Comparer les meilleurs agents IA pour le service client
Les agents IA alimentés par des grands modèles de langage (LLMs) peuvent répondre aux requêtes des clients en langage naturel, interpréter le contexte et générer des réponses naturelles. 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, le chatbot IA de Microsoft Azure, IBM Watsonx Assistant et Intercom Fin. Voici ce que nous avons trouvé, ainsi qu'une liste plus large d'outils à connaître.
Nous avons comparé ces quatre agents en établissant un benchmark basé sur l'agent de service client d'une entreprise fictive. Les détails de la méthodologie se trouvent ci-dessous.
Sur la base des principaux résultats de notre benchmark, nous vous recommandons de :
Nos meilleures recommandations
Si la sécurité des données est une priorité, optez pour Tidio. Lorsqu'on lui a demandé le remboursement d'un client spécifique 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 ne l'a fait par défaut.
Azure fonctionne bien pour les données destinées au public. Par défaut, Azure répondait aux questions avec précision mais restituait des informations spécifiques aux clients à quiconque les demandait, sans authentification requise. Il peut être verrouillé, mais cela nécessite un travail de développement conséquent. Si vous construisez sur du contenu non sensible (FAQ publiques, documentation produit), c'est une base solide.
Exemples phares d'agents IA en service client
Tidio Lyro
Plutôt que de construire un chatbot polyvalent, Tidio Lyro a fait des compromis délibérés : Lyro est conçu spécifiquement pour le e-commerce et le support des PME, pas pour l'infrastructure d'entreprise. Il fonctionne avec Anthropic's Claude ainsi que les propres modèles de Tidio, et ses réponses sont lisibles et contextuellement ancrées plutôt que de ressembler à des modèles préétablis.
La configuration prend moins de cinq minutes pour les cas d'usage 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 de contenu traduit.
Deux limites à noter : le niveau gratuit ne couvre que 50 conversations, et la plateforme n'a pas encore été ajustée pour les cas d'usage médicaux ou financiers, où les exigences de conformité sont plus strictes.
Le forfait Lyro IA Agent commence désormais à $39/mois pour 50 conversations, avec une tarification évolutive selon le volume. Le tarif de $0,50 par conversation est toujours indiqué sur la page de tarification par conversation, mais la structure du forfait a considérablement changé : Lyro est facturé séparément des forfaits de base Tidio et double souvent les coûts totaux.1
Microsoft Azure Chatbot IA
L'offre de chatbot d'Azure est moins un produit fini qu'un kit de construction. Vous pouvez construire tout, d'un simple répondeur FAQ à un assistant multimodal avec reconnaissance vocale, traitement d'image et génération augmentée par récupération, mais c'est vous qui faites l'essentiel de cette construction. Les équipes sans développeurs connaissant le Bot Framework SDK se heurteront rapidement à un mur.
Le modèle de tarification reflète cela : pas de licence par utilisateur, seulement des coûts de consommation liés au trafic du Bot Service, aux tokens OpenAI et aux requêtes Cognitive Search. Cela peut s'avérer moins cher à grande échelle, mais cela signifie aussi que les coûts peuvent grimper rapidement si l'utilisation des tokens augmente soudainement sans que vous ayez configuré d'alertes budgétaires.
Là où Azure se distingue vraiment, c'est par sa couverture des canaux. Déployez une fois, et votre bot est disponible sur Teams, Slack, le web, le mobile et Facebook Messenger. L'intégration SharePoint permet également au bot de répondre aux questions en s'appuyant sur des documents internes, de manière similaire au fonctionnement de Microsoft Copilot.
La lacune en matière de sécurité des données mérite d'être notée : la version de base d'Azure ne restreint pas l'apparition des données clients dans les réponses du chat. Dans l'exemple du benchmark ci-dessous, Azure a renvoyé les détails de remboursement et les informations de commande à un utilisateur qui ne s'était pas connecté. Si vous déployez sur des données sensibles, prévoyez un fine-tuning conséquent 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 s'intégrant à ces systèmes plutôt que de les remplacer.
