Club utilisateurs Odigo 17 nov 2016

2
Présentation Odigo | Octobre 2016
Copyright © Prosodie-Capgemini 2016. All rights reserved.
Notre agenda
Dominique Toubin 9H00-9H15 Thierry Fourquet 9H15-9H35 Loic Dhallenne 9h35-9H45
Lois Le Sceller 9H45-10H15 Laurent Martin 10h15-10h45 Sylvie Truong 11h30-12h15
Introduction
Vision client 360
Proactivité
ChatBot
Intelligence
Artificielle
Conversationnel
Langage naturel
Qualification
Console Agent
Multicanal
De la voix…
… au digital
Agnès
Huynh
10h45-11H30

3
3
5 tendances de la relation clients
Chatbots &
intelligence
artificielle
Analytics
&
Big data
Gestion
et vision
omnicanale
API
&
connecteurs
Vocal,
canal des
émotions
Unifier Anticiper Automatiser Ouvrir Valoriser

4
4
Odigo, c’est quoi?

5
5
Odigo, le hub des interactions digitales
Comprendre Optimiser
VIDEO
VOIX
SOCIAL
CHAT
EMAIL
SMS
IOT
EngagerOrchestrer
ROUTING
Routage avec
débordement, routage
intelligent, mediablending
CAMPAIGN
Preview & progressive
dialer, campagne
multicanale, alertes &
notifications
CONCIERGE
SVI, langage naturel,
biométrie vocale,
détection d’émotion
Widget web et mobile,
agent virtuels & bots,
analyse du sentiment,
connecteurs Messaging,
ciblage comportemental
CONSOLE
Console omnicanale, vue
client 360°, softphone,
téléphonie IP
CONNECTORS
Salesforce, Dynamics…
SELF-SERVICE
SVI selfcare, FAQ,
base de connaissance,
communautés, paiement
PERFORMANCE
Enregistrement audio et
vidéo, QM, WFM,
Enquête, Scripting
ANALYTICS
Supervision,
statistiques, speech
analytics, parcours client

6
6
Odigo, le hub des interactions digitales
VIDEO
VOIX
SOCIAL
CHAT
EMAIL
SMS
IOT
ROUTING
Routage avec
débordement, routage
intelligent, mediablending
CAMPAIGN
Preview & progressive
dialer, campagne
multicanale, alertes &
notifications
CONCIERGE
SVI, langage naturel,
biométrie vocale,
détection d’émotion
Widget web et mobile,
agent virtuels & bots,
analyse du sentiment,
connecteurs Messaging,
ciblage comportemental
CONSOLE
Console omnicanale, vue
client 360°, softphone,
téléphonie IP
CONNECTORS
Salesforce, Dynamics…
SELF-SERVICE
SVI selfcare, FAQ,
base de connaissance,
communautés, paiement
PERFORMANCE
Enregistrement audio et
vidéo, QM, WFM,
Enquête, Scripting
ANALYTICS
Supervision,
statistiques, speech
analytics, parcours client
Comprendre OptimiserEngagerOrchestrer

7
7
Leader dans le Magic Quadrant
Magic Quadrant for
Contact Center as a
Service, Western
Europe

8
Avant il y avait uniquement la voix …
Celle du
vendeur
Celle du télé
conseiller
Et puis tout s’est compliqué…tout s’est enrichi

9
Plus globalement vers une approche multicanale
Les espaces clients et
les sites e-commerce
sont incontournables

10
CENTRIC
CONNECTION
INFORME
IMPATIENT
CONNAISSANC
E
INTERAGIT

11
Chat et mobile désormais au cœur des parcours
Fluidité,
Simplicité
Pertinence

12
Rôle grandissant des messengers

13
Objets de plus en plus présents
Le cabinet de recherche américain
Gartner estime
à 20.8 milliards le nombre d'objets
qui seront connectés en 2020
Au service de la relation client

