IA Générative : plus d’agents, plus de parcours, plus de complexité
On commence à voir les premiers cas d’usage concrets des IA génératives et des agents dans la relation client. La plupart des projets concernent l’automatisation de bouts de parcours via des assistants conversationnels plus efficaces que les anciens chatbots à scénarios. C’est un progrès, mais c’est aussi une évolution importante à prendre en compte : ces IA ne vont pas rester cantonnées à quelques interactions simples. Elles vont progressivement et profondément transformer les parcours, les comportements et les organisations.
Complexité accrue pour l’analyse et le pilotage des parcours client
Un point reste encore largement sous-estimé dans ces projets : l’impact de ces technologies sur la complexité des parcours et la capacité des organisations à les piloter. Plus il y a d’IA, plus il y a de points d’entrée, d’embranchements, de micro-parcours. Cela génère non seulement du coût et des effets sur le selfcare, mais aussi de nouvelles logiques d’usage, parfois difficiles à anticiper.
Les entreprises ont déjà du mal à cartographier et piloter leurs parcours clients de bout en bout. Avec l’IA, cette difficulté va mécaniquement s’amplifier. Il ne s’agit plus uniquement de mesurer des process ou des parcours statiques. Il s’agit de piloter des systèmes qui évoluent en continu, influencés par des IA elles-mêmes dynamiques.
La maîtrise de la data : le socle indispensable pour comprendre ses clients
Ce sujet renforce un point fondamental que beaucoup oublient en se concentrant sur les cas d’usage front-office : la donnée reste le cœur du problème. Pas la donnée stockée, mais la donnée structurée, contextualisée, alignée avec les besoins métiers et exploitables par les IA.
Sans cette structuration, sans une capacité à relier les parcours, les process et les flux de données dans une logique de pilotage, les entreprises risquent de piloter à vue.
Datakili : l’IA au service du pilotage des parcours clients
Les IA nécessitent un contexte précis pour être pertinentes. De la même manière, les organisations doivent disposer d’une compréhension fine et structurée des parcours pour garder la maîtrise des systèmes qu’elles automatisent.
Heureusement, des outils comme Datakili s’appuient sur l’intelligence artificielle pour accompagner ce pilotage complexe. Ces solutions d’analyse de process et de parcours omnicanal ne se contentent pas de cartographier les parcours réels – elles rendent le pilotage intuitif et opérationnel.
Datakili agit comme un assistant intelligent pour les équipes CX, les Comex, la relation client, les responsables performance transverse, et les responsables parcours et process. Grâce à des analyses et des recommandations automatisées :
- Les parcours réels (et non théoriques) sont cartographiés avec précision
- L’impact des IA dans les chaînes d’interaction est visualisé clairement
- Les frictions, ruptures et redondances sont identifiées rapidement
- Le pilotage devient un processus d’amélioration continue et agile
- Des insights exploitables sont générés pour optimiser autant que contrôler
À l’heure où les IA transforment les parcours en profondeur, ces solutions deviennent un prérequis, non une option.
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