Questions d’éthique et protection des données : l’IA dans le service à la clientèle

L’utilisation de l’intelligence artificielle dans le service client présente de nombreux avantages, tels que des temps de réponse plus rapides, des réponses ou des offres personnalisées et une plus grande efficacité globale des processus. Des quantités massives de données sont produites et utilisées à cette fin. Ainsi, les technologies soulèvent également d’importantes questions éthiques et celles relatives à la protection étendue des données. De quoi s’agit-il, comment les entreprises peuvent-elles protéger les données et donc la vie privée de leurs clients, et comment les systèmes d’IA utilisés fonctionnent de manière équitable et transparente, c’est ce dont nous allons parler dans ce qui suit.

L’intelligence artificielle prend de plus en plus en charge de plus en plus de tâches dans le domaine du service client et de la gestion des clients. Les responsables des entreprises prévoient d’augmenter les dépenses dans ce domaine à l’avenir. Et les clients sont également de plus en plus positifs quant à l’utilisation de l’IA dans le service client. Cela signifie que ce qui a été jusqu’à présent principalement lancé en termes de coût et d’efficacité du personnel pourrait bientôt persuader les clients de choisir une entreprise qui opère avec ces technologies innovantes dans le secteur des services. Pour l’instant ça va.

Mais comment peut-on instaurer la confiance dans l’utilisation de systèmes assistés par l’IA parmi tous les clients qui sont encore critiques à l’égard de leur utilisation ? Comment renforcer la confiance de ceux qui en ont déjà découvert les bienfaits par eux-mêmes ? Quels scénarios éthiquement discutables pourrait-il y avoir dans le service client si l’IA est utilisée sans précautions appropriées ? Soyons un peu plus précis sur ce dernier point :

• Avis clients : une entreprise utilise un système d’IA pour analyser les notes de satisfaction des clients et tirer des conclusions sur la qualité du service. Si le système d’IA n’a pas été suffisamment entraîné ou n’a pas été vérifié pour d’éventuelles distorsions dans le processus de traitement des données, il y a un risque qu’il mette les avis de certains clients dans le mauvais contexte. Par exemple, les personnes ayant un accent pourraient automatiquement être considérées comme moins satisfaites de la reconnaissance vocale sans aucune raison objective pour cela.
   
• Manque de prise en compte des informations sensibles : Dans le service client d’une entreprise, un système de chatbot basé sur l’IA est utilisé dans le service client. S’il n’est pas suffisamment formé pour reconnaître et traiter les données sensibles sur la santé ou les finances d’un client, cela pourrait entraîner un traitement ou une réutilisation inapproprié de ces informations. Une telle atteinte à la vie privée minerait considérablement la confiance.
   
• Décisions injustes dues à un biais d’algorithme : une entreprise utilise un processus de prise de décision alimenté par l’IA pour décider des remboursements. Si l’algorithme stocké n’a pas été vérifié de manière adéquate pour détecter d’éventuels biais, certains groupes de clients pourraient éventuellement être désavantagés sur la base de caractéristiques telles que l’âge, le sexe ou l’origine ethnique.

Les exemples théoriques illustrent comment une utilisation mal préparée de l’IA dans le service à la clientèle peut conduire à des situations éthiquement discutables dans lesquelles les clients seraient désavantagés en raison de discrimination, d’un manque de confidentialité ou d’un traitement injuste. Pour éviter de tels problèmes, il est important de mettre en place des systèmes d’IA appropriés.

La transparence renforce la confiance

L’un des principaux défis de l’utilisation de l’intelligence artificielle est donc de garantir que les systèmes d’IA fonctionnent de manière transparente et compréhensible – et il existe un large consensus dans toute l’UE sur ce point. Bien entendu, cela s’applique également au service client. Les clients doivent être en mesure d’obtenir à tout moment un aperçu de la base sur laquelle l’IA prend des décisions et des raisons pour lesquelles une solution ou une option particulière leur est proposée. Pensons par exemple au règlement des sinistres en cas de sinistre d’assurance, qui risque d’être bientôt réalisé en grande partie par les technologies de l’IA. Si l’assuré n’est pas en mesure de comprendre une décision prise par l’intelligence artificielle après avoir pesé tous les facteurs, il existe un risque de perte de réputation voire de litiges juridiques désagréables pour la compagnie d’assurance.

Les entreprises sont donc confrontées au défi de s’assurer que les algorithmes d’IA qui entrent en jeu prennent des décisions explicables et fournissent des informations claires sur le fonctionnement des systèmes. Cela semble très théorique. En pratique, il s’agit d’introduire des méthodes dans lesquelles les modèles d’IA révèlent leurs bases de décision. Une technique qui peut être utilisée dans ce contexte est « l’IA explicable ». Cela donne un aperçu clair de la base décisionnelle des modèles d’IA. Par exemple, en :

• Interprétations du modèle (analyses des structures internes du modèle d’IA)
• Systèmes basés sur des règles (décisions basées sur des règles clairement définies)
• Feature Importance (analyse de l’importance des différentes caractéristiques pour la prise de décision)
• Visualisations (illustration des processus de prise de décision/résultats à l’aide de diagrammes ou de graphiques)

Tout cela peut aider à éviter ce que l’on appelle le phénomène de la boîte noire, à renforcer la confiance des clients dans l’utilisation des systèmes d’IA et à garder un œil sur les normes éthiques et les éventuels cas de discrimination.

Protection des données et de la vie privée : un atout important dans la relation client

En particulier dans le domaine de l’automatisation des services, les données jouent un rôle majeur dans la fourniture d’un excellent service client grâce à la technologie moderne de l’IA. Avec l’intégration croissante de l’IA générative, il devient encore plus important de respecter scrupuleusement les exigences de base pour la protection de ces données, qui sont déjà fondamentalement réglementées par le RGPD. La protection des données n’a pas pour but de limiter les avantages de l’IA dans le service client. Il s’agit de limiter les conséquences potentielles sur la vie privée.

Un bon exemple allemand des aspects qui entrent en jeu dans l’utilisation de l’IA dans la gestion de la clientèle peut être trouvé chez Deutsche Telekom. Les considérations ont été faites sur la base des dangers potentiels. Il en résulte neuf aspects en ce qui concerne la technologie d’IA appliquée.

Gardez un œil sur les données à tout moment

Les systèmes d’IA fonctionnent sur la base de volets décisionnels complexes, dont les résultats ne semblent pas toujours compréhensibles au premier coup d’œil. En fin de compte, la qualité de l’IA dépend des données qui sont collectées, maintenues et finalement traitées. Afin de s’assurer que les systèmes d’IA utilisés fonctionnent de manière équitable et sans parti pris, les entreprises doivent donc faire attention à la diversité et à la représentativité dans le choix de leurs données d’entraînement.

Des revues et des audits réguliers des modèles d’IA sont donc essentiels pour identifier et corriger d’éventuels effets de biais. De plus, il est important de mettre en place une sorte de procédure de réclamation pour les clients afin de pouvoir signaler d’éventuels cas de discrimination. Toutes ces mesures contribuent à renforcer la confiance dans cette technologie encore relativement nouvelle à long terme.