Comparer les meilleurs agents IA dans le service client
Les agents IA alimentés par des modèles de langage de grande taille (LLM) peuvent répondre aux questions des clients en langage naturel, interpréter le contexte et générer des réponses humaines. Ces agents peuvent traiter et synthétiser de grands volumes d'informations provenant de sources telles que les bases de connaissances.
Nous avons compilé quatre agents IA de service client : Tidio Lyro, Microsoft Azure AI Chatbot, IBM Watsonx Assistant, et Intercom Fin. Voici ce que nous avons trouvé, ainsi qu'une liste plus large d'outils worth knowing about.
Nous avons comparé ces quatre agents en établissant un benchmark basé sur un agent de service client d'une entreprise imaginaire. Les détails de la méthodologie sont ci-dessous.
Sur la base des résultats clés de notre benchmark, nous vous recommandons de :
Nos meilleures recommandations
Si la sécurité des données est une priorité, choisissez Tidio. Lorsqu'on lui a demandé un remboursement spécifique pour un client sans contexte de connexion, Tidio a redirigé l'utilisateur vers son compte plutôt que de lire les détails personnels dans le chat. Aucun des autres outils n'a fait cela par défaut.
Azure fonctionne bien pour les données publiques. Dès la sortie de la boîte, Azure a répondu aux questions avec précision mais a renvoyé des informations spécifiques aux clients à toute personne qui posait des questions sans authentification requise. Il peut être verrouillé, mais cela nécessite un travail significatif de développement. Si vous construisez sur du contenu non sensible (FAQ publiques, documentation produit), c'est une base solide.
Exemples principaux d'agents IA dans le service client
Tidio Lyro
Plutôt que de construire un chatbot à usage général, Tidio Lyro a fait des compromis délibérés : Lyro est conçu spécifiquement pour le commerce électronique et le support des PME, pas pour l'infrastructure d'entreprise. Il fonctionne sur Anthropic's Claude ainsi que sur les propres modèles de Tidio, et ses réponses sont lisibles et ancrées dans le contexte plutôt que de ressembler à des modèles.
La configuration prend moins de cinq minutes pour les cas d'utilisation de base. Le tableau de bord analytique affiche les taux de résolution, le volume de conversations et les déclencheurs de transfert, aidant les équipes à identifier rapidement les lacunes dans leur base de connaissances. Il gère également les requêtes multilingues sans nécessiter que vous fournissiez du contenu traduit.
Deux limitations worth noting : le niveau gratuit ne couvre que 50 conversations, et la plateforme n'a pas encore été ajustée pour les cas d'utilisation médicaux ou financiers, où les exigences de conformité sont plus strictes.
Le plan Agent IA Lyro commence maintenant à 39 $/mois pour 50 conversations, avec une tarification évoluant avec le volume. Le taux de 0,50 $ par conversation est toujours indiqué sur la page par conversation, mais la structure du plan a considérablement changé : Lyro est facturé séparément des plans Tidio de base et double souvent les coûts totaux.1
Microsoft Azure AI Chatbot
L'offre de chatbot de Azure est moins un produit fini qu'un kit de construction. Vous pouvez construire n'importe quoi, d'un répondeur FAQ de base à un assistant multimodal avec reconnaissance vocale, traitement d'images et génération augmentée par récupération, mais vous faites la majeure partie de cette construction vous-même. Les équipes sans développeurs connaissant le SDK Bot Framework rencontreront rapidement un mur.
Le modèle de tarification reflète cela : pas de licence par utilisateur, seulement des coûts de consommation pour le trafic Bot Service, les OpenAI tokens, et les requêtes Cognitive Search. Cela peut s'avérer moins cher à grande échelle, mais cela signifie également que les coûts peuvent augmenter rapidement si l'utilisation des tokens augmente soudainement et que vous n'avez pas configuré d'alertes budgétaires.
La où Azure se distingue vraiment est la couverture des canaux. Déployez une fois, et votre bot est disponible sur Teams, Slack, web, mobile et Facebook Messenger. L'intégration SharePoint permet également au bot de répondre aux questions basées sur des documents internes, de manière similaire à la façon dont Microsoft Copilot fonctionne.
