L'intelligence artificielle est en train de repenser le service client des télécommunications, mais le véritable défi pour les opérateurs reste de transformer les expériences en processus industriels, intégrés aux systèmes de l'entreprise, aux données et aux activités des travailleurs de support. Sortir des silos organisationnels, gouverner les plateformes existantes et identifier le juste équilibre entre automatisation et intervention humaine deviennent donc des conditions décisives pour obtenir des résultats mesurables.
Luca Feci, directeur avant-vente de Konecta Digitalanalyse les obstacles qui freinent l'adoption à grande échelle de l'IA et les applications qui améliorent déjà les temps de réponse, les coûts opérationnels, la personnalisation et la qualité de service. Un scénario dans lequel l'intelligence artificielle peut également aider les opérateurs télécoms à élargir leur modèle économique, en les transformant en pôles technologiques et multiservices capables d'offrir aux entreprises des solutions gérées, prédictives et à plus forte valeur ajoutée.
Dans le secteur des télécommunications, l’intelligence artificielle est encore souvent confinée à des projets pilotes. Quels sont les obstacles qui freinent actuellement la transition vers une adoption à grande échelle et comment peuvent-ils être surmontés ?
Chez Konecta nous avons l'avantage d'observer l'évolution du marché directement « sur le terrain », allant bien au-delà de la simple théorie. Notre vision repose sur la gestion quotidienne de millions d’interactions et de processus critiques pour les principaux acteurs du secteur. Et l’expérience pratique nous enseigne qu’aujourd’hui l’obstacle à l’adoption à grande échelle de l’IA n’est plus la maturité des algorithmes, mais la capacité des entreprises à transformer une expérimentation technologique en un véritable processus industriel.
On voit souvent surgir des initiatives intéressantes mais isolées, dépourvues d'une véritable vision d'ensemble. Si ces projets ne sont pas liés à des KPI opérationnels concrets, on finit par créer une infinité de preuves de concept techniquement passionnantes, mais très difficiles à mettre à l'échelle et à traduire dans la réalité opérationnelle. À cela s’ajoutent des barrières structurelles historiques telles que des systèmes existants et des données fragmentées dans divers silos d’entreprise, ainsi que de longs délais de mise en œuvre.
Faire évoluer l'IA nécessite de surmonter les silos organisationnels, de créer une collaboration stable entre l'entreprise, l'informatique, la sécurité et la conformité, avec un modèle de gouvernance rigoureux dès le départ, comprenant des tests approfondis avant la publication, une surveillance continue des réponses et des procédures claires pour impliquer l'opérateur humain si nécessaire.
Nous appliquons tout cela avec Kolibri, la plateforme d'IA agentique de Konecta, conçue précisément pour orchestrer ces écosystèmes et donner un réel coup de pouce à la transformation de l'entreprise, grâce à la disponibilité d'une vaste bibliothèque d'agents intelligents et de cas d'utilisation verticaux testés et disponibles qui vous permettent de réduire considérablement les temps de projet, vous permettant de passer de l'idée à la production en seulement 30 à 90 jours.
Les systèmes existants, la qualité des données et l’intégration entre les plateformes représentent des enjeux cruciaux. Par où un opérateur doit-il commencer à construire un modèle d’IA véritablement évolutif et intégré aux processus métier ?
Le principal conseil est de toujours partir de l’analyse approfondie des parcours clients qui ont le plus d’impact sur l’entreprise – je pense par exemple à la gestion des litiges, des dysfonctionnements ou des annulations. Il est nécessaire de cartographier avec une extrême clarté quelles données, quels systèmes, quelles décisions et quelles responsabilités sont impliqués dans chaque étape. En effet, les modèles génératifs ne sont utiles et précis que s’ils sont alimentés par un contenu d’entreprise validé, mis à jour et contrôlé.
De plus, l'exploitation de niveaux d'orchestration et d'interfaces standardisées permet de garantir une modularité et une interopérabilité immédiates, sans avoir à attendre les longs délais nécessaires au remplacement total des plateformes existantes. L'application de méthodologies de surveillance continue vous permet de garder sous contrôle la précision, les coûts et les latences, garantissant ainsi une sécurité absolue.
flexibilité pour remplacer le modèle sous-jacent à mesure que le marché évolue, sans jamais avoir à repenser l'ensemble du processus.
Dans le domaine du service client, où se situe aujourd’hui la frontière la plus efficace entre automatisation et intervention humaine ? Dans quelles activités l’IA peut-elle remplacer les processus traditionnels et dans lesquelles cependant la présence de l’opérateur reste déterminante ?