14
Notre nouveau client

15
Quid de vos outils?
Richesse et profondeur
de l’historique des échanges
De la voix au digital

16
Historique des interactions - Démo

Transform to the power of Digital
Click to edit Master title style

18
2016, l’année de l’intelligence artificielle
Chronologie de l’IA
1956
1969
1990s
2016
2001
Un volume de donnéesUn volume de données
exploitable exponentiel
(yc. les données non
structurées)
Victoire d’AlphaGo (Google) contre le champion
mondial de go
2011 IBM Watson gagne à Jeopardy
Premier aspirateur autonome
Premiers tests de voiture autonome
Multiplication des études expérimentales basées
sur des cas concrets
Naissance des Systèmes Experts
Premiers travaux sur le sujet menés par des
scientifiques comme Turing
Définition des principes de l’Intelligence
Artificielle lors d’une conférence de deux mois
1950s
1995
2016 est considérée par de nombreux acteurs, notamment Microsoft, comme
« l’année de l’intelligence artificielle »
hardwareLa démocratisation du hardware
Une puissance de calcul
toujours plus forte
De nouvelles méthodes de
calcul et de raisonnement
→ D’ici à 2020, il y aura plus de 44 zetta-octets de données
exploitables, dont 35% seront considérées comme utiles pour des
tâches d’analyse (1)
→ Une capacité de stockage toujours plus importante et de moins en
moins chère : en 30 ans, le coût par gigaoctet du stockage de
données est passé de 3 Millions de dollars (1980) à 0,03 dollar (2015)
(2)
→ Les technologies de deep learning couplés à des architectures de
processeurs optmisées (GPU) permettent aux machines de devenir
de plus en plus compétentes dans un domaine déterminé
1
2
3
4
→ Les réseaux neuronaux artificiels avancés (base du deep learning),
construits comme des imitations des réseaux neuronaux humains,
permettent l’apprentissage automatique
1997 Victoire de DeepBlue contre Kasparov
Sources :
« Le Printemps de l’Intelligence Artificielle » dans le Nouvel Economiste, Juin 2016
« Entre science et fiction, un siècle d’intelligence artificielle », Telerama, avril 2016
(1) « EMC Digital Universe study, with data and analysis by IDC », avril 2014
(2)« Disk Drive Prices 1955-2015 », John C. McCallum, 2015

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Equipes dédiées
Plus de 1300 chercheurs
Plus de 10 000
collaborateurs
ND
3 centres de recherche
dédiés
ND
Produits phares
Bing, Cortana, Skype
translator, Cortana Analytics
Watson analytics, Health,
IoT, Developer Cloud
Google Now, DeepMind,
TensorFlow, Google Allo…
Facebook Messenger
Chatbot Store
Amazon.com, Amazon ML,
Alexa
Investissements
Gros investissements dans la
recherche fondamentale
(Microsoft Research) malgré
quelques acquisitions
IBM a investi au moins 7
milliards de $ dans l ’IA en
acquisition
2014 : Rachat de DeepMind
pour 625M$
Rachat de start-ups dans tous
les domaines de l’IA
Facebook investit dans la
recherche : lancement du
FAIR (Facebook AI Research)
en 2013, localisé à Paris
Amazon a développé ses
produits d’IA principalement
en interne
Faits marquants
Microsoft cherche à se
positionner comme un
fournisseur de plateformes
d’IA (« Microsoft bot
platform »..)
IBM investit beaucoup en
achat de données pour
alimenter Watson qui se
décline en outil prédictif pour
tous les secteurs
Google utilise l’IA pour
enrichir ses services
existants : moteur de
recherche, IoT, commande
vocale
Facebook souhaite
développer des
technologies de marketing
& de relation client « ultra
intelligents » via l’IA
Amazon utilise l’IA pour
perfectionner ses services
: la recommandation
intelligente, et l’IoT (Echo)
Open Platform
Microsoft a lancé la
dynamique dès 2012 (MS
Open Tech) et accéléré sa
stratégie en 2016 (.NetCore)
IBM met à disposition des API
de Watson sur un mode
« freemium »
Google a mis à disposition ses
technologies depuis novembre
2015
En août 2016 Facebook met
plusieurs technologies
développées par la FAIR en
open source
Amazon a mis DSSTNE en
open source (technologie de
recommandation intelligente)
en mai 2016
Sources :
«Intelligence artificielle : la stratégie des grands groupes de l’Internet », Frenchweb.fr, avril 2016
« Le business de l’intelligence artificielle », Usine nouvelle, avril 2016
Du côté des GAFAs …

