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L’illusion de l’intelligence dans les outils de communication d’entreprise

Les promesses du marketing de l’IA n’engagent que ceux qui les croient. Dans le paysage actuel des communications d’entreprise, l’intelligence artificielle (IA) se présente souvent comme un catalyseur de révolution technologique.

Qu’il s’agisse des solutions de communications collaborative (UCC & UCaaS), des centres de contact (CCaaS ou sur site), des outils de visioconférence ou des plateformes de webinaires, ils promettent tous des améliorations spectaculaires grâce à l’IA.

Cependant, ces solutions ne sont pas toujours ce qu’elles prétendent être. Voici quelques exemples de pratiques d’IA washing, où l’usage de l’IA est exagéré ou carrément inexistant.

Reconnaissance vocale : sans contexte elle ne reste qu’un algorithme

La reconnaissance vocale est l’un des domaines les plus visibles où l’IA est vantée. De nombreux fournisseurs d’outils de visioconférence et de transcription affirment utiliser l’IA pour offrir des transcriptions précises et en temps réel des échanges téléphoniques ou des réunions.

Cependant, souvent ces solutions ne font que convertir la parole en texte sans réelle intelligence ajoutée. La vraie valeur ajoutée de l’IA dans la reconnaissance vocale réside dans la capacité à comprendre le contexte, à différencier les intervenants et à corriger automatiquement les erreurs contextuelles.

Or, de nombreux systèmes actuels se contentent d’appliquer des algorithmes de reconnaissance vocale rudimentaires sans traitement sémantique, donnant ainsi l’illusion d’une intelligence avancée là où il n’y en a pas.

Chatbot : quand l’arbre décisionnel tente de cacher sa vraie nature

Les robots conversationnels sont couramment utilisés dans les centres de contact pour gérer les premiers niveaux d’interactions avec les clients. Bien que présentés comme des outils d’IA sophistiqués capables de comprendre et de répondre à des requêtes complexes, nombre de ces chatbots se limitent en réalité à des réponses pré-programmées basées sur des arbres décisionnels.

L’absence de compréhension contextuelle et d’apprentissage continu les empêche de véritablement s’adapter et de personnaliser les interactions au fil du temps. Les véritables chatbots intelligents utilisent des modèles de traitement du langage naturel (NLP) pour apprendre et évoluer, ce qui est loin d’être le cas pour beaucoup des solutions commercialisées actuellement.

Analyse des sentiments : bien plus que de la simple détection de mots-clés

Dans le domaine des communications et collaborations unifiées, certaines solutions prétendent offrir une analyse des sentiments afin d’ évaluer les émotions des participants à une réunion ou les clients lors d’interactions téléphoniques. Cependant, beaucoup de ces systèmes utilisent des algorithmes de détection de mots-clés très basiques et ne tiennent pas compte du contexte plus large ni des nuances émotionnelles.

L’authentique analyse des sentiments nécessite une compréhension profonde et nuancée du langage, des expressions idiomatiques, et du contexte, que les solutions de surface ne peuvent fournir. En conséquence, les entreprises peuvent prendre des décisions basées sur des données émotionnelles incorrectes ou mal interprétées.

Réunion de travail : une synthèse c’est bien ; un plan d’action c’est mieux

Certains outils de visioconférence et de collaboration promettent d’optimiser les réunions grâce à l’IA, en proposant des fonctionnalités telles que des résumés intelligents des discussions, l’identification des participants et la suggestion de plans d’action. Cependant, bien que ces fonctionnalités semblent prometteuses, beaucoup reposent sur des analyses superficielles et des algorithmes basiques qui ne parviennent pas à capturer la complexité des interactions humaines.

Les véritables optimisations basées sur l’IA doivent être capables de comprendre le contexte des discussions, de détecter les éléments clés, et de proposer des synthèses pertinentes et des actions stratégiques. En intégrant des capacités avancées de traitement du langage naturel et d’apprentissage automatique, ces outils peuvent réellement transformer la manière dont les réunions sont menées et exploitées, favorisant ainsi une collaboration plus efficace et une prise de décision mieux informée.

Analyse de productivité : moins de surveillance et plus d’aide à l’optimisation

Dans le domaine des UCaaS et CCaaS, de nombreux outils prétendent utiliser l’IA pour surveiller et améliorer les performances des collaborateurs. Malheureusement, ces solutions se contentent souvent de collecter des données basiques et d’appliquer des métriques standards, manquant d’une véritable intelligence analytique.

Elles se limitent à des indicateurs comme le nombre de messages ou la durée des appels, sans considérer le contexte ni la qualité des interactions. Pour réellement optimiser la productivité, les outils d’IA doivent intégrer diverses données, apprendre des comportements passés et offrir des stratégies d’amélioration sur mesure, afin de fournir une réelle valeur ajoutée aux équipes de travail.

Conclusion

Les acheteurs doivent garder à l’esprit que les solutions véritablement alimentées par l’IA se distinguent par leur capacité à offrir des analyses évoluées, une adaptation contextuelle et une évolution continue.

N’hésitez pas à demander directement si la solution proposée intègre des fonctionnalités d’apprentissage automatique, de traitement du langage naturel ou d’analytique évoluée ; et si on vous répond par l’affirmative, demandez comment les fonctionnalités de la solution concernée se distinguent de celles des solutions du marché non basées sur l’IA.

Pour finir, il convient de rappeler que les offres qui ne s’appuient pas sur l’IA peuvent rester pertinentes et offrir des fonctionnalités suffisantes en fonction du cahier des charges des utilisateurs.

Opter pour des offres non basées sur l’IA ne signifie pas nécessairement sacrifier la qualité ou l’efficacité, tant que ces solutions répondent adéquatement aux besoins spécifiques de l’entreprise.

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