Faites de l’IA agentique un moteur d’expérience client

On le sait, l’IA générative se caractérise par sa capacité à créer du contenu à partir de vastes ensembles de données. Elle excelle dans la production de texte, d’images, de musique et même de code informatique. Par exemple, dans le domaine du marketing, elle aide à concevoir des campagnes publicitaires sur mesure en générant slogans, visuels et contenus adaptés aux préférences des clients. Dans la relation client, l’IA générative devient un assistant précieux pour aider les conseillers à traiter les demandes : elle accélère la production de réponses pertinentes, personnalisées et alignées avec le ton de la marque.

L’intelligence artificielle agentique désigne une nouvelle génération de systèmes capables de prendre des décisions et d’agir de manière autonome pour atteindre des objectifs définis, sans intervention humaine directe. Leur capacité à percevoir, raisonner, planifier et interagir avec d’autres systèmes leur permet d’optimiser des processus métiers comme la gestion d’une souscription à un service, le traitement d’une demande de dépannage ou d’une déclaration de sinistre.

Plutôt que de s’opposer, l’IA générative et l’IA agentique s’inscrivent dans une même trajectoire d’évolution. La première produit des contenus personnalisés pour la base de connaissances à grande échelle, en soutien aux conseillers. La seconde va plus loin : elle orchestre de manière autonome des actions complexes, en interaction avec les systèmes métiers et les systèmes d’information (CRM, ERP, SVI…), pour résoudre des demandes clients de bout en bout et en temps réel.

L’IA agentique s’appuie fréquemment sur des briques génératives pour enrichir ses réponses, tout en ajoutant des capacités de décision et d’exécution. Elle prolonge ainsi l’IA générative, en ouvrant la voie à une automatisation plus profonde des parcours clients.

Selon l'étude PwC AI Agent Survey menée en mai 2025, 79 % des entreprises américaines interrogées utilisent déjà des agents d’IA, mais seules 17 % ont franchi le cap du déploiement à grande échelle. Ce chiffre montre le potentiel encore largement inexploité de l’IA agentique, considérée comme une prochaine étape dans la transformation des modèles opérationnels.

Les chatbots reflètent l’évolution des capacités de l’IA dans la relation client.

• Les chatbots traditionnels, basés sur des règles, offrent un support limité à des scénarios prédéfinis. Ils manquent de flexibilité et échouent dès que la demande sort du cadre prévu.
• Les chatbots dits « GenAI », appuyés sur la génération augmentée par récupération (RAG), apportent une meilleure fluidité conversationnelle et produisent des réponses plus naturelles. Mais ils restent dépendants de la qualité des données et peinent à maintenir un contexte sur la durée.
• L’IA agentique franchit un cap supplémentaire. Elle associe compréhension du langage, mémoire contextuelle, raisonnement et capacité d’action. Contrairement aux approches précédentes, elle ne se contente pas de répondre : elle agit. Elle peut, par exemple, orchestrer une série d’actions pour résoudre une demande complexe, en interagissant avec des systèmes métiers (CRM, ERP, SVI…), tout en maintenant la cohérence de l’échange.

En matière de précision, l’IA agentique comprend mieux les intentions, même implicites, et adapte ses réponses au contexte. Sa capacité à résoudre un problème de manière autonome devient un véritable différenciateur. Là où les autres chatbots se bornent à fournir des informations, elle raisonne, décide et déclenche des actions concrètes. Résultat : des conversations plus fluides, orientées vers la résolution, qui réduisent les frictions et renforcent la satisfaction client.

L’IA agentique marque une nouvelle vague de transformation pour la relation client, car elle modifie en profondeur les modèles opérationnels :

• De l’assistance à l’autonomie : on passe d’une IA qui soutient les conseillers à une IA qui exécute des processus de bout en bout. 75 % des dirigeants estiment que les agents IA exécuteront automatiquement les processus transactionnels dans les deux ans (IBM).
• De la réponse à l’action : l’IA ne génère plus seulement des réponses, elle agit (déclenche une procédure, met à jour un dossier, contacte un autre système).
• De l’expérimentation à l’industrialisation : 88 % des entreprises prévoient d’augmenter leur budget IA dans les 12 prochains mois, en raison de l’intérêt croissant pour l’IA agentique selon l’étude PwC AI Agent Survey.

Ce que cela signifie pour la relation client : une expérience plus fluide, proactive et personnalisée, avec des agents capables de gérer des interactions complexes sur plusieurs canaux. Une étude menée auprès de 500 organisations montre que les systèmes agentiques accomplissent les tâches 34,2 % plus rapidement, avec une précision supérieure de 7,7 % à celle de l’IA générative (Gartner).

S’ajoutent une réduction des coûts opérationnels et une évolution des missions : les conseillers deviennent superviseurs d’agents IA, garants de la qualité et de la cohérence des interactions. Une étude Cornell indique ainsi que les équipes mixtes humain–IA sont 60 % plus productives.

Un exemple marquant est celui d’Orange avec son système ClariFibre (déployé fin 2024), mis en place pour traiter automatiquement les échecs de raccordement à la fibre. ClariFibre capte les données issues d’une vingtaine de systèmes, raisonne sur les causes possibles (par exemple adresse erronée) et agit automatiquement (envoi d’un SMS, mise à jour). Résultat : temps d’analyse des tickets réduit de 75 %, et formation des techniciens accélérée de 50 %. Les collaborateurs restent mobilisés sur les cas complexes, assurant la supervision et la qualité du processus.

L’exemple du Club Med illustre également le potentiel de l’IA dans les services clients. Après la crise Covid, l’entreprise faisait face à une décroissance sévère, des équipes sous tension et des parcours multicanaux de plus en plus complexes. En 2024, elle a lancé son programme GM Pilot, une solution associant IA générative et agentique. Objectif : automatiser les demandes simples et soulager les conseillers. Résultat : 60 % des demandes désormais prises en charge de bout en bout par l’IA, 70 % du chiffre d’affaires (2 Mds€) positivement impactés, et des conseillers repositionnés en garants de l’expérience premium et de la personnalisation.

L’IA générative et l’IA agentique déploient des forces complémentaires. Ensemble, elles transforment l’expérience client et ouvrent une nouvelle ère de collaboration homme–machine, où les interactions deviennent plus intelligentes, plus personnalisées et plus efficaces.

La révolution IA est en marche, et tout se joue maintenant. Chez PwC, nous accompagnons les entreprises à chaque étape de leur transformation par l’intelligence artificielle, générative comme agentique. Nous vous aidons à définir une stratégie IA adaptée et à bâtir une feuille de route sur mesure pour développer les capacités qui feront la différence.

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