L’IA générative dépoussière le « quality monitoring »

OmniTel et FinTech BPO sont deux exemples parlants de l’impact positif de l’IA dans le Quality Monitoring.

OmniTel, un opérateur télécom américain avec 500 agents en centre de contact, fonctionnait avec un monitoring manuel limité, ce qui entraînait une visibilité réduite sur la qualité réelle du service, des feedbacks retardés, des évaluations inégales et une hausse des réclamations. L’entreprise est passée d’un suivi manuel sur 5 % des appels à une solution agentique IA supervisant 100 % des interactions. Résultats : +30 % sur les scores qualité, –25 % de réclamations liées à des erreurs, +8 % de résolution au premier appel, –10 % sur le temps de traitement, et une productivité des superviseurs augmentée de 60 %.

Même évolution pour la FinTech BPO, un opérateur de support externalisé doté de 400 agents et recevant environ 50 000 appels par mois. Le centre faisait face à des erreurs fréquentes, des plaintes clients et une charge lourde pour les équipes QM. Une solution IA a été déployée pour passer à un monitoring automatisé à 100 %, avec des feedbacks immédiats et un portail d’auto-formation. Résultats : couverture QM passée de 2,5 % à 100 %, erreurs réduites de 35 %, violations de conformité –52 %, plaintes clients –41 %, et un ROI de 347 % dès la première année.

Olivier Laurent, Directeur Général d’Amicio, entreprise ayant déployé l’outil de QM de Diabolocom, éditeur de référence dans les solutions pour services clients et pionnier en IA, fait trois constats majeurs :

• Le conseiller devient garant de la promesse de marque plutôt que simple exécutant.
• L’IA libère du temps pour des interactions humaines à plus forte valeur.
• L’implémentation de ces outils favorise la création d’un référentiel best in class basé sur des interactions exemplaires et encourage la progression des conseillers.

Si l’IA dans le QM se révèle bénéfique pour le client, le conseiller et l’entreprise, certaines limites demeurent :

• Le manque de compréhension contextuelle et émotionnelle : l’IA peut analyser des conversations, détecter des mots-clés et identifier des tendances, mais elle peine à saisir l’ambiance générale ou les subtilités émotionnelles.
• La dépendance à la qualité des données : l’efficacité d’un système de QM basé sur l’IA exige des données propres et variées. Si les données d’entraînement comportent des biais ou sont de mauvaise qualité, les analyses perdent en fiabilité.
• Le manque de transparence : les algorithmes d’IA sont parfois perçus comme des « boîtes noires ». En cas de doute, il devient difficile d’expliquer pourquoi une interaction est jugée de bonne ou de mauvaise qualité.

Des avancées existent pour répondre à ce défi, notamment l’IA explicable (Explainable AI). Cette approche cherche à rendre les décisions des modèles plus compréhensibles, grâce à des techniques comme la visualisation des chaînes de raisonnement ou l’utilisation de cartes d’attention. Cela renforce la transparence, facilite l’interprétation des résultats et encourage une adoption plus sereine.

L’intégration de l’IA dans le Quality Monitoring transforme les pratiques en apportant plus de précision, de rapidité et une réduction marquée des coûts opérationnels. Mais il est important de garder à l’esprit les limites actuelles : compréhension contextuelle et émotionnelle, dépendance aux données, manque de transparence.

La révolution IA est en marche, et tout se joue maintenant. Serez-vous de la partie ?

Chez PwC, nous accompagnons nos clients dans la mise en place de stratégies IA adaptées à leurs priorités, comme le quality monitoring, mais aussi sur un spectre plus large de cas d’usage métiers.  Nous les aidons à exploiter ces technologies tout en maîtrisant leurs risques. Grâce à notre méthodologie, nous définissons avec vous une stratégie IA adaptée et bâtissons une feuille de route sur mesure pour développer les capacités qui feront la différence.