Comment les responsables CX peuvent combler leur retard sur l’IA

L’adoption de l’IA progresse plus rapidement que la préparation à son utilisation

L’adoption de l’IA a atteint 88 % des organisations. Le niveau de préparation des employés est bien inférieur.

Le rapport « State of AI 2025 » de McKinsey a révélé que 88 % des organisations utilisent l’IA dans au moins une fonction métier, contre 78 % l’année précédente. L’adoption de l’IA générative a atteint 79 %, contre 71 % en 2024. L’IA fait désormais partie intégrante des opérations courantes des entreprises.

Les données relatives à la main-d’œuvre brossent un tableau différent. Selon Gallup, 13 % des salariés américains utilisent l’IA quotidiennement au travail. Vingt-huit pour cent l’utilisent au moins plusieurs fois par semaine. Seul un salarié sur quatre déclare que son entreprise dispose d’un plan clair pour intégrer l’IA dans ses activités professionnelles.

C’est là le principal problème auquel sont confrontés les dirigeants. Le déploiement technologique devance la préparation opérationnelle. Les entreprises peuvent se procurer rapidement des outils d’IA. En revanche, la mise en place des compétences, des processus, de la gouvernance et des pratiques de gestion nécessaires à leur bonne utilisation prend davantage de temps.

Les responsables de l’expérience client sont directement confrontés à ce fossé. Les capacités de l’IA évoluent rapidement, tandis que les attentes des clients et les exigences internes ne cessent de croître. Il n’existe par ailleurs aucun modèle de maturité stable indiquant à chaque entreprise à quoi devrait ressembler une adoption réussie de l’IA. Chaque organisation doit déterminer où l’IA crée de la valeur au sein de ses propres parcours clients, de son environnement de données et de son modèle opérationnel.

La réponse de la direction devrait donc se concentrer sur l’accompagnement. Les taux d’adoption de l’IA ne permettent guère de déterminer si une entreprise améliore les résultats pour ses clients ou la productivité de ses collaborateurs. Les dirigeants doivent examiner l’utilisation effective de ces technologies, les compétences des collaborateurs et les résultats commerciaux générés par les flux de travail assistés par l’IA.

La maîtrise de l’IA doit faire partie intégrante de ce modèle opérationnel. Les collaborateurs doivent savoir comment définir les tâches, fournir un contexte pertinent, évaluer les résultats générés par l’IA et identifier les cas où une vérification humaine est nécessaire. La gouvernance doit se développer parallèlement à ces compétences. Un déploiement accéléré sans responsabilité clairement définie peut entraîner une augmentation des résultats incohérents, des décisions erronées et des risques opérationnels.

Les entreprises qui comblent ce déficit de préparation peuvent transformer l’accès généralisé à l’IA en une capacité organisationnelle utile. Pour les responsables de l’expérience client, cela implique de considérer la mise en moyens des collaborateurs comme un élément central de la mise en œuvre de l’IA, plutôt que comme une activité de formation ajoutée a posteriori.

Retarder l’expérimentation de l’IA comporte des risques en soi

Le service client est déjà bien avancé dans l’adoption de l’IA. Le rapport « State of Service » de Salesforce révèle que 85 % des entreprises de services utilisent au moins une forme d’IA. En 2026, 66 % d’entre elles auront recours à l’IA agentique, contre 39 % l’année précédente.

L’IA agentique renforce l’importance de cette évolution. Ces systèmes sont capables de poursuivre des objectifs définis et d’exécuter des tâches comportant plusieurs étapes avec des degrés d’autonomie variables. Cela élargit le rôle potentiel de l’IA au-delà de la simple création de contenu ou de la synthèse d’informations. Elle peut désormais s’intégrer au cœur même de la manière dont les prestations de services sont fournies.

Pour les équipes chargées de l’expérience client, plusieurs cas d’utilisation concrets se dessinent déjà clairement. L’IA est capable de synthétiser de grands volumes de retours clients, d’analyser les données comportementales et d’identifier les points de friction récurrents. Elle permet de mettre en relation le sentiment des clients avec les informations opérationnelles et financières. Elle peut également regrouper les données provenant de plusieurs systèmes d’entreprise, aidant ainsi les dirigeants à comprendre l’expérience vécue par les clients et la manière dont l’entreprise y répond.

Les attentes des clients renforcent le sentiment d’urgence. 80 % d’entre eux attendent des expériences hautement personnalisées et anticipatives, en temps réel. 72 % attendent un service fluide, tant sur les points de contact numériques que physiques. 60 % attendent des expériences basées sur l’IA qui restent humaines et en cohérence avec la marque.

