L’intelligence artificielle générative a-t-elle le potentiel d’optimiser la relation client des compagnies aériennes et d’assurer des tâches complexes pour fournir une véritable assistance aux passagers ? C’est ce que cherchent à mesurer les analystes de TNMT après avoir passé au peigne fin les performances de 21 chatbots des principaux transporteurs aérien.
Si le pic de vols opérés quotidiennement en 2019 n’a toujours pas été atteint en 2024, les plaintes de passagers enregistrées par les compagnies aériennes ont quant à elles explosé. En 2022, celles-ci ont augmenté de plus de 400 % par rapport à 2019, selon un rapport du ministère américain des Transports.
Entre 2019 et 2022, les plaintes de passagers des compagnies aériennes ont augmenté de 400% aux Etats-Unis. Crédits : TNMT
Cette hausse du mécontentement des passagers est-elle associée à la baisse de main d'œuvre qui touche le secteur ? Entre 2019 et 2022, l’aviation a perdu 21% de sa force de travail, selon un rapport d’Oxford.
Aérien : l’IA générative peut-elle optimiser la relation client ?
En parallèle, l’essor de l’intelligence artificielle générative permet aux chatbots et autres assistants conversationnels développés dans l’industrie d’adresser davantage de cas d’usage. L’IA générative est-elle en mesure d’améliorer l’expérience client des compagnies aériennes ?
Les 15 fonctionnalités des chatbots passées au peigne fin dans le cadre de l'étude. Crédits : TNMT
C’est ce que cherchent à mesurer les analystes de TNMT après avoir passé au peigne fin 15 fonctionnalités assurées par les chatbots boostés à l’IA de 21 transporteurs aériens. L’occasion également de comparer les performances des interfaces conversationnelles traditionnelles à celles qui s’appuient sur l’intelligence artificielle générative.
Alléger la charge du service client
Selon l’étude, l’utilisation du chatbot 6eskai par Indigo, une compagnie low-cost indienne, a permis de réduire la charge de travail du service client de l’ordre de 75%. Et pour sa consoeur, Air India, seulement 7% des questions posées au chatbot Ai.g nécessitent l’intervention d’un humain. De telles performances étendues à l’échelle de l’industrie permettraient de faire passer l’expérience client à un tout autre niveau.
Le chatbot AI.g d'Air India est capable de traiter 93% des requêtes clients sans intervention humaine. Crédits : TNMT
Mais le chemin est encore long à parcourir. Pour les besoins de l’enquête, les chercheurs ont noté les différents chatbots en fonction de leur capacité à assurer chacune des 15 fonctionnalités étudiées : 1 point pour une tâche pleinement accomplie, 0,5 pour une réponse partielle, 0 en cas d’échec. Un chatbot capable d’adresser l’intégralité des cas d’usage peut donc obtenir la note de 15 points.
Quand l’IA booste les performances des chatbots
Le premier enseignement de l’étude fait la part belle aux performances de l’IA générative. Capables de planifier un itinéraire ou de prendre en charge la réservation d’un vol au sein de l’interface conversationnelle, les chatbots utilisant l’IA ont obtenu, en moyenne, 24,2% de réussite par rapport à ceux qui n'exploitent pas l’IA.
En moyenne, les chatbots des compagnies aériennes qui utilisent l'IA générative se montrent plus performants que leurs homologues conventionnels. Crédits : TNMT
Des performances que les analystes associent à la meilleure compréhension du langage naturel de ces outils, ce qui évite aux passagers de naviguer au sein de menus parfois complexes.
Un levier d’engagement et d’inclusion
Le plus grand bénéfice que tirent les chatbots de l’IA réside dans leur capacité à planifier des itinéraires, indiquent les analystes. Une opportunité pour les compagnies aériennes d’interagir plus tôt avec le voyageur qui se contentait jusqu’alors de se rendre sur leur site ou application au moment de réserver un vol.
Selon l’étude, ils constituent également un levier d’inclusion pour les transporteurs, notamment grâce à leur capacité à interagir avec les passagers dans plusieurs langues. Un atout jugé indispensable pour des entreprises opérant aux quatre coins du globe.
Des capacités limitées face aux tâches complexes
Finalement, les solutions d’IA générative se démarquent essentiellement dans des tâches plutôt généralistes. En matière de gestion des réservations, dans le cadre d’une modification ou d’une annulation notamment, ou d’information sur les retards de vol, l’IA générative s’est révélée à peine plus performante que les chatbots traditionnels.
Donner des informations sur le statut des vols (fonction n°13) est le seul cas d'usage où les chatbots traditionnels se sont montrés plus performants que ceux qui utilisent l'IA générative. Crédits : TNMT
Ces derniers se sont d’ailleurs montrés plus efficaces lorsqu’il s’agit de délivrer des informations sur le statut des vols.
Quelles leçons tirer des OTA ?
S’inspirant des modèles développés par les agences de voyage en ligne comme Kayak, Expedia, Despegar ou Trip.com, le rapport suggère aux compagnies aériennes de veiller à rendre leur chatbot facilement accessible alors que seulement 38% sont intégrés à l’application du transporteur. Fournir une aide au passager de manière proactive et ne pas se contenter de le rediriger vers de l’information tierce s’avère tout autant indispensable. Or, seulement 10% des chatbots des transporteurs redirigent l’utilisateur au sein de l’application lors d’une demande d’assistance à la réservation.
Le rapport souligne la nécessité de rendre le chatbot des compagnies aériennes accessible directement depuis l'application. Crédits : TNMT
Le rapport souligne aussi l’importance d’intégrer la voix comme canal de communication à l’instar de Despegar ou Trip.com, le texte s’avérant moins adapté en mobilité et dans des situations stressantes comme lors d’une annulation.
Méthodologie : après avoir identifié tous les chatbots des services client de compagnies aériennes, les analystes ont retenu 2 transporteurs low-cost et 4 à service complet par région. De quoi permettre de constituer un échantillon représentatif du secteur aérien.
Photo d'ouverture : Andrik Langfield
