Comment mettre en place un callbot pour le recouvrement de créance

Les entreprises aujourd’hui font face à un défi majeur : la gestion efficace des impayés et des créances échues. Dans ce contexte, l’automatisation du recouvrement par le biais de robots téléphoniques représente une solution novatrice et performante. Ces outils technologiques, alliant intelligence artificielle et capacités de communication avancées, sont désormais au cœur des stratégies financières pour optimiser les encaissements et réduire les délais de paiement.

L’Essence du Recouvrement

Le recouvrement, démarche cruciale pour la santé financière d’une entreprise, se divise en deux approches principales : le recouvrement amiable et le recouvrement judiciaire. L’objectif reste le même : amener le débiteur à régler sa dette. Traditionnellement, cette procédure peut s’avérer longue et coûteuse. Cependant, avec l’intégration de solutions automatisées telles que les robots d’appel, le paysage du recouvrement se transforme.

Avantages de l’Automatisation avec les Bots Téléphoniques

Les robots téléphoniques spécialisés dans le recouvrement de créances ont révolutionné cette pratique. Capables d’effectuer des appels de relance, ils offrent une gestion des impayés plus directe et personnalisée. Leur efficacité réside dans leur capacité à dialoguer avec les débiteurs pour faciliter le paiement immédiat des dettes, tout en respectant les règlements en vigueur.

ROI et Bénéfices Économiques

L’adoption de ces technologies permet de réaliser un retour sur investissement (ROI) significatif. Les chiffres parlent d’eux-mêmes : jusqu’à 97,5% des factures sont payées suite à l’intervention de ces robots, avec une réduction de 20% du délai de paiement et une division par quatre du temps consacré aux relances. Ces gains de productivité et d’efficacité se traduisent par une réduction notable des coûts pour l’entreprise. On peut imaginer le nombre d’impayés dans les salles de sports pour faire face, le gérant peut mettre en place un robot qui rappelle les sportifs que leur abonnement n’a pas été payé par exemple. 

Talkr, un Exemple de Succès

Parmi les solutions innovantes, Talkr se distingue comme une plateforme automatisée de gestion du recouvrement. En offrant un service intégré capable de s’adapter aux besoins spécifiques de chaque entreprise, Talkr permet d’accélérer les encaissements tout en minimisant l’investissement humain et financier nécessaire à la gestion des créances.

La Procédure de Recouvrement Simplifiée

Grâce à des algorithmes sophistiqués, les robots de Talkr peuvent identifier les dossiers éligibles à une procédure de recouvrement simplifiée, engager des dialogues constructifs avec les débiteurs et proposer des solutions de paiement immédiat. Ce processus, tout en étant réglementé, se veut respectueux des droits des débiteurs, offrant une alternative humaine et efficace au recouvrement traditionnel.

Conclusion

L’intégration des robots téléphoniques dans les stratégies de recouvrement représente une avancée majeure pour les entreprises en quête d’efficacité et de réduction des coûts. Avec des solutions comme Talkr, le futur du recouvrement de créances s’annonce plus prometteur, marqué par une automatisation intelligente et des résultats tangibles.

Pourquoi les Centres d’Appels à l’Ère de l’IA vont disparaitre

La révolution de l’intelligence artificielle (IA), menée par des technologies avancées telles que ChatGPT, Gemini, claude, pose une question cruciale pour l’industrie des centres d’appels ☎️ comme Téléperformance, Webhelp ou encore Majorel  : cette innovation marque-t-elle le début de la fin pour les call centers traditionnels ? Cette interrogation est particulièrement pertinente pour des leaders du secteur comme Téléperformance, qui malgré une année record avec 8 milliards de chiffre d’affaires et 1,3 milliard de bénéfices, voit son modèle d’affaires ébranlé par l’évolution rapide de l’IA en 2024 !  Les tâches les plus susceptibles d’être automatisées par l’intelligence artificielle ne sont pas uniformément réparties dans le monde du travail. Certaines catégories semblent plus à risque que d’autres notamment dans les centres de contacts qui vont s’automatiser de plus en plus. Les investisseurs se tournent davantage vers l’IA et les Callcenters sont dans le colimateur. 

