Didier Lambert (DL) : Aujourd’hui j’ai le plaisir d’échanger avec Samuel Rumeur qui est Directeur Produits chez l’éditeur Akio. Bonjour Samuel, comment allez-vous ?
Samuel Rumeur (SR) : Bonjour Didier, je vais très bien merci.
DL : Merci de me rejoindre pour cet échange. On va parler d’IA aujourd’hui encore sur HubTic, mais peut-être avant de rentrer dans le vif du sujet, est-ce que vous pouvez nous dire en quelques mots qui est Akio ?
SR : Akio, c’est une société française. Nous sommes éditeur de logiciels dans le domaine de la relation client. On existe depuis 25 ans, on est 65 collaborateurs, répartis sur plusieurs sites en France : Montpellier, Lannion, Nice également, La Colle-sur-Loup. Nous éditons une plateforme qui s’appelle Akio.CX qui regroupe trois briques :
La première brique, qui s’appelle Akio Unified, est une solution de gestion de la relation client
Une autre brique qui s’appelle Akio Insigths, nous permet d’analyser la voix du client
Une brique de téléphonie qui permet de répondre aux problématiques des entreprises sur la téléphonie d’entreprise de manière générale, qui s’appelle Akio TWS
DL : Puisqu’on est là pour parler d’IA, est-ce que vous pouvez nous expliquer de quoi on parle quand on parle d’IA chez Akio et comment ça se matérialise pour les utilisateurs des solutions Akio ?
SR : Si je fais une petite chronologie, en fait on a intégré déjà un petit module d’IA qui est toujours d’ailleurs en place dès le début des années 2000 pour aider les agents à répondre aux emails. C’était une IA basée sur la statistique, donc il n’y avait pas d’intelligence « pure » dans ce système-là. Ensuite, on a continué à nous développer et c’est quand on a travaillé sur la plateforme voix du client qu’on a intégré des IA notamment pour analyser les verbatims. L’idée c’était de pouvoir analyser ce qui se dit, et donc il fallait qu’on soit en mesure de détecter par exemple les thèmes, les sentiments, les émotions. On a développé un certain nombre d’IA qui permettent de faire ce type de classification.
Dans un troisième temps, plus récemment, on s’est appuyé sur cette expérience qu’on avait développée côté Insights pour effectuer l’analyse des verbatims entrants côté relation client, notamment l’analyse des emails, et donc être également capable de remonter aux agents des thèmes, des sentiments. Et puis tout dernièrement, avec l’arrivée des modèles de LLM, on a développé une nouvelle brique qui s’appelle **Agent Assist** et qui permet d’assister l’agent dans sa réponse, donc d’aider l’agent à répondre aux questions qui lui sont posées.
DL : C’est intéressant, c’est vrai que les canaux clients aujourd’hui sont omnicanal et l’écrit est effectivement une base historique importante dans le fonctionnement de ces IA. Lorsqu’on a un petit peu discuté de ce sujet, j’ai cru comprendre que vous aviez un angle d’approche par rapport aux IA qui était très orienté sur l’expérience collaborateur. On a parlé, enfin vous avez parlé d’Agent Assist, est-ce que vous pouvez nous en dire un petit peu plus sur cette logique d’approche et de l’usage de l’IA ?
DL : Puisqu’on est là pour parler d’IA, est-ce que vous pouvez nous expliquer de quoi on parle quand on parle d’IA chez Akio et comment ça se matérialise, j’allais dire, comment ça se concrétise pour les utilisateurs des solutions Akio ?
SR : Si je fais une petite chronologie, en fait on a intégré déjà un petit module d’IA qui est toujours d’ailleurs en place dès le début des années 2000 pour aider les agents à répondre aux emails. C’était une IA basée sur la statistique, donc il n’y avait pas d’intelligence « pure » dans ce système-là. Ensuite, on a continué à nous développer et c’est quand on a travaillé sur la plateforme voix du client qu’on a intégré des IA notamment pour analyser les verbatims. L’idée c’était de pouvoir analyser ce qui se dit, et donc il fallait qu’on soit en mesure de détecter par exemple les thèmes, les sentiments, les émotions. On a développé un certain nombre d’IA qui permettent de faire ce type de classification.
Dans un troisième temps, plus récemment, on s’est appuyé sur cette expérience qu’on avait développée côté Insights pour effectuer l’analyse des verbatims entrants côté relation client, notamment l’analyse des emails, et donc être également capable de remonter aux agents des thèmes, des sentiments. Et puis tout dernièrement, avec l’arrivée des modèles de LLM, on a développé une nouvelle brique qui s’appelle **Agent Assist** et qui permet d’assister l’agent dans sa réponse, donc d’aider l’agent à répondre aux questions qui lui sont posées.
