L’intelligence artificielle (IA) transforme le service client. Pourtant, beaucoup d’organisations ne savent pas encore comment en tirer pleinement parti. L’enthousiasme est bien réel et les possibilités d’utilisation quotidienne sont variées, mais la véritable valeur commerciale de l’IA tarde à se concrétiser dans beaucoup de structures.
Pour utiliser l’IA efficacement, il faut comprendre ses mécanismes. Cet article revient sur ce que les grands modèles de langage (LLMs) et le Machine Learning (ML) peuvent apporter au service client.
Qu’est-ce qu’un LLM et comment ça fonctionne ?
Les grands modèles de langage et les algorithmes de machine learning transforment le service client. Ils deviennent des outils indispensables pour les entreprises souhaitant rester compétitives, offrir un support rapide, optimiser leur temps et maintenir un haut niveau de performances.
Définition des LLMs
Les LLMs sont une forme avancées d’intelligence artificielle (IA) conçue pour comprendre et générer le langage humain. Ce sont des modèles de machine learning qui traitent le langage naturel (Natural Language Processing – NLP).
Concrètement, ils comprennent du texte, l’analysent et génèrent des réponses cohérentes ou accomplissent des tâches liées à la langue. Leur fonctionnement s’appuie sur des réseaux neuronaux proches, dans leur conception, du cerveau humain. Pour cela, ils nécessitent d’énormes volumes de données textuelles afin d’apprendre et de créer des connexions.
Quelques chiffres parlants :
- Lire tout le corpus ayant servi à entraîner GPT-3 prendrait à un humain plus de 2 600 ans, même en lisant sans pause.
- Si un humain pouvait effectuer un milliard d’opérations par seconde, il lui faudrait plus de 100 millions d’années pour réaliser le volume de calculs d’un LLM.
Lorsqu’il s’agit de traiter du texte, un LLM peut :
- Générer du contenu
- Résumer des documents
- Compléter ou prolonger un texte
- Traduire dans différentes langues
- Reformuler des phrases
- Classer et catégoriser des données ou des thématiques
- Détecter des émotions (analyse de sentiments)
- Détecter des fraudes
Les LLMs peuvent également fonctionner comme chatbots, répondre à des questions et même exécuter des tâches de programmation basiques.
Ces capacités les rendent de plus en plus populaires dans le monde des affaires. Ils assistent le service client avec des chatbots, l’analyse de sentiment, des traductions, des résumés et la diffusion d’informations.
Depuis l’introduction des modèles de type transformer en 2017, ces outils ont franchi un cap décisif. Ils savent désormais hiérarchiser les informations importantes dans une séquence et traiter beaucoup plus rapidement les données NLP.
L’utilisation en entreprise : En plus de former leur propre LLM, les entreprises peuvent obtenir une licence, ce qui signifie que le LLM peut fournir des résultats exploitables immédiatement.
Les entreprises peuvent choisir de développer leur propre modèle ou de recourir à un modèle pré-entraîné et adapté à leur contexte grâce à des données spécifiques. Cela permet d’obtenir des résultats plus précis et adaptés à chaque secteur ou style de langage.
Qu’est-ce que le Machine Learning (apprentissage automatique) ?
Le Machine Learning (ML) est le socle des LLMs. Les programmes basés sur le ML apprennent à partir de données d’exemple, sans être programmés de manière rigide. Ils reconnaissent des schémas dans les données et les appliquent ensuite à de nouvelles informations.
Après la première phase d’apprentissage, le modèle est affiné grâce à l’apprentissage par renforcement, qui consiste à guider l’algorithme vers les meilleures décisions au fil du temps.
Un exemple simple : un programme apprend à reconnaître un chat après avoir analysé des milliers d’images. Il sera ensuite capable d’identifier un chat sans qu’on lui explique à quoi il ressemble.
Un exemple avancé : l’analyse de sentiments, qui permet à un modèle de détecter les émotions exprimées dans les messages clients et d’aider les agents à prioriser et traiter efficacement les cas sensibles.Découvrez comment OTRS rend votre assistance plus efficace grâce à ses services d’IA et téléchargez la fiche technique OTRS AI.
Le contexte : l’essor des LLMs et du ML
L‘IA gagne chaque jour du terrain. Le vrai enjeu n’est pas tant de comprendre son potentiel, mais de l’appliquer de façon concrète pour générer de la valeur. Pourtant, beaucoup d’équipes peinent encore à utiliser efficacement des outils comme ChatGPT.