Attendre la mise en place d’un ensemble de bonnes pratiques bien établies constitue donc une stratégie peu efficace. Les capacités de l’IA, les pratiques opérationnelles et le comportement des clients évoluent de concert. Les organisations qui mènent dès à présent des expériences contrôlées peuvent déterminer quelles applications permettent d’améliorer les résultats dans leur propre environnement. Celles qui attendent retardent à la fois le processus d’apprentissage et le déploiement.

Cela ne signifie pas pour autant qu’il faille adopter cette technologie de manière inconsidérée. Les dirigeants doivent définir des cas d’utilisation précis, désigner clairement les responsables et fixer des résultats mesurables. Une équipe chargée de l’expérience client pourrait tester l’IA pour la synthèse des retours clients, comparer ses conclusions à celles d’une analyse humaine et mesurer le gain de temps ainsi que la qualité des informations obtenues. Une équipe de service pourrait mettre en place un processus de travail assisté par l’IA pour un segment de clientèle limité et surveiller la qualité des résolutions, les taux d’escalade et la satisfaction client.

Cette approche permet de transformer l’expérimentation en données probantes. Les cas d’utilisation couronnés de succès peuvent être étendus. Ceux qui s’avèrent peu concluants peuvent être modifiés ou abandonnés. La gouvernance peut également s’améliorer en s’appuyant sur les risques observés plutôt que sur de simples hypothèses.

Le risque stratégique va donc au-delà du simple choix d’un produit d’IA inadapté. Les entreprises doivent également faire face au coût lié au retard pris dans l’apprentissage organisationnel. À mesure que l’IA s’intègre dans les opérations courantes, l’expérience pratique s’enrichit. Les responsables de l’expérience client devraient commencer à acquérir cette expérience tout en maîtrisant la portée du projet, la responsabilité et les résultats pour les clients.

La maîtrise de l’IA devient une compétence métier essentielle

. 72 % des dirigeants affirment que la maîtrise de l’IA est importante pour leur travail quotidien. Seuls 35 % déclarent disposer d’un programme de formation à l’IA abouti, à l’échelle de l’entreprise. Cet écart de 37 points met en évidence un frein opérationnel évident : les entreprises déploient l’IA plus rapidement qu’elles ne forment leurs collaborateurs à l’utiliser efficacement.

La maîtrise de l’IA ne se limite pas à savoir comment accéder à un outil. Les collaborateurs doivent comprendre comment définir une tâche, fournir un contexte utile, évaluer une réponse générée par l’IA et améliorer le résultat. Ils doivent également savoir reconnaître les erreurs, les incertitudes et les situations nécessitant un examen plus approfondi.

Ces compétences sont essentielles dans le domaine de l’expérience client (CX), car les données d’entrée sont complexes. Les retours clients, les signaux comportementaux, les historiques de service et les données financières peuvent conduire à des conclusions différentes selon la manière dont une question est formulée et le contexte fourni. L’IA est capable de traiter ces informations rapidement. Les collaborateurs doivent toutefois disposer de connaissances suffisantes dans ce domaine et de compétences en matière d’IA pour déterminer si les résultats obtenus sont utiles à la prise de décision opérationnelle.

L’absence d’une feuille de route universelle en matière d’IA rend l’apprentissage en interne d’autant plus important. Les produits et les capacités liés à l’IA ne cessent d’évoluer, et les bonnes pratiques varient selon les entreprises, les fonctions et les cas d’utilisation. Une organisation dédiée à l’expérience client (CX) traitant des conversations sensibles avec les clients a des exigences différentes de celles d’une équipe utilisant l’IA pour synthétiser les réponses à des enquêtes.

Les dirigeants devraient intégrer la maîtrise de l’IA au renforcement des capacités opérationnelles. La formation devrait être directement liée aux flux de travail réels. Les collaborateurs peuvent ainsi apprendre à utiliser l’IA pour l’analyse des retours clients, la recherche, l’élaboration de rapports ou les tâches administratives répétitives, tandis que les responsables veillent à la qualité et aux résultats de l’entreprise.

La gouvernance doit évoluer de pair. Les collaborateurs ont besoin de règles claires concernant les données clients, les informations confidentielles, le contrôle humain et la responsabilité. Un programme de formation bien rodé permet aux collaborateurs d’acquérir les compétences nécessaires pour utiliser l’IA de manière productive dans le respect de ces limites.