L'écart de sécurité des données worth noting : la version de base de Azure ne restreint pas l'apparition des données clients dans les réponses de chat. Dans l'exemple de benchmark ci-dessous, Azure a renvoyé des détails de remboursement et des informations de commande à un utilisateur qui n'avait pas connecté. Si vous déployez sur des données sensibles, prévoyez un fine-tuning significatif avant le lancement.
IBM Watsonx Assistant
Watsonx Assistant est conçu pour les grandes organisations disposant d'une infrastructure de centre de contact existante qui ont besoin d'une couche IA qui s'intègre à ces systèmes plutôt que de les remplacer.
La logique de transfert humain est plus mature que celle de la plupart des concurrents : lorsque le bot ne peut pas résoudre un problème, il transfère à un agent en direct sans exiger que le client se répète.
Deux limitations connues des rapports utilisateurs : des temps de réponse de 15 à 20 secondes sans streaming en temps réel, et une tendance à répéter des phrases lors de conversations multi-tours. Ni l'un ni l'autre n'est un obstacle pour les déploiements internes ou à faible volume, mais cela compte dans les contextes consommateurs à fort trafic.
Intercom's Fin
Fin gère bien la longue traîne des tickets de support, le genre de questions répétitives et basées sur des politiques qui épuisent le temps d'une équipe de support. Il extrait des réponses de plusieurs sources simultanément et ajuste son ton pour correspondre à la voix de votre équipe plutôt que de se contenter d'un registre générique.
La configuration est vraiment simple, sans compétences techniques requises pour les déploiements standards. Les actions personnalisées (connexion à des systèmes externes) sont des options supplémentaires facultatives.
La tarification est le principal point de friction. À 0,99 $ par conversation résolue, les coûts augmentent rapidement à mesure que l'IA gère plus de volume, ce qui est l'inverse de la courbe de coûts que vous voudriez. Les intégrations tierces comme l'application Intercom AI Agent offrent une fonctionnalité similaire à 0,10 $ par conversation, ce qui vaut la peine d'être évalué si le budget est une préoccupation.
Autres exemples d'agents IA dans le service client
Kore.AI Agent
L'Agent de Kore.ai améliore l'efficacité des agents avec l'IA générative en automatisant les flux de travail et en offrant un guidage en temps réel :
- Suggestions de prochaine meilleure action pour améliorer les interactions et les résultats.
- Coaching adaptatif en temps réel pour améliorer la performance du proxy du support.
- Guides de jeu guidés pour aider les proxy à suivre les meilleures pratiques pour un service conforme.
Avantages :
- La plateforme nécessite une connaissance minimale du NLP et LLM pour configurer les bots.
- Kore.ai fournit des options de personnalisation étendues via son SDK.
- Kore.ai est bien adapté aux entreprises, avec des solutions prêtes à l'emploi pour les tâches informatiques (comme l'intégration ServiceNow).
Inconvénients :
- Le NLU de la plateforme peut avoir du mal à gérer des entrées utilisateurs hautement variables. Une approche d'apprentissage zero-shot est recommandée pour améliorer sa capacité à traiter des entrées inconnues de manière plus flexible.
- Bien que la plateforme offre une personnalisation via son SDK, il est difficile de créer des solutions personnalisées.
Genesys Agent Copilot
Genesys Agent Copilot améliore les proxy du centre de contact en fournissant un guidage alimenté par l'IA pendant et après les interactions clients. Il identifie l'intention du client, récupère automatiquement les connaissances pertinentes et dirige les agents vers les prochaines étapes les plus appropriées.
Fonctionnalités clés :
- Enregistrement des suggestions d'amélioration des connaissances des agents
- Transcription des conversations
- Fourniture de scripts personnalisés
- Présentation du document de processus de flux de travail
- Suggestion de codes de clôture
- Rédaction d'un résumé de l'interaction
Avantages :
- Après une interaction, le résumé généré peut être examiné, édité et incorporé dans les notes d'interaction.
- En automatisant des parties du processus, telles que la recherche de connaissances, la génération de scripts et la prédiction de codes de clôture, la plateforme réduit considérablement le temps moyen de traitement (AHT)
Inconvénients :
- Il est difficile d'intégrer Genesys Cloud Agent Copilot avec des CRM autres que Genesys ou des systèmes de centre de contact.
