La croissance du commerce électronique transfrontalier et la suppression, le 1^er juillet 2021, de l’exonération de la TVA pour l’importation sur le territoire de l’Union européenne de produits d’une valeur en dessous de 22€ ont amené de nombreuses personnes à contacter pour la première fois une administration des douanes. À la Douane finlandaise, nous avions anticipé ce profond changement et nous avions demandé à un analyste des données travaillant dans une autre agence publique de nous aider à mieux cerner le nombre de nouveaux clients auquel s’attendre. Il était évident que nos ressources au sein du service à la clientèle n’allaient pas suffire ; il était temps d’envisager de nouvelles manières de fonctionner.

Point positif, le service à la clientèle avait lui aussi évolué et un nombre croissant de solutions « intelligentes » étaient apparues sur le marché. S’il n’existe pas une seule manière de définir le terme « intelligent » dans ce contexte, dans notre cas nous utiliserons l’expression pour nous référer à des solutions pouvant être déployées en conjonction avec d’autres solutions, qui possèdent des capacités cognitives comme la perception, le contrôle de l’action, le raisonnement délibératif ou l’utilisation du langage, et qui ont la capacité de s’adapter à travers l’apprentissage.

L’Intelligence artificielle est un catalyseur puissant de progrès dans ce domaine, en particulier le traitement automatique du langage naturel qui est une discipline de l’IA qui se donne pour but de donner aux ordinateurs la capacité de comprendre le texte et la parole pratiquement de la même manière que les humains. Le traitement automatique du langage naturel (ou NLP de son acronyme anglais) est un domaine où les évolutions ont été nombreuses. Le chatbot ou agent conversationnel, qui est un logiciel simulant des conversations humaines avec les utilisateurs à travers des messages textuels, est une des émanations de cette technologie. Les agents conversationnels peuvent fournir des informations aux clients 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7. En procédant par appariement entre les questions et les réponses, le chatbot est capable de fournir la bonne réponse sans que les questions ne soient formulées de manière précise. Même si cette solution est loin d’être parfaite, elle constitue tout de même un excellent instrument à avoir dans la trousse à outils du service à la clientèle.

Plusieurs solutions étaient disponibles sur le marché et nous avons finalement choisi un logiciel clé en main mis au point par une société finlandaise, auquel nous n’avons eu à ajouter que les informations douanières pour l’entraîner ensuite à associer les questions aux réponses, en utilisant quelque 60 scénarios d’interactions. L’agent conversationnel que nous avons choisi était facile à connecter avec notre système de gestion des contacts, nous permettant ainsi de transférer les clients vers notre service de support « chat » en ligne si le chatbot ne pouvait répondre à la question du client ou si le client voulait interagir avec une personne.

Nous avons baptisé notre agent « Hippu », ce qui veut dire « pépite » en finnois, en hommage à l’un de nos chiens renifleurs de stupéfiants qui a pris sa retraite. Nous avons testé Hippu fin 2020 et l’avons déployé début 2021. Hippu a essentiellement été développé pour aider les personnes qui consultent les informations sur notre site Web en lien avec le dédouanement de colis. Après le 1^er juillet 2021, nous avons constaté une flambée du nombre d’individus interagissant avec Hippu. Nous avons atteint 6000 connexions par mois. Depuis lors, les chiffres se sont stabilisés, les gens s’étant entre-temps habitués à la nouvelle législation. Hippu a rendu service à près de 32 000 clients durant la première année de son déploiement. 75 % des conversations ont abouti à une clôture du dossier, les clients ayant indiqué que l’agent conversationnel avait répondu à leur question. Seuls 8 % des clients ont dû être transférés à notre support « chat » en ligne pour pouvoir consulter un des membres du personnel.

Hippu traite les informations en finnois et en suédois mais il convient d’ajouter que, au niveau des solutions de NLP, le meilleur reste à venir, surtout en matière de gestion de langues et des langages. Les grands modèles de langage (ou LLM, de leur acronyme anglais) sont des algorithmes qui « apprennent » des associations statistiques entre des milliards de mots et des milliards de phrases afin d’effectuer certaines tâches comme générer des résumés, traduire, répondre aux questions et classer du texte. Historiquement, toutefois, leur création a été coûteuse et ils sont donc restés entre les mains des grandes entreprises de TI. La situation pourrait toutefois changer après la publication, le 6 juillet 2022, d’un modèle de langage de source ouverte baptisé BLOOM. Selon ses développeurs, BLOOM est capable de générer du texte en 46 langues naturelles et en 13 langages de programmation[1]. BLOOM n’est pas un agent conversationnel mais un modèle d’achèvement de texte. On peut donc commencer une phrase comme si on écrivait un texte et BLOOM se charge de générer une suite cohérente. Il est vraiment difficile d’imaginer et de prédire toutes les utilisations que ce nouveau modèle de langage permettra mais il aura indubitablement une incidence positive sur le développement de nouvelles solutions de NLP.

Les solutions commerciales utilisées pour gérer les activités du service à la clientèle ont également évolué pour permettre aux employés de répondre rapidement aux besoins des clients, par le biais d’outils conviviaux. Les centres de contact gèrent normalement les demandes à travers des canaux multiples, allant des réseaux sociaux et des plateformes numériques aux services d’aide téléphonique plus traditionnels. Nous nous sommes rendu compte que nous avions besoin d’un système de gestion des contacts qui nous offrirait la possibilité de gérer tous nos contacts, de consulter l’historique des conversations et de filtrer les données des clients dans des listes de contacts, en fonction du titre et de toute une série d’autres attributs.

Le nouveau système que nous avons acheté est très riche en informations. Il affiche les interactions passées du client avec notre service client à travers de multiples canaux, et ce dans une seule et même base de données. Nous pouvons également ajouter des notes concernant les besoins des clients et les problèmes rencontrés. Ces informations nous permettent de mieux servir le client s’il nous contacte à nouveau.

Le système offre également un soutien multicanal au client qui nous donne la possibilité de passer facilement d’un canal de communication à un autre plus adapté pour résoudre le problème donné. Par exemple, un client ayant une question simple peut choisir de recourir au support « chat » en ligne en temps réel plutôt que d’appeler et d’avoir à attendre qu’un agent lui réponde. Un client qui souhaite une réponse détaillée ou qui a une demande bien trop difficile à articuler à travers un message dactylographié peut être invité à appeler et à parler à un agent directement. Enfin, nous avons établi une liste des questions fréquemment posées et leurs réponses pour permettre à notre personnel d’offrir un service de haute qualité.

Il ne s’agit plus simplement d’offrir un service aux clients – il s’agit aujourd’hui de comprendre leurs préférences et leur expérience globale à travers le service à la clientèle. Au final, l’objectif est de s’assurer qu’ils soient satisfaits et d’améliorer le respect des réglementations.

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Mikael.hyovalti@tulli.fi

[1] https://huggingface.co/blog/bloom