Notre rapport intitulé « The State of SMB IT for 2026 » (L’état d’IT des PME en 2026) montre que 71 % des petites et moyennes entreprises (PME) considèrent l’IA comme un facteur clé de succès pour leur gestion des services IT (ITSM). Cependant, la majorité n’en est qu’au début de son adoption. Dans ce contexte, l’IA est plus un complément aux processus existants qu’une révolution immédiate.
Sans un système ITSM ou ITAM solide, les usages de l’IA restent limités : automatisation de chatbots, tri des tickets ou création d’articles de base de connaissances. Mais déjà, l’impact sur la productivité et la qualité de service est tangible.L’IA, les LLM et le ML font déjà la différence dans la gestion des services. Ils apportent de nets gains d’efficacité.
En résumé : ces technologies soutiennent aujourd’hui les processus manuels plutôt que de les remplacer complètement.
Le rôle des LLMs dans le service client.
Les LLMs sont parfaitement adaptés au service client. Ils apportent une réelle optimisation des processus :
- Réponses rapides et pertinentes pour les clients
- Gain de temps et d’efficacité pour les agents
- Amélioration des workflows et de la satisfaction client
Cas d’usage concret :
Cela vaut même pour les cas complexes. Imaginez un client contacte le support pour un problème lié à l’implémentation d’un logiciel. Grâce à l’IA, l’agent peut accéder rapidement à un résumé des échanges passés, détecter l’humeur du client grâce à l’analyse des sentiments et obtenir en quelques secondes une réponse suggérée qu’il n’a plus qu’à valider.
Le gain de temps est considérable, et la qualité de la réponse s’en trouve renforcée.
Même sans intervention humaine, les LLM jouent un rôle clé en répondant instantanément aux demandes. Ils peuvent offrir un service 24h/24 et 7j/7. Cette fonctionnalité soulage le personnel et automatise les tâches répétitives. Les chatbots et les bases de connaissances alimentées par l’IA en sont d’excellents exemples.
Les progrès grâce au Machine Learning.
Le Machine Learning ne représente pas seulement le potentiel des LLMs : il alimente leur évolution continue. Les résultats générés par les LLMs peuvent commencer par traiter des questions simples, comme des demandes de niveau 0 ou 1. Cependant, leurs capacités peuvent s’améliorer. Ils peuvent à terme gérer des problèmes complexes et égaler les compétences de collaborateurs expérimentés.
Conseils pour utiliser les LLM et le ML :
Les LLMs et le ML progressent vite et offrent déjà des résultats impressionnants. La question n’est donc plus faut-il les utiliser ?, mais plutôt comment les exploiter au mieux ?
La question n’est donc plus faut-il les utiliser ?, mais plutôt comment les exploiter au mieux ?
Voici quelques conseils pratiques pour exploiter leurs forces tout en relevant efficacement les défis :
Tirer le meilleur parti des avantages.
Les bénéfices potentiels de l’IA sont nombreux, performants et variés. Il suffit de les connaître et de savoir comment les utiliser.
Voici des exemples clés de la façon dont les LLM peuvent améliorer le service client de manière significative
#1 Utiliser judicieusement les capacités des LLMs pour l’automatisation.
Beaucoup d’utilisateurs appliquent les LLMs de façon fragmentée, en support des processus manuels. En réalité, les LLMs peuvent prendre en charge entièrement des tâches auparavant réalisées à la main.
Par exemple, dans le service client, les modèles peuvent générer des réponses, gérer des conversations complètes d’assistance et même automatiser la documentation ou la création de FAQ.
Idéalement, les utilisateurs qui comprennent l’ensemble des capacités des LLMs devraient les exploiter au maximum. Cela permet de gagner du temps et d’obtenir souvent des résultats plus cohérents et de meilleure qualité.
#2 Améliorer la précision et la qualité.
Les LLMs sont souvent recommandés pour les tâches répétitives, l’automatisation des processus et l’augmentation du rendement. Le machine learning avancé permet une grande qualité des réalisations. Les LLMs ne se contentent pas de bien comprendre le langage : ils peuvent aussi le générer avec précision, ce qui permet de produire des e-mails et rapports soignés, des résumés clairs, des reformulations, ainsi que des traductions précises d’une langue à une autre.
#3 Trouver des solutions créatives et de nouvelles idées.
