Souvenez-vous, c’était avant la pandémie de Covid-19. Air France a lancé des chatbots reposant sur l’IA classique, que des prénoms tentaient d’humaniser un tout petit peu. Louis s’occupait des bagages, Lucie d’inspirer les voyageurs. Léa, de limiter les désagréments consécutifs à une grève et autre retard.

Que deviennent-ils ? Louis et Lucie ont fusionné, alors que Léa fait toujours bande à part. Les deux chatbots ont pour point commun de répondre directement aux clients, grâce à leurs réponses écrites d’avance selon un arbre de décision rodé à l’exercice. Mais si la requête devient trop complexe, elle est transférée à un agent réputé « expert ».

Le conseiller valide ou ajuste la réponse de l’IA générative

Depuis ces chatbots de première génération qui constituent des foires aux questions (FAQ) améliorées, l’IA générative a changé la donne, et remis les équipes au centre du jeu. Avec la data comme socle de départ, pour alimenter des réponses générées cette fois en temps réel. 

« Nous ne mettons pas l’intelligence artificielle générative en contact direct avec le client, a expliqué lors d’un point presse Stéphanie Charlaix-Meyer, directrice du service client. L’IA est vraiment là pour accompagner le conseiller et l’aider à répondre au mieux au passager. »

Autrement dit, le groupe pioche dans son immense base de données afin de créer des réponses automatisées auprès de ses salariés. « Aujourd’hui, nous voulons pousser des réponses beaucoup plus personnalisées, ajoute Stéphanie Charlaix-Meyer. C’est donc une recommandation auprès du conseiller, à lui de valider ou d’ajuster la réponse. »

Quatre cas d’usage

Afin d’illustrer sa stratégie d’IA générative qui a démarré en 2023, Air France a partagé quatre cas d’usage. 

Talia, c’est le ChatGPT interne d’Air France, en circuit fermé. L’outil est « utilisé quotidiennement par des salariés d’Air France » assure le groupe. Pour quels usages ? Rédiger des e-mails, rechercher des informations dans des documents PDF, organiser des évènements. Voire établir des rétroplannings et des to-do lists ».

Ensuite, Pamelia permet aux agents d’Air France en aéroport d’obtenir une réponse aux questions de clients directement sur l’iPad mis à leur disposition. Et ce, sur des sujets plus ou moins complexes : nombre de bagages autorisés, règles de transport d’animaux, formalités d’entrée. Avec traduction en 85 langues. En phase de test, Pamelia sera déployée à Paris-Charles de Gaulle en 2025.

Le chatbot interne Charlie, lui, aide les équipes de maintenance à rechercher, au sein de la documentation de la compagnie et des constructeurs, des pièces d’avion. L’outil reste en phase de POC (proof of concept), jusqu’en juillet.

Enfin, Fox est un outil d’analyse des retours clients, il permet la détection accélérée de signaux faibles.

Mode « test and learn »

Air France revendique plus de 40 projets d’utilisation d’intelligence artificielle générative, dans différents métiers. Et ce, en s’appuyant sur des solutions du marché, comme ChatGPT et Copilot.

Synthèse d’une réclamation client, éco-pilotage, maintenance prédictive, optimisation des routes et des prix des billets, traduction… Le groupe est convaincu de réaliser à terme des gains de productivité dans différentes sphères grâce à la data et à l’IA.

Reste une inconnue : le taux d’adoption des équipes, qui doivent être accompagnées dans le changement des méthodes de travail. Hackathon, « summer school » et autres opérations d’évangélisation visent à lever les freins.

Les salariés, eux, peuvent redouter des réponses partielles, voire des « hallucinations » des outils d’intelligence artificielle. Toutefois, les premières expérimentations tendent à prouver des gains de temps, pour certaines fonctions.

Air France rêve de salariés augmentés par l'intelligence artificielle (lechotouristique.com)