En octobre dernier, Revers.io annonçait avoir été sélectionné pour participer à la première édition du programme "Generative AI" de Microsoft, en partenariat avec Station F.

Aux côtés de 12 autres startups sélectionnées parmi une centaine de projets déposés, notre équipe a ainsi eu l’opportunité de travailler en étroite collaboration pendant 10 semaines avec Microsoft et ses partenaires Cellenza et Impact AI. L’objectif de ce programme : accompagner au mieux les entreprises dans l'accélération et la réinvention des métiers grâce à l'IA en produisant des cas d’usage concrets.

Au terme de ces 10 semaines, nous sommes ravis de pouvoir vous présenter notre cas d’usage et revenir sur notre expérience au sein du programme 🚀

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Intégration de l’IA dans Revers.io : les bases du projet 💡

Lors du processus de sélection devant un jury d’experts, notre équipe a, comme les autres participants, été invitée à présenter ses ambitions en matière d’intelligence artificielle générative et les cas d’usage possibles.

Notre réflexion autour de l’intégration de l’IA est partie du constat suivant : dans un contexte de pénurie de techniciens, le nombre d’experts qualifiés ne suffit plus à faire face à l’explosion de demandes SAV, ni à fournir une expérience qualitative et rapide aux clients.

Le cœur de notre démarche est donc :

• de simplifier le travail des techniciens et réparateurs, en les déchargeant de tâches à faible valeur ajoutée (qualification de la panne, diagnostic erroné, administratif) et en leur permettant d’obtenir plus d’informations sur le contexte de la panne afin de se concentrer sur la réparation ;
• de permettre aux clients particuliers qui souhaitent réaliser une demande de prise en charge SAV de réaliser un autodiagnostic en ligne, et faciliter le remplissage automatique grâce à l’IA ;
• pour les services clients, de leur permettre d'avoir accès une information toujours à jour ;
• pour le responsable des données, chargé de rentrer les informations dans les bases de connaissance, de simplifier la création d'arbres de décision ou de diagnostic, et de permettre leur maintien à jour ;
• Enfin, de réduire le coût des demandes de prise en charge pour les enseignes, grâce à ce pré-filtrage qui permet de requalifier les dossiers, et ainsi réduire le nombre de demandes SAV non légitimes, ou compléter un dossier SAV avec les réponses de l’auto-diagnostic client. 
  Cela permet d’augmenter la satisfaction client grâce à des délais de résolution plus rapides et des interventions techniques plus efficaces, mesurées par des scores de feedback positifs.

Auto-diagnostic intégrant l’IA

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Cas d’usage : génération d’arbres de diagnostic 🤖

C’est donc à partir de ces constats que nous avons choisi de concentrer notre cas d’usage sur la génération d’arbres de diagnostic au moyen de l’IA générative.

Arbre de diagnostic : définition

Un arbre de diagnostic est un outil visuel utilisé pour décomposer un problème complexe en une série de questions simples et de réponses, conduisant à une conclusion ou à une recommandation pour faciliter la prise de décision en suivant une structure arborescente.

Le recours à l’IA générative permet d’automatiser une partie du processus de diagnostic de pannes en analysant les données fournies par le clients, et en générant des recommandations basées sur ces analyses. Dans Revers.io, un diagnostic est déclenché en fonction de la catégorie du produit, de la marque, de la panne, de la raison de la panne et du profil (client ou SAV).

Que contient un arbre de diagnostic ?

1️⃣ Côté client final

L’objectif premier du diagnostic automatisé est d’éliminer les dossiers qui n’ont pas lieu de relever du SAV (par exemple : le produit fonctionne à nouveau après quelques manipulations simples). Il ne s’agit pas ici de proposer un tutoriel de réparation, mais de suggérer des manipulations simples au client. Si aucun diagnostic n’est configuré, le client est amené à réaliser une procédure de selfcare “classique”.

• Des questions permettent de mieux qualifier le problème et d’orienter un utilisateur dans une branche ou l’autre du diagnostic.

• Des manipulations permettent de proposer à l’utilisateur de réaliser des actions (ex : brancher/débrancher). On y associe la question “Avez-vous résolu votre problème ?”. La réponse “oui” mène à un état final “Réparé”. La réponse négative permet de balayer les autres nœuds de l’arbre.
• Des états finaux :
  • Réparé : le client a théoriquement réussi à résoudre sa panne.

• • Non réparé : la panne est trop complexe ou les manipulations simples n’ont pas suffit. Un expert & un dossier SAV seront commissionnés.

2️⃣ Côté service client

En back-office, le service client peut proposer au client au téléphone de diagnostiquer simplement la panne sur son produit avant de créer un dossier SAV en ligne. Il peut également accéder au diagnostic associé à la création de dossier si le client a réalisé la procédure en autonomie.

Le service client et le technicien auront ainsi accès à un rapport des tâches et manipulations déjà effectuées, ce qui permet d’améliorer l’accès à l’information au sein de l’entreprise. Le technicien pourra pour sa part mieux cibler son intervention.

L’intégration de cette technologie dans Revers.io permet ainsi de simplifier la collecte d’information, d’accélérer le processus de prise de décision, de personnaliser les diagnostics, et libérer du temps pour les professionnels du SAV et les techniciens tout en réduisant le risque d'erreurs humaines.

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Quel bilan au terme du programme ? 🚀

Au terme d’une dizaine de workshops techniques, basés sur les retours d’expériences, cas d’usage, etc. nous avons été conviés à restituer nos cas d’usage sous forme d’une démo dans les locaux de Microsoft France devant des industriels, professionnels du secteur, journalistes …

Cette expérience nous a ainsi permis de renforcer nos synergies avec Microsoft, de bénéficier des moyens mis à disposition et de challenger nos équipes sur des sujets hautement innovants.

Les retours enthousiastes de nos clients présents lors du Demo Day nous incitent à pousser encore davantage l’utilisation de l’IA générative à l’ensemble des modules de notre solution.

Merci à Microsoft, Cellenza et Impact AI pour leur accompagnement pendant ce projet et pour cette opportunité exceptionnelle ! Nous croyons fermement en l'avenir de l'IA générative et en son potentiel à transformer le paysage du SAV. Notre équipe est impatiente de vous présenter la suite de cette aventure 👀