Le monde de l’assurance, des mutuelles et de la protection sociale est l’un des secteurs, voire le secteur, le plus mature dans l’adoption de l’intelligence artificielle au cœur de ses métiers (souscription, gestion et analyse des sinistres, lutte contre la fraude…). Ce secteur a été l’un des premiers à se saisir des a IA conversationnelles.
L’arrivée de ChatGPT et consorts donne un coup de projecteur sans précédent sur l’intelligence artificielle conversationnelle… Mais comment les entreprises appréhendent-elles concrètement les interactions directes entre leurs clients et une IA ?
C’est ce que nous avons décidé de toucher du doigt en interviewant les professionnels du secteur. Cette série d’articles est l’occasion de partager avec vous l’analyse des 14 interviews de managers de haut niveau que nous avons réalisées sur le sujet pour caractériser avec eux les réalités et les mythes de l’adoption de ce levier technologique : quels sont les succès, mais aussi les fantasmes et les désillusions ?
Mythes et réalités autour de l’IA conversationnelle – tour d’horizon
Lorsque l’on interroge les professionnels du secteur sur ce que l’IA conversationnelle est, ou peut devenir, il est intéressant de remarquer que plusieurs consensus clairs se dégagent.
Un premier aperçu quantitatif
Lors de notre étude et pour lancer les discussions sur la thématique des mythes et réalités entourant l’IA conversationnelle, nous nous sommes prêtés à un petit exercice avec les interviewés. Sur la base d’un jeu de cartes où chaque carte représente une affirmation en lien avec l’IA conversationnelle, chacun d’entre eux devait choisir les 2 affirmations dans lesquelles il se retrouvait le plus ainsi que les 2 avec lesquelles ils étaient le plus en désaccord.
L’illustration de ces résultats donne un premier aperçu intéressant de leur état d’esprit au moment d’entamer l’entretien.
L’IA conversationnelle : un niveau d’intelligence limité…
Les acteurs du secteur que nous avons interviewés sont unanimes : « L’IA conversationnelle ne dépassera pas l’intelligence humaine ». Ce ne sera pas le cas dans 5 ans, ni dans 10, ni dans 20. De fait, il est clair pour l’ensemble des participants de l’étude que la mise en place d’IA conversationnelle se fera en déployant des moyens humains importants.
Si l’intelligence de l’IA conversationnelle ne peut dépasser l’intelligence humaine, il est nécessaire de nourrir l’IA conversationnelle de cette intelligence pour lui permettre, si ce n’est de faire mieux, de faire au moins « assez bien » en lui transférant processus et procédures humains qui lui permettront d’accompagner efficacement les clients.
Cela nécessite des investissements humains importants, mais les entreprises sont prêtes à passer par là du fait des gains qu’elles anticipent.
…mais de réelles possibilités de gains
Tant sur le plan de la productivité que concernant l’augmentation de la satisfaction client, les acteurs interviewés se rejoignent : « Oui, l’IA conversationnelle est un formidable outil d’amélioration de la productivité et de la satisfaction client ».
Peu d’entre eux l’utilisent déjà de manière industrielle, face à des clients finaux, mais ils en ont tous saisi les enjeux et prévoient d’y investir à plus ou moins long terme.
Il est d’ailleurs intéressant de voir qu’à l’affirmation « Ne pas avoir d’IA conversationnelle en 2023, c’est faire le choix de ne pas répondre à l’ensemble de ses clients », nous obtenons une répartition parfaite des réponses. Pour moitié, les managers interviewés considèrent qu’ils sont déjà en retard et qu’il faut prendre le wagon au plus vite. Les autres ne s’alignent pas sur cette réponse, mais les messages passés sont sans équivoque : « Pour 2023, je ne me retrouve pas dans cette affirmation, mais je pense qu’elle sera vraie d’ici 2 ans ».