Une utilisation régulière est essentielle. La lecture des guides et le visionnage de démonstrations permettent d’acquérir des connaissances de base. La mise en pratique permet de développer la capacité à poser de meilleures questions, à fournir les informations pertinentes et à identifier les résultats insuffisants. Les organisations qui mettent en place des occasions structurées pour cette pratique peuvent renforcer leurs capacités tout en poursuivant le développement de leur stratégie en matière d’IA.

Les responsables de l’expérience client devraient développer leurs capacités en matière d’IA grâce à une expérimentation continue

Quarante-deux pour cent des salariés s’attendent à ce que l’IA modifie considérablement leur rôle au cours de l’année à venir. Soixante-dix-neuf pour cent estiment qu’ils auront besoin de nouvelles compétences pour suivre le rythme. Les besoins en matière de main-d’œuvre sont déjà clairs : les compétences en IA doivent évoluer parallèlement à la technologie.

Les responsables de l’expérience client partent d’une position solide. Ils comprennent déjà les besoins des clients, les sources de friction et le lien entre l’expérience client et la performance de l’entreprise. Leur priorité immédiate consiste à mettre cette expertise au service de processus de travail basés sur l’IA et à déterminer dans quels domaines cette technologie permet d’améliorer la rapidité, la qualité ou la prise de décision.

Les opportunités concrètes ne manquent pas. Les équipes peuvent utiliser l’IA pour synthétiser les commentaires des clients, établir des liens entre le sentiment exprimé et les données comportementales et financières, automatiser les tâches répétitives, améliorer les rapports destinés à la direction et mettre en évidence des tendances qui nécessitaient auparavant des heures d’analyse manuelle. Chaque cas d’utilisation offre une occasion d’améliorer à la fois le flux de travail et les compétences des collaborateurs en matière d’IA.

L’objectif doit être une expérimentation rigoureuse. Les équipes peuvent commencer par des tâches bien définies, établir des critères de qualité et comparer les résultats au fil des utilisations successives. Les collaborateurs apprennent ainsi quelle quantité de contexte un système d’IA nécessite, quelles instructions produisent des résultats fiables et dans quels cas une validation supplémentaire s’impose.

Les dirigeants ont également besoin de résultats mesurables. Le gain de temps est utile, mais il ne reflète qu’une seule dimension de la valeur. Les équipes chargées de l’expérience client peuvent évaluer si l’IA améliore la qualité des analyses, accélère l’identification des problèmes, favorise de meilleures décisions ou contribue à de meilleurs résultats tant sur le plan de la satisfaction client que sur le plan financier. Des indicateurs clairs aident les dirigeants à déterminer quelles expériences méritent d’être déployées à plus grande échelle.

L’apprentissage continu prépare également les organisations à l’évolution des rôles. Alors que 79 % des salariés s’attendent à devoir acquérir de nouvelles compétences, les formations traditionnelles ponctuelles n’auront qu’une valeur limitée dans un environnement technologique en constante évolution. L’apprentissage doit s’intégrer au quotidien professionnel par la mise en pratique répétée, la révision et le perfectionnement.

L’objectif est de disposer d’une capacité durable. Les responsables de l’expérience client qui développent leurs compétences en IA en s’appuyant sur des problèmes concrets rencontrés en entreprise peuvent renforcer leur confiance grâce à des données factuelles et améliorer leurs méthodes au fil du temps. Cela permet de disposer d’une base plus solide pour déployer l’IA à plus grande échelle, alors que les attentes des clients, les rôles des collaborateurs et la technologie elle-même ne cessent d’évoluer.

La capacité d’adaptation est désormais une exigence fondamentale pour le leadership en matière d’expérience client

L’IA évolue rapidement. Les modèles opérationnels de l’expérience client devront s’adapter en conséquence. Pour les dirigeants, le principal défi consiste à mettre en place une organisation capable d’apprendre et de s’adapter tout en préservant la qualité du service, la gouvernance et la responsabilité.

Les responsables de l’expérience client évoluent déjà dans un environnement marqué par les cycles économiques, la transformation numérique et l’évolution des attentes des clients. L’intelligence artificielle accélère ces changements. Ces nouvelles fonctionnalités peuvent modifier la manière dont les équipes analysent les retours d’expérience, identifient les problèmes des clients, automatisent les tâches routinières et communiquent leurs conclusions à la direction.

Cela soulève autant un enjeu de gestion qu’un enjeu technologique. Les dirigeants doivent déterminer à quel stade l’IA doit s’intégrer dans les processus de travail, quelles décisions nécessitent une supervision humaine, quels résultats les équipes doivent mesurer et à quel moment une expérience réussie est prête à être déployée à plus grande échelle. Ces décisions exigent une solide connaissance des clients et des enjeux économiques de l’entreprise, ainsi que des compétences croissantes en matière d’IA.

