Speech Analytics au service de la conformité interne : Comme évoqué en bénéfices, analyser 100 % des interactions permet de vérifier systématiquement que chaque appel respecte bien les exigences réglementaires et qualité. Par exemple, dans les secteurs financiers ou de la santé, il y a souvent des phrases obligatoires ou interdictions (ne pas donner de conseil financier non sollicité, mentionner les disclaimers légaux, vérifier l’identité du client, etc.). Le Speech Analytics peut être configuré pour surveiller ces éléments précis et déclencher des alertes ou des scores de non-conformité. Des entreprises l’utilisent pour contrôler le respect du RGPD dans les appels – par ex., s’assurer que la mention « cet appel est enregistré… » a bien été énoncée en début de conversation. Cela renforce la maîtrise des risques et la qualité, là où l’échantillonnage manuel pouvait laisser passer des écartscallcentrehelper.com. On peut dire que l’outil agit comme un filet de sécurité permanent, garantissant une conformité homogène et détectant aussitôt les manquements (qui peuvent alors être corrigés par du coaching ciblé ou des actions correctives). Les experts recommandent de définir clairement les critères de conformité à monitorer et de s’appuyer sur le Speech Analytics pour les suivre rigoureusement.
Speech Analytics au service de la conformité interne : Analyser 100 % des interactions permet de vérifier systématiquement que chaque appel respecte bien les exigences réglementaires et qualité. Par exemple, dans les secteurs financiers ou de la santé, il y a souvent des phrases obligatoires ou interdictions (ne pas donner de conseil financier non sollicité, mentionner les disclaimers légaux, vérifier l’identité du client, etc.). Le Speech Analytics peut être configuré pour surveiller ces éléments précis et déclencher des alertes ou des scores de non-conformité. Des entreprises l’utilisent pour contrôler le respect du RGPD dans les appels – par ex., s’assurer que la mention « cet appel est enregistré… » a bien été énoncée en début de conversation. Cela renforce la maîtrise des risques et la qualité, là où l’échantillonnage manuel pouvait laisser passer des écartscallcentrehelper.com. On peut dire que l’outil agit comme un filet de sécurité permanent, garantissant une conformité homogène et détectant aussitôt les manquements (qui peuvent alors être corrigés par du coaching ciblé ou des actions correctives). Les experts recommandent de définir clairement les critères de conformité à monitorer et de s’appuyer sur le Speech Analytics pour les suivre rigoureusement.
Conformité légale et données personnelles : Sur ce volet, il faut rappeler que les enregistrements d’appels contiennent des données personnelles (la voix d’une personne est considérée comme une donnée personnelle, ainsi que les informations échangées). En Europe, le RGPD impose plusieurs obligations : une base légale pour pouvoir traiter ces données (souvent, les entreprises s’appuient sur le consentement – d’où les messages du type « cet appel peut être enregistré à des fins de qualité… » – ou sur l’intérêt légitime, avec droits d’opposition), une information claire des clients sur l’enregistrement et l’analyse, et bien sûr des mesures de sécurité appropriées pour protéger ces données. Concrètement, un projet de Speech Analytics doit impliquer le responsable RGPD de l’entreprise pour valider que le message d’information client couvre l’usage d’analyse automatisée, que la durée de conservation des enregistrements est limitée au nécessaire, et que les accès aux données/analyses sont restreints aux personnes autorisées (principe de minimisation). Il faudra aussi permettre l’exercice des droits des personnes (droit d’accès ou d’effacement des enregistrements, etc. le cas échéant). Sur l’aspect technique, de nombreux éditeurs proposent désormais des solutions hébergées dans le cloud avec des garanties de chiffrement et de conformité, mais il appartient à l’entreprise utilisatrice de vérifier ces points dans le contrat (lieu d’hébergement des données, clauses de traitement des données, etc.).
Éthique et transparence : Au-delà de la loi, il y a un enjeu d’acceptabilité par le public et d’éthique. Analyser finement la voix peut relever de la “surveillance” aux yeux de certains, d’où l’importance d’être transparent et pédagogue. De plus, il faut veiller à l’usage qui est fait des analyses : par exemple, utiliser un score d’émotion pour influencer un client vulnérable soulèverait des questions éthiques. Les experts recommandent de mettre en place un cadre d’utilisation de ces nouvelles données : qui peut les utiliser et à quelles fins ? quelle anonymisation est appliquée pour les analyses globales ? Un principe de base est de toujours viser un mieux pour le client (améliorer le service, sa satisfaction, sa sécurité) et non un usage détourné.
Heureusement, la plupart des cas d’usage en B2B relation client sont orientés qualité de service, ce qui est aligné avec l’intérêt du client. En France, la CNIL insiste sur le fait que les technologies d’IA dans la relation client doivent respecter les droits des personnes et intégrer la notion de “privacy by design” dès la conception (c’est-à-dire intégrer des garde-fous pour la vie privée). Par exemple, éviter de conserver plus longtemps que nécessaire les enregistrements, ou ne pas extraire des données sensibles hors de propos.
En résumé, un projet de Speech Analytics doit être accompagné d’un strict respect du RGPD et d’une réflexion éthique. D’une part, cela garantit la légalité et évite de discréditer la démarche vis-à-vis des clients; d’autre part, cela contribue à instaurer un climat de confiance avec vos collaborateurs et vos clients sur l’usage de ces technologies. Bien conduit, le Speech Analytics est un atout pour la conformité (il améliore la conformité opérationnelle tout en respectant la réglementation sur les données), à condition d’en faire un usage responsable et transparent.
