Baromètre Alan x Harris Interactive - édition 3
Evolution du bien-être mental au travail et décryptage des aspirations des salariés et managers par secteur
Harry AI - Les LLM au service du service client
Je vous parlais dans un précédent article des outils que nous avons développés en interne afin de permettre à nos Care experts de se consacrer aux interactions avec nos membres sur lesquelles ils ont le plus de valeur ajoutée.
Depuis cet article paru l’année dernière, nous continuons de développer de nouveaux outils, mais cette fois-ci : avec des LLM ! Pour rappel, un LLM est une IA capable, entre autre, de générer du texte.
Je m’appelle Laure, je suis Product Specialist, et sur cette photo je suis accompagnée des deux autres membres de l’équipe Harry AI : Youssef, data scientist, et Kylie, ingénieure. Ensemble, nous avons co-construit Harry : notre assistant de rédaction, que je vais vous présenter !
✍️ Savez-vous que rédiger une réponse est ce qui fait perdre le plus de temps aux Care Experts ?
En moyenne, un Care expert passe environ 30% de son temps à rédiger une réponse pour nos membres.
Composer la réponse, trouver le bon ton, appliquer la mise en forme, respecter les instructions de rédaction en fonction de l’audience, détailler les process… Autant de détails qui ont un impact significatif sur le temps passé à composer la réponse.
🪄 C’est pour résoudre ce problème que nous avons créé Harry AI !
Notre but est simple : réduire de moitié le temps passé à composer une réponse.
Pour cela, nous avons d’abord passé de nombreuses heures à analyser les habitudes des Care experts ainsi que leur utilisation de l’IA. Cela a complètement validé notre hypothèse quant à la pertinence d’un tel outil pour eux !
Puis, nous avons construit un POC (proof of concept) que nous avons mis entre les mains de 15 beta testeurs afin de collecter des retours sur le produit et étudier son utilisation. Aujourd’hui, Harry est utilisé quotidiennement par ces testeurs et nous ajustons l’outil avec eux pour construire l’outil le plus adapté à tous.
🔧 Alors, comment est-ce que ça fonctionne ?
Pour chaque conversation qui arrive entre les mains de nos Care Experts, nous donnons à Harry :
Tout l’historique de la conversation.
Les macros (réponses pré-écrites permettant d’accélerer la composition de la réponse) associées au sujet du ticket : cela lui permet de connaître les process à appliquer en piochant dans notre base de données.
La typologie du membre (fonctionnaire ou non) afin de trouver le ton approprié.
Ensuite, c’est au Care Expert de jouer : il ou elle doit donner des instructions simples à Harry, sous forme de bullet points, et lui expliquer de manière très concise ce qu’il doit répondre au membre.
Harry formule ensuite la réponse en quelques secondes seulement, dans le ton habituel du Care Expert, ce dernier n’a plus qu’à la relire et la corriger si nécessaire, sans avoir besoin de chercher la procédure à appliquer.
Voici un exemple d’instructions :
Et la réponse générée par Harry :
👣 Et la suite ?
À l’heure où j’écris cet article, nous sommes quasiment prêts à déployer Harry AI à quelque 250 Care experts. La fin d’année sera consacrée à continuer à l’améliorer en travaillant main dans la main avec nos utilisateurs.
Et pour 2026, nous avons d’autres ambitions pour Harry ! Nous avons pour projet de continuer à étendre ses capacités, toujours grâce aux LLM, pour résoudre encore d’autres problématiques rencontrées par les Care Experts. Notre objectif est d’en faire un véritable co-pilote aidant à une résolution rapide des problèmes de nos membres, mais toujours avec notre touche humaine.
Si vous avez envie d’en apprendre plus sur l’utilisation de l’IA à Alan, je vous invite à consulter nos autres articles de blog à ce sujet. Et si Harry vous intéresse, partagez cet article !
