Le défi
Acteur majeur de la protection sociale, Intériale devait faire face à un afflux constant de demandes de ses adhérents. Le défi était double : absorber les pics d’activité qui saturent les centres de contact, tout en garantissant une disponibilité totale (24h/24, 7j/7). Les outils traditionnels du marché se sont révélés trop limités pour saisir les nuances des demandes : la mutuelle a donc cherché une solution capable de comprendre l’intention des adhérents, au-delà de simples mots-clés.
La solution
Intériale s’est appuyée sur la plateforme d’intelligence unifiée d’AlloBrain pour déployer une feuille de route omnicanale progressive, en trois briques complémentaires :
- Voicebot : Gestion et analyse automatisées des appels entrants.
- Chatbot : Une assistance instantanée, 24h/24 et 7j/7, sur le site web et l’application mobile.
- Mailbot : Catégorisation automatisée et aide à la réponse pour les flux d’e-mails entrants.
Comprendre l’intention des adhérents sans leur imposer d’attente
- La rigidité des mots-clés : Les chatbots traditionnels atteignent vite leurs limites, car ils reposent sur des règles statiques. Dans un secteur aussi complexe que la santé (prestations, cotisations, tiers payant), les adhérents doivent être compris dès leur premier message, sans avoir à reformuler.
- La rupture de service hors des horaires d’ouverture : Une question sur un remboursement posée un dimanche soir à 22 h donnait lieu à une attente frustrante jusqu’au lundi matin. La mutuelle voulait offrir une réponse immédiate et fiable, générée directement à partir de sa propre base de connaissances (RAG).
- L’invisibilité des données d’interaction : Les canaux fonctionnant traditionnellement en silos, l’analyse de la « voix du client » se limitait à un échantillonnage manuel (environ 1 %). Il fallait capter, transcrire et structurer 100 % des flux pour identifier les irritants (problèmes de connexion, prélèvements).
La mise en œuvre
- Un moteur d’IA unique et omnicanal : Plutôt que d’empiler un outil par canal, toutes les conversations (voix, chat, e-mail) passent par le même moteur d’IA générative, qui centralise et consolide les connaissances.
- Une logique d’escalade qualifiée (humain dans la boucle) : L’IA évalue le ton et l’urgence en temps réel. Si le sujet se révèle sensible ou complexe, le bot passe la main à un conseiller humain en lui transmettant tout l’historique de l’échange.
- Une boucle d’apprentissage continu : Chaque interaction traitée en production sert à affiner les scripts et à repérer les sujets émergents, ce qui accroît l’autonomie des bots au fil du temps.
Impact et résultats
- Une expérience fluide : Tous flux confondus, 36 % des demandes sont résolues de façon autonome et complète par l’IA, sans aucun temps d’attente. Le chatbot obtient une note de satisfaction de 4,7/5.
- 100 % de la voix du client décodée : Les cinq grandes tendances (gestion des contrats, cotisations, problèmes de connexion à l’espace personnel, remboursements, prélèvements) sont suivies de façon objective, ce qui permet d’ajuster les parcours à partir de faits mesurés.
- Des équipes moins saturées : Les demandes simples étant automatisées de bout en bout, le centre d’appels respire et les conseillers peuvent consacrer leur expertise aux cas les plus complexes et les plus sensibles.
Prochaines étapes
- Interconnexion complète avec le CRM : Finalisation des connecteurs informatiques pour consigner chaque interaction dans le dossier client et offrir une vue à 360 degrés de l’adhérent.
