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17/10/2019

L'intelligence artificielle dans le secteur de l'eau, un levier d'amélioration du service client [IA au service de l'eau - 1/3]

A l’instar des compteurs communicants, nombre d’innovations générant d’importants volumes de données variées ont émergé ces dernières années au sein des acteurs du secteur de l’énergie, et plus particulièrement de l’eau. Après une première phase de collecte, stockage et supervision de ces données nécessaire pour leur mise en qualité, les entreprises du secteur deviennent aujourd’hui assez matures pour initier des projets d’intelligence artificielle. Ceci devrait leur permettre de capitaliser sur ces données afin d’optimiser la gestion de leur réseau et mieux répondre au besoin des consommateurs.

Dans une série d’analyses en trois volets, Sia Partners revient sur des opportunités concrètes offertes par l’intelligence artificielle aux acteurs de l’eau.

L’essor de l’intelligence artificielle et les nombreuses applications qui en découlent vont tout d’abord permettre d’améliorer significativement la qualité de service proposée au client. Les données collectées brutes doivent être nettoyées, transformées et exploitées par les entreprises afin d’approfondir leur connaissance client et ainsi améliorer leur relation avec les consommateurs.

L’efficacité opérationnelle

Le développement de l’intelligence artificielle permet aux acteurs de l’eau d’améliorer leur service client en gagnant en efficacité opérationnelle. Dans les centres d’appels notamment, en modélisant la volumétrie d’appels en fonction de différents paramètres puis en la prédisant, il est possible d’anticiper les pics d’appels et d’ainsi optimiser l’allocation des ressources humaines. Les temps d’attente, irritant majeur pour le consommateur, se voit alors diminué.

Les nouvelles avancées de l’intelligence artificielle en termes de compréhension du langage naturel, speech to text et text to speech permettent d’aller encore plus loin dans l’optimisation de cette efficacité opérationnelle. En combinant ces fonctionnalités à une connaissance client grandissante, il est maintenant possible de mettre en place un assistant virtuel pour interagir intelligemment avec les consommateurs. Celui-ci est capable de comprendre des questions complexes via des conversations naturelles basées sur la voix ou le texte, de poser des questions de clarification et de personnaliser ses réponses en fonction de son interlocuteur en interrogeant les données disponibles.

Aujourd’hui, de nombreuses technologies se développent sur le marché et permettent d’adresser différents cas d’usage concrets comme :

  • L’analyse des messages vocaux : détection des émotions et des mots forts de sens afin d’optimiser le routage et la priorisation des appels.
  • Le dialogue entre les clients et une intelligence artificielle : celle-ci est spécialement conçu pour comprendre et répondre aux problématiques directement liées au métier.
  • L’automatisation d’un reporting dit « intelligent » : retranscription et analyse des échanges téléphoniques pour accélérer et améliorer les traitements post-appels.

Ces technologies permettent alors à la fois aux conseillers d’être mieux informés et plus réactifs lors de la communication avec un client, puis d’accélérer le traitement des demandes a posteriori. Cela permet ainsi de réduire significativement les irritants clients comme le temps d’attente, ou la faible connaissance client, et d’ainsi améliorer les indicateurs clés de performance d’un centre de relation client, comme le délai de réponse moyen, ou la qualité du service perçue par le client.

 

La mise en qualité des données

La mise en place d’outils CRM (Customer Relationship Management) de plus en plus modernes se popularise chez les acteurs de l’eau notamment pour optimiser la relation client grâce à la grande quantité de données client agrégées. La connaissance client en devient plus fine, réduisant ainsi le temps de traitement des demandes et améliorant la satisfaction des consommateurs. Néanmoins tout ceci implique un traitement des données collectées, afin d’en garantir un certain niveau de qualité.

En effet, les bases de données client sont souvent caractérisées par une forte présence de doublons due à des fautes de frappe et/ou des erreurs techniques. Cette faible qualité des données peut entraîner :

  • une augmentation des coûts de maintenance et de stockage,
  • une augmentation des coûts d’envoi des courriers,
  • une dégradation de l’image de marque car les consommateurs peuvent se lasser d’être ciblés plusieurs fois par une même action,
  • une dispersion des données et donc de la connaissance client,
  • un biais dans les analyses.

La détection et la suppression des doublons relève donc d’un enjeu stratégique majeur pour les entreprises, en particulier pour celle du secteur de l’eau qui sont sujettes à un flux important d’entrées et de sorties de contrats dans le cadre des délégations de service public. Cependant la volumétrie actuelle des bases de données clients, qui peuvent en comptabiliser des dizaines de millions, rend la tâche impossible à réaliser manuellement et l’automatisation, sauf recours à l’intelligence artificielle, souffre de nombreuses contraintes techniques.

Les récentes avancées en traitement du langage naturel permettent aujourd’hui des détections de doublons efficaces, notamment grâce au recours à des représentations numériques de chaînes de caractères (comme les noms ou les prénoms) très pertinentes. Ce format de données est beaucoup plus facile à manipuler et permet d’utiliser de nombreux algorithmes éprouvés, à l’instar des algorithmes de clustering[1]. La complexité du processus s’en trouve réduite tandis que la sensibilité de la détection en est améliorée.

 

De nouvelles fonctionnalités pour un service au client renforcé

Au-delà de l’amélioration du service client, l’intelligence artificielle est en mesure d’offrir de nouvelles fonctionnalités aux consommateurs qui le souhaitent. Ainsi, la généralisation des compteurs dits « intelligents », qui offrent des relevés d’index journaliers plutôt que mensuels voire annuels, permet des analyses plus fines des habitudes de consommation. S’il s’agit en premier lieu d’optimiser le stockage et la distribution d’eau, ces données ouvrent aussi la voie à une meilleure compréhension des clients.

L’exploitation de ces données peut être mise au service de la détection de fuite. En croisant l’historique de consommation d’une habitation avec ses caractéristiques comme le nombre d’occupant ou la surface ainsi que des données externes comme des données météorologiques ou des données sur l’état du réseau, il est possible d’estimer la probabilité d’une fuite d’eau présente et future. Ainsi, des alertes peuvent être mises en place pour informer le consommateur en temps réel, voire en avance, de la présence d’une fuite. La détection de ces dysfonctionnements permettra aux consommateurs de réaliser des économies et au distributeur de limiter les coûts imposés aux contribuables dans le cadre des délégations de service public.

 

L’intelligence artificielle offre de belles opportunités aux entreprises du secteur de l’eau pour améliorer la qualité de service proposée aux clients. Ces méthodes innovantes permettent de répondre plus efficacement aux attentes du consommateurs, voire de les dépasser en proposant de nouveaux services. Il s’agit là d’un véritable enjeu stratégique pour se différencier dans un environnement très concurrentiel où la parole du consommateur est entendue. L’enjeu est donc autant de développer des technologies d’intelligence artificielle que d’en promouvoir les bénéfices pour les clients afin que de les assurer de la légitimité et de la transparence de l’utilisation des données qui les concernent.

 

Un article écrit par Paul Saffers et Hugo Perrin

Sia Partners

 

[1] Le clustering est une méthode d’analyse statistique qui vise à diviser un ensemble de données en groupes homogènes, c’est-à-dire présentant des caractéristiques communes.

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