Agent de support client d'Ema
Source : Ema2
L'agent d'Ema prend en charge les actions à l'échelle de l'entreprise avec plus de 100 LLM modèles, y compris GPT-5, Gemini 1.5, Mistral, et Llama 3. Les utilisateurs peuvent également apporter leur propre modèle LLM à la plateforme.
- Avec Ema, les clients peuvent déployer d'autres agents IA préconstruits pour couvrir des sujets tels que ventes et marketing, juridique et conformité, expérience employé et service client.
- Cas d'utilisation courants incluent l'approbation de procédures médicales, l'ajustement des réclamations d'assurance et la rédaction de propositions commerciales.
- La plateforme offre des certifications SOC 2, HIPAA, GDPR et ISO 27001.
Salesforce Agentforce
Salesforce a officiellement mis à la retraite la marque Einstein Copilot et l'a rebaptisée Agentforce (ou « Agentforce Assistant »). Le produit fait maintenant partie de la plateforme Agentforce plus large, avec une interface utilisateur, des autorisations et une documentation mises à jour. La fonctionnalité est la même, mais la marque a complètement changé. 3
Bland.ai
Bland.ai est une plateforme de service client d'entreprise pour les appels téléphoniques IA. La société offre un agent vocal multi-prompts pour l'automatisation des appels téléphoniques dans divers domaines, y compris le service client et les ventes.
Les utilisateurs peuvent également fine-tune un modèle de langage personnalisé pour votre entreprise, en utilisant des données de conversation antérieures.
Il peut être utilisé dans diverses procédures d'opérations de vente pour gérer :
- Traitement standard des commandes
- Questions sur l'inventaire
- Questions de facturation
- Retours et échanges de base
Ada AI Agent
Ada est un agent de service client alimenté par l'IA à l'échelle de l'entreprise qui permet aux entreprises de résoudre automatiquement les problèmes de service sur tous les canaux et langues. Ada peut être coûteux (1 $-3,50 $/résolution de ticket).
Ada AI Agent :
- Effectue des actions dans des milliers d'applications et de bases de données.
- S'assure que chaque réponse est ancrée dans votre base de connaissances.
- Intègre les données clients passées avec des sources d'informations pour personnaliser les réponses.
My AskAI
My AskAI est un assistant IA pour les équipes de support, c'est une option rentable.
My AskAI s'intègre à Zendesk, offrant une fonctionnalité similaire (et même plus dans certains domaines, tels que les intégrations de connaissances améliorées, de meilleures perspectives et des fonctionnalités d'amélioration des connaissances), tout en étant 2 à 10 fois plus abordable que des solutions comme les agents IA Ada ou les agents IA Zendesk.
Méthodologie de benchmark des agents IA de service client
Mesure
Nous avons évalué quatre leaders de l'industrie sur leurs clés API ou playgrounds avec l'ensemble de données de retenue qui se compose de 100 questions sélectionnées au hasard dans l'ensemble de données Bitext Gen AI Chatbot Customer Support4 .
Ensemble de données
Nous avons créé une entreprise imaginaire, TechStyle, avec un site web de commerce électronique et toutes ses politiques de base en place. Nous avons également établi une petite base de données clients. Ces informations ont été fournies à chaque fournisseur d'agent IA, après quoi nous avons posé nos questions.
Critères d'évaluation
Nos critères d'évaluation se composaient de la moyenne de ces trois métriques :
- Précision : La réponse correspond-elle aux politiques de TechStyle et aux données clients ?
- Exhaustivité : Répond-elle complètement à ce que le client a demandé ?
- Utilité : Est-elle professionnelle, empathique et actionnable ?
Dans la précision et l'exhaustivité, nous avons également récompensé les fournisseurs pour la protection des données clients au lieu de les divulguer dans les réponses de chat. L'évaluation des réponses a été réalisée par des modèles de langage de grande taille évaluant leur similitude avec les réponses exactes fournies par l'ensemble de données Bitext et nos personnalisations pour les données de TechStyle.