Grâce à leurs nombreuses données d’entraînement, les LLMs peuvent faire émerger des connaissances issues de nombreux domaines et établir des liens. D’où des solutions créatives et originales, ou des idées que les utilisateurs n’auraient pu imaginer seuls.
Surmonter les défis.
De manière générale, l’IA, les LLMs et le ML offrent beaucoup plus d’avantages que d’inconvénients. Néanmoins, certains défis existent. Plus les utilisateurs les comprennent tôt, mieux ils peuvent les gérer.
Voici les défis les plus fréquents à relever pour les utilisateurs :
- Fiabilité des résultats (hallucinations)
- Validation des recommandations
- Gestion des biais et discriminations
- Protection des données sensibles
- Cadre légal et éthique
Et parmi eux, quelques défis clés qu’il nous faut analyser :
1- Gérer les hallucinations.
L’un des plus grands défis de l’IA générative est la précision des résultats. Bien que la plupart des résultats soient factuels, il est recommandé de les vérifier, en particulier dans les scénarios complexes.
Parfois, l’IA « hallucine », en générant une information qui semble correcte mais qui est fausse. Cet évènement se produit parce que les prédictions reposent sur la probabilité et non sur la vérification de la vérité.
Vous pouvez réduire les hallucinations en fournissant du contexte aux LLMs – comme des documents pertinents – ce qui aide à produire des réponses plus précises et adaptées au contexte.
2- Identifier les biais d’algorithme.
Ce défi est étroitement lié à la précision. Certains biais peuvent être factuellement corrects mais présenter une vision déformée de la réalité.
Par exemple, les LLMs peuvent reproduire des stéréotypes sociaux, comme associer la fonction de médecin aux hommes et celle d’infirmière aux femmes. En plus des biais éthiques, des biais linguistiques (par exemple une formulation trop polie) ou géographiques (des exemples centrés sur les États-Unis) peuvent apparaître.
Avec l’expérience, les utilisateurs les identifient plus facilement. Des applications matures et des données d’entraînement diversifiées permettent de les réduire, surtout grâce à un ajustement précis à l’aide des ensembles de données sélectionnés.
3- Protéger les données sensibles.
Les LLMs doivent respecter les réglementations sur la protection des données, comme le RGPD, et ne doivent pas exposer de données personnelles. Les utilisateurs doivent éviter de partager des données sensibles sauf si c’est absolument nécessaire – et uniquement s’ils sont certains de la manière dont elles seront traitées.
Les LLMs et le Machine Learning chez OTRS.
Les clients d’aujourd’hui attendent des expériences de service irréprochables : rapides, pertinentes, complètes et à jour. En ITSM, cela inclut la capacité à traiter de gros volumes de tickets tout en maintenant un haut niveau de qualité et de satisfaction.
Les services IA d’OTRS portent les LLMs et le machine learning à un niveau supérieur. Notre IA apprend à partir des données, comprend le contexte et génère des réponses pertinentesn, en automatisant des tâches de service auparavant chronophages.
Cela améliore l’efficacité et la qualité du support, tout en aidant les entreprises à se développer et à renforcer leur avantage concurrentiel.
Les services d’IA disponibles incluent :
- La classification des tickets et la description des services.
Des réponses générées par IA.
L’analyse de sentiments.
Des traductions en temps réel.
Des résumés générés par IA.
Conclusion
Les grands modèles de langage et le machine learning deviennent incontournables dans le service client. Qu’il s’agisse d’automatisation, de standardisation ou de personnalisation, ils améliorent l’efficacité, l’expérience client et la satisfaction des utilisateurs.
Ce n’est pas seulement une question de gain de temps sur les tâches répétitives : il s’agit aussi d’élever la qualité des services rendus.
Les LLMs apportent de nouvelles perspectives et des solutions efficaces. Ils permettent également d’analyser les sentiments des clients, posant ainsi les bases d’un service plus performant.
À l’avenir, un critère de différenciation essentiel sera la manière dont les entreprises intègrent les LLMs :
- Les LLMs comme outils de support, utilisés ponctuellement pour accélérer et enrichir les processus manuels.
- Les LLMs comme technologie disruptive, capable de remplacer complètement certains processus manuels.
La première approche maintient le rôle central de l’humain, tandis que la seconde place la technologie au cœur des opérations. La réalité est que les entreprises qui n’utilisent les LLMs qu’en appoint commencent seulement à découvrir leur véritable potentiel dans le service client.
