Problématique
Écouter chaque client, sans mobiliser une équipe pendant six mois.
Les clients du fabricant s'expriment en continu sur ses produits. Leurs avis disent ce qui satisfait, ce qui déçoit et ce qui tombe en panne. C'est la forme la plus directe de la voix du client, et elle restait largement inexploitée : à ce volume, aucune équipe ne pouvait lire chaque verbatim.
L'IA générative ouvrait la voie à une lecture exhaustive. La direction devait répondre à trois questions avant d'investir.
- Quelle valeur ? Vérifier que l'analyse fait émerger des enseignements actionnables pour les équipes produit et qualité.
- Quel délai ? Avec une organisation classique, une première réponse demandait six mois.
- Quelle fiabilité ? Une classification que les métiers ne jugent pas fiable ne sera jamais utilisée.
Le besoin : une réponse mesurée, rapide et fiable sur l'intérêt d'industrialiser l'analyse de la voix du client.
Solution
Une équipe d'experts augmentée par des agents IA, et une exigence de mesure à chaque étape.
Nous avons déployé un modèle de delivery dans lequel deux experts pilotent des agents IA. Trois principes le structurent.
- L'expertise sur les décisions structurantes. Cadrage, taxonomie des verbatims, critères d'évaluation et décision d'industrialiser restent entre les mains des experts.
- Les agents IA sur la production. Étiquetage, jeux d'évaluation, code, tests et spécifications sont produits par les agents, sous contrôle des experts.
- La mesure comme arbitre. Chaque livrable est évalué sur des jeux de référence validés, avant toute mise entre les mains des métiers.
Dispositif
Cadrer, structurer, évaluer, décider.
- Cadrage. Définition des questions métier auxquelles la voix du client doit répondre, avec les équipes produit et qualité.
- Taxonomie. Construction des catégories de verbatims et des moteurs de satisfaction et d'insatisfaction.
- POC. Classification des verbatims par l'IA générative, mesurée sur des jeux d'évaluation de référence.
- MVP. Restitution continue des moteurs de satisfaction aux équipes produit et qualité.
- Décision. Go ou no-go sur l'industrialisation, à partir des résultats mesurés.
Une équipe de deux experts, un product lead et un data scientist, épaulés par des agents IA, sur 1,5 mois.
Résultats
Un POC et un MVP livrés en 1,5 mois, contre six mois avec une organisation classique.
Les verbatims clients sont classifiés automatiquement selon une taxonomie construite avec les métiers. Les moteurs de satisfaction et d'insatisfaction remontent aux équipes produit et qualité, qui disposent désormais d'une lecture continue de la voix du client.
Le POC et le MVP ont été livrés en 1,5 mois, là où une organisation classique en demandait six.
Deux effets prolongent la mission.
- Une décision fondée sur la mesure. L'industrialisation se décide sur des résultats évalués, pas sur une promesse.
- Un modèle de delivery reproductible. Le binôme d'experts épaulé par des agents IA s'applique à d'autres sources de verbatims.
Expertises mobilisées
Savoir-faire
- Voix du client
- Analyse de verbatims
- IA générative
- Agents IA
- Jeux d'évaluation
Technologies
Signature
Quatre mécaniques qui font la différence.
- Des agents IA au cœur de l'équipe. Ils prennent en charge la production, ce qui divise le délai par quatre.
- L'expertise humaine aux commandes. Taxonomie, critères de qualité et décisions restent portés par les experts.
- L'évaluation avant la mise en usage. Chaque résultat est mesuré sur des jeux de référence validés.
- Une taxonomie construite avec les métiers. Les équipes produit et qualité retrouvent leurs propres catégories dans l'analyse.
Pour vous
Une voix du client exploitée dans son intégralité.
Ce dispositif répond à quatre situations.
- Votre centre de contact, vos avis en ligne ou vos réclamations produisent des volumes de verbatims que personne ne lit.
- Vous voulez couvrir l'ensemble des interactions clients, pas un échantillon.
- Vous voulez évaluer un cas d'usage d'IA générative sans engager un projet de six mois.
- Vous devez décider d'industrialiser sur la base de résultats mesurés.
Nous constituons une équipe resserrée d'experts épaulés par des agents IA. Nous construisons la taxonomie avec vos métiers et vous livrons une réponse mesurée en quelques semaines.
