Avenir du service client du traitement des demandes au pilotage des agents IA

I

Ce que mesure la recherche sur l’IA en centre de contact

L’étude de référence porte sur 5 172 conseillers du support technique par chat d’un éditeur de logiciels américain, équipés progressivement d’un outil d’IA générative qui leur suggère des réponses en temps réel¹. Publiée en 2025 dans le Quarterly Journal of Economics par Erik Brynjolfsson, Danielle Li et Lindsey Raymond, elle mesure une hausse de 15 % en moyenne du nombre de demandes résolues par heure¹. La version de travail diffusée par le NBER en avril 2023 indiquait 14 % en moyenne et 34 % pour les conseillers débutants et peu qualifiés². C’est la version publiée dans la revue qui fait désormais référence.

Le résultat le plus instructif n’est pas la moyenne. Les conseillers les moins expérimentés et les moins qualifiés gagnent environ 30 % de demandes résolues par heure, et ceux du quintile le moins qualifié 36 %¹. Les conseillers dotés de l’outil atteignent après deux mois d’ancienneté le niveau de leurs collègues non équipés ayant plus de six mois d’ancienneté¹. À l’inverse, les plus expérimentés gagnent peu en vitesse et voient même la qualité de leurs échanges légèrement baisser¹.

Les auteurs avancent une explication : l’outil capte les pratiques des meilleurs conseillers et les met à disposition de tous¹. Autrement dit, l’IA diffuse un savoir-faire qui existait déjà dans l’équipe. Ce savoir-faire reste donc la matière première du système.

Deux autres résultats concernent directement les conditions de travail. Les clients se montrent plus courtois envers les conseillers équipés et demandent moins souvent à parler à un responsable¹. Le départ des conseillers récents, ceux qui ont moins de six mois d’ancienneté, recule d’environ 10 points, soit une baisse d’environ 40 % par rapport à un taux de départ de référence de 25 % dans ce groupe¹. Les auteurs invitent à lire ce dernier résultat avec plus de prudence que leurs résultats principaux¹.

Ils posent aussi une limite explicite : l’étude porte sur une seule entreprise, à moyen terme, et n’est pas conçue pour mesurer les effets globaux de l’IA générative sur l’emploi ou les salaires¹. C’est une précision utile : elle invite à n’en tirer ni promesse ni menace sur l’emploi.

II

Ce que prévoit Gartner : plus d’autonomie, pas de service sans humains

Le 5 mars 2025, Gartner a prédit que d’ici 2029, l’IA agentique résoudra de manière autonome 80 % des problèmes courants du service client, sans intervention humaine, avec à la clé une baisse de 30 % des coûts opérationnels³. Le cabinet distingue ces agents IA, capables d’agir pour le compte du client, des outils précédents qui se limitaient à rédiger ou à résumer³.

Trois mois plus tard, le même cabinet publiait une prévision qui en éclaire la portée. D’ici 2027, la moitié des organisations qui prévoyaient de réduire fortement leurs effectifs de service client abandonneront ce projet⁴. Gartner s’appuie sur un sondage mené en mars 2025 auprès de 163 responsables du service client, dont 95 % prévoient de conserver des conseillers humains⁴.

Les sondages suivants vont dans le même sens. Sur 321 responsables interrogés à l’automne 2025, seuls 20 % déclarent avoir réduit leurs effectifs de conseillers à cause de l’IA, tandis que 55 % maintiennent des effectifs stables en absorbant des volumes de contacts en hausse⁵. Dans la même enquête, 42 % recrutent des profils spécialisés, que Gartner nomme stratèges IA, concepteurs d’IA conversationnelle et analystes de l’automatisation⁵.

Une seconde exploitation de ce sondage, publiée en avril 2026, précise la tendance. 85 % des responsables ajoutent des tâches et des responsabilités aux postes de conseillers, et 75 % transfèrent des conseillers vers des rôles entièrement nouveaux⁶. 31 % ont procédé ou prévoient de procéder à des licenciements de conseillers liés à l’IA d’ici le premier trimestre 2027, tandis que 63 % réduisent leurs effectifs progressivement, par départs naturels⁶. Côté clients, Gartner cite dans la même publication une enquête distincte, menée en janvier et février 2025 auprès de 5 801 clients aux États-Unis, selon laquelle 54 % font davantage confiance à un conseiller humain qu’à l’IA pour une recommandation de produit ou de service, contre 32 % qui font davantage confiance à l’IA⁶.

La lecture d’ensemble est nuancée. L’automatisation progresse, les effectifs se recomposent, et dans une partie des organisations ils diminuent. Mais les données disponibles décrivent une transformation des postes plus qu’une suppression du métier. Gartner le formule ainsi par la voix d’Eric Keller : les responsables doivent choisir entre faire le même travail à moindre coût ou redéployer les conseillers vers des rôles que l’IA ne remplace pas⁶.

