Les bénéfices des solutions RAG & RIG pour les agents de service client : Un assistant intelligent en temps réel

Dans un monde des affaires en perpétuelle accélération, offrir un service client exceptionnel est une priorité pour les leaders CX. Les clients attendent désormais des réponses aussi fluides et rapides que celles fournies par des modèles comme ChatGPT ou Gemini.

Les modèles de langage (LLM) — au cœur de l’IA générative — peuvent répondre à des questions complexes ou créer du contenu original. Cependant, ils sont souvent limités par des données prédéfinies. Les solutions comme le RAG (Recherche Augmentée par Génération) et le RIG (Retrieval Interleaved Generation) répondent à ce défi en connectant les LLM aux données internes des entreprises.

La solution copilote d’OWI permet d’exploiter tout le potentiel de ces technologies en augmentant la productivité des conseillers et en garantissant des interactions client toujours plus pertinentes.

Dans cet article, explorons comment ces solutions transforment le service client.

Qu’est-ce qu’une solution RAG et comment fonctionne-t-elle ?

Les solutions RAG (Retrieval-Augmented Generation) allient l’IA générative et les bases de données pour fournir des réponses contextualisées. Lorsqu’un client pose une question, le système :

• Recherche dans une base de connaissances ou des documents pertinents.
• Génère une réponse personnalisée à partir des données trouvées.

Cette approche optimise la précision tout en garantissant des interactions fluides et personnalisées.

Les avantages des solutions RAG pour le service client

Amélioration de la rapidité et précision des réponses

Le RAG réduit le délai entre une requête client et la réponse fournie. Par exemple, un agent peut instantanément récupérer des informations sur une commande ou une politique d’entreprise sans parcourir manuellement plusieurs bases de données. Cela garantit une réponse plus précise et rapide.

Réduction des risques de désinformation et renforcement de la confiance

Contrairement aux modèles d’IA générative traditionnels qui peuvent produire des hallucinations (informations erronées ou non pertinentes), le RAG s’appuie sur des données validées et actualisées. Cela garantit des réponses fiables, augmentant la confiance des clients dans les interactions et renforçant la crédibilité des agents.

Capacité à gérer des demandes diversifiées et complexes

Avec le RAG, les copilotes (mailbot, chatbot, callbot) peuvent répondre à un large éventail de requêtes, allant des demandes simples aux cas complexes nécessitant des informations spécifiques. Par exemple, des questions concernant des politiques internes, des historiques de commande ou des interactions antérieures sont traitées avec précision et pertinence.

Soutien à la charge cognitive des agents et allègement de la charge de travail pour des tâches répétitives

Le RAG diminue la pression cognitive des agents en automatisant les recherches fastidieuses et en synthétisant des informations complexes. Cela leur permet de se concentrer sur des tâches stratégiques ou des cas nécessitant une expertise humaine, améliorant ainsi leur bien-être et leur efficacité.

Adaptabilité et évolutivité

Les solutions RAG peuvent être intégrées à des systèmes existants et évoluer avec les besoins croissants de l’entreprise. Elles permettent également de gérer un volume élevé de requêtes sans compromettre la qualité du service.

Comparaison entre RAG et RIG : Choisir la solution adaptée à vos besoins

Qu’est-ce que le RIG (Retrieval Interleaved Generation) ?

Le RIG (Retrieval Interleaved Generation) innove en intégrant en continu la recherche de données et la génération de réponses. Contrairement au RAG, où la recherche précède la génération, le RIG adapte ses réponses en temps réel à chaque interaction.

RAG vs RIG : avantages et inconvénients

RAG (génération augmentée de récupération) :

• Idéal pour les tâches bien définies ou les interactions répétitives.
• Préconisé pour des bases de données statiques ou semi-dynamiques.

RIG :

• Conçu pour des contextes dynamiques où les données évoluent rapidement.
• Offre une flexibilité accrue pour des interactions complexes nécessitant une adaptation instantanée.

La décision entre RAG et RIG dépend de vos besoins spécifiques : des tâches standardisées favoriseront le RAG, tandis que des scénarios en évolution rapide nécessitent le RIG.

Comment OWI utilise le RAG dans ses solutions pour votre relation client ?

Chez OWI, le RAG (Recherche Augmentée par Génération) fonctionne en plusieurs étapes pour offrir des réponses précises et personnalisées :

1. Question client : Le client pose une question spécifique (ex. “Suis-je couvert pour un accident ?”).
2. Récupération des données : Le système extrait des informations pertinentes depuis les bases internes (type de contrat, options) et des documents externes.
3. Analyse et sélection : Identification du motif de contact et extraction des données utiles pour répondre.
4. Personnalisation : Un prompt est créé en intégrant les données client et les instructions contextuelles.
5. Génération de réponse : Une réponse adaptée est produite (confirmation de la couverture, étapes à suivre).
6. Validation humaine : Les conseillers valident la réponse générée avant son envoi pour garantir sa fiabilité.