L'utilité évalue dans quelle mesure l'IA crée une expérience client positive en utilisant un ton professionnel avec un langage poli et respectueux ; démontrant de l'empathie en reconnaissant la frustration ; fournissant des instructions claires et concises ; offrant un soutien actif en anticipant les besoins ; et en s'assurant que les clients se sentent entendus en traitant leurs problèmes spécifiques au lieu de donner des réponses génériques.
Exemple d'évaluation
Lorsque la question « J'attends un remboursement de 129,99 dollars, a-t-il été traité ? » a été posée aux chatbots sans aucune information préalable sur notre identité (aucune connexion client n'a été effectuée). Selon notre vérité terrain que nous avons créée avec l'aide de LLMs, une réponse 100/100 inclurait toutes les informations pertinentes comme :
« Bonjour ! Nous nous excusons pour le retard dans le traitement de votre remboursement. Votre remboursement de 129,99 $ pour le lecteur SSD portable a été traité et prend généralement 5 à 10 jours ouvrables pour apparaître dans votre compte. Vous pouvez suivre le statut dans la section « Mes retours », qui affichera : Retour initié, Retour en transit, Retour reçu, Retour traité ou Remboursement émis. Vous recevrez également des mises à jour par e-mail à chaque étape. Y a-t-il autre chose avec quoi je peux vous aider ? »
Pendant ce temps, les réponses fournies par les 2 meilleurs fournisseurs sont :
Azure
Réponse : Le remboursement de 129,99 $ pour votre lecteur SSD portable a été traité. Il faut généralement 5 à 10 jours ouvrables pour que les fonds réapparaissent dans votre compte. Vous pouvez suivre le statut de votre retour dans la section « Mes retours » de votre compte.
Score : Azure a reçu un score de 95/100 pour la précision car il n'a pas mentionné que les clients reçoivent des mises à jour par e-mail à chaque étape. Il a obtenu 95/100 pour l'exhaustivité car il n'a pas spécifié une liste complète des statuts. Il a obtenu 80/100 pour l'utilité car il manque un salut, devrait saluer en premier, et il n'y a pas de reconnaissance, d'excuse ou d'assistance de suivi.
Tidio Lyro
Réponse : Vous pouvez vérifier le statut de votre remboursement dans la section « Mes retours » de votre compte. Le système affichera l'un de ces statuts : Retour initié, Retour en transit, Retour reçu, Retour traité ou Remboursement émis. Vous recevrez également des mises à jour par e-mail à chaque étape.
Score : Tidio Lyro a obtenu 95/100 pour la précision, manquant des détails spécifiques de remboursement, mais a obtenu un score parfait de 100/100 pour l'exhaustivité car aucune question de suivi n'est nécessaire basée sur la question. Tidio a obtenu 87/100 pour l'utilité car il manque un salut et manque de reconnaissance ou d'excuse.
Cas d'utilisation réels d'agents IA dans le service client
1. Lyro de Tidio
Gecko Hospitality, une société de services de recrutement, emploie l'agent IA Lyro de Tidio en parallèle des automatisations de flux de chat pour pré-qualifier les candidats à l'emploi et gérer les questions routinières en permanence, 24h/24 et 7j/7. L'IA résout indépendamment environ 90 % des conversations de service client, dirigeant les CV ou les questions des clients vers le recruteur approprié en moins de 90 secondes. En seulement six mois de mise en œuvre, cela a entraîné 257 leads de candidats supplémentaires tout en réduisant considérablement les temps de révision et de réponse manuels, permettant aux recruteurs de se concentrer sur des interactions plus précieuses.5
2. Agent de support client d'Ema
Envoy intègre l'agent de support client IA d'Ema pour une assistance dans l'application, économisant 70%-80% du temps de l'équipe de support. Cette solution alimentée par l'IA rationalise les tâches de service client et améliore l'efficacité.6
3. Bland.ai
L'agent IA de Bland.ai répond aux questions des clients en tant que gestionnaire de propriété, gérant les renouvellements de bail et les questions. Cette solution pilotée par l'IA aide les gestionnaires de propriété à automatiser les tâches courantes, améliorant le temps de réponse et la satisfaction client.7
4. Ada AI Agent
Wealthsimple utilise l'agent IA Ada pour gérer la charge de travail de 10 employés à temps plein (ETP). Les capacités d'automatisation d'Ada améliorent l'expérience client en offrant des réponses rapides et précises aux questions financières.8
5. Beam AI's Customer Service Agent
Avi Medical automatise les services de santé avec Beam AI's customer service agent, réduisant les temps de réponse médians d'environ 85 %. Le système alimenté par l'IA améliore le soutien aux patients et accélère les taux de réponse.9
6. Sierra
WeightWatchers utilise Sierra AI pour atteindre un taux de résolution de 70 % dans les interactions de service client. En tirant parti de la technologie IA, Sierra améliore l'expérience de soutien et aide à résoudre les questions des clients plus rapidement.10
Ajouter comme source préféréeDifférences clés entre les chatbots et les agents IA
Les chatbots fonctionnent traditionnellement sur des systèmes rigides basés sur des règles, utilisant des arbres de décision et des réponses pré-scriptées pour simuler des conversations. Ils reposent sur une configuration manuelle extensive pour détecter les mots-clés et fournir des réponses pertinentes et pré-curées.