La logique de transfert vers un agent humain est plus mature que chez la plupart des concurrents : lorsque le bot ne peut pas résoudre un problème, il passe le relais à un agent en direct sans que le client ait à se répéter.
Deux limites connues issues des retours utilisateurs : des temps de réponse de 15 à 20 secondes sans streaming en temps réel, et une tendance à répéter des phrases au cours des conversations à plusieurs tours. Aucune n'est rédhibitoire pour des déploiements internes ou à faible volume, mais cela compte dans des contextes grand public à fort trafic.
Fin d'Intercom
Fin gère bien la longue traîne des tickets de support, ce type de questions répétitives basées sur des politiques qui épuisent le temps de l'équipe de support. Il extrait les réponses de multiples sources simultanément et ajuste son ton pour correspondre à la voix de votre équipe plutôt que de recourir à 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 modules complémentaires optionnels.
Le prix est le principal point de friction. À $0,99 par conversation résolue, les coûts augmentent rapidement à mesure que l'IA traite plus de volume, ce qui est l'inverse de la courbe de coûts que l'on souhaiterait. Les intégrations tierces comme l'application Intercom IA Agent offrent des fonctionnalités similaires à $0,10 par conversation, ce qui mérite d'être évalué si le budget est une préoccupation.
Autres exemples d'agents IA en service client
Kore.IA Agent
L'Agent de Kore.ai améliore l'efficacité des agents grâce à l'IA générative en automatisant les flux de travail et en offrant des conseils en temps réel :
- Suggestions de la meilleure action suivante pour améliorer les interactions et les résultats.
- Coaching adaptatif en temps réel pour améliorer la performance du proxy du support.
- Playbooks guidés pour aider les proxy à suivre les meilleures pratiques pour un service conforme.
Avantages :
- La plateforme nécessite une connaissance minimale du NLP et des LLM pour configurer les bots.
- Kore.ai offre des options de personnalisation étendues via son SDK.
- Kore.ai est bien adapté aux grandes entreprises, avec des solutions prêtes à l'emploi pour les tâches IT (comme l'intégration ServiceNow).
Inconvénients :
- La compréhension du langage naturel de la plateforme peut avoir du mal à gérer des entrées utilisateur très variables. Une approche de zero-shot learning est recommandée pour améliorer sa capacité à traiter les entrées inconnues de manière plus flexible.
- Bien que la plateforme offre une personnalisation via son SDK, il est difficile de créer des solutions sur mesure.
Genesys Agent Copilot
Genesys Agent Copilot améliore les proxy du centre de contact en fournissant des conseils alimentés par l'IA tout au long et après les interactions clients. Il identifie l'intention du client, récupère automatiquement les connaissances pertinentes et oriente les agents sur les prochaines étapes les plus appropriées.
Fonctionnalités clés :
- Capture des suggestions des agents sur les améliorations de connaissances
- 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, modifié et intégré dans les notes d'interaction.
- En automatisant certaines parties du processus, telles que la recherche de connaissances, la génération de scripts et la prédiction des codes de clôture, la plateforme réduit considérablement le temps de traitement moyen (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 des actions à l'échelle de l'entreprise avec plus de 100 modèles de LLM, 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 pré-construits pour couvrir des sujets tels que les ventes et le marketing, le juridique et la conformité, l'expérience employé et le service client.
- Les cas d'usage courants incluent l'approbation de procédures médicales, l'ajustement de réclamations d'assurance et la rédaction de propositions commerciales.
- La plateforme offre les certifications SOC 2, HIPAA, GDPR et ISO 27001.