DL : C’est intéressant, c’est vrai que les canaux clients aujourd’hui sont omnicanal et l’écrit est effectivement une base historique importante dans le fonctionnement de ces IA. Lorsqu’on a un petit peu discuté de ce sujet, j’ai cru comprendre que vous aviez un angle d’approche par rapport aux IA qui était très orienté sur l’expérience collaborateur. On a parlé, enfin vous avez parlé d’Agent Assist, est-ce que vous pouvez nous en dire un petit peu plus sur cette logique d’approche et de l’usage de l’IA ?
SR : Pour nous, quand on est vraiment sur l’outil de gestion de la relation client, on va chercher à aider deux profils : l’agent et le superviseur. Pour l’agent, c’est ce qu’on avait en tête quand on a créé Agent Assist. Rédiger un mail demande de l’effort sur le fond et sur la forme, et là clairement on voit que les modèles génératifs sont vraiment intéressants parce qu’on peut très facilement mettre en œuvre des solutions, des mécanismes à base de prompt ou d’autres types de technologie pour aider l’agent sur le fond et sur la forme. L’idée, c’est qu’il fournisse moins d’effort, qu’il gagne du temps, qu’il passe moins de temps sur des tâches peut-être simples et qu’il puisse se concentrer sur des tâches un peu plus évoluées. Pour nous ce qui est important aussi, c’est que l’agent garde la main. On lui propose des réponses et il peut tout à fait les modifier à sa guise avant de les valider.
DL : Une petite question : historiquement, l’impression que j’ai, mais corrigez-moi si je me trompe, c’est qu’il y a les premières IA dont vous nous parliez d’analyse de contenu qui étaient plus en développement interne et aujourd’hui vous avez recours à des IA qui ne sont pas forcément du développement pur d’Akio, c’est bien ça ?
SR : Oui tout à fait. En fait, on a développé nos propres technologies, nos propres IA qui sont basés sur des technologies existantes. Par exemple, pour analyser les thèmes, on va utiliser des technologies qui sont plus à base de NLP, idem pour la détection des sentiments et des émotions où là on va utiliser plutôt du machine learning et du deep learning. Ça, ce sont des technologies qu’on a chez nous. Par contre, effectivement pour l’IA générative, on s’interface avec des modèles existants.
La chose qui est importante aussi quand on interagit avec ce genre de modèle, c’est d’être capable de protéger les données personnelles qui sont dans les verbatims. Dans les emails, il y a évidemment des données personnelles, donc ce qu’on fait c’est qu’avant d’interroger les modèles, on anonymise le texte. On a développé cette compétence puisque c’était déjà une brique sur laquelle nos clients voix du client nous demandaient un effort, donc on a développé cette technologie et on la réutilise dans le cadre de la relation client.
DL : Alors peut-être une question qui est limite par rapport au sujet de l’IA au sens strict : vous avez évoqué la question des NLP, on est là sur des sujets qui sont a priori assez sensibles au marché sur lesquels tout se déploie. Est-ce que chez Akio les briques de solution sont aujourd’hui déployables de manière verticale ?
SR : Oui, c’est tout à fait comme ça que ça se passe. On a un modèle avec les briques de NLP et ensuite ce qu’on va faire, c’est que par secteur d’activité on va définir ce qu’on appelle une grille de qualification. On va avoir une grille de qualification pour le e-commerce, une grille de qualification pour l’assurance, pour le transport, et on crée une grille générale qu’on peut ensuite adapter par client.
Ce qu’on a vu, c’est qu’en créant ces grilles, on s’aperçoit qu’il y a quand même des thèmes qui reviennent systématiquement parce qu’on est dans un domaine quelque part fermé qui est la relation client. Il y a des sujets qui sont récurrents, des thèmes qui sont récurrents, et donc on a développé une grille qu’on appelle la grille standard qui permet déjà de répondre à un certain nombre de problématiques quel que soit le domaine d’activité du client.
DL : Pour terminer, quels sont selon vous les principaux axes d’amélioration qu’on va voir arriver de manière très concrète ?
SR : Je pense qu’on va pouvoir vraiment aider les agents. Quand il faudra que l’agent réponde, il aura une assistance sur le fond et sur la forme. Ensuite, je pense qu’il y aura aussi un certain nombre de flux qui pourront être traités automatiquement. Puis on va avoir aussi pas mal d’évolution au niveau des assistants vocaux, il y a quand même des gros progrès qui sont faits.
DL : Concrètement, quand vous parlez d’assistants vocaux, vous pensez à quoi ?
SR : Je pense qu’on aura la possibilité, quand un agent sera en ligne, de lui pousser très facilement des informations, de lui transmettre des informations en temps réel pour qu’il puisse mieux gérer les conversations téléphoniques et avoir plus d’éléments de contexte. On le voit déjà, il y a déjà des choses qui sont visibles, mais je pense que c’est des choses qui vont se développer de plus en plus.
DL : Super, Samuel, merci beaucoup pour le temps que vous m’avez consacré.
SR : Merci Didier, merci à vous, au plaisir de vous croiser sur un prochain salon avec un peu de chance. D’ici là, je vous souhaite une bonne fin de journée.
