C’est une question fréquente, tant l’automatisation peut inquiéter les équipes en place. La réponse des experts est claire : non, le Speech Analytics n’a pas vocation à remplacer l’humain, mais à l’augmenter. Il doit être vu comme un assistant qui décuple la capacité d’écoute et d’analyse, pas comme un substitut complet à l’oreille humaine.
En théorie, on pourrait se dire que l’IA suffit et qu’on pourrait « écouter moins nos clients ». « Ce n’est pas une bonne approche », prévient un spécialiste – le Speech Analytics doit au contraire être envisagé comme un moyen d’améliorer votre capacité d’écoutec. Autrement dit, la machine repère les signaux faibles et les tendances, mais l’interprétation et l’action restent du ressort de l’humain. Par exemple, l’outil peut signaler qu’un agent a un score faible sur la gestion de l’empathie, mais c’est au manager d’analyser le contexte et de coacher l’agent de manière appropriée.
Les meilleures pratiques observées dans le secteur montrent d’ailleurs une collaboration étroite entre l’IA et les équipes qualité : « Votre équipe humaine doit travailler main dans la main avec la technologie » souligne un expert en transformation de centres de contact. Concrètement, cela signifie que les superviseurs et analystes qualité recentrent leur rôle sur des tâches à haute valeur ajoutée – par exemple l’accompagnement des agents, la définition de plans d’action d’amélioration continue – pendant que l’IA se charge de la collecte et de la pré-analyse des données de milliers d’appels.
Enfin, il faut noter que certaines dimensions qualitatives d’une interaction restent délicates à évaluer automatiquement à 100%. L’émotionnel, le contexte ou la nuance dans la voix du client peuvent échapper en partie à la machine, surtout en cas de langage implicite, d’ironie, etc. Le jugement humain conserve donc une place pour valider certaines évaluations ou pour approfondir des cas complexes que l’outil aurait signalés. En résumé, le Speech Analytics est un levier d’efficacité pour les équipes qualité, pas un remplacement – il automatise la partie laborieuse du travail, libérant du temps pour que l’humain se concentre sur l’analyse fine et l’action corrective.