Salesforce Agentforce
Salesforce a officiellement abandonné la marque Einstein Copilot pour la rebaptiser Agentforce (ou « Agentforce Assistant »). Le produit fait désormais partie de la plateforme Agentforce plus large, avec une interface utilisateur, des permissions et une documentation mises à jour. La fonctionnalité est la même, mais l'image de marque a complètement changé. 3
Bland.ai
Bland.ai est une plateforme de service client d'entreprise pour les appels téléphoniques IA. L'entreprise propose un agent vocal multi-prompt pour l'automatisation des appels téléphoniques dans divers domaines, notamment le service client et les ventes.
Les utilisateurs peuvent également fine-tuner un modèle de langage personnalisé pour leur entreprise, en utilisant les données de conversations antérieures.
Il peut être utilisé dans diverses procédures d'opérations de vente pour gérer :
- Le traitement des commandes standard
- Les demandes d'inventaire
- Les demandes de facturation
- Les retours et échanges de base
Agent IA Ada
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 à travers les canaux et les langues. Ada peut être coûteux ($1-$3,50/résolution de ticket).
Agent IA Ada :
- Effectue des actions dans des milliers d'applications et de bases de données.
- Garantit que chaque réponse est ancrée dans votre base de connaissances.
- Intègre les données clients passées avec les sources d'information pour personnaliser les réponses.
My AskAI
My AskAI est un assistant IA pour les équipes de support, c'est une option économique.
My AskAI s'intègre à Zendesk, offrant des fonctionnalités similaires (et même plus dans certains domaines, comme des intégrations de connaissances améliorées, de meilleurs insights et des fonctionnalités d'amélioration des connaissances), tout en étant 2 à 10x plus abordable que des solutions comme les agents IA Ada ou les agents IA Zendesk.
Méthodologie du benchmark des agents IA de service client
Mesure
Nous avons évalué quatre leaders du secteur sur leurs clés API ou environnements de test avec le dataset de validation composé de 100 questions sélectionnées aléatoirement à partir du Bitext Gen IA Chatbot Customer Support Dataset4 .
Dataset
Nous avons créé une entreprise fictive, TechStyle, avec un site e-commerce 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'agents IA, après quoi nous avons posé nos questions.
Critères d'évaluation
Nos critères d'évaluation étaient constitués de la moyenne de ces trois métriques :
- Exactitude : La réponse correspond-elle aux politiques de TechStyle et aux données clients ?
- Complétude : Répond-elle entièrement à ce que le client a demandé ?
- Utilité : Est-elle professionnelle, empathique et actionable ?
En matière d'exactitude et de complétude, nous avons également récompensé les fournisseurs pour avoir protégé les données clients au lieu de les divulguer dans les réponses du chat. L'évaluation des réponses a été réalisée par des grands modèles de langage évaluant leur similarité avec les réponses correctes fournies par le dataset 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 ; en faisant preuve d'empathie en reconnaissant la frustration ; en fournissant des instructions claires et concises ; en offrant un support actif en anticipant les besoins ; et en s'assurant que les clients se sentent écoutés en traitant leurs problèmes spécifiques au lieu de donner des réponses génériques.
Exemple d'évaluation
Lorsque la question « Je m'attends à un remboursement de $129,99, 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 des LLMs, une réponse à 100/100 inclurait toutes les informations pertinentes comme :
« Bonjour ! Nous excusons pour le retard dans le traitement de votre remboursement. Votre remboursement de $129,99 pour le disque SSD portable a été traité et prend généralement 5 à 10 jours ouvrés pour apparaître sur 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. Puis-je vous aider pour autre chose ? »
Pendant ce temps, les réponses fournies par les 2 meilleurs fournisseurs sont :
Azure
Réponse : Le remboursement de $129,99 pour votre disque SSD portable a été traité. Il faut généralement 5 à 10 jours ouvrés pour que les fonds réapparaissent sur 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 l'exactitude 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 la complétude car il n'a pas spécifié une liste complète des statuts. Il a obtenu 80/100 pour l'utilité car il manque une salutation, devrait saluer d'abord, et il n'y a pas de reconnaissance, d'excuses 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 l'exactitude, manquant des détails spécifiques sur le remboursement, mais a atteint un score parfait de 100/100 pour la complétude car aucune question de suivi n'est nécessaire sur la base de la question. Tidio a reçu 87/100 pour l'utilité car il manque une salutation et il n'y a pas de reconnaissance ni d'excuses.
