Colas, filiale du groupe Bouygues, est le leader mondial de la construction routière. À l'été 2021, l'entreprise a déployé son premier Chatbot IT en France avec l' Agent Virtuel Intelligent de Konverso.
Son objectif est d'améliorer le service rendu aux utilisateurs (15 000 utilisateurs en France, 55 000 collaborateurs dans 50 pays), tout en allégeant la charge de travail de ses services IT internes. Ce projet est une étape majeure dans une feuille de route lancée il y a 3 ans chez Colas, autour de la plateforme ITSM ServiceNow et du digital workplace de Microsoft.
RÉSUMÉ DU PROJET
Au cours des trois dernières années, Colas avait déjà travaillé sur le self-care et la gestion des connaissances pour ses équipes de support, en déployant la plateforme ITSM ServiceNow. Depuis, les missions de l'équipe de support de Colas ont évolué, et leurs domaines d'intervention et de support client se sont développés avec le même nombre d'employés.
Le projet Chatbot de Colas a donc deux objectifs : apporter de l'innovation aux utilisateurs, à travers une nouvelle façon de fournir des self-services, et libérer du temps pour les équipes du service desk (une trentaine d'agents de support de niveau 1) afin d'améliorer le service et l'expérience client.
Le Knowledge Manager de Colas, Mathieu Sagot, mène le projet Chatbot du groupe. Intégré aux équipes de support, il apporte au projet une vision "métier", importante pour comprendre les enjeux des utilisateurs et des agents de support IT.
"Mon rôle en tant que Knowledge Manager est de m'assurer que les bases de connaissances sont bien exploitées. Avec l'agent virtuel de Konverso, qui s'appuie sur une grande variété de sources de réponses, nous offrons aux utilisateurs un outil de self-care qui rapproche d'eux les réponses pertinentes. Pour moi, le Chatbot est un moyen de promouvoir la connaissance dans l'entreprise."
Mathieu Sagot, Knowledge Manager chez Colas & Chef de projet Chatbot.
UN CHATBOT DISPONIBLE DANS MICROSOFT TEAMS
Avant de sélectionner Konverso, l'équipe de Colas a étudié plusieurs solutions d'assistants virtuels sur le marché des technologies d'IA. L'un des critères de sélection les plus importants était que l'agent virtuel intelligent soit disponible et fonctionnel dans Microsoft Teams. Cet outil de communication et de collaboration transversale est déployé chez Colas depuis 18 mois et adopté par l'ensemble des équipes.
Le Chatbot est présent là où les utilisateurs travaillent pour simplifier leur parcours numérique ainsi que leur parcours avec le support. Il offre une interface très intuitive dans Microsoft Teams, ce qui réduit les efforts de gestion du changement et d'adoption. Il s'agit d'une solution multicanal avec un Chatbot toujours capable de transférer un utilisateur vers le Live Chat/IM, comme nous le verrons plus en détail dans cet article.
UN CHATBOT POUR MIEUX SOUTENIR LES UTILISATEURS
La mise en œuvre d'un Chatbot augmentera la performance du self-care. Le premier rôle du Chatbot est de fournir des réponses précises et pertinentes aux questions fréquentes des utilisateurs. Pour cela, Colas a connecté le Chatbot Konverso aux bases de connaissances de l'entreprise dans ServiceNow.
Le moteur de traitement du langage de Konverso trouve les bons articles de connaissance et les propose aux utilisateurs comme réponses à leurs questions. Grâce à l'intelligence artificielle, ses réponses sont meilleures que celles du moteur de recherche de la base de connaissances. En particulier, le moteur de traitement du langage utilise des algorithmes avancés d'apprentissage par similarité et fournit une interface pour l'entraînement sur des données historiques.
Le Chatbot pourra également mieux traiter les cas complexes liés au contexte des utilisateurs (localisation, matériel utilisé, heure de la journée, etc.) Dans de nombreuses entreprises, l'énumération de ces nombreux cas d'utilisation peut rendre complexes les articles de connaissance, qui peuvent atteindre plusieurs dizaines de pages. Ce contenu "brut" est complexe pour les utilisateurs et n'est pas utilisé. A l'inverse, le Chatbot offre un accompagnement pas à pas aux utilisateurs. En posant des questions de clarification, le Chatbot pourra offrir une réponse simple, unique et adaptée au contexte de l'utilisateur.
UN SERVICE HYBRIDE PUISSANT QUI COMBINE LE CHATBOT ET LE TECHNICIEN
Si le Chatbot ne peut pas répondre à une question, il doit pouvoir transférer une conversation de chat à un agent de support humain. L'agent virtuel intelligent de Konverso doit s'intégrer dans une configuration hybride où le Chatbot collabore de manière transparente avec les équipes d'agents de support.