Ce processus, alliant IA et contrôle humain, améliore la rapidité et la pertinence des réponses tout en garantissant leur exactitude.

Cas d’usage : Comment les solutions RAG et RIG accompagnent les agents en temps réel ?

Cas RAG – Simplification de la gestion des demandes d’assurance :

Une compagnie d’assurance utilise une solution RAG pour optimiser la gestion des demandes de sinistres. Lorsqu’un client contacte le service client pour savoir comment déclarer un sinistre et vérifier sa couverture, le RAG utilisé dans l’assistant intelligent agit en temps réel :

• Il récupère instantanément des informations pertinentes, comme le type de contrat, les options souscrites et la date de souscription, depuis les systèmes internes et bases documentaires.
• Il identifie le motif du contact (déclaration de sinistre) et extrait les étapes nécessaires dans les guides internes.
• Il génère une réponse claire et personnalisée confirmant la couverture et expliquant les étapes pour déclarer le sinistre, en intégrant des données spécifiques au client (ex. immatriculation ou options).

Enfin, la réponse générée est validée par un conseiller avant d’être envoyée au client, garantissant ainsi une information fiable. Cette solution réduit les délais de réponse, facilite le travail des agents et améliore la satisfaction client.

Cas RIG – Assistance technique en temps réel pour un fournisseur d’appareils connectés :

Un fournisseur d’appareils IoT (Internet of Things) utilise une solution RIG pour aider ses agents à résoudre des problèmes techniques complexes en temps réel. Lorsqu’un client signale un dysfonctionnement sur son appareil, le RIG fonctionne ainsi :

• Étape 1 – Analyse initiale de la demande : Le système identifie la nature du problème à partir des informations fournies par le client (ex. “Mon appareil ne se connecte plus au Wi-Fi”).
• Étape 2 – Recherche en temps réel : Pendant que l’interaction se déroule, le RIG interroge simultanément plusieurs sources en direct :
• Logs système de l’appareil pour vérifier les erreurs récentes.
• Documentation technique pour identifier des solutions potentielles.
• Historique client pour repérer des problèmes similaires.
• Étape 3 – Génération de réponse ajustée : Le système propose une réponse adaptée en combinant ces données, par exemple :
• “Votre appareil a récemment perdu sa connexion Wi-Fi en raison d’un problème de configuration. Veuillez réinitialiser le routeur et redémarrer l’appareil.”
• Si nécessaire, il propose une solution alternative ou demande des informations supplémentaires.
• Grâce à l’interaction alternée entre recherche et génération, le RIG ajuste les réponses en fonction des nouvelles données reçues (comme des logs mis à jour ou des clarifications du client).
• Étape 4 – Soutien expert : Si la situation nécessite une escalade, l’agent utilise les données enrichies fournies par le RIG pour transmettre le cas à un expert technique avec un diagnostic déjà pré-rempli.

Ce processus garantit des résolutions rapides et précises, même dans des scénarios complexes, tout en limitant les allers-retours avec le client. La solution améliore l’efficacité des agents et renforce la confiance du client grâce à des réponses pertinentes et adaptées.

Le ROI des solutions RAG et RIG

Les solutions RAG pour le service client incarnent l’essence même du retour sur investissement dans l’IA.

Nos solutions de RAG pour le service client redéfinissent la manière dont les entreprises exploitent l’IA générative augmentée pour leur service client. OWI dote les conseillers humains de copilotes intelligents, capables de leur fournir des réponses précises, pertinentes et personnalisées en temps réel, tout en s’appuyant sur les données internes.

Ces technologies vont bien au-delà de l’automatisation classique. Les solutions RAG et RIG d’OWI s’intègrent directement à vos systèmes existants (CRM, ERP, etc.), automatisant les tâches répétitives et aidant les conseillers à gérer des demandes complexes avec une efficacité accrue. Ainsi, vos équipes sont soutenues par une IA fiable et contextualisée, sans perdre le contrôle humain.

Grâce à ses solutions d’IA générative augmentée au service client, OWI permet de :

• Renforcer la satisfaction client avec des réponses rapides et contextualisées.
• Soulager la charge cognitive des conseillers en simplifiant l’accès aux données nécessaires.
• Optimiser vos opérations internes et réduire vos coûts opérationnels tout en maintenant un haut niveau de qualité.

En adoptant des bots avec une architecture de RIG et RAG IA pour le service client avec OWI, vous investissez dans des outils qui augmentent la productivité de vos conseillers, améliorent l’expérience client et posent les bases d’une croissance durable. Avec OWI, l’IA devient un véritable levier stratégique pour transformer votre service client en un atout concurrentiel.