Une IA enracinée dans les opérations
Chez Tessi, l’IA est abordée sous un angle résolument fonctionnel. « Nous ne partons pas de la technologie, mais du besoin du métier », résume Pierre-Hadrien Plante. Cette approche a conduit à structurer les usages en quatre grandes familles.
L’agent augmenté apporte une assistance en temps réel pour comprendre plus vite, personnaliser les échanges, pour trouver la bonne information ou réduire les erreurs, que ce soit à l’écrit ou à l’oral.
Le manager augmenté bénéficie d’outils d’analyse avancée, de contrôle et de pilotage intégrant l’IA. « Les outils de quality monitoring automatisent partiellement ou totalement certains contrôles, explique Pierre-Adrien Plante. Les outils de speech analytics ou de business intelligence, boostés à l’IA, permettent une analyse fine, croisée et une planification stratégique avancée. »
Les technologies d’accompagnement aident à la formation et à la montée en compétence des équipes.
L’automatisation et l’IA agentique, enfin, permettent d’industrialiser certaines tâches, d’automatiser partiellement ou totalement des processus. En relation client, ces outils permettent déjà de gérer des flux de contacts simples, et bientôt, des demandes plus complexes. Pour les activités de back-office, ces capacités révolutionnent le traitement documentaire : « l’IA permet d’automatiser l’extraction de données et les contrôles de conformité, avec une efficience largement supérieure aux technologies plus traditionnelles », précise Éric Jamet.
L’IA repense aussi l’environnement de travail lui-même. « En back-office, l‘IA apporte un lien fluide entre le gestionnaire et les logiciels métiers sur lesquels l’agent effectue les actes de gestion, explique le Chief Marketing Officer. Elle optimise les interactions, automatise l’intégration des données, aide au séquencement des actes et sécurise l’accès à la bonne fonctionnalité. » En d’autres termes, elle fluidifie la relation homme-machine et facilite l’appropriation des outils métiers.
Qualité et efficacité d’abord : des résultats mesurables
Les résultats sont là, chiffrés et contextualisés. En back-office, dans le traitement documentaire santé, par exemple : « Sur des documents historiquement peu normés, comme les devis dentaires, les factures hospitalières ou de médecine douce, les taux d’automatisation grimpent jusqu’à 90 %, explique Éric Jamet, avec un taux d’erreur inférieur à 2 %, nettement plus bas que celui constaté en moyenne sur un traitement humain. »
En front-office, les gains sont tout aussi tangibles. Dans le traitement de certains écrits, les agents gagnent jusqu’à 15 % de productivité, tout en préservant le niveau de qualité des traitements. Sur des appels complexes, des agents débutants atteignent dès le premier mois des niveaux de qualité équivalents à ceux de profils expérimentés. Pour des contacts simples, tels qu’une demande d’information ou un suivi de dossier, les flux peuvent être automatisés à 40 %, voire davantage.
Ainsi, dans le front-office comme dans le back-office, le gain est double : qualité et efficacité.D’un côté, l’IA améliore la qualité des opérations : elle réduit les erreurs, renforce la conformité et permet aux agents débutants d’atteindre rapidement le niveau attendu ou, pour les plus seniors, de valoriser leur expertise. De l’autre, elle booste l’efficacité : les tâches répétitives sont prises en charge, les cadences de traitement s’accélèrent, les flux s’automatisent. Deux dimensions complémentaires qui transforment concrètement le quotidien des opérations.
Quand l’IA ouvre de nouveaux possibles
Mais l’intérêt ne se limite pas à l’amélioration de l’existant. En front-office, l’IA permetd’instaurer une relation client plus proactive, en détectant des signaux faibles ou des intentions implicites. « L’IA change la nature de la relation qu’on a avec un client, analyse Pierre-Hadrien Plante. On est capable de prédire les risques. On passe du réactif au proactif. » Elle rend également possible un self-care plus fluide et personnalisé, capable notamment d’anticiper les questions ou d’ajuster le niveau de langage.
L’IA permet, en outre, de mieux valoriser les données issues des processus, en croisant différentes sources pour créer des recommandations pertinentes. « Autour d’un processus métiers, on traite les actes de gestion, la relation client, les flux documentaires : toutes ces données peuvent être croisées pour être prédictives et amener de la valeur à nos clients », abonde Éric Jamet. Une opportunité longtemps promise avec le big data, qui trouve enfin une application à grande échelle.
De nouveaux services et des organisations repensées
Au-delà, l’IA permet de créer de véritables nouveaux services. Les technologies RCS (SMS enrichis et dynamiques), par exemple, ouvrent de nouveaux parcours clients pour la relance commerciale ou le suivi dans le temps. « C’est de l’innovation en tant que telle, des nouveaux services qui viennent trouver leur place à côté de ceux qui existent déjà », souligne Pierre-Adrien Plante
Enfin, un chantier structurel se dessine : le décloisonnement entre front et back-office. « L’automatisation libère du temps des deux côtés. Cela permet d’envisager des équipes pluridisciplinaires, capables de gérer différentes typologies de tâches, en fonction des pics d’activité ou des besoins du client », explique Éric Jamet. Une évolution qui redéfinit les périmètres métier, fluidifie les processus et augmente de champ d’actions des agents.
Une transformation humaine avant tout
Loin des discours anxiogènes, le terrain montre une bonne adhésion des équipes. « Les agents s’approprient facilement ces outils, notamment parce que, comme tout le monde, ils ont une expérience d’utilisation des IA grand public », souligne Éric Jamet. Le langage naturel facilite la prise en main et la valeur ajoutée perçue renforce l’acceptation.
La réussite repose aussi sur une méthodologie éprouvée. « Nous fonctionnons en mode bottom-up, précise Pierre-Hadrien Plante. Le besoin émerge des managers opérationnels et des équipes de production. L’adoption est facilitée parce qu’elle est centrée sur les besoins concrets. » Le déploiement s’effectue en mode projet : les cas d’usage sont testés et validés par les équipes terrain, et les retours d’expérience alimentent une dynamique continue d’amélioration.
L’effort majeur se situe ailleurs, en amont : « Il faut repenser la façon dont les bases de connaissances sont rédigées et présentées, afin que l’IA les traite avec le plus de pertinence possible », explique Éric Jamet. Ce travail d’ingénierie des processus et de la donnée ne doit pas être négligé, car il conditionne la qualité des réponses et la confiance des utilisateurs.
Chez Tessi, l’IA ne remplace pas les métiers : elle les fait évoluer. Les agents deviennent plus experts, les managers plus stratèges, les processus plus fluides. Pendant que d’autres entreprises cherchent encore leur ROI, Tessi a trouvé la formule : partir du terrain, mesurer les gains, impliquer les équipes. Une approche qui transforme la promesse technologique en réalité opérationnelle.