La capacité de l’IA à résoudre efficacement et à moindre coût les problèmes des clients remet en question la viabilité des centres d’appels traditionnels. Pourquoi, en effet, continuer à investir dans une main-d’œuvre humaine onéreuse quand des solutions technologiques promettent de faire le même travail pour une fraction du prix ? Cette perspective a déjà eu un impact considérable sur la valorisation boursière de Teleperformance, entraînant une chute de deux tiers en seulement 18 mois ‘Source 2024). il faut bien comprendre qu’un humain à Madagascar est aujourd’hui 4 fois plus cher qu’un assistant virtuel au téléphone ! 

Face à cette menace existentielle, Daniel Julien, le PDG de Teleperformance, adopte une position optimiste, estimant que l’IA et les callbots ne remplaceront pas les humains et les conseillers clientèles mais servira plutôt à les assister. Selon lui, les robots vocaux se chargeraient des tâches simples, laissant le soin aux agents humains de résoudre les problèmes plus complexes. Cependant, cette vision pourrait ne pas tenir compte de l’impact significatif de l’IA sur les coûts d’interaction client dans le futur, qui pourraient drastiquement baisser, affectant les marges des centres d’appels. Alors évidemment ce discours émmane directement de la direction mais La vision de TALKR est bien plus pessimiste et pour cause. Nous avons déjà discuté par le passé avec TP en 2017 en mettant en garde avec l’arrivée des chatbots mais les équipes internes on simplement fermé les yeux fasse à la futur déferlante qui allait s’abbatre sur ce type de société. De notre coté, l’évolution constante et les progrès plus que significatifs depuis les dernières années, pousse les technologies No-code à promouvoir des assistants virtuels doués de capacité de raisonnement de plus en plus poussés voir bien plus poussés que les humains si on en croit Sam Altman et la version de GPT-5 qui sera commercialisée en cours d’année 2024. L’arrivée de voix de synthèses de plus en plus performantes en temps quasi réel permet aussi de pouvoir plugger des outils no-code afin de répondre de manière appropriée dans des délais acceptable afin de traiter une conversation automatique de bout en bout, Le déploiement d’un assistant vocal ayant recours à l’intelligence artificielle est notre quotidien au sein de TALKR. L’effondrement de ce type de société nous parait inévitable si la société n’intègre pas dans les prochaines années des solutions d’IA avancées.  la place de l’humain est en effet menacée sur du moyen terme et nous assisterons à des descentes aux enfers pour les sociétés qui n’auront pas anticipé le virage. 

Dans ce contexte, le modèle économique des centres d’appels ☎️, traditionnellement basé sur une main-d’œuvre à faible coût (offshore), est mis à rude épreuve. La question se pose alors : Teleperformance et ses semblables parviendront-ils à se transformer en adoptant un modèle plus axé sur la technologie, en s’appuyant peut-être sur des partenariats avec des entreprises innovantes dans le domaine de l’IA, comme TALKR ? 

L’avenir des centres d’appels est incertain, et tout porte à croire que le secteur est à l’aube d’une transformation majeure car le progès n’attend pas !  Ce qui est certain, c’est que les prochaines années seront déterminantes et pourraient bien redéfinir la manière dont les entreprises gèrent la relation client avec des robots qui ne se mettent pas en grève et qui répondront de manière encore plus empathique dans le futur. Le message est clair : il est temps de s’adapter ou de risquer l’obsolescence dans un monde de plus en plus tourné vers l’IA.

Callbots : la solution moderne face au défi des coûts de main-d’œuvre en centre d’appels

Les centres d’appels offshores, essentiels à la gestion de la relation client pour de nombreuses entreprises, font face à un défi de taille : le coût de la main-d’œuvre. La délocalisation hors d’europe, pratique courante pour réduire ces coûts, soulève des questions tant sur le plan éthique que sur la qualité du service fourni. Les pays comme le Maroc, la Tunisie, et plus récemment Madagascar et l’Île Maurice, sont devenus des destinations privilégiées pour ces délocalisations en masse, offrant des coûts de main-d’œuvre nettement inférieurs à ceux des pays d’origine des entreprises.

