Telstra
Agent assist genAI double : un outil resume l'historique client en une phrase, l'autre repond aux questions du conseiller depuis la base de connaissance interne
Telstra a etendu a ses centres de contact deux outils genAI sur Azure OpenAI (One Sentence Summary, Ask Telstra) : 90% des conseillers declarent gagner du temps, avec 20% de contacts de suivi en moins et 80% d'impact positif percu sur l'interaction client.
L'essentiel
- Deux outils genAI d'agent assist: resume du dossier client et reponse metier en RAG.
- Construits sur Azure OpenAI et Azure AI Search, avec Microsoft et Accenture.
- 90% des conseillers gagnent du temps, 20% de contacts de suivi en moins.
- Preuve B, statut confirme, etendu aux centres de contact et boutiques en 2024.
Objectif
Faire gagner du temps au conseiller sur chaque contact, reduire les rappels et rendre l'interaction plus fluide, en lui donnant l'historique client et la reponse metier en direct.
Le déploiement
Telstra a construit deux outils genAI sur Azure OpenAI et les a etendus a ses centres de contact et equipes boutique. One Sentence Summary condense l'historique, les notes et les transactions d'un client en un resume court, pour que le conseiller comprenne la situation d'un coup d'oeil sans relire tout le dossier. Ask Telstra permet au conseiller d'interroger la base de connaissance interne en langage naturel et d'obtenir une reponse generee. Sur les essais menes fin 2023 avec environ 200 conseillers, 90 pour cent des utilisateurs de One Sentence Summary declarent gagner du temps et etre plus efficaces, avec 20 pour cent de contacts de suivi en moins, et plus de 80 pour cent des testeurs d'Ask Telstra disent que l'outil ameliore l'interaction client. Telstra a etendu les deux outils a l'ensemble des equipes de centre de contact et de boutique sur 2024, avec Microsoft et Accenture.
Résultats Preuve B
Chiffres publies par Telstra dans son communique officiel et repris dans une customer story Microsoft avec les memes valeurs (90 pour cent de temps gagne, 20 pour cent de rappels en moins, 80 pour cent d'impact positif). Communique marque plus vendor concordants ; les mesures sont declaratives (auto-evaluation des conseillers sur les essais), pas un gain d'efficacite mesure en incrementalite.
Comment ça fonctionne
Architecture documentéeLa stack en détail
- llm Microsoft Azure OpenAI Service Modeles OpenAI heberges sur Azure, utilises pour le resume de dossier (One Sentence Summary) et la generation de reponses (Ask Telstra). Version de modele non communiquee.
- outil Azure AI Search Indexation et recherche de la base de connaissance interne pour le RAG d'Ask Telstra.
- infra Azure Machine Learning Plateforme ML utilisee pour operer les briques de resume et de generation.
- integrateur Accenture Partenaire de mise a l'echelle et de modernisation data pour l'extension a toutes les equipes.
Comment ça tourne, concrètement
Pour les équipes ops-
1Resumer le dossier client IA / Azure OpenAI
One Sentence Summary compile historique, notes et transactions en une phrase pour eviter au conseiller de relire tout le dossier.
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2Repondre aux questions metier IA / RAG
Ask Telstra interroge la base de connaissance interne en langage naturel et remonte une reponse generee au conseiller.
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3Garder le conseiller decideur Conseiller humain
Le conseiller lit, verifie et decide de la reponse au client. L'IA prepare et suggere, elle ne parle pas au client a sa place.
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4Mesurer temps gagne et rappels Equipe data + management
Suivi du temps gagne, des contacts de suivi evites et de la qualite percue pour arbitrer l'extension a toutes les equipes.
La fraicheur et la justesse de la base de connaissance derriere Ask Telstra. Si elle est perimee, l'outil renvoie une reponse fausse que le conseiller relaie au client.
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
- Historique client consolide (notes, transactions) accessible au poste conseiller
- Base de connaissance interne propre et a jour
- Gouvernance RGPD sur les donnees exposees au LLM
Prérequis orga
- Conseillers formes a verifier les sorties de l'IA
- Process d'entretien de la base de connaissance
Stack possible
- Azure OpenAI + Azure AI Search, ou Vertex AI, ou un LLM du marche en RAG
- Brique de resume automatique du dossier client
- Integration au poste conseiller / CRM
Le plan, étape par étape
- Étape 1Mettre au propre la base de connaissance interne et consolider l'historique client (notes, transactions) accessible au poste conseiller, avec cadrage RGPD.Livrable : Base de connaissance indexable et acces donnees valide.
- Étape 2Construire le resume automatique de dossier et l'integrer au poste conseiller.Livrable : Outil de resume en pilote sur un flux reel.
- Étape 3Piloter sur 100-200 conseillers avec groupe temoin ; mesurer temps gagne, rappels evites et qualite percue.Livrable : Resultats du pilote contre temoin.
- Étape 4Ajouter la reponse metier en RAG sur la base de connaissance, avec verification humaine systematique.Livrable : Assistant de reponse metier en pilote.
- Étape 5Etendre aux equipes centre de contact et boutique, former a la verification des sorties, installer le process d'entretien de la base.Livrable : Deploiement complet et routine de mise a jour de la base.
Première étape : Piloter le resume de dossier sur un groupe de conseillers, mesurer temps gagne et rappels evites contre un groupe temoin, puis ajouter la reponse metier en RAG.
Le même pattern, prouvé dans d'autres industries
ADT
agent client genAI
Air India
agent client genAI (service client automatisé)
Bank of America
assistant financier conversationnel a l'echelle
Sources
- S1 Telstra scales up AI adoption following promising pilots of generative AI solutions Primaire archive à générer
- S2 Telstra dials in elevated customer service with Azure OpenAI Service Officiel intéressé archive à générer
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