Cas d'usage réels d'agents IA en service client
1. Lyro de Tidio
Gecko Hospitality, une entreprise de services de recrutement, utilise l'agent IA Lyro de Tidio avec des automatisations de flux de chat pour pré-qualifier les candidats et traiter les demandes courantes en continu, 24/7. L'IA résout de manière autonome environ 90% des conversations de service client, orientant 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 généré 257 leads candidats supplémentaires tout en diminuant considérablement les délais de révision et de réponse manuels, permettant aux recruteurs de se concentrer sur des interactions à plus forte valeur ajoutée.5
2. Agent de support client d'Ema
Envoy intègre l'agent de support client IA d'Ema pour l'assistance intégrée à 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 demandes des clients en tant que gestionnaire immobilier, traitant les renouvellements de baux et les demandes de renseignements. Cette solution basée sur l'IA aide les gestionnaires immobiliers à automatiser les tâches courantes, améliorant le temps de réponse et la satisfaction client.7
4. Agent IA Ada
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 demandes financières.8
5. Agent de service client de Beam IA
Avi Medical automatise les services de santé avec l'agent de service client de Beam IA, réduisant les temps de réponse médians d'environ 85%. Le système alimenté par l'IA améliore le support aux patients et accélère les taux de réponse.9
6. Sierra
WeightWatchers utilise Sierra IA 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 support et aide à résoudre les demandes des clients plus rapidement.10
Différences clés entre chatbots et 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 importante pour détecter des mots-clés et fournir des réponses pertinentes et préétablies.
Les agents IA sont alimentés par des grands modèles de langage (LLMs), leur permettant de comprendre le langage naturel, d'interpréter le contexte et de générer des réponses naturelles. 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 d'examiner comment le moteur de résolution a déterminé la prochaine action).
- Guidage (indiquer à votre IA comment effectuer une tâche spécifique).
- Insights de résolution automatisée (le taux auquel les agents IA résolvent les problèmes sans escalade vers des agents humains).
Ajouter comme source préféréeFAQ
La plupart des équipes n'ont pas besoin de tout arracher. Des outils comme Tidio Lyro et Intercom Fin sont conçus pour se superposer à ce que vous utilisez déjà, Zendesk, Salesforce et Intercom, et gérer les questions répétitives de niveau 1 pendant que votre configuration existante reste en place. La vraie 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, quel que soit l'outil choisi.
La plupart de ces outils facturent par conversation résolue plutôt que par utilisateur. Cela semble juste jusqu'à ce que le volume augmente et avec l'IA traitant plus de requêtes, le volume a tendance à augmenter. Tidio, par exemple, facture les conversations Lyro IA séparément de votre forfait de base, ce qui peut doubler votre coût mensuel une fois que l'IA commence à faire un travail significatif. Avant de vous engager avec un outil, il vaut la peine de faire le calcul sur votre volume de conversation mensuel actuel, pas seulement sur le prix de départ.
Chaque outil de cette liste a une forme de logique de transfert, mais la qualité varie. Les meilleures implémentations, Tidio, Fin et WatsonX, transfèrent la conversation à un agent humain avec le contexte intact, pour que le client n'ait pas à se répéter. Les implémentations plus faibles se contentent d'afficher 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, celles-ci sont transmises à votre équipe humaine avec le contexte complet de la conversation IA déjà attaché. La réalité honnête est que les 30–35% qui parviennent aux humains tendent à être les cas les plus difficiles et à plus fort enjeu : litiges de facturation, réclamations, cas limites pour lesquels l'IA n'a pas été entraînée. Cela signifie que le travail de votre équipe se transforme plutôt qu'il ne diminue. 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 mots de passe et plus de temps sur des problèmes qui bénéficient d'une réponse humaine.
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