Cependant, cette stratégie n’est pas sans conséquence. Elle peut entraîner une qualité de service variable (voir déplorable) et soulever des questions éthiques concernant les conditions de travail et les salaires offerts à ces employés souvent sous payés. Par exemple, un téléopérateur en Tunisie peut gagner entre 200 et 600€ par mois, selon son expérience, dans un secteur où les avantages fiscaux et les coûts de télécommunication bas sont des atouts majeurs pour les investisseurs des pays occidentaux. Cependant, ces économies viennent souvent au prix de conditions de travail qui peuvent être difficiles et d’une course au bas coût qui met en péril le bien-être des employés. On pourrait considérer cela comme une forme d’esclavage moderne peu légitime si on creuse pour voir les conditions de travail. Faire travailler des personnes dans des conditions parfois spartiates n’est pas une condition de vie acceptable. il faut aussi y voir une amélioration des infrastructures en matière de télécommunication qui sont relativement performantes grâce à la fibre optique et la voix sur IP (SIPTRUNK) qui permet de passer des appels en local.

Face à ces défis, les callbots représentent une alternative innovante et efficace face à la délocalisation des agents. Ces assistants virtuels, alimentés par l’intelligence artificielle, offrent plusieurs avantages par rapport aux centres d’appels traditionnels :

  • Disponibilité 24/7 : Contrairement aux employés humains, les callbots peuvent opérer sans interruption, offrant une réponse immédiate à tout moment. Ne tombent jamais malade et ne font pas grêve.
  • Consistance et qualité du service : Les callbots fournissent des réponses précises et cohérentes, éliminant les variations de qualité dues aux facteurs humains. ils peuvent soulager les centres de contacts et donc pousser les personnes à améliorer leurs compétences.
  • Réduction des coûts : L’implémentation de callbots permet de réaliser des économies substantielles sur le long terme, réduisant la dépendance envers la main-d’œuvre offshore et ses coûts associés.
  • Amélioration de l’expérience client : Les progrès dans le domaine de l’intelligence artificielle permettent aux callbots d’offrir une expérience utilisateur de plus en plus personnalisée et satisfaisante.
  • L’amélioration des solutions de speech to texte et du clonage vocal permet aussi de vocaliser de manière à ce que l’interlocuteur peut ne plus reconnaitre qu’il a « affaire » à un robot. En revanche, les accents assez prononcés par certaines personnes sont un frein évident pour les européens. c’est aussi un dilemme entre éviter de payer cher et de se confronter en retour à des personnes qui ne maitrisent pas toujours un français corrects. Cela agace bon nombre de Français qui se sentent harcellés par des appels d’inconnus venus de toute part
  • L’hybridation homme machine est la seule issue des centres de contacts sinon ils seront voués à mourrir et à s’éteindre tout en étant remplacé par des machines plus performantes grâce à l’intelligence artificielle. C’est leur destinée dira t’on !

L’adoption des robocalls par les entreprises et dans les centres de contact se présente donc comme une solution d’avenir évidente, répondant aux enjeux économiques sans compromettre la qualité du service client. Elle témoigne d’une évolution vers des pratiques plus durables et éthiquement responsables dans la gestion des centres d’appels pour des coûts moindre. Les entreprises désireuses de s’inscrire dans cette modernité se doivent de considérer les avantages des callbots, non seulement en termes de coûts mais aussi pour leur potentiel d’améliorer significativement l’expérience utilisateur.  Peu d’entreprises de callcenters ont décidé de prendre le pas en 2024, cela révèle bien souvent une incompréhension des enjeux à venir et une volonté de tenter de conserver le plus longtemps des modèles de fonctionnements archaïques même si ils ont fait leur temps pendant plus de 50 ans. les délocalisations permettaient d’abaisser les coûts de production de 30 à 40%  demain c’est L’IA qui sera bradée au plus offrant pour fournir un service de qualité, espérons le meilleure que  dans certains centres actuels. Est-ce une bonne chose ? il faudra voir dans le temps.

intégration de elevenlabs dans les callbots de TALRK

L’intégration de la technologie de synthèse vocale d’ElevenLabs dans les callbots de TALKR représente une avancée notable dans le domaine de l’interaction client automatisée grâce au voice cloning. le choix d’incorporer ce type de technologie d’IA vise à transformer les échanges téléphoniques en expériences plus naturelles et engageantes au près des usagers, grâce à une qualité de voix synthétique sans précédent. ElevenLabs, pionnier dans la création de contenu audio avec des voix ultra-réalistes, apporte sa technologie avancée pour offrir une dimension nouvelle aux callbots en temps quasiment réel.