III

Klarna : ce que l’entreprise a réellement annoncé

Le 27 février 2024, Klarna a annoncé que son assistant IA, propulsé par OpenAI, avait mené 2,3 millions de conversations en un mois, soit les deux tiers des échanges de son service client⁷. L’entreprise indiquait un travail équivalent à celui de 700 conseillers à temps plein, une satisfaction client au niveau des conseillers humains, une baisse de 25 % des demandes répétées et un temps de résolution passé de 11 minutes à moins de 2 minutes⁷. Le communiqué précisait que les clients pouvaient toujours choisir d’échanger avec un conseiller⁷.

En mai 2025, son directeur général Sebastian Siemiatkowski a déclaré à Bloomberg que le coût avait été un critère d’évaluation trop prédominant dans cette organisation, avec pour résultat une qualité moindre⁸. Selon Bloomberg, Klarna préparait alors un recrutement pour que ses clients aient toujours la possibilité de parler à une personne réelle, et testait un modèle de conseillers travaillant à distance de manière flexible⁸.

Il faut lire cet épisode avec précision. Klarna n’a pas renoncé à l’IA dans son service client. L’entreprise a voulu garantir durablement l’accès à un humain après avoir constaté qu’une organisation pilotée d’abord par le coût dégradait la qualité. C’est exactement l’arbitrage que décrivent les sondages Gartner.

IV

Le métier qui se dessine : du traitement au pilotage

Ce qui suit est une analyse, construite à partir des faits précédents. Si les agents IA résolvent seuls une part croissante des demandes courantes³, le travail humain se concentre sur deux terrains : les conversations que l’agent IA ne doit pas mener seul, et le fonctionnement de l’agent IA lui-même.

Ce qui reste profondément humain

Les cas complexes ou rares en premier lieu. L’étude de Brynjolfsson, Li et Raymond montre que l’apport de l’IA est le plus fort sur les problèmes relativement rares, ceux pour lesquels les conseillers ont le moins d’expérience¹. On peut en déduire que les situations peu fréquentes restent celles où le jugement humain est le plus sollicité, avec l’IA en appui.

Ensuite, les réclamations, les situations de tension et les décisions qui engagent l’entreprise : un geste commercial, une exception à une règle, un litige. Ces moments demandent de l’empathie, de la responsabilité et une autorité que le client reconnaît. Les données de Gartner sur la confiance des clients envers les conseillers humains pour les recommandations vont dans ce sens⁶. Gartner y voit la confirmation que l’intervention humaine reste importante dans les échanges complexes, à fort enjeu ou de conseil⁶.

Les rôles qui émergent

Gartner cite trois familles de profils déjà recrutées : stratèges IA, concepteurs d’IA conversationnelle, analystes de l’automatisation⁵. Le tableau ci-dessous propose, à titre d’analyse, une déclinaison de ces fonctions en missions concrètes.

Ces intitulés et ces profils d’origine sont une hypothèse de travail, pas une donnée mesurée. Elle s’appuie sur l’interprétation que proposent les auteurs de l’étude : l’outil diffuse les pratiques des meilleurs conseillers¹. Ceux qui savent ce qu’est une bonne réponse sont donc les mieux placés pour apprendre à l’agent IA à la donner.

Le conseiller augmenté au quotidien

Pour le conseiller qui reste en contact direct avec les clients, le changement porte sur la nature des demandes. Les questions simples et répétitives passent progressivement à l’agent IA. Restent les conversations qui ont résisté à l’automatisation, souvent plus longues et plus chargées émotionnellement. Le conseiller reçoit ces conversations avec leur historique, ce qui suppose un relais humain qui transmet le contexte au lieu d’obliger le client à tout répéter.

Cette évolution a un coût si elle n’est pas accompagnée : une journée composée uniquement de cas difficiles fatigue davantage. L’enjeu de management est de reconnaître ce glissement dans l’organisation du travail, les objectifs et la rémunération, plutôt que de mesurer le conseiller augmenté avec les indicateurs de volume du conseiller d’hier.

V

Turnover, conditions de travail et montée en compétences

Le turnover est un trait structurel du métier. Brynjolfsson, Li et Raymond rappellent des estimations sectorielles selon lesquelles 60 % des conseillers de centres de contact quittent leur poste chaque année¹. Ils décrivent aussi un travail souvent difficile, exposé à l’hostilité de clients mécontents¹.

