Si leintelligence artificielle entre de manière de plus en plus structurelle au sein des entreprises et des projets service clientpour de nombreuses entreprises, le véritable problème n’est pas seulement l’adoption technologique.
En 2025, plus de la moitié des grandes entreprises utiliseront au moins une technologie d'IA ainsi que 15 % des PME[1]. Si 81 % des grandes entreprises italiennes qui investissent dans l'IA ont déjà lancé des projets pour soutenir la gestion des clients, seulement 7 % sont prêtes à exploiter l'IA de manière intégrée.[2].
Il ne s'agit plus d'automatiser des points de contact individuels ou d'en introduire de nouveaux chatbots. Le véritable défi concerne la capacité à intégrer et à gouverner l’intelligence artificielle au sein des processus métiers, en déplaçant l’attention de la simple expérimentation technologique vers la construction de modèles opérationnels et organisationnels capables de générer de la valeur dans le temps.
De l’expérimentation à la scalabilité : la limite des modèles non gouvernés
Le véritable point critique ne réside pas dans la qualité des stratégies, souvent solides et bien définies, mais plutôt dans la capacité à les transformer en processus évolutifs, cohérents et contrôlables dans le temps. Les entreprises investissent en effet dans des plateformes GRC ou analytique mais ils rencontrent des problèmes lorsqu'ils souhaitent intégrer des initiatives dans les processus quotidiens ou lorsqu'ils se retrouvent gérés par de nombreuses personnes et avec des volumes élevés.
Le processus fonctionne parfaitement lorsque la situation est « standard » mais les étapes et l'attente augmentent lorsque les demandes sont plus compliquées, augmentant l'Effort du Client et compromettant la qualité de l'expérience.
À cela s’ajoute un autre élément critique : le fragmentation organisationnelle. De nombreuses entreprises continuent de fonctionner en silos fonctionnels, avec des mesures et des priorités différentes en matière de service client, de marketing, d'opérations et d'informatique.. En l’absence de gouvernance partagée, l’IA risque également de se transformer en une somme d’initiatives isolées plutôt qu’en un véritable catalyseur stratégique.
Le rôle de l’IA supervisée dans les processus de service client
Dans ce scénario, le concept de IA superviséeune approche qui considère l’intelligence artificielle non pas comme un outil destiné à remplacer l’humain, mais comme un levier pour valoriser ses compétences, ses capacités de décision et son efficacité opérationnelle.
Dans le domaine du service client, la valeur de l’IA apparaît lorsque la technologie et les compétences humaines fonctionnent de manière complémentaire. L'intelligence artificielle peut analyser de grandes quantités de données, récupérer des informations pertinentes en temps réel, résumer l'historique des interactions et suggérer les actions les plus appropriées aux opérateurs. Au lieu de cela, les gens se retrouvent avec des activités qui nécessitent une interprétation du contexte, une gestion de situations plus complexes et des compétences relationnelles.des éléments cruciaux pour la qualité de l’expérience client.
Les organisations les plus matures sont donc évoluer d’une logique de simple automatisation vers des modèles dans lesquels l’IA accompagne les opérateurs, leur permettant de se concentrer sur des activités à plus forte valeur ajoutée et contribuer à l’amélioration de la qualité du service et de la productivité.
Pour gouverner cette évolution, de nouveaux modèles organisationnels capables de intégrer les personnes, les données, les processus et les systèmes intelligents au sein d'une architecture opérationnelle unique. Le but est dépasser la fragmentation des initiatives et construire un modèle transversal capable d’unifier les KPI, la gouvernance et le suivi entre les différentes fonctions de l'entreprise.
Le nœud de données : surmonter les silos et la fragmentation organisationnelle
La gouvernance de l’IA implique inévitablement aussi gouvernance des données. L’une des principales difficultés rencontrées par les entreprises concerne la fragmentation des informations entre les différents systèmes, plateformes et services.
CRM, ERP, canaux numériques et points de contact physiques produisent d'énormes quantités de données qui restent souvent séparées et difficiles à utiliser de manière intégrée. Cette fragmentation limite la capacité à construire des parcours clients cohérents et empêche les entreprises de prendre des décisions véritablement basées sur les données.
Pour résoudre ce problème le concept de Source Unique de Vérité devient central: un écosystème partagé dans lequel les données et les insights sont accessibles à travers les différentes fonctions métiers. Centraliser les actifs informationnels signifie briser les silos organisationnels et créer une base d’informations commune sur laquelle fonder des décisions plus rapides, plus cohérentes et basées sur les données.. Cela vous permet de prendre des décisions plus rapides et plus cohérentes, basées sur des données fiables gouvernées en temps réel, anticipant les besoins et les attentes des clients.
Telco Focus : le banc d'essai le plus complexe pour la gouvernance de l'IA
Dans le secteur des télécommunications, la gouvernance de l’IA joue un rôle encore plus stratégique. En effet, les entreprises de télécommunications gèrent de grands volumes d'interactions, des parcours clients complexes et une demande croissante d'expériences rapides et personnalisées. Les délais d'attente élevés, la nécessité de répéter les informations et les difficultés à obtenir des réponses personnalisées représentent encore aujourd'hui quelques-unes des principales causes d'insatisfaction des clients.
Dans ce scénario, L'IA supervisée peut aider les opérateurs en automatisant les tâches répétitives, en regroupant les informations provenant de différents systèmes et en suggérant des réponses plus pertinentes, contribuant ainsi à réduire les temps de gestion et à améliorer la continuité de l'expérience à travers différents points de contact..
Mais pour les Telcos, la valeur de l’IA dépend avant tout de sa capacité à l’insérer dans une gouvernance structurée, avec des KPI partagés, des données intégrées et une collaboration transversale entre service client, opérations, IT et commercialisation. Dans ce contexte, les modèles organisationnels tels que les centres d’opérations d’IA peuvent représenter un élément permettant de coordonner différents processus, technologies et compétencesgarantissant un contrôle continu des performances et une plus grande capacité d’adaptation aux évolutions du marché et aux besoins des clients.
De la technologie à la maturité opérationnelle
L'évolution de l'intelligence artificielle dans l'expérience client marque le passage d’une logique d’expérimentation à une logique de gouvernance et de scalabilité. Les entreprises qui obtiennent les résultats les plus significatifs ne sont pas nécessairement celles qui adoptent le plus de technologies, mais celles qui sont capables d’intégrer l’IA, les données, les processus et les personnes au sein d’un modèle opérationnel cohérent.
Le véritable défi ne concerne donc pas l'intelligence artificielle elle-même, mais plutôt la capacité de l'organisation à la gouverner dans le temps, à suivre ses impacts et à la traduire en valeur concrète pour les clients et le business.. C’est dans ce sens que se jouera le prochain niveau de maturité de l’expérience client, notamment dans les secteurs les plus complexes et relationnels comme les télécommunications.
[1] ISTAT, Affaires et TIC – Année 2025Communiqué de presse, décembre 2025
[2] Observatoire de l'expérience client omnicanal, Polytechnique de Milan, Expérience client omnicanal : données clés 2025.