L’IA : 5 tendances qui façonneront la relation client en 2026

Pendant plus de deux ans, les marques ont intégré l’IA dans leurs parcours clients avec une certaine prudence : automatiser les réponses aux questions fréquentes, assister les conseillers, analyser les conversations à grande échelle… des gains réels dans un périmètre maîtrisé. Mais si l’IA a rapidement gagné en maturité, la montée en puissance des usages pousse désormais les marques à revoir l’ambition et le périmètre de leurs déploiements. Dans cette tribune, Fred Viet, Chief Sales Officer d’Aircall, analyse les mutations qui redéfiniront la relation client dans les années à venir du fait de l’IA.

1 – Accepter que l’IA agentique renforce la relation client

Un client appelle pour modifier une réservation. Le serveur vocal identifie le motif, pose les bonnes questions, collecte les informations nécessaires… puis transfère l’appel et/ou ces informations vers un conseiller pour effectuer le changement. La demande était simple, la réponse attendue évidente, mais l’action elle-même reste suspendue à la disponibilité d’un humain.

C’est la limite structurelle de l’IA conversationnelle. Le bot sait converser, mais il ne peut exécuter des actions dans les systèmes de l’entreprise. C’est précisément ce verrou que l’IA agentique fait sauter. Ces agents peuvent agir en autonomie dans le CRM, l’ERP ou les outils de ticketing pour accélérer le temps de résolution, réduire l’effort du client : deux facteurs majeurs d’insatisfaction.

Les entreprises qui ont déjà adopté l’IA agentique ont commencé par des cas d’usage à faible risque et à fort volume : prise et modification de rendez-vous, suivi de commande, envoi de duplicatas de facture, rappels automatiques… Objectif : éprouver la fiabilité des modèles et calibrer les garde-fous avant d’élargir le périmètre. La trajectoire naturelle mènera vers des actions plus engageantes, comme le traitement des réclamations, les remboursements sous conditions, les actions de rétention, le Winback, etc.

À terme, nous assisterons probablement à la démocratisation d’équipes agentiques. Elles seront composées de plusieurs agents virtuels spécialisés qui collaborent dans une même interaction : l’un qualifie la demande, l’autre interroge les bases de données, un troisième évalue si la situation justifie une escalade vers un conseiller humain, etc. Le client, lui, ne perçoit qu’un interlocuteur unique. Toute la complexité de l’orchestration reste invisible.

A noter : Estimé à 7 milliards de dollars en 2025, le marché de l’IA agentique devrait atteindre 93 milliards en 2032. Les investissements devraient progressivement basculer de la compréhension du langage à la capacité d’exécution autonome et aux mécanismes de contrôle qui l’encadrent. Pour les marques, l’enjeu est de répondre vite et bien, dans un objectif d’optimisation des coûts mais aussi de génération de revenus par la satisfaction.

2 – Grâce à l’IA, la voix s’émancipe de l’humain

Dans la relation client, la voix a toujours rimé avec agent humain. Un client qui veut parler à une marque doit décrocher son téléphone, composer un numéro et patienter. L’IA vocale s’est naturellement déployée sur ce terrain. Notamment pour prendre en charge les demandes simples et assister les conseillers sur les situations plus complexes.

Grâce à l’IA, la voix s’émancipe progressivement de son origine humaine. Les clients peuvent déjà formuler des questions ou demander des actions sans patienter de longues minutes pour parler à un agent.

Mais à l’avenir, c’est aussi s’éloigner de la phase d’appel :

• Interroger un assistant vocal depuis l’application de leur banque ;
• Demander une recommandation produit sur un site e-commerce ;
• Solliciter une borne en magasin pour localiser un article…

Plusieurs signaux convergent vers cette évolution. D’abord, les déploiements réussis de l’IA dans le service client ont renforcé la confiance des marques envers cette technologie. Ce qui les incitent à explorer d’autres cas d’usage. Ensuite, les APIs vocales sont devenues plus accessibles. La latence a effectivement suffisamment baissé pour permettre des échanges fluides sur mobile ou sur le web.

Enfin, les consommateurs eux-mêmes ont pris l’habitude de parler à des machines. Siri, Alexa, Google Assistant… l’interaction vocale avec une interface numérique n’a plus rien d’étrange. En France, 8 responsables expérience client sur 10 constatent une demande croissante pour des interactions non textuelles dans le parcours d’achat.
Plus largement, la voix cessera d’être un canal de recours quand quelque chose ne va pas. Elle deviendra une modalité d’interaction disponible à chaque étape du parcours, activable à la volée.

3 – De la personnalisation de profil à l’intelligence contextuelle

La personnalisation client a historiquement reposé sur des données de profil : âge, localisation, historique d’achat, préférences déclarées… Ces informations permettent de segmenter, de cibler et d’adresser le bon message au bon segment. Mais elles ne disent rien de l’état du client au moment où il entre en contact avec la marque.

C’est la limite de la personnalisation par le profil. Elle traite le client comme une donnée stable, alors que son humeur, le niveau d’urgence et sa disposition à l’achat varient d’une interaction à l’autre. Un même client peut être réceptif à une proposition commerciale le lundi. Mais il peut être agacé par la moindre sollicitation le vendredi, selon ce qu’il a vécu entre-temps.

