IA, souveraineté et transparence : les 3 nouveaux critères de choix d’un outil de Service Client en 2026

1. Le nouveau contexte de l'année 2026 transforme le choix des outils de service client

A. L’essor de l’IA dans les services clients

Depuis quelques années, l’intelligence artificielle est passée du statut de promesse technologique à celui d’alliée incontournable des services clients. À l’orée de l’année 2026, l’IA conversationnelle, l’analyse prédictive, le traitement automatique du langage naturel (NLP) ou encore les agents augmentés sont intégrés de manière native dans les outils de service client les plus performants.

Ce virage technologique s’est accéléré avec la généralisation des modèles de langage de nouvelle génération, capables de comprendre le contexte, de détecter efficacement et précisément les intentions, et de personnaliser les réponses à grande échelle. Les interactions clients gagnent ainsi en pertinence, en fluidité et en qualité, quel que soit le canal utilisé.

L’intelligence artificielle a aussi pour effet de modifier en profondeur les usages métiers. Elle permet d’automatiser les tâches à faible valeur ajoutée, de guider les conseillers en temps réel, et d’anticiper les besoins des clients bien avant qu’ils ne les expriment. Cette nouvelle donne fait que les entreprises capables d’exploiter efficacement et stratégiquement l’IA ont un véritable avantage concurrentiel en termes de qualité de service, de satisfaction client et de maîtrise des coûts.

Cette évolution technologique soulève néanmoins de nouveaux enjeux :

• Où sont hébergées les données traitées par l’IA ?
• Quels algorithmes sont utilisés ?
• Sont-ils biaisés, explicables, auditables ?

Ces questions, reléguées pendant longtemps au second plan, sont désormais devenues centrales au moment de choisir un outil de service client. Au regard de cette problématique, les critères de souveraineté et de transparence prennent une importance considérable.

B. La hausse des risques liés aux données (RGPD, IA Act, Cloud Act)

Au vu de ces mutations, la gestion des données personnelles et des obligations réglementaires s’avère de plus en plus prégnante. En 2026, le cadre juridique s’est considérablement renforcé, ce qui oblige les entreprises à revoir drastiquement leurs critères de conformité et de souveraineté numérique.

Le RGPD continue tout d’abord d’imposer des obligations strictes quant à la collecte, au traitement et au stockage des données personnelles des clients, et la réglementation s’est désormais étoffée, notamment avec l’entrée en application de l’AI Act, dont les exigences redéfinissent la manière dont les entreprises peuvent déployer et superviser des systèmes d’intelligence artificielle.

Ainsi, toute IA qui est utilisée dans le cadre d’un service client doit être classée selon un niveau de risque, qui peut être minimal, limité, élevé ou inacceptable. Des obligations relatives à ce niveau de risque sont ensuite appliquées en matière de transparence, de documentation et de contrôle humain.

Dans le même temps, la pression extraterritoriale de lois comme le Cloud Act américain pousse de nombreuses entreprises et organisations européennes à s’interroger sur l’hébergement de leurs données. Quand les données transitent ou sont stockées dans des infrastructures soumises à une juridiction non européenne, les risques liés à un accès non contrôlé ou à une incompatibilité réglementaire constituent une menace concrète, surtout dans des secteurs sensibles ou réglementés.

Les responsables de la relation client, mais aussi les directions juridiques, le délégué à la protection des données (DPO) et le responsable de la sécurité des systèmes d’information (RSSI), doivent collaborer pour s’assurer que les outils choisis respectent les cadres en vigueur, minimisent les risques juridiques, et entretiennent la confiance numérique. Les entreprises sont maintenant obligées de prouver leur capacité à documenter, tracer, auditer et sécuriser chaque interaction client traitée par une IA.

C. Une plus forte attente en termes de confiance et de transparence chez les clients

La transparence est indubitablement devenue une exigence fondamentale pour les clients, quels que soient les secteurs d’activité. Alors que les outils de service client sont de plus en plus intelligents, interconnectés et pilotés par des algorithmes complexes, les consommateurs veulent savoir comment et par qui leurs données sont utilisées, mais aussi dans quelle mesure les réponses qu’ils reçoivent sont réellement fiables.

Cette recherche de confiance s’étend d’ailleurs à la qualité des interactions. Les clients attendent des réponses précises, cohérentes et humaines, y compris lorsque ces réponses sont générées ou enrichies par une IA. Le recours à des modèles automatisés n’est accepté que s’il est vu comme bénéfique, ce qui induit qu’il doit améliorer la compréhension, la réactivité et la personnalisation du service.