L’utilisation de ElevenLabs dans les projets de callbots avec TALKR nécessite une attention particulière à la qualité des voix humaines enregistrées toutefois. Ces dernières doivent être exemptes de bruit pour assurer une synthèse vocale claire et précise : on préfèrera une voix cristaline par exemple. La plateforme permet de personnaliser la voix selon plusieurs critères tels que le genre, le ton, et l’accent, le boost afin de mieux s’aligner sur les besoins spécifiques de chaque projet. Cette flexibilité est essentielle pour maintenir une communication fluide et naturelle au téléphone. Il est possible de régler de manière différente la tonalité pendant la conversation afin d’améliorer la perception coté utilisateur. Nous remarquons encore des temps de pose trop long coté elevenlabs sur la France car les serveurs sont plus distants.  il est donc impossible de passer en production certains cas d’usages début 2024 mais on espère que cela sera rendu possible dans les prochains mois. 

Cependant, il est important de noter que la vitesse de réponse et la qualité vocale peuvent varier en fonction de plusieurs facteurs, notamment la distance par rapport aux serveurs principaux, généralement situés aux États-Unis et la longeur de la phrase à transmettre. Ces variations peuvent influencer l’expérience utilisateur, surtout dans les interactions critiques où la rapidité de réponse est clé. en mars 2024 la réponse était encore très longue comparée à d’autres acteurs de renom qui travaillent aussi sur le TTS.

Pour maximiser l’efficacité de l’intégration d’ElevenLabs, il est conseillé de suivre une méthodologie rigoureuse. Cela inclut l’identification précise du type de voix nécessaire, la rédaction d’un script clair et concis, et l’ajustement minutieux des paramètres de voix pour chaque scénario. La capacité d’ElevenLabs à injecter dynamiquement des voix personnalisées dans TALKR ouvre des possibilités immenses pour enrichir l’interaction avec les callbots en maitrisant le text to speech de manière de plus en plus naturelle, rendant ces outils plus accessibles et captivants pour un large public.

Il est également essentiel de tester et d’ajuster le déploiement pour s’assurer que l’intégration répond aux attentes en termes de qualité de voix et de performance. Cette étape garantit que le projet final offre une expérience utilisateur optimale, renforçant ainsi l’engagement et l’accessibilité du contenu audio pour la personne au téléphone qui va intéragir.

L’intégration d’ElevenLabs dans les callbots de TALKR symbolise une étape importante vers l’amélioration de la communication automatisée virtuelle. En dépit des défis liés aux variations de la vitesse de réponse et de la qualité vocale, les avantages en termes d’engagement utilisateur et d’accessibilité sont indéniables. Cette collaboration entre ElevenLabs fournisseur incontesté des plus belles voix et TALKR illustre parfaitement la convergence entre l’innovation technologique et l’intelligence artificielle, offrant un aperçu prometteur de l’avenir de la synthèse vocale.

Attention aux Appels Non Sollicités et au harcellement téléphonique

Protégez-vous des Démarchages Téléphoniques Abusifs :

Agir Face aux Numéros Frauduleux  (scam & Voiceswaping)

Dans l’ère numérique actuelle, la frontière entre la commodité des offres commerciales et l’intrusion dans la vie privée devient de plus en plus floue. Les appels automatisés provenant de numéros fixes identifiés comme appartenant à des sociétés de démarchage frauduleux à l’aide du voiceswaping soulignent cette problématique fourni par des opérateurs telco peut regardant. Ces numéros, souvent liés à des offres commerciales attractives telles que des réductions sur les factures d’électricité ou de la vente de panneau solaire, cachent une réalité moins séduisante marquée par une publicité non désirée et agressive.

Des plateformes telles que tellows permettent aux utilisateurs de signaler leur expérience avec ces numéros, révélant ainsi un large consensus sur le caractère intrusif et souvent illégal de ces appels. Le non-respect de l’inscription à Bloctel, le service officiel de protection contre le démarchage téléphonique, est fréquemment cité, tout comme des pratiques de harcèlement téléphonique visant à pousser les consommateurs à l’achat ou à la souscription de services indésirables.

