Air India
agent client genAI (service client automatisé)
L'agent client génératif d'Air India, AI.g, traite environ 40 000 requêtes par jour et a résolu plus de 13 millions de conversations avec un taux d'automatisation de 97 pour cent.
L'essentiel
- Agent client genAI (AI.g / Maharaja) sur le site et l'app.
- Construit sur Azure OpenAI, avec escalade vers un agent humain.
- Environ 40 000 requetes par jour, 97% automatisees, 13 millions de conversations resolues.
- Preuve B, statut vivant confirme.
Objectif
Absorber la hausse du volume de contacts après le doublement du trafic passager sans grossir le centre d'appels, en automatisant les questions récurrentes et en réservant les agents humains aux cas complexes.
Le déploiement
AI.g (aussi appelé Maharaja) est l'agent virtuel génératif d'Air India, construit sur Azure OpenAI Service. Il répond aux passagers sur le site et l'app à propos du statut de vol, des bagages, de l'enregistrement, des changements, des remboursements et du programme de fidélité, couvrant plus de 1 300 types de questions. Déployé en pilote en mars 2023 puis élargi, il traite les questions en langage naturel et bascule vers un agent humain pour les cas hors périmètre. Microsoft documente une montée en charge continue : environ 40 000 requêtes par jour et plus de 13 millions de conversations résolues, avec la moitié des clients qui choisissent désormais l'IA comme premier point de contact.
Résultats Preuve B
Étude de cas Microsoft (fournisseur) chiffrée, actualisée entre 2024 et 2026 avec des chiffres concordants, complétée par le communiqué officiel de déploiement d'Air India.
Comment ça fonctionne
Architecture documentéeLa stack en détail
- plateforme Microsoft Azure OpenAI Service Service Azure exposant les modèles d'OpenAI, socle de l'agent AI.g.
- llm Modèles GPT (OpenAI) Modèles de langage génératifs servis via Azure OpenAI ; la version exacte n'est pas publiée.
- infra Azure AI Briques Azure de données et d'applications autour de l'agent (hébergement, sécurité, montée en charge).
- infra Connecteurs vers les systèmes de réservation et d'opérations Intégration maison vers réservation, statut de vol, bagages et programme de fidélité, nécessaire aux réponses transactionnelles.
- integrateur Microsoft Partenaire technique du déploiement et de la montée en charge.
Comment ça tourne, concrètement
Pour les équipes ops-
1Réception de la question client
Le passager pose sa question en langage naturel sur le site ou l'app.
-
2Classement et récupération IA
L'agent identifie le sujet parmi plus de 1 300 catégories et interroge les systèmes internes pour le contexte (réservation, statut de vol).
-
3Réponse ou action IA
Il répond, guide un changement ou un remboursement, ou traite la demande automatiquement quand elle est dans le périmètre.
-
4Escalade IA / humain
Environ 3 pour cent des cas basculent vers un agent humain pour les situations complexes.
-
5Supervision et amélioration équipe data
Les équipes lisent les échecs et étendent le périmètre couvert au fil des vagues.
La question du passager, mise en correspondance avec les systèmes de réservation et d'opérations (statut de vol, bagages, fidélité). Si l'agent perd l'accès à ces systèmes en direct, il ne peut plus répondre sur les cas transactionnels et l'escalade humaine remonte.
Comment vos clients perçoivent ce type d'usage
Études sourcéesLes consommateurs n'acceptent pas les chatbots par defaut : 64% prefereraient que les entreprises n'utilisent pas d'IA dans leur service client (Gartner, 2024) et pres d'un utilisateur sur cinq du service client par IA n'en retire aucun benefice (Qualtrics, 2025). L'acceptation se construit sur trois conditions mesurees par Salesforce : savoir qu'on parle a une IA, pouvoir escalader vers un humain, comprendre la logique de l'agent.
Conditions d'acceptation
- Etre informe qu'on parle a une IA et non a un humain (pres de 75% le demandent, Salesforce 2024)
- Un chemin d'escalade clair vers un agent humain (45% plus enclins a utiliser l'agent IA, Salesforce 2024)
- Une logique de l'agent clairement expliquee (44% plus enclins, Salesforce 2024)
Lignes rouges
- Rendre l'humain injoignable : c'est la premiere inquietude des consommateurs sur l'IA dans le service client (Gartner 2024) et 50% craignent que l'IA les coupe du contact humain (Qualtrics 2025)
- Remplacer le service client par l'IA sans alternative : 53% envisageraient de partir chez un concurrent (Gartner 2024)
Sources : Salesforce 2024 · Gartner 2024 · Qualtrics 2025
Voir l'acceptation complète : par pays, par usage, par génération
Comment répliquer
Inférence - non sourcéPrérequis data
- base de connaissances service client structurée
- accès API aux systèmes de réservation et d'opérations
- historique des tickets pour cadrer le périmètre
Prérequis orga
- équipe produit et data
- processus d'escalade humaine défini
- gouvernance des réponses et conformité
Stack possible
- Azure OpenAI ou équivalent
- couche RAG sur la base de connaissances
- connecteurs vers le PSS / CRM
Le plan, étape par étape
- Étape 1Cartographier les 20 à 30 intentions les plus fréquentes du centre de contact et structurer la base de connaissances associée.Livrable : Périmètre v1 arrêté + corpus de connaissances structuré
- Étape 2Construire l'agent (LLM + récupération sur la base) et définir les règles d'escalade humaine.Livrable : Agent en pré-production sur les questions informatives
- Étape 3Connecter en lecture les systèmes transactionnels : réservation, statut de vol, bagages, fidélité.Livrable : Réponses contextualisées testées sur des dossiers réels
- Étape 4Lancer un pilote sur un canal (site web) et suivre taux de résolution et échecs.Livrable : Rapport de pilote avec seuil de mise en production
- Étape 5Passer en production, élargir le périmètre par vagues et lire les échecs chaque semaine.Livrable : Tableau de bord automatisation / escalade suivi en routine
Première étape : Cartographier les 20 à 30 intentions les plus fréquentes du centre de contact et brancher l'agent sur ce socle avant d'élargir.
Le même pattern, prouvé dans d'autres industries
ADT
agent client genAI
AT&T
Assistant genAI d'entreprise gouverne : un LLM branche sur la connaissance interne, ouvert a des dizaines de milliers de salaries et appele en masse par des systemes automatises
Bank of America
assistant financier conversationnel a l'echelle
Sources
- S1 How Azure AI helped Air India reinvent customer service by answering 40,000 daily queries instantly Officiel intéressé archive à générer
- S2 Air India elevates customer support while saving money with Azure AI, data, and apps Officiel intéressé archive à générer
- S3 Air India successfully deploys airline industry's first generative AI virtual agent, powered by Microsoft Azure OpenAI service Primaire archive à générer
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