Les marques doivent ainsi rendre visibles et compréhensibles les mécanismes de traitement, expliciter les limites des réponses automatisées, et assumer pleinement leurs choix technologiques. Cela les oblige à faire preuve de pédagogie, à dire clairement quand une réponse est issue d’un agent virtuel, ou encore à offrir la possibilité d’être redirigé vers un agent humain quand cela est nécessaire.

Il faut également avoir à l’esprit que les clients sont aujourd’hui capables d’évaluer la crédibilité d’un service sur la base de critères techniques et éthiques. Ils valorisent les marques qui font preuve d’honnêteté algorithmique, c’est-à-dire celles qui sont aptes à expliquer les logiques derrière leurs outils, à reconnaître les limites des systèmes, et à garantir une forme de responsabilité dans les décisions prises par l’IA.

Pour les entreprises, cela se traduit par le fait de savoir incarner cette transparence à chaque point de contact, de l’interface utilisateur jusqu’à la politique de gouvernance des données. Celles qui y parviennent soignent leur image de marque, et réussissent surtout à établir des liens de confiance pérennes avec leurs clients.

2. Les 3 critères décisifs pour sélectionner son outil de service client

A. Une IA souveraine et sécurisée

La notion de souveraineté technologique ne peut absolument plus être éludée tant les systèmes d’intelligence artificielle ont pris de la place au service client. On ne demande déjà plus à l’IA d’être simplement performante, il faut aussi qu’elle soit maîtrisée, encadrée et en phase avec les exigences locales, tant en termes de réglementation que de stratégie d’autonomie numérique.

Cette souveraineté passe en premier lieu par le choix de solutions dont les infrastructures de traitement et d’hébergement sont localisées dans des juridictions compatibles avec les exigences européennes, en particulier en matière de confidentialité, de protection des données et d’indépendance vis-à-vis de lois extraterritoriales. Cet impératif est d’autant plus grand dans les secteurs sensibles, comme la santé, la banque, l’énergie ou le service public.

La traçabilité des modèles utilisés, leur gouvernance, le fait de pouvoir les auditer, ainsi que la possibilité pour l’entreprise de conserver un contrôle effectif sur les données et les décisions constituent également des critères déterminants. Il faut donc s’assurer que les IA intégrées dans les plateformes ne fonctionnent pas comme des “boîtes noires”, mais qu’elles peuvent être configurées, supervisées et adaptées à un contexte spécifique selon les règles métier propres à chaque entreprise.

Les exigences en matière de cybersécurité atteignent elles aussi un niveau sans précédent. Avec l’augmentation des menaces qui ciblent l’environnement cloud, les flux de données et les chaînes d’IA, les entreprises doivent s’assurer que l’outil choisi des mécanismes efficaces de chiffrement, de contrôle d’accès, de gestion des identités et de détection des comportements anormaux. La sécurité doit faire partie intégrante de l’architecture de la solution.

Adopter une IA souveraine et sécurisée, c’est ainsi garantir un socle de confiance indispensable à une exploitation durable et responsable de l’intelligence artificielle dans la relation client. C’est aussi se prémunir contre les risques de dépendance, de fuites de données ou de non-conformité, tout en affirmant une stratégie claire en matière d’éthique technologique.

B. Une transparence totale sur l’usage et le traitement des données

Dans un écosystème technologique de plus en plus complexe, la transparence ne peut plus être implicite ni partielle. Elle doit être totale, documentée et démontrable, notamment sur deux axes essentiels que sont l’usage réel des données et les traitements opérés par les systèmes intégrés à l’outil de service client.

Les entreprises ont besoin de savoir quelles données sont collectées, pourquoi, pour combien de temps, et à quelles finalités elles sont réellement associées. Il faut bien sûr pouvoir se conformer à des clauses légales, mais aussi être en mesure de fournir à tout moment une cartographie claire des flux de données, y compris dans des contextes d’utilisation de l’IA où la frontière entre apprentissage, optimisation et exploitation opérationnelle est parfois floue.

Les outils doivent aussi donner de la visibilité sur les mécanismes de traitement automatisé, pour savoir quels algorithmes sont activés, avec quelles logiques de fonctionnement, sur quels périmètres, et avec quels effets potentiels sur les décisions ou les interactions clients. Cette nécessité s’applique aussi bien aux traitements en temps réel qu’aux traitements en arrière-plan.

Pour répondre à cette attente de transparence, les meilleurs éditeurs de solutions proposent des interfaces de supervision et de reporting dédiées à la transparence algorithmique. Ces tableaux de bord permettent de surveiller les flux, ainsi que de configurer les règles d’usage des données, de désactiver certains modules sensibles, ou encore d’isoler des cas d’usage à fort enjeu réglementaire ou éthique.

