers résultats. Mais il ne faut pas lâcher. L’évolutivité est à la fois technique et fonctionnelle”, détaille-t-il.
Ce constat s’applique notamment aux chatbots, des outils devenus courants pour développer du self-care pour la relation client. Boursorama dispose depuis 5 ans d’un chatbot, Eliott. Son déploiement répondait à deux objectifs : l’amélioration de l’expérience client via du 24x7 et l’efficacité.
La première année, Eliott couvrait une vingtaine d’intentions et traitait environ 10% des interactions entre la banque et ses clients. L’année suivante, Boursorama a optimisé les 20 intentions existantes, auxquelles s’est ajoutée une cinquantaine d’intentions supplémentaires. Bilan à la fin de la 2e année : 20% des interactions prises en charge par le chatbot.
Eliott, un différenciateur majeur
Cette évolution s’est poursuivie, avec ainsi l’intégration de la voix en plus du chat, faisant d’Eliott un callbot. En septembre 2023, l’assistant virtuel traitait 65% des interactions, qui représentent des “centaines de milliers de contacts par mois.”
Ce chatbot “est décisif pour nous. C’est un élément de différenciation majeur”, difficile à reproduire du fait de la complexité, de la spécificité et du temps que représente un tel projet. “En termes d’efficacité d’un use case, on ne peut pas faire plus gros aujourd’hui”, estime le patron de Boursorama.
Et des améliorations restent encore possibles, reconnaît-il. Ainsi, Eliott, en traitant 200 intentions, répond à 85 à 90% des questions. “Sûrement faudrait-il gérer 1000 d’intentions”. En outre, 40% des clients se disent satisfaits de la pertinence des réponses (par la voix ou le chat).
Un bilan qui pourrait être jugé décevant, mais que le CEO relativise. “Ce qui est intéressant, ce n’est pas les 40%, mais d’identifier les intentions sur lesquelles nous sommes moins performants”, poursuit-il.
L’IA pour répondre, mais aussi anticiper et conseiller
L’efficacité opérationnelle ne constitue pas le seul apport d’Eliott, considère également Benoît Grisoni, pour qui le chatbot fournit en outre de la connaissance. Le boom de l’IA générative oblige désormais Boursorama à s’interroger sur l’avenir d’Eliott et sur ses fondations technologiques.
Dans le retail, l’IAGen s’est déjà traduite par l’émergence d’une nouvelle génération d’agents conversationnels. “On ne sait pas encore si on doit tout jeter pour repartir de zéro ou si on sera capables, ce que j’espère, de réutiliser beaucoup de choses”, commente le dirigeant français.
Mais répondre aux questions des utilisateurs n’est pas le seul domaine ou l’IA offre de la valeur, ni peut-être même la priorité. “La suite, c’est plutôt de passer en mode actif (...) les solutions actuelles consistent plus à copier ce que nous faisions avant (...) L’évolution est d’aller vers plus de conseil, dans l’anticipation.”
“La première chose, c’est bien sûr de répondre à ce que demande le client. Mais il importe également de détecter ses besoins et de proposer (...) dans une volonté proactive”, conclut Benoît Grisoni.
Comment embarquer de l’IA générative dans des systèmes d’IA existants ?
C’est dans cette transformation que s’est engagé, dans un autre secteur, l’e-commerçant Cdiscount. Isabelle Serot, directrice Data de l’entreprise, en témoignait en février lors la conférence Hub Retail & e-commerce.
Cdiscount chiffre à 50 le nombre de “gros algorithmes” déjà en production. Pour les améliorer, il mise notamment sur l’IA générative.
L’acteur français n’a pas attendu ChatGPT pour s’intéresser aux modèles d’IAGen. Des expérimentations ont été menées dès l’été 2022 sur les LLM d’OpenAI.
“Ils étaient top, mais ils ne dépassaient pas nos modèles d’IA en interne. Nous étions déjà très avancés en IA, que j’appelle avec tendresse IA classique.”
L’entreprise entrevoit “un grand avenir dans le conversationnel” grâce à l’IA générative. Ce domaine d’application constitue d’ailleurs “la grande ambition 2024”. Pour autant, la direction Data entend y aller “avec beaucoup de prudence et par étape”.
Selon Isabelle Serot, les améliorations générées sur les fiches produits préparent le terrain au déploiement du conversationnel. D’autres cas d’usage sur les fiches ont été déployés dans une optique d’amélioration de l’efficacité interne.
Quid de l’avenir de l’IA générative chez Cdiscount ? Isabelle Serot l’imagine sous forme “d’un panaché” de solutions, parmi lesquelles Azure OpenAI, AzureML avec open source et aussi avec des modèles maison.
“Sur nos infrastructures internes, nous disposons déjà de GPU puissants. Et nous venons d’en commander d’encore plus puissants. Nous aurons donc des LLM en interne. Il est important de jouer sur cette diversité”, conclut-elle.
Retrouvez l’article complet sur ZDNet.fr - Cdiscount s’engage doucement mais sûrement sur l’IA générative
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