Si chaque entreprise met en place une stratégie technologique spécifique pour son service desk, elles ont toutes pour objectif l’optimisation des performances de ce dernier.
Si l’objectif principal des entreprises est la satisfaction client, il est aussi d’augmenter la productivité du support, sans pour autant augmenter les effectifs. Après une phase de multiplication des canaux, d’expérimentation de chatbot, de nombreuses entreprises ont décidé de rationaliser leurs canaux pour favoriser une approche selfcare (auto dépannage), en développant parallèlement un agent augmenté par l’IA.
Le rôle clé du service desk en période de pandémie
Avec pour mission de répondre aux demandes d’assistance, le service desk autrement nommé help desk, hot line informatique ou centre d’assistance, fait fonction de service d’assistance informatique. Il opère comme un point d’accès unique vers ses clients, proposant à ces derniers un certain nombre de canaux de communication pour entrer en contact. Il couvre des domaines très variés : de l’assistance à l’utilisateur jusqu’à la gestion du changement, sans oublier la gestion des incidents et des réclamations.
Avec le développement du télétravail et le déploiement de nombreuses nouvelles solutions de collaboration et de vidéoconférence, son impact à été crucial dans la poursuite d’activité de nombreuses entreprises. La modernisation de ce service passe à présent par son automatisation pour partie, pour traiter ce flux incessant de données structurées, ou non.
Une automatisation en cours grâce à l’IA
Si chaque entreprise met en place une stratégie technologique spécifique pour son service desk, les entreprises ont toutes pour objectif l’optimisation des performances de ce dernier.
En l’espèce, les chatbots n’ont pas répondu aux attentes de tri des demandes et d’automatisation de réponses satisfaisantes pour les utilisateurs. L’intelligence artificielle s’est singularisée dans le traitement des messages entrants. Elle permet, par exemple, l’analyse et la classification des demandes (intentions), qu’elle soit unique ou multiple. Elle offre la possibilité d’affecter automatiquement le ticket d’incident au bon interlocuteur, voire à plusieurs interlocuteurs, si plusieurs intentions (requêtes) sont détectées dans le message ou ses pièces jointes attachées.
Le ROI est rapidement mesurable car le temps de traitement et de gestion des incidents est considérablement réduit. Il reste dépendant d’une compréhension fine des demandes par l’IA. Automatiser l’analyse sémantique des contenus demande nécessairement l’intégration d’une technologie de compréhension du langage. Sans cela, nulle détection des intentions, nulle compréhension du métier concerné, y compris si les échanges sont internationaux.
Un support multilingue
La gestion de la langue est un autre pain point des services desk; ces derniers tendent à s’internationaliser, en particulier dans les grands groupes, et l’anglais est souvent la langue par défaut. Pourtant, offrir la capacité de gérer ou de trier les demandes, quelque soit la langue, offre un avantage concurrentiel manifeste et l’assurance d’une expérience utilisateur réussie à des coûts moindres, car la solution devient ainsi scalable.
Plusieurs approches sont possibles : avec les solutions de machine learning, ajouter une langue peut prendre plusieurs mois, là où, avec les solutions d’IA linguistique, ajouter une langue sera assez simple et ne prendra que quelques semaines, en fonction du projet. Cette dualité idéologique réside dans un débat bien connu, opposant l’inné à l’acquis, Noam Chomsky à Jean Piaget (1).
En effet, intégrer une technologie qui comprend de manière innée le langage sans besoin d’apprentissage, aussi appelée linguistique universelle, offre l’opportunité aux services client de démultiplier les solutions, de simplifier la compréhension des besoins des clients, à des coûts défiant toute concurrence.
L’agent augmenté par l’IA
L’intelligence artificielle va donc permettre de gérer d’importants flux de demandes similaires. Analyser et détecter les demandes, identifier l’émetteur, améliorer la connaissance de l’agent; celui-ci est déjà informé du problème, il est donc plus rapidement dans une posture d’assistance que de questionnement. La proposition de réponse automatisée va ainsi soulager l’agent, souvent isolé, et lui apporter des solutions concrètes en lui suggérant des réponses possibles, qu’il pourra personnaliser et adapter à loisir.
Par exemple, un script ou un modèle de réponse peut être proposé à l’agent sur des sujets récurrents, comme la réinitialisation des mots de passe. Ce qui lui permet aussi de se consacrer à des cas plus intéressants, plus urgents ou plus épineux. Un récent rapport Gartner (2) nous apprend d’ailleurs que les éditeurs d’ITSM (Information Technology Service Management) ont tendance à investir davantage dans des fonctionnalités innovantes telles que l’IA. Un terme est même défini : l’AITSM.
L’extension du domaine d’application de l’ITSM avec l’AITSM
Certains éditeurs de solutions de helpdesk intègrent déjà l’IA à leurs solutions ITSM, sans pour autant intégrer l’analyse des pièces jointes et le routage, s’arrêtant souvent à la labellisation des messages. Cette optimisation des process, au travers de l’IA, va enrichir une organisation du support, qui est souvent déjà très structurée (processus d’escalade, FAQ riche et synchronisée avec une base de connaissances…). L’automatisation vise à accélérer la vitesse d’exécution et à transformer les processus.
L’adoption, par l’IT, d’un outil intelligent, comme l’intelligence artificielle, s’étendra très probablement aux autres entités de l’entreprise au travers, par exemple, d’un ESM (Enterprise Service Management). Les tickets pour les demandes de congés, les questions sur les avantages sociaux et d’autres questions liées aux RH peuvent être soumis de la même manière que les demandes informatiques. Charles Betz, Principal Analyst chez Forrester, explique ainsi que l’ITSM est fréquemment utilisé (à plus de 50%) pour d’autres applications que l’informatique.
Cela demande toutefois à ce que les organisations soient prêtes pour ces transformations. Cela demande aussi une agilité et une culture d’innovation.
(1) Théories du langage, Théories de l’apprentissage – Le débat entre Jean Piaget et Noam Chomsky (1979) https://golem.ai/fr/blog/linguistique/livres-intelligence-artificielle/
(2) Leverage 4 Domains of AITSM to Evolve ITSM Tools and Practices”, Gartner 21 September 2020. Chris Matchett https://www.gartner.com/en/documents/3990712/leverage-4-domains-of-aitsm-to-evolve-itsm-tools-and-pra