Mais alors, pourquoi ne l’ont-ils pas déjà mis en place chez eux, nous diriez-vous ?
L’impact social, un facteur de risque, mais pas un danger
Pour 70 % des répondants, l’IA conversationnelle n’est pas un danger d’un point de vue social. Ce facteur est à prendre en compte, mais peu le considèrent comme un véritable risque. Lorsqu’on creuse la question, un facteur en particulier ressort : les entreprises du secteur de l’assurance. En grande majorité, ces dernières ne sont, à l’heure actuelle, pas en capacité de répondre à leur client aussi bien qu’elles le souhaiteraient.
Entre gestion des pics de demandes, taux de décrochés en berne ou manque de temps pour répondre aux questions les plus complexes, les services clients sont d’ores et déjà sous-staffés. Dans ce contexte, l’IA conversationnelle apparait plutôt comme une opportunité de faire mieux avec des ressources constantes qu’un moyen de réduire les coûts en remplaçant des collaborateurs.
Certains des interviewés abordent d’ailleurs le sujet avant même qu’on leur pose la question. Ils y ont déjà réfléchi et en discutent déjà avec le corps social pour préparer le terrain et désamorcer d’éventuelles crises liées aux peurs que peuvent tirer ces solutions technologiques.
L’IA discriminante, un faux problème ?
Alors que plusieurs études et exemples montrent les risques de discrimination que peut engendrer l’usage de l’IA, en particulier sous forme de boîte noire, et que plusieurs exemples passés pourraient nous mettre sur cette voie, il est intéressant de noter qu’aucun des interviewés ne considère cela comme un risque dans son contexte.
L’IA conversationnelle est vue comme un nouvel outil qui sera mis à disposition des clients pour les aider dans les différentes étapes de self-care. Les interviewés ne la voyant pas sur le chemin critique des demandes – la possibilité de parler à un humain restant toujours possible – considèrent que l’IA conversationnelle n’introduit pas de biais supplémentaires.
Néanmoins, il est important d’ajouter que, si le sujet n’est pas encore pris en compte par les interviewés à ce stade, nous constatons une augmentation des interrogations de la part de nos clients engagés dans des projets d’IA conversationnelle concernant les capacités de reconnaissance de l’IA conversationnelle. Des questions telles que : « Et si la personne parle mal français, est-ce que cela fonctionne ? » « Qu’en est-il d’une personne qui ferait des fautes d’orthographe ou aurait un accent ? » émergent de plus en plus.
Les risques de confidentialité et la gestion des données : une peur encore très présente
Finalement, en examinant l’ensemble des interviewés, l’élément central de risque qui se démarque le plus, cité par 50 % des managers, concerne les risques liés à la confidentialité et à la gestion des données.
Du fait de leur secteur d’activité et du type de données manipulées, les acteurs du secteur sont particulièrement sensibles aux risques liés à d’éventuelles fuites de données. Dans ce contexte, les IA génératives présentent un risque important pour les principaux intéressés, en raison notamment des risques de porosité de données : les réponses générées peuvent contenir des éléments non souhaités, récupérés par erreur lors de l’entraînement de l’IA.
Les IA conversationnelles, en étant plus contrôlables, suscitent moins d’appréhension et assurent un niveau important de fiabilité des réponses apportées. Cependant, les risques associés à des données clients qui seraient amenées à transiter via de nouveaux canaux restent présents.
Dans ce contexte, l’importance de la gestion des données dans le choix des providers de solutions IA est un enjeu majeur pour de nombreux décideurs.
Mieux comprendre les risques et les bénéfices de l’IA conversationnelle
Cette ouverture sur la gestion des données marque la fin de notre article. Cependant, nous revenons rapidement avec deux nouveaux épisodes. Ces prochains volets approfondiront les risques associés à l’IA conversationnelle, tout en mettant en lumière les bénéfices qui en découlent à travers des illustrations concrètes tirées de nos entretiens avec les interviewés.