Plusieurs cas peuvent se présenter. Ces transferts doivent être aussi fluides et productifs que possible, tant pour l'utilisateur que pour le technicien qui reçoit la demande de transfert. L'utilisateur restera dans son interface numérique (Microsoft Teams ou le Self-Service Portal) tandis que l'agent pourra chatter depuis le ServiceNow Agent Workplace.
La plateforme Konverso est très ouverte et, grâce à ses multiples intégrations, elle permet à Colas de capitaliser sur ses investissements passés.
De plus, le Chatbot permettra de capturer de nouvelles connaissances dans l'entreprise : l'expertise des agents de support qui n'a pas été formalisée ou structurée. Cette connaissance, générée dans la messagerie instantanée lors des échanges entre les utilisateurs et les agents de support, peut être transformée plus rapidement en réponses précises, basées sur les cas d'usage des utilisateurs, et apprises par le Chatbot.
CONSTRUIRE OU ACHETER UN CHATBOT
Avec Konverso, Colas a fait le choix d'acheter un Chatbot plutôt que de le construire. Colas a comparé Konverso à d'autres plateformes de développement de chatbots. En choisissant Konverso, Colas obtient une solution commerciale, basée sur du no-code et facile à utiliser après une formation.
La solution intègre tous les éléments de manière simple, en particulier une bibliothèque de scénarios conversationnels professionnels qui peuvent être personnalisés et activés, un module NLP prêt à l'emploi et une bibliothèque d'analytiques pour surveiller les performances et l'optimisation de la solution. Colas bénéficie également du soutien méthodologique de l'équipe Konverso pour la configuration et l'évolution du Chatbot, afin de maximiser son ROI et d'assurer une excellente expérience client.
Définir le périmètre d'un Chatbot est crucial dès le début du projet. Mathieu Sagot, Knowledge Manager chez Colas et chef de projet Chatbot, confirme qu'il peut être très tentant de donner au Chatbot un périmètre trop large dès le départ. Il est préférable de commencer avec moins, mais sur un périmètre bien testé, pour ensuite apporter des améliorations continues au travail de l'assistant virtuel.
Le robot apprendra ensuite automatiquement à partir des conversations entre les utilisateurs et les agents d'assistance. Ce processus d'apprentissage reste sous la supervision des agents de support technique humains, pour valider la qualité des réponses fournies.
Ce cercle vertueux d'apprentissage continu s'appuie sur des bases de connaissances, issues d'outils comme ServiceNow mais aussi de l'expertise des agents de support. De plus, les qualités conversationnelles du Chatbot de Konverso lui permettent de comprendre les questions et leur contexte, de fournir des réponses pertinentes aux utilisateurs et ainsi d'améliorer l'expérience client.
"C'est un cercle vertueux car il est simple pour l'entreprise de superviser l'apprentissage continu du Chatbot, d'améliorer ses connaissances et de mieux répondre aux utilisateurs dans le futur. "
Mathieu Sagot, Knowledge Manager chez Colas & Chef de projet Chatbot.
POINTS CLÉS DU PROJET
En cadrant son projet avec l'équipe de Konverso, Colas a pu identifier et prioriser les sujets les plus importants, avec un ROI plus immédiat, et ainsi éviter de se disperser.
Les demandes récurrentes des utilisateurs sont comparables à celles de la plupart des grandes entreprises. Il s'agit de demandes de mots de passe, de logiciels bureautiques, d'impression, de problèmes de VPN, très importants dans le cadre du Covid-19 avec l'accès à distance.
Colas a également sécurisé le lancement de ce premier projet de Chatbot, en l'intégrant naturellement dans le parcours numérique de l'utilisateur et de l'agent. 55% des demandes parviennent aux agents de support par téléphone et 45% via le portail d'agents virtuels ServiceNow.
Une partie de ce flux passe désormais par le Chatbot, ce qui a pour effet de réduire le nombre de tickets au Service Desk. L'équipe du Service Desk s'est réorganisée en dédiant quelques agents au chat, pour répondre en temps réel aux questions complexes qui ne sont pas résolues par le Chatbot.
ANTICIPER LA COMMUNICATION AVEC LES UTILISATEURS
Avant le lancement de son projet, l'équipe de Colas a profité de l'été pour communiquer largement avec ses utilisateurs et les préparer à l'arrivée du Chatbot. Le Chatbot a été personnalisé, sous la forme d'un avatar appelé "Sam", présenté comme un nouvel employé qui va bientôt rejoindre l'équipe.