20
Chat, chatbots et relation client
Un chatbot est un programme qui, grâce à l’intelligence artificielle peut discuter avec ses utilisateurs et leur proposer
des services adaptés à leurs demandes, directement depuis l’application de messagerie instantanée. Ils s’enrichissent
et s’adaptent au fur et à mesure de leurs conversations
Le consommateur à l’ère conversationnelle
Le marché des applications est arrivé à maturité : en 2016, 5 des applications les plus
téléchargées sont des applications de messagerie instantanée
Les consommateurs cherchent une relation immédiate, personnalisée, et accessible avec les
marques
44% des français
déclarent souhaiter
communiquer via le
chat au moment
d’un achat
On estime que la
part des agents
conversationnels
dans la relation
client va passer à
50% en 10 ans
3 milliards
d’utilisateurs actifs
quotidiens sur les
applications de
messagerie
Impulsions sur le marché
Les progrès de l’intelligence artificielle permettent mettre en place une
expérience automatisée toujours plus qualitative (reconnaissance vocale,
analyse sémantique, pertinence de la réponse)
Facebook, fort de ses 800M d’utilisateurs sur Messenger, a donné un coup
d’accélérateur à l’adoption des bots en annonçant le lancement du “bot
store” lors de la conférence Facebook F8 qui permet à chacun de
développer son propre bot
1
2
Sources :
« Les chatbots : vers une démocratisation du conversationnel automatisé? », étude Vanksen, juillet 2016
« L’ère des chatbots est à nos portes », revue gestion HEC Montreal, Août 2016

21
Qu’est-ce qu’un chatbot ?
Il comprend le langage humain
et sait répondre à différentes
questions, en mobilisant différentes
ressources (texte, vidéo, liens, mini-
applications …)
Il apprend de ses interactions
Il peut exécuter des tâches

22
Une effervescence récente et une transformation encore en devenir …
A terme, la cannibalisation des interfaces
traditionnelles (Apps en particulier) par
cette interface conversationnelle ?

23
Une évolution naturelle du positionnement de Prosodie
Prosodie , acteur majeur du SVI en langage
naturel depuis presque 10ans
Pôle emploi utilise sur son site un assistant
virtuel fourni, via Prosodie, par DoYouDreamUp

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Notre proposition de valeur
• Dialoguer naturellement
• Obtenir l’information ou le service attendu sur le bon canal à tout moment et
immédiatement
• et avec le moins d’interactions inutiles possibles pour les clients … et pour les agents
Automatiser les demandes simples : ROI ~15%
Traiter les demandes ATAWAD
Mieux qualifier les demandes avant la mise en relation
Etre proactif : satisfaire en SAV et favoriser l’engagement
Bénéfices attendus
• Un assistant virtuel multicanal en marque blanche intégré
• 3 fonctions clefs :
– Découverte naturelle quel que soit le canal
– Dialogue naturel par la voix ou/et le texte
– Obtention de l’information, du service ou/et mise en relation avec le bon agent
Les attentes
La solution proposée

25
Un Multichannel bot
Compréhension > Qualification > Règles > Réponses/Actions
Interfaces et devices tiers
Chat SVI

26
Principe de fonctionnement de l’« intelligence » de Concierge
Analyse
sémantique
DMP / DATA LAKE
API DE SERVICES TIERS
ASSISTANT OPERATEUR (AO)
Canaux
de dialogue
Gestionnaire
de dialogue
Machine Learning
Sources
d’information
Actions
BASE DE CONNAISSANCE

27
Démo

28
vs
Modèle d’apprentissage évolué :
• Création & optimisation de la
compréhension/qualification des demandes par Machine
Learning
• Mise en place possible d’un apprentissage supervisé
avec des assistants opérateurs
Architecture « cloud » ouverte et modulaire
(PaaS ou SaaS) :
• Scalabilité
• Évolutivité
• Intelligence & valeur obtenue via l’orchestration d’un
écosystème
Multicanal :
• Centralisation des règles de dialogue
• Mutualisation de la base de connaissance
Modèle d’apprentissage administré :
• Création & optimisation manuelle de la
compréhension/qualification des demandes via du
développement ou du paramétrage évolué
Software d’éditeur non intégrateur :
• Asset logiciel souvent non structuré pour intégrer et
orchestrer des service tiers
• Capacité de montée en charge à valider
Canaux digitaux uniquement :
• Pas d’interopérabilité native du moteur de dialogue avec le
canal voix
• … ni de la base de connaissance
Multichannel Bot Avatar/agent virtuel