Les agents IA sont alimentés par modèles de langage de grande taille (LLM), leur permettant de comprendre le langage naturel, d'interpréter le contexte et de générer des réponses humaines. Ces agents peuvent traiter et synthétiser de grands volumes d'informations provenant de sources telles que les bases de connaissances.
Les agents IA offrent également :
- Intégrations de connaissances (synchronisation avec des systèmes tels que Zendesk).
- Actions génératives (la capacité d'agir au nom du client).
- Raisonnement (la capacité de revoir comment le moteur de résolution a déterminé quoi faire ensuite).
- Guidage (dire à votre IA comment effectuer une tâche spécifique).
- Informations de résolution automatisées (le taux auquel les agents IA résolvent les problèmes sans escalade vers des agents humains).
FAQ
La plupart des équipes n'ont pas besoin de tout arracher. Des outils comme Tidio Lyro et Intercom Fin sont conçus pour s'ajouter à ce que vous utilisez déjà, Zendesk, Salesforce et Intercom, et gérer les questions répétitives de niveau 1 tandis que votre configuration existante reste en place. La plus grande question est de savoir si votre base de connaissances est en assez bon état pour entraîner l'IA. Un centre d'aide clairsemé ou obsolète limitera les performances indépendamment de l'outil que vous choisissez.
La plupart de ces outils facturent par conversation résolue plutôt que par siège. Cela semble juste jusqu'à ce que le volume augmente et qu'avec l'IA gérant plus de requêtes, le volume a tendance à augmenter. Tidio, par exemple, facture les conversations Lyro IA séparément de votre plan de base, ce qui peut doubler votre coût mensuel une fois que l'IA commence à faire un travail significatif. Avant de vous engager sur un outil, il vaut la peine de faire les calculs sur votre volume de conversations mensuel actuel, pas seulement le prix de départ.
Chaque outil de cette liste possède une forme de logique de transfert, mais la qualité varie. De meilleures implémentations, Tidio, Fin et WatsonX, transfèrent la conversation à un agent humain avec le contexte intact, afin que le client n'ait pas à se répéter. Des implémentations plus faibles se contentent de déposer un message « contactez-nous ». Il vaut la peine de tester spécifiquement le transfert pendant toute période d'essai, pas seulement la capacité de réponse de l'IA.
Idéalement, ceux-ci vont à votre équipe humaine avec le contexte complet de la conversation IA déjà attaché. La réalité honnête est que les 30 à 35 % qui atteignent les humains ont tendance à être les cas plus difficiles et à plus haut enjeu : litiges de facturation, plaintes, cas limites sur lesquels l'IA n'a pas été entraînée. Cela signifie que le travail de votre équipe change plutôt que de rétrécir. La plupart des responsables du support rapportent que c'est en fait une bonne chose ; les agents passent moins de temps sur les réinitialisations de mot de passe et plus de temps sur des problèmes qui bénéficient d'une réponse humaine.
Pour aller plus loin
- Comparer 20 outils de sécurité LLM et frameworks open-source
- Assistants IA d'entreprise
- Constructeurs d'agents IA
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author = {Dilmegani, Cem},
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