Le danger ne s’arrête pas à la nuisance sonore ou à l’interruption de nos journées par ses démarcheurs qui utilisent des voix humaines. Ces démarchages peuvent avoir des conséquences plus graves, telles que le démarchage illégal avec pour objectif la récupération de données personnelles sans consentement. Ces pratiques posent un risque significatif pour la sécurité et la confidentialité des informations personnelles des individus. Chez TALKR nous prenons très au serieux ce type de proposition et essayons de construire des parcours plus légitimes pour éviter l’agacement des répondants tout en respectants les règles.

les Obligations Depuis janvier 2023 

    • Interdit avec des numéros non NPV
    • Informer stéology de la société du client
    • Respecter les horaires  9h 12H 14h 18H
    • Pas appeler la personne 2 fois dans la journée
    • Obligation d’engagement sur un NPV 12 mois
    • Adresse IP des appels entrants ! avec préfixe possible
  • Chez Orange ils peuvent rappeler le numéro et si il y a personne qui décroche (SVI) pénalités applicables 2000 euros le numéro non rappelé : AF2M / ARCEP on paie les pénalités. 
  • seulement des numéros 01 / 02 …  régionaux  ….  par tranches sur les opérateurs 
  • Phase de souscription + montant du NPV 
  • document tripartite possible avec le client

Pour protéger votre tranquillité et votre vie privée sans être dérangé par un callbot agressif, il est vivement recommandé de bloquer ces numéros dès leur identification et de signaler toute activité suspecte à des plateformes comme Tellows ou directement à Bloctel. En prenant ces mesures proactives, vous contribuez non seulement à votre propre protection mais également à celle de la communauté, en aidant à identifier et à réduire les pratiques abusives de démarchage téléphonique.

La vigilance reste notre meilleur allié face aux menaces de sécurité et de confidentialité dans notre monde connecté. En adoptant les bonnes pratiques et en utilisant les outils mis à notre disposition, nous pouvons tous contribuer à créer un environnement plus sûr et plus respectueux de nos droits et de notre vie privée.

Les *DID sont une fonctionnalité de la téléphonie permettant à une entreprise d’allouer des numéros de téléphone individuels pour chaque poste au sein de son système téléphonique sans nécessiter une ligne physique pour chaque connexion possible vers l’extérieur. Cela permet à une entreprise de disposer de plusieurs numéros de téléphone entrants vers un même système téléphonique et de diriger les appels entrants vers le bon poste sans intervention humaine. Les DID sont particulièrement utiles pour les systèmes de VoIP (Voice over Internet Protocol), où ils facilitent la gestion des appels entrants vers des extensions spécifiques au sein d’une organisation.

Quelle est la différence entre le Finetuning et le rag ?

Utiliser efficacement le RAG avec des grands modèles de langage : une exploration approfondie pour augmenter la performance des bots. 

Au cœur de la révolution de l’intelligence artificielle (IA) se trouve l’évolution constante des modèles de langage, notamment les grands modèles de langage (Large Language Models, LLMs) qui ont transformé la façon dont nous interagissons avec la technologie. Parmi les innovations les plus significatives, le Retriever-Augmented Generation (RAG) et le finetuning se distinguent par leur capacité à personnaliser et améliorer l’efficacité des assistants virtuels. Cet article explore les meilleures pratiques pour utiliser le RAG avec des LLMs et examine la distinction cruciale entre le RAG et le finetuning, tout en soulignant l’importance de choisir judicieusement parmi les différents fournisseurs de modèles selon les use cases spécifiques. En effet, en fonction de la typologie d’entreprise, parfois il n’est pas possible d’utiliser l’une ou l’autre technique pour des raisons de confidentialité par exemple. Finetunner un modèle par rapport aux données des clients permet d’obtenir des bons résultats. il faut toutefois tester les jeux de donées pour savoir si ils répondent aux exigences.