Par exemple : un client appelle pour suivre une commande. L’IA détecte une tension dans sa voix et des silences inhabituels. Elle croise ce signal avec son historique et constate qu’il a déjà appelé deux fois cette semaine pour le même sujet. Plutôt que d’afficher une offre promotionnelle comme le prévoit le script standard pour ce profil, elle alerte le conseiller : « Client à risque, priorité à la réassurance ». Le rebond commercial attendra un meilleur moment.

L’intelligence contextuelle permet de combler cet angle mort. Elle consiste à capter des signaux en temps réel (intonation, rythme de parole, silences, choix des mots, historique récent des interactions), de les croiser avec toute la connaissance client accumulée dans le CRM, pour évaluer l’état émotionnel du client au moment précis de l’échange.

Ce type d’analyse peut guider le conseiller en temps réel. Il permet à l’agent IA d’ajuster lui-même son ton, de reformuler différemment ou d’escalader vers un humain si besoin. Pour l’entreprise, c’est à la fois un levier de satisfaction et de performance commerciale.

4 – Les agents IA deviennent les nouveaux prescripteurs

Operator d’OpenAI, les nouvelles fonctionnalités de Google et Perplexity permettent aujourd’hui aux consommateurs de déléguer une grande partie de leur taches en lignes, voire leur parcours d’achat. Ces derniers peuvent formuler des demandes comme « Je cherche un hôtel à Lisbonne pour deux nuits avec vue sur le Tage » ou encore « Commande les courses de la semaine avec les produits que je prends d’habitude ».

L’agent IA se charge du reste. Il interroge les sources, compare les options, fait un arbitrage et remplit le panier. Le client n’intervient qu’au moment de valider le paiement. Cette phase n’étant pas encore prise en charge pour des raisons de sécurité.

Cette évolution redistribue les cartes de la visibilité commerciale. Les géants de l’IA concurrencent les marques sur ce premier contact avec le client, qui tisse la relation client. C’est l’agent IA qui filtre, trie, oriente, avec des critères de recommandation plutôt opaques.

La situation rappelle l’époque où Google était devenu le point d’entrée dominant du web. Les marques ont dû apprendre à optimiser leur présence pour apparaître dans les premiers résultats de recherche. Aujourd’hui, elles devront apprendre à se rendre « recommandables » par les agents IA.

5 – Le service client, de centre de coûts à centre de profits

Le service client occupe de fait une position difficile dans la chaîne de valeur. Il intervient après la vente, quand quelque chose n’a pas fonctionné. Son travail consiste globalement à contenir l’insatisfaction.

Les premiers déploiements de l’IA dans la relation client visaient avant tout la productivité : réduire le temps de traitement, automatiser les tâches répétitives, absorber les pics de charge, etc. La logique restait celle d’un centre de coûts qu’on cherche à contenir.

Mais cette lecture passe à côté de l’essentiel. Le service client est le seul point de contact où les clients s’expriment de leur propre initiative, avec leurs mots, frustrations et attentes. Partout ailleurs, on les sollicite (enquêtes, prospection, publicité…). Cette matière brute a une valeur considérable, mais elle restait enfouie, car trop volumineuse et trop dispersée pour être analysée.

L’IA promet de changer ce paradigme. Le service client a d’ailleurs déjà enclenché sa transformation en un centre de profit. En analysant l’ensemble des interactions clients-marque, l’IA peut identifier et synthétiser à grande échelle les signaux d’attrition, les intentions d’achat et les objections pour limiter le churn et donner aux équipes des opportunités de rebond commercial.

La frontière entre la relation client et la vente devrait s’estomper progressivement du fait de l’IA. Ainsi, chaque interaction peut contribuer à la performance économique, dans la continuité naturelle de la relation.

Et un impératif : La transparence, une condition d’acceptabilité de l’IA

L’écrasante majorité (91%) des consommateurs français exigent des explications sur les décisions automatisées par l’intelligence artificielle. Ils veulent :

• Savoir s’ils parlent à un humain ou à une machine (ou les deux) ;
• Comprendre pourquoi on leur recommande le produit A plutôt que le produit B, et sur la base de quelles données.

Cette exigence se heurte toutefois à un paradoxe : plus de 63% des consommateurs français attendent une expérience personnalisée, mais seuls 26% font confiance aux entreprises sur l’utilisation de leurs données. Et à peine 36% estiment que les bénéfices qu’ils en retirent justifient la collecte.

La personnalisation suppose de la donnée. Mais la donnée suppose de la confiance. Et la confiance se construit avec de la transparence. Les marques qui veulent exploiter tout le potentiel de l’IA devront expliquer clairement ce qu’elles collectent, pourquoi elles le font, et ce que le client y gagne concrètement. L’innovation ne peut se faire que dans le cadre de l’éthique, de la responsabilité et, depuis février 2025, de la loi, avec l’entrée en vigueur des premières obligations de l’AI Act européen.

Tribune partenaire – Photo de Jackson Sophat sur Unsplash