Dans ce contexte, l’IA peut jouer dans les deux sens. Bien conçue, elle raccourcit la courbe d’apprentissage, améliore la façon dont les clients traitent les conseillers et retient davantage les nouveaux arrivants¹. Conçue uniquement pour réduire les coûts, elle peut dégrader la qualité du service, comme l’a reconnu le dirigeant de Klarna⁸. La différence tient moins à la technologie qu’aux choix d’organisation.

La montée en compétences devient donc un levier central. Un conseiller qui comprend comment l’agent IA raisonne, où il se trompe et comment le corriger, devient un contributeur à la qualité du système. C’est aussi ce que demande désormais le cadre réglementaire européen.

VI

Ce que l’AI Act demande sur la maîtrise de l’IA

L’article 4 du règlement européen sur l’IA, applicable depuis le 2 février 2025, porte sur la maîtrise de l’IA⁹. Dans sa version initiale, il demandait aux fournisseurs et aux déployeurs de systèmes d’IA de prendre des mesures pour garantir, dans toute la mesure du possible, un niveau suffisant de maîtrise de l’IA à leur personnel et aux personnes qui utilisent ces systèmes pour leur compte, en tenant compte de leurs connaissances, de leur expérience, de leur formation et du contexte d’utilisation⁹.

Le règlement « omnibus numérique » sur l’IA, le règlement (UE) 2026/1744 publié au Journal officiel le 24 juillet 2026 et entré en vigueur le 27 juillet 2026, a réécrit cet article¹⁰. Les fournisseurs et les déployeurs doivent désormais prendre des mesures pour favoriser le développement de la maîtrise de l’IA par ces mêmes personnes, sans être tenus de garantir un niveau spécifique de maîtrise pour chaque individu¹⁰. L’obligation devient une obligation de moyens. Elle n’est pas supprimée.

Pour une entreprise qui déploie des agents IA dans sa relation client, la conséquence est concrète : il vous revient de prendre des mesures pour développer la maîtrise de l’IA des équipes qui utilisent ou supervisent ces systèmes. En pratique, cela passe par la formation, et garder une trace des actions menées permet d’en rendre compte.

VII

Ce que cela implique pour votre organisation

Préparer vos équipes ne commence pas par un outil. Cela commence par une décision explicite sur ce que vous voulez faire du temps libéré. Gartner recommande de ne pas présenter les projets d’IA uniquement sous l’angle de la réduction d’effectifs et de prévoir les nouveaux rôles⁵. Voici une démarche en cinq étapes.

1. Cartographier les demandes avant de cartographier les postes. Classez vos motifs de contact selon deux critères : leur fréquence et leur enjeu pour le client. Les demandes fréquentes et à faible enjeu sont les premières candidates à l’agent IA. Les demandes rares ou à fort enjeu restent humaines, avec l’IA en appui.

2. Identifier vos meilleurs conseillers comme futurs concepteurs. Selon l’étude, c’est leur savoir-faire que l’outil diffuse aux autres conseillers¹. Associez-les dès le départ à l’écriture des règles, du ton et des cas limites. C’est la voie la plus directe vers les rôles de concepteur conversationnel et de responsable qualité IA.

3. Former tout le monde, à des niveaux différents. L’article 4 de l’AI Act vise votre personnel et les autres personnes qui utilisent les systèmes d’IA pour votre compte¹⁰. Un socle commun pour tous (ce que fait l’agent IA, ses limites, quand reprendre la main), puis un parcours approfondi pour ceux qui le supervisent ou l’entraînent. Documentez ces actions.

4. Revoir les indicateurs. Si l’agent IA traite les demandes simples, le volume traité par conseiller cesse d’être un bon indicateur. Mesurez la résolution des cas complexes, la qualité des relais humains, la satisfaction après escalade et la contribution à l’amélioration de l’agent IA.

5. Organiser le relais humain comme un parcours à part entière. Définissez quand l’agent IA passe la main, avec quelles informations, et qui décide. Un relais bien conçu protège à la fois le client, qui n’a pas à se répéter, et le conseiller, qui reçoit un dossier complet.

Ces étapes reposent sur un principe simple : vos équipes gardent la main sur ce que l’agent IA dit et fait. C’est ce qui distingue une transformation pilotée d’une réduction de coûts subie.

VIII

Où se situe QLOA

IX

Questions fréquentes

Quel est l’avenir du service client avec l’IA ?

Gartner prévoit que d’ici 2029, l’IA agentique résoudra seule 80 % des problèmes courants du service client³. Ses sondages indiquent aussi que la plupart des responsables prévoient de conserver des conseillers humains et que beaucoup élargissent leurs responsabilités vers des tâches à plus forte valeur⁴⁶. L’avenir qui se dessine pour le service client est donc hybride : l’automatisation des demandes courantes et des conseillers recentrés sur ce qui demande du jugement.