Cette approche a permis d'expliquer que "Sam" est disponible 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7, mais aussi qu'il débute. Il est donc normal qu'il ne sache pas répondre à tout, mais il transférera ensuite les demandes à un agent de support capable d'y répondre.
"Un Chatbot est un nouvel usage qu'il faut expliquer, et il ne faut pas le survendre. Si un premier projet se passe mal et que les utilisateurs ont une mauvaise expérience avec un chatbot, il est très difficile de se rattraper auprès d'eux. Si nous disons que le Chatbot est un magicien, qu'il sera capable de répondre à toutes les demandes, nous ne ferons que générer de la déception. Nous avons donc expliqué dès le départ qu'il n'y aurait pas de temps d'arrêt, pas de points de blocage. Et qu'un agent de support avec lequel les utilisateurs ont l'habitude de discuter serait toujours disponible. "
Mathieu Sagot, Knowledge Manager chez Colas & Chef de projet Chatbot.
PROCHAINES ÉTAPES DU PROJET : UN CERCLE VERTUEUX DE DONNÉES
La digitalisation du centre d'assistance aux utilisateurs permet également de créer des données utiles à l'évolution du Chatbot. Ces données peuvent être validées en temps réel par les experts lorsqu'ils interagissent avec les utilisateurs. En se basant sur le retour d'expérience d'une cinquantaine de projets, les équipes de Konverso ont mesuré que l'Agent Virtuel Intelligent pouvait atteindre un taux de déviation des appels de support de 30% dès le départ. Ensuite, le Chatbot bénéficiera de boucles d'amélioration pour atteindre 40 à 45% de déflexion en apprenant des interactions avec les utilisateurs.
Ces boucles d'amélioration sont facilitées par l'interface d'administration "sans code" de Konverso. Les agents de support et les knowledge managers peuvent rapidement se l'approprier. Ainsi, chez Colas, après une courte phase de prise en main de l'outil et de découverte de ses possibilités, Mathieu Sagot confirme qu'il est déjà autonome à 95% sur son projet de Chatbot. Pour les points techniques spécifiques, il peut toujours faire appel à l'équipe de Konverso.
En 2022, Colas prévoit également de mettre en place plusieurs processus d'automatisation qui seront gérés par le Chatbot. Il s'agira notamment des demandes récurrentes de mots de passe et des demandes de code PUK pour les téléphones.
A PROPOS DE COLAS
Colas, filiale du groupe Bouygues, a une mission : imaginer, construire et entretenir des infrastructures de transport durables. S'appuyant sur un réseau de 800 entreprises de construction et 3 000 unités de production de matériaux dans plus de 50 pays sur les cinq continents, les 55 000 collaborateurs du Groupe agissent localement pour relier les communautés et favoriser les échanges d'aujourd'hui et de demain.
Colas a pour ambition d'être le leader mondial des solutions de mobilité innovantes et durables. En 2020, le chiffre d'affaires consolidé de Colas s'élève à 12,3 milliards d'euros (55% à l'international).
(www.colas.com)
LES CAPACITÉS UNIQUES DE KONVERSO
L'agent virtuel intelligent pour le service d'assistance IT de Konverso apporte à Colas les capacités uniques suivantes :
- Apprentissage supervisé: L'agent virtuel extrait des données du chat en direct pour apprendre à répondre, en s'appuyant sur ses modèles d'apprentissage automatique. Les agents humains peuvent également superviser ce processus d'apprentissage, ce qui permet de réduire les efforts, la complexité et le temps nécessaires à l'entraînement de l'agent virtuel tout en améliorant rapidement la qualité des conversations.
- NLP et workflow conversationnel: L'agent virtuel possède des capacités d'IA conversationnelle. Il peut gérer des conversations et des réponses simples ou complexes grâce à ses moteurs de NLP et de workflow conversationnel. Pour en savoir plus sur la compréhension du langage naturel et les modèles NLU, l'apprentissage profond et la façon dont l'IA comprend nos langues, vous pouvez lire cet article écrit par Amédée Potier, CTO et cofondateur de Konverso .
- Analytiques: Les spécialistes du service d'assistance de Colas peuvent surveiller les résultats et les performances de l'agent virtuel, grâce à des tableaux de bord préconstruits, superposés et forés, trouvés par des chercheurs en IA. (35 tableaux de bord préconfigurés et les données peuvent être exportées vers des outils d'analyse).
- Intégration: L'agent virtuel est entièrement intégré à l'environnement ITSM de Colas, afin d'exploiter automatiquement l'ensemble des connaissances, des données et des flux de travail. Les clients de Konverso peuvent ainsi automatiser des activités et se relier à des sources d'information externes pour une couverture plus large.
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