Contexte et objectifs

Notre client, une entité gérant la collecte publique des déchets, était confronté à un problème récurrent : le traitement de plus de 300 plaintes de citoyens chaque mois. Nombre d'entre elles n'étaient pas pertinentes ou faisaient double emploi, ce qui faisait perdre un temps précieux et créait des inefficacités.

Débordés par le traitement manuel de ces demandes, les membres du personnel passaient près d'un tiers de leur temps de travail à traiter les plaintes. La charge émotionnelle était assez préoccupante, certaines plaintes étant agressives ou offensantes, ce qui ajoutait du stress à l'équipe.

Notre objectif était de vérifier si une solution basée sur l'IA pouvait améliorer l'efficacité tout en s'intégrant de manière transparente à l'infrastructure du client. Après une mise en œuvre réussie, l'automatisation a permis de réduire la charge de travail, d'accélérer les réponses et de libérer les employés pour des tâches plus critiques.

Approche

La stratégie de l'équipe de projet était centrée sur la conception d'un assistant d'intelligence artificielle pour automatiser la plupart des interactions liées aux plaintes. Il fallait d'abord s'assurer que l'assistant puisse prendre des décisions éclairées sur la validité de chaque plainte afin de proposer une réponse au citoyen. Le système a intégré plusieurs sources de données, notamment

• Localisation en temps réel des camions de ram assage des ordures - Suivi de la position de chaque camion pour vérifier si une collecte a été manquée.

• Itinéraires de collecte planifiés à l'avance - Recouper la plainte avec l'itinéraire prévu pour en confirmer l'exactitude.

• Calendriers de collecte - Vérifier si les plaintes ont été enregistrées aux dates et heures correctes.

En utilisant les données déjà disponibles chez notre client, Agilytic a reproduit la logique existante de traitement des plaintes dans un algorithme qui alimenterait l'assistant. Basé sur les Azure Virtual Power Agents, l'assistant détermine automatiquement leur validité et propose une réponse qui peut être validée par l'agent, puis envoyée au citoyen. 

Une partie essentielle du processus consistait à permettre à l'assistant de traiter des données non structurées, en particulier des courriels. Il devait extraire des informations structurées des plaintes en texte libre contenues dans ces courriels. Le succès du chatbot dépendait de sa capacité à traiter et à convertir ces données en informations exploitables.

Tout a été hébergé dans l'environnement Azure préexistant du client afin de préserver une intégration transparente avec son infrastructure informatique et son système de service desk existants.

Au cours de la phase de test, l'équipe a appliqué des correctifs hebdomadaires qui ont permis d'améliorer la capacité de la solution à traiter les cas particuliers et les plaintes inattendues. L'équipe de développement a minimisé le volume de plaintes nécessitant une intervention manuelle en améliorant le système de manière itérative.

Le projet dans son ensemble a été géré en deux phases. Agilytic a d'abord travaillé sur une validation de principe pour valider la faisabilité de reproduire le processus de traitement des plaintes avec l'IA. Après l'avoir mené à bien, nous avons développé un produit minimum viable avec une solution plus robuste et entièrement intégrée.  

Résultats

Au cours d'un mois et demi de tests, l'assistant d'IA a traité de manière autonome 83 % des plaintes. Par effet domino, l'automatisation a allégé la charge de travail administratif, permettant au personnel de se concentrer sur des tâches plus urgentes. L'intégration sécurisée dans le cloud a préservé l'évolutivité et un système fiable, prêt pour la production, pour la croissance et l'efficacité futures.

Il existe un potentiel plus important pour construire un système de demande omnicanal. Ce système unifierait les interactions avec les clients par courriel, médias sociaux et téléphone, ce qui permettrait aux citoyens d'obtenir plus facilement des réponses rapides, quelle que soit la manière dont ils s'adressent à eux.

Cette approche ne se limite toutefois pas à la gestion des déchets. Des secteurs comme le transport et la logistique peuvent également bénéficier de l'automatisation du service à la clientèle. D'autres entreprises pourraient rationaliser leurs opérations à l'aide d'un système d'assistant IA similaire, qui peut être adapté à divers besoins commerciaux, en améliorant les temps de réponse et en se concentrant sur des défis de service plus complexes.