29
Roadmap Concierge/AI 2017 – jalons & versions
Q2 : Concierge V1 - Chatbot
• Canaux :
• Web Widget
• SDK Mobile (Android & IOS)
• Facebook Messenger
• Moteur de ciblage comportemental Web basique
• Capacité à dialoguer naturellement et ergonomiquement :
• Compréhension du langage naturel
• Moteur de règles de dialogue programmable
• Restitution riche : texte, liens, images, video
• Aide au choix et à la réponse : bouton radio, check boxes …
• Mini-applications : relai vers un agent avec smartcall, bouton de paiement
• Moteur de dialogue ouvert : orchestration d’API tierces (CRM, SI tiers)
• Dialogue assisté par un assistant opérateur pour accélérer l’apprentissage et garantir la robustesse
• Console agent :
• Remontée de la synthèse des échanges
• Base de connaissance basique (mode « fichier plat »)
• Interface d’administration basique :
• Paramétrage général
• Look’n’feel du front-end
Q4 : Concierge 1.1 – Chat & Voice Bot
• Canaux :
• SVI
• Extension de la gestion de dialogue au canal voix :
• Compréhension de la voix & vocalisation des réponses
• Biométrie vocale
• Détection d’émotion
• Adaptation du dialogue au contexte utilisateur et moteur de « next best action » :
• Smartcall ou notification déclenchée sur le canal favori
• Déclenchement de Smartcall en fonction de l’émotion détectée
• Console agent :
• Recherche dans la base connaissance
• Propositions de réponse
• Base de connaissance étendue :
• Mutualisée entre les canaux
• Adaptation du format de réponse au canal
• Interface d’administration étendue :
• Portail développeur pour le moteur de dialogue
• Visualisation des parcours de dialogue

30
30
Console agent
La démarche
Sessions d’observations
Étudier les interactions entre l’outil et les conseillers en
conditions réelles
Comprendre les contextes d’usages
Observation individuelle: 1h passée avec chacun des conseillers
Grille d'observation: questions ouvertes / questions fermées
Atelier d’idéation
Restitution brute
Perte d’information au cours d’un traitement
Workflow trop complexe pour des actions récurrentes
Pas assez de possibilité d’échanges (équipes/manager)
….
Problématique
● Complexité à utiliser un large périmètre fonctionnel
● Interaction avec l’outil complexe
● Gestion des canaux non optimisée
● Difficulté à exploiter l’ensemble de l’information disponible

31
31
Console agent
Simplifier la gestion des interactions
Dynamique, qui s’adapte à chaque canal
Gestion du mode « bannette »
Base de connaissance
Améliorer la collaboration et l’esprit d’équipes
Espace « team building » , gestion des challenges
Messages personnalisés, évaluation, feedback
Redonner le contrôle au conseiller
Indicateurs métiers personnalisables
Espace personnel conseillers
Adaptation des espaces de travail
Donner une vue 360° clients
Visualisation rapide de l’historique des interactions, du contexte client
Personnalisation (widgets)
Event manager (parcours client)
MultiChannel Engagement Manager
Faciliter les fonctionnalités cross canal avancées
Unification de l’ensemble des canaux
Gestion du mediablending
Continuité d’une interaction sur plusieurs canaux
Concepts innovants
Ergonomique et Intuitive
Proposition fonctionnelle élevée

32
32
Console agent
1 2
3
4
5
6
• Actions en 1 clic
• Gestion du mode «bannette»
• Passage d’un canal à un autre
simplifié
• Barre d’actions mobile et
contextuelle
• Vue 360° client immédiate
• Intégration de solutions
externes (CRM)
• Collaboration (interne et
externe)
• Base de connaissance
contextuelle
• Fonctionnalités Softphone

33
33
Console agent
Fermé
Ouvert
Mode appel : fermé
Mode appel : ouvert
Mode pause et remise en état disponible
Wrap up et clôturer l’action
Mail et clôturer l’action
Concepts innovants
Barre d’actions mobile et
contextuelle
• Ergonomique et Intuitive
• Permet un accès simple, rapide,
intuitif à un grand nombre d’actions
• Multicanale

34
34
Console agent
Notifications
• Interactions entrantes
• Actions importantes

35
35
Console agent
Informations
complémentaires
• Parcours clients
• «Next best action »

36
36
Console agent
Gestion manuelle des
canaux

37
37
Console agent

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