#### Qu’est-ce que le RAG?
Le Retriever-Augmented Generation est une technique avancée qui combine la récupération d’informations (le « Retriever ») avec la génération de texte (le « Generator ») pour fournir des réponses plus précises et informatives. Le RAG fonctionne en recherchant d’abord des informations pertinentes dans une vaste base de données ou un ensemble de documents, puis en utilisant ces informations pour générer des réponses. Cette approche permet aux assistants virtuels de fournir des réponses plus nuancées et basées sur des données à jour, rendant les interactions plus riches et plus informatives. Les anciennes techniques de machine Learning sont encore utiles, mais la qualité des réponses est parfois moindre. Mais l’utilisation vectorielle Il a représentation des phrases permet d’améliorer grandement la précision des réponses.

#### : comprendre la différence entre le RAG et le Finetuning
Bien que le RAG et le finetuning soient des techniques d’amélioration des capacités des LLMs, ils servent des objectifs différents :

– **Le RAG** est axé sur l’enrichissement des réponses en intégrant des informations externes au moment de la génération de la réponse. Cela permet d’élargir la portée des réponses au-delà de ce qui est stocké dans les paramètres du modèle.

– **Le Finetuning**, en revanche, consiste à ajuster les poids d’un modèle pré-entraîné sur un ensemble de données spécifique pour améliorer ses performances sur des tâches ou des domaines particuliers. Cette personnalisation rend le modèle plus performant sur les cas d’utilisation ciblés, mais ne lui permet pas nécessairement de consulter des informations externes en temps réel.

#### Stratégies d’utilisation efficace du RAG avec les LLMs
Pour exploiter pleinement le potentiel du RAG dans le développement d’assistants virtuels, voici quelques stratégies clés :

– **Intégration de bases de données pertinentes**: Sélectionnez soigneusement les sources d’information que le RAG utilisera pour enrichir les réponses. Une base de données bien curée et à jour est cruciale pour la pertinence des informations fournies. Attention, toutefois, avoir des données trop hétéroclite vont entraîner une performance des résultats à atteindre.

– **Optimisation du retriever**: Ajustez les paramètres du retriever pour qu’il sélectionne les informations les plus pertinentes. Cela peut impliquer de peaufiner les algorithmes de recherche ou d’utiliser des techniques d’apprentissage profond pour améliorer la sélection des documents.

– **Équilibrage des réponses générées**: Veillez à maintenir un équilibre entre les informations tirées de la base de données et la génération de réponses cohérentes et context

La méthode RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) est justement une technique avancée pour améliorer les performances et la pertinence des modèles d’intelligence artificielle, en particulier les grands modèles de langage (LLMs). Cette approche se concentre sur l’utilisation des retours (feedback) humains pour guider et affiner le processus d’apprentissage du modèle, le rendant ainsi plus aligné avec les objectifs, les valeurs, et les préférences humaines. Voici comment la méthode RLHF fonctionne, généralement en trois étapes principales :

1. **Collecte de Feedback Humain** : La première étape consiste à recueillir des données sur la façon dont les humains réagissent ou préfèrent que le modèle réponde à certaines requêtes ou situations. Cela peut impliquer des évaluations directes de réponses générées par le modèle, où les évaluateurs humains jugent la qualité, la pertinence, ou l’alignement éthique des réponses.

2. **Apprentissage par Renforcement** : Ensuite, les données de feedback humain sont utilisées pour entraîner le modèle via l’apprentissage par renforcement. Dans ce contexte, le modèle est considéré comme un « agent » qui apprend à maximiser une « récompense » basée sur les évaluations humaines. Les réponses qui reçoivent un feedback positif augmentent la probabilité d’être produites à nouveau, tandis que celles jugées négatives sont découragées. Cela permet d’améliorer le modèle au fur et à mesure du temps

3. **Itération et Affinement** : Le processus est itératif. Le modèle, une fois ajusté par l’apprentissage par renforcement, est soumis à une nouvelle série d’évaluations humaines, et ces nouvelles données de feedback sont à nouveau utilisées pour affiner le modèle. Ce cycle peut être répété plusieurs fois pour continuer à améliorer la performance du modèle selon les critères humains.

L’objectif de la méthode RLHF est de créer des modèles d’IA qui sont non seulement techniquement compétents, mais qui sont aussi capables de naviguer dans les nuances des préférences humaines, des normes sociales, et des considérations éthiques. En intégrant le jugement humain directement dans le processus d’apprentissage, RLHF vise à produire des modèles plus sûrs, éthiques, et utiles pour une gamme plus large d’applications.