La capacité d’adaptation nécessite également un processus opérationnel. Les équipes doivent être autorisées à tester des cas d’utilisation définis, à évaluer les résultats et à modifier leur approche lorsque les faits le justifient. Les dirigeants peuvent fixer des limites claires en matière de données clients, de sécurité, de précision et de responsabilité, tout en laissant aux collaborateurs une marge de manœuvre suffisante pour apprendre par la pratique.

Le rythme des avancées en matière d’IA rend l’apprentissage continu particulièrement important. Un ensemble de compétences figé peut perdre de sa pertinence à mesure que les modèles, les produits et les processus évoluent. Les organisations chargées de l’expérience client devraient régulièrement évaluer dans quels domaines l’IA apporte de la valeur ajoutée, où les collaborateurs ont besoin de renforcer leurs compétences et où l’expertise humaine reste indispensable pour atteindre les objectifs en matière de satisfaction client et de performance commerciale.

Cette approche modifie également la manière dont les dirigeants doivent évaluer les progrès réalisés. Le nombre d’outils d’IA déployés constitue un indicateur peu pertinent de la capacité organisationnelle. Parmi les indicateurs plus pertinents, on peut citer le niveau de maîtrise des collaborateurs, l’intégration de ces outils dans des flux de travail utiles, l’amélioration de la rapidité et de la qualité des décisions, les résultats pour les clients, les gains de productivité et l’impact financier mesurable.

Les dirigeants doivent faire de la valeur client leur objectif premier. L’intelligence artificielle peut accélérer et étendre la portée des analyses, aider les équipes à identifier plus rapidement les points de friction et établir un lien entre les signaux émis par les clients et les résultats opérationnels et financiers. Ces capacités prennent toute leur importance lorsqu’elles permettent de prendre de meilleures décisions et d’offrir des expériences plus enrichissantes.

Les responsables de l’expérience client n’ont pas besoin de savoir avec certitude quelle forme prendra l’IA à terme pour agir efficacement dès aujourd’hui. Ils ont besoin d’un processus rigoureux leur permettant d’apprendre, de mesurer les résultats et de s’adapter. Les organisations qui se dotent de cette capacité peuvent répondre aux nouvelles avancées en matière d’IA en s’appuyant sur des données concrètes, des contrôles clairs et une meilleure compréhension des domaines dans lesquels cette technologie crée de la valeur ajoutée pour l’entreprise.

Faits marquants

• Combler le fossé en matière de préparation à l’IA : l’adoption de l’IA concerne désormais 88 % des organisations, mais seuls 13 % des salariés américains l’utilisent quotidiennement. Les dirigeants doivent aligner le déploiement technologique sur les compétences du personnel, la gouvernance et des pratiques opérationnelles claires.
• Expérimentez avant que les pratiques ne se figent : Salesforce indique que 66 % des entreprises de services utiliseront l’IA « agentique » en 2026, contre 39 % l’année précédente. Les responsables de l’expérience client devraient mener dès à présent des expériences contrôlées et mesurables afin d’acquérir une expérience pratique et d’identifier des cas d’utilisation pertinents.
• Faites de la maîtrise de l’IA une compétence opérationnelle : alors que 72 % des dirigeants considèrent que la maîtrise de l’IA est importante pour le travail quotidien, seuls 35 % disposent de programmes aboutis à l’échelle de l’entreprise. Développez les compétences en IA autour de flux de travail concrets, avec des normes claires en matière de données, de qualité, de contrôle humain et de responsabilité.
• Développez les compétences par une utilisation continue : 42 % des collaborateurs s’attendent à ce que l’IA modifie considérablement leurs fonctions d’ici un an, tandis que 79 % prévoient d’avoir besoin de nouvelles compétences. Offrez aux équipes chargées de l’expérience client des occasions régulières d’appliquer l’IA à l’analyse de la clientèle, à l’automatisation et à l’aide à la décision, puis mesurez et affinez les résultats.
• Concevez des organisations axées sur l’expérience client (CX) capables de s’adapter en permanence : les capacités en matière d’IA et les flux de travail ne cesseront d’évoluer. Les dirigeants doivent évaluer les progrès réalisés à l’aune des compétences des collaborateurs, de l’adoption effective des solutions, de la qualité des décisions, des résultats pour les clients, de la productivité et de l’impact financier.