Dans notre secteur, on est souvent tenté de simplifier à l'extrême, en traçant une ligne imaginaire qui sépare les demandes « simples », destinées à l'automatisation, et les demandes « complexes » à laisser aux personnes. L'expérience sur le terrain nous apprend cependant que la véritable frontière est beaucoup plus nuancée et se déplace selon quatre coordonnées : le niveau de risque, le degré d'ambiguïté de la demande, la charge émotionnelle du client et le caractère définitif de la décision à prendre.
Le véritable « super pouvoir » de l'IA est la capacité de libérer l'opérateur de tout ce travail à faible valeur ajoutée, comme classer les tickets, pêcher des informations dans des dizaines de systèmes différents, remplir des formulaires CRM ou résumer la conversation.
En effet, c’est dans les interactions complexes que notre atout le plus important, les personnes, fait la différence. Le modèle que nous appliquons au quotidien est celui de la collaboration dynamique, que nous appelons « opérations hybrides ». L'IA fait tout ce qu'elle sait faire en toute confiance, mais elle est programmée pour prendre du recul dès qu'elle ressent une incertitude ou s'aperçoit que le client est en difficulté.
Quelles applications d’IA produisent déjà des résultats mesurables pour les opérateurs télécoms en termes de réduction des coûts, de temps de réponse, de personnalisation des services et de satisfaction client ?
Les chiffres nous indiquent que les solutions conversationnelles avancées en libre-service atteignent des taux de résolution de bout en bout supérieurs à 70 %. Par ailleurs, des systèmes comme Agent Assist ou Copilots pour accompagner les opérateurs dynamisent fortement les ventes (up-sell et cross-sell) gérées directement par les services d'assistance.
Passant ensuite aux opérations et à l’analyse des données, les modèles prédictifs permettent deux nouveaux sauts de qualité. Le premier est le soin proactif, c'est-à-dire la capacité de corréler le parcours avec les données du réseau et l'historique du client pour intercepter et résoudre les problèmes avant même qu'ils ne se traduisent par un mauvais service perçu, tandis que le second concerne l'amélioration du client – l'utilisation de modèles avancés qui réduisent les temps d'analyse commerciale, permettant la génération d'offres commerciales contextualisées pour optimiser la fidélisation.
Cependant, notre expérience du terrain nous a appris que le succès de ces initiatives, du libre-service à l'analyse prédictive, ne se produit que lorsque l'IA est profondément intégrée aux processus opérationnels de l'entreprise et orchestrée selon le paradigme des « opérations hybrides ».
Selon Konecta, 80 % des clients professionnels attendent des services de télécommunications qui vont au-delà de la connectivité. Comment l’IA peut-elle aider les opérateurs à faire évoluer leur modèle d’offre et à créer de nouvelles sources de valeur et de revenus ?
Les entreprises recherchent un partenaire capable de les accompagner tout au long du parcours de transformation numérique. Dans ce scénario, l’IA peut devenir un accélérateur fondamental, à condition qu’elle soit utilisée pour dépasser la logique de l’offre traditionnelle et construire des services à plus forte valeur ajoutée.
La première évolution consiste à transformer la connectivité en un service managé, intelligent et prédictif. L'opérateur vend des résultats opérationnels mesurables tels que la continuité du service, la sécurité, la qualité des performances et la capacité à prévenir les pannes et les anomalies. Sur cette base, il est possible de développer des solutions verticales, combinant connectivité, IoT, edge computing et IA pour répondre aux besoins spécifiques de différents secteurs.
Il y a ensuite une dynamique d’expansion cruciale qui voit la transformation de l’opérateur télécom en un hub multiservice. Aujourd’hui, les opérateurs étendent leurs frontières bien au-delà de leur cœur de métier, en combinant la connectivité avec des offres liées à l’énergie, aux médias ou encore aux assurances et aux services financiers. À cela s’ajoute la belle opportunité de se positionner comme un orchestrateur d’IA de confiance, notamment en accompagnement des PME. L'opérateur peut répondre aux demandes d'IA des entreprises, en se proposant comme point de contact unique pour la fourniture de plateformes gérées, d'agents intelligents, de services d'intégration et de modèles de gouvernance et de protection des données.
C’est dans cette voie que s’inscrivent le modèle d’intervention Konecta et la plateforme Kolibri, à travers une approche qui dépasse les solutions individuelles isolées et vise à orchestrer l’ensemble de l’écosystème. Cela signifie repenser les parcours clients, intégrer l’IA agentique dans les processus de service et de vente et industrialiser les cas d’usage de manière sécurisée, évolutive et mesurable. La véritable opportunité pour les opérateurs télécoms est de se positionner sur le marché comme un hub technologique et multiservice solide, en utilisant l'IA comme moteur central pour valoriser et combiner les atouts qui rendent les opérateurs irremplaçables, comme l'infrastructure réseau, l'immense quantité de données opérationnelles, les compétences en cybersécurité, la capillarité territoriale et la relation consolidée avec le client.