L’IA va-t-elle remplacer les conseillers clients ?

Les données disponibles ne décrivent pas un remplacement total. Selon un sondage Gartner mené à l’automne 2025 auprès de 321 responsables, 20 % ont réduit leurs effectifs de conseillers à cause de l’IA, et 55 % les ont maintenus en absorbant plus de volume⁵. Une partie des organisations réduit ses équipes, souvent par départs naturels⁶. Le métier se transforme plus qu’il ne disparaît.

Quels sont les nouveaux métiers de la relation client ?

Gartner relève que 42 % des organisations recrutent des profils spécialisés : stratèges IA, concepteurs d’IA conversationnelle, analystes de l’automatisation⁵. À l’analyse, on peut y ajouter des missions de supervision des agents IA, d’analyse des conversations et de contrôle qualité des réponses. Les conseillers expérimentés, dont l’IA diffuse les pratiques¹, sont bien placés pour évoluer vers ces fonctions.

Quel gain de productivité l’IA apporte-t-elle en centre de contact ?

L’étude de Brynjolfsson, Li et Raymond publiée dans le Quarterly Journal of Economics en 2025 mesure une hausse moyenne de 15 % des demandes résolues par heure sur 5 172 conseillers¹. Le gain atteint environ 30 % pour les moins expérimentés et les moins qualifiés, et reste faible pour les plus expérimentés¹. L’étude porte sur une seule entreprise.

L’AI Act oblige-t-il à former les conseillers à l’IA ?

Il impose une obligation de moyens, qui passe en pratique par la formation. L’article 4 du règlement européen sur l’IA, applicable depuis le 2 février 2025, a été réécrit par le règlement (UE) 2026/1744, entré en vigueur le 27 juillet 2026⁹¹⁰. Les entreprises qui déploient des systèmes d’IA doivent prendre des mesures pour favoriser la maîtrise de l’IA par leur personnel, sans devoir garantir un niveau spécifique pour chaque personne¹⁰.

Pourquoi Klarna a-t-elle annoncé recruter des conseillers humains ?

En mai 2025, le dirigeant de Klarna a expliqué à Bloomberg que le coût avait pesé trop lourd dans l’organisation de son service client, au détriment de la qualité⁸. Selon Bloomberg, l’entreprise préparait un recrutement pour garantir à ses clients la possibilité de parler à une personne réelle, tout en continuant à utiliser l’IA⁸. En février 2024, son assistant IA traitait déjà les deux tiers des conversations⁷.

X

Sources

1. 1

   Erik Brynjolfsson, Danielle Li, Lindsey Raymond, « Generative AI at Work », The Quarterly Journal of Economics, vol. 140, n° 2, p. 889-942, 2025. https://doi.org/10.1093/qje/qjae044 (version auteur : arxiv.org)

2. 2

   Erik Brynjolfsson, Danielle Li, Lindsey Raymond, « Generative AI at Work », NBER Working Paper n° 31161, avril 2023. nber.org

3. 3

   Gartner, « Gartner Predicts Agentic AI Will Autonomously Resolve 80% of Common Customer Service Issues Without Human Intervention by 2029 », 5 mars 2025. gartner.com

4. 4

   Gartner, « Gartner Predicts 50% of Organizations Will Abandon Plans to Reduce Customer Service Workforce Due to AI », 10 juin 2025. gartner.com

5. 5

   Gartner, « Gartner Survey Finds Only 20% of Customer Service Leaders Report AI-Driven Headcount Reduction », 2 décembre 2025. gartner.com

6. 6

   Gartner, « Gartner Survey Finds 85% of Service and Support Leaders are Expanding Human Agent Responsibilities Despite Expectations of Mass AI Layoffs », 28 avril 2026. gartner.com

7. 7

   Klarna, « Klarna AI assistant handles two-thirds of customer service chats in its first month », 27 février 2024. klarna.com

8. 8

   Bloomberg, « Klarna Slows AI-Driven Job Cuts With Call for Real People », 8 mai 2025. bloomberg.com

9. 9

   Règlement (UE) 2024/1689 du Parlement européen et du Conseil du 13 juin 2024 établissant des règles harmonisées concernant l’intelligence artificielle, article 4 et article 113. eur-lex.europa.eu

10. 10

    Règlement (UE) 2026/1744 du Parlement européen et du Conseil du 8 juillet 2026 modifiant les règlements (UE) 2024/1689, (UE) 2018/1139 et (UE) 2023/1230 en ce qui concerne la simplification de la mise en œuvre des règles harmonisées concernant l’intelligence artificielle (train de mesures omnibus numérique sur l’IA), JO L du 24 juillet 2026, article 1er, point 5, et article 4. data.europa.eu