Personnaliser la relation usager avec l'IA

Parallèlement, l’amélioration de la relation usager prend un nouveau tournant : celui de l’optimisation du back office. Si la qualité du service dépend de l’accessibilité des canaux de contact, elle repose tout autant sur la capacité des agents à traiter rapidement les demandes, à coordonner les différents intervenants et à disposer, au bon moment, des informations nécessaires sur chaque usager. À cet enjeu d’efficacité opérationnelle s’ajoute désormais celui de la personnalisation, avec l’ambition de proposer des services et des interactions davantage adaptés aux situations individuelles plutôt que des réponses uniformes.

La donnée se trouve au cœur de cette transformation. Pourtant, elle demeure souvent dispersée entre de multiples applications métiers, bases documentaires ou canaux d’interaction. Dans ce contexte, l’intelligence artificielle apparaît comme un puissant levier d’optimisation. Elle permet non seulement de rapprocher et d’exploiter plus efficacement les données disponibles, mais également d’assister les agents dans leurs tâches quotidiennes, de formuler des recommandations ou encore d’automatiser certaines étapes de traitement à faible valeur ajoutée afin de recentrer les ressources humaines sur les activités nécessitant expertise, discernement et accompagnement.

Le secteur public entre ainsi dans les premières phases de l’ère de l’agent assisté, voire augmenté. Comme pour toute innovation technologique appelée à transformer les modes de travail, son déploiement soulève immédiatement des questions structurantes. La confiance apparaît une nouvelle fois comme une condition essentielle de réussite : quelle gouvernance mettre en place autour des données ? Quelles données peuvent être mobilisées et pour quels usages de l’intelligence artificielle ? Comment garantir la transparence des traitements et préserver la place de l’humain dans la décision et la relation avec l’usager ?

Cette analyse s’appuie sur plus de 100 témoignages de décideurs publics afin de dresser un panorama des transformations en cours dans la relation usager. Elle met en lumière les constats, les priorités et les choix des organismes précurseurs engagés sur la voie d’une personnalisation accrue des services publics numériques, en examinant notamment le rôle croissant joué par la donnée et l’intelligence artificielle dans cette évolution.