Relation client : SNCF Connect revient sur le flop des assistants vocaux

Que sont devenus les Alexa, Cortana, Siri et ses amis dans le cœur des Français ? Il y a 6 ans, on prédisait que les assistants vocaux allaient créer une révolution dans la relation client aussi importante que l’arrivée du mobile. Aujourd’hui, force est de constater que le soufflé est retombé. La SNCF a été pionnière dans l’expérimentation de ces nouveaux canaux. Pourquoi a-t-elle décidé de ne pas investir dans cette technologie ? Comment l’intelligence artificielle est par ailleurs utilisée dans sa relation avec les clients ? Nous avons interrogé David Nedzela, Directeur Clients chez SNCF Connect & Tech, pour en savoir plus.

L’équipe dédiée à l’innovation de la SNCF a fait plusieurs expérimentations autour des assistants vocaux en 2017-2018. Ces « POC » (proof of concept, étude de faisabilité d'un projet) permettaient d’obtenir des informations voire de réserver un billet de train. Pourquoi ne pas voir lancé une fonctionnalité « officielle » sur le long terme ?

David Nedzela, Directeur Clients chez SNCF Connect & Tech - Crédits : ©Magali Delporte

Globalement, l’engouement des clients pour les assistants vocaux a été assez limité. Et il est important de les écouter. Amazon et Google ont beaucoup investi en marketing pour dire qu’ils allaient devenir des compagnons du quotidien, mais dans les faits, la promesse n’a pas été respectée. C’est pourquoi nous avons fait le choix de ne pas développer cette technologie lors du lancement de SNCF Connect en 2022. Les usages n’étaient pas au rendez-vous. L’achat de billet de train est simple et nécessite peu d’assistance et si besoin, notre chatbot peut répondre aux questions. En après-vente, il y a nos conseillers et l’assistant vocal n’apporte pas de valeur ajoutée. Nous n’avons pas été les seuls à réaliser des expérimentations. A l’époque, nous nous posions beaucoup de questions sur la multicanalité et nous ne voulions pas rater un éventuel virage. Nous avons testé, comme nous le faisons depuis une vingtaine d’années, mais nous n’avons pas trouvé nécessaire de changer les usages des clients.

Quels sont vos points de contact numériques aujourd’hui ?

Notre chatbot, accessible depuis la barre de recherche de SNCF Connect, peut répondre à 10 000 questions en 6 langues. Il répond à 20 000 clients tous les jours et son utilisation a été multipliée par 4 depuis le lancement de SNCF Connect. Pour nous, l’accompagnement à travers le conversationnel est la première étape dans l’autonomisation du client. Notre chatbot a évolué pour répondre plus vite et être plus pertinent. Nous avons également un chatbot sur Messenger et Whatsapp, qui, contrairement, aux assistants vocaux, sont utilisés par une majorité de Français au quotidien. Au sein de l’application mobile, nous proposons un service d’échanges de messages avec un conseiller qui est différent des tchats traditionnels. La conversation peut être asynchrone, c’est-à-dire que le client peut y revenir à tout moment de la journée, elle n’est pas supprimée. Plus de 20% des contacts sont traités par les canaux de messaging chez nous, il est le 2e canal préféré après le téléphone.

Comment l’intelligence artificielle vient-elle améliorer la relation client chez SNCF Connect ?

L’intelligence artificielle nous permet déjà de collecter l’ensemble des conversations sur tous les canaux et de les analyser pour améliorer nos produits. Elle vient aussi améliorer la qualité et la pertinence de nos chatbots. L’IA augmente donc à la fois le conseiller et le chatbot. Elle est aussi un outil d’aide à la productivité pour créer des visuels ou des contenus et pour traduire nos interfaces. Mais elle reste pilotée par l’humain, elle ne va remplacer personne. Je reste assez méfiant envers l’IA générative. Je pense que nous prenons pour acquis ce qu’elle peut dire, alors qu’elle peut se tromper. Si une personne demande si un billet OUIGO est annulable et si elle répond oui alors que ce n’est pas le cas, c’est prendre trop de risque. C’est pourquoi nous avons une équipe dédiée qui travaille en ce moment sur ces sujets. La question est de savoir si la technologie proposée par les grandes entreprises technologiques est plus pertinente ou non que notre propre technologie de modèle de langage pour des cas d’usages spécifiques.