Passé l’aspect technique, cette transparence est un facteur de crédibilité vis-à-vis des clients. Une entreprise capable de montrer qu’elle connaît, maîtrise et encadre l’usage des données inspire confiance, tant aux consommateurs qu’aux partenaires, aux investisseurs et aux auditeurs.

C. Une plateforme omnicanale capable de centraliser et contextualiser les interactions

Les parcours clients se sont considérablement fragmentés au cours des dernières années. Entre les canaux traditionnels, les messageries instantanées, les réseaux sociaux, les espaces clients, les chatbots intégrés, ou encore les assistants vocaux, les points de contact se multiplient, et s’enchaînent même parfois sans logique apparente pour l’utilisateur. Disposer d’une plateforme multicanale devient donc une nécessité absolue pour gérer efficacement ces interactions.

Un bon outil de service client doit permettre de centraliser l’ensemble des interactions au sein d’un même système, lui-même en mesure de consolider les échanges, de maintenir la continuité de la conversation d’un canal à l’autre, et de proposer une vision globale de chaque client. Cette centralisation de l’information est d’autant plus importante que les attentes en matière de réactivité, de personnalisation et de qualité de service ne cessent de croître.

L’enjeu de cette omnicanalité est aussi de tirer de la valeur de ces échanges, afin de savoir :

• Pourquoi le client a déjà contacté le support ?
• Quel produit ou service est concerné ?
• Quels ont été les précédents irritants ou solutions proposées ?
• Comment adapter la réponse en fonction du profil, du contexte et de l’historique ?

Cette contextualisation permet d’augmenter la satisfaction client, mais aussi de rationaliser et d’optimiser le travail des conseillers en leur donnant toutes les clés pour répondre de façon rapide, pertinente et proactive.

Les meilleures plateformes du marché intègrent aujourd’hui des moteurs d’analyse en temps réel, qui peuvent détecter les signaux faibles, classer automatiquement les demandes, ou encore recommander les prochaines actions à mener. Des fonctionnalités qui facilitent la collaboration entre les équipes y figurent également, celles-ci étant essentielles pour résoudre des cas complexes qui impliquent plusieurs services.

Dans cette logique, l’outil de service client devient la solution de pilotage centrale de la relation client, au service de l’expérience client, de la productivité des équipes et de la performance collective.

3. Comment évaluer concrètement un outil de service client en 2026 ?

A. Auditer ses besoins internes (volumes, irritants, usages IA prioritaires)

Avant même de comparer les solutions disponibles sur le marché, il est primordial de réaliser un audit précis des besoins internes. Les outils de service client ne se choisissent plus selon un catalogue de fonctionnalités, mais en fonction de leur capacité à répondre à des besoins opérationnels spécifiques, qui sont souvent complexes, évolutifs et multicanaux.

Ce diagnostic doit d’abord porter sur les volumes de demandes à traiter, en prenant en compte le nombre de sollicitations quotidiennes, les pics d’activité, les canaux utilisés, ou encore le taux de réitération. Ces données permettent de savoir quelles capacités sont nécessaires en termes de charge, mais aussi d’anticiper les besoins en automatisation ou en priorisation des flux.

Il est tout aussi essentiel d’identifier les points de friction récurrents dans les parcours clients, comme les délais de réponse trop longs, les erreurs dans les traitements, les transferts multiples, ou le manque de cohérence entre les canaux. Ces irritants, s’ils sont bien analysés, permettent de cibler les axes d’amélioration à fort impact, qu’il s’agisse d’optimiser un processus, de renforcer une équipe, ou d’introduire une nouvelle solution technologique.

L’audit doit également intégrer une réflexion sur les usages prioritaires de l’IA. L’enjeu n’est pas d’intégrer de l’intelligence artificielle pour suivre une tendance, mais de l’aligner avec les cas d’usage qui sont réellement porteurs de valeur pour l’entreprise. Chaque option doit être évaluée en fonction des objectifs métiers, des contraintes humaines, et du niveau de maturité technologique.

Cette phase d’audit permet enfin de rassembler les parties prenantes autour d’une vision commune. En cartographiant les besoins et les irritants de chacun, l’entreprise se donne les moyens de choisir un outil de service client qui est pleinement adapté à l’environnement opérationnel et stratégique.

B. Poser les questions clés aux fournisseurs (hébergement, IA, sécurité, certifications)

Après avoir clarifié les besoins internes, il est important d’interroger les éditeurs de solutions avec méthode. Choisir le bon outil de service client impose de poser les bonnes questions, tant sur le plan technique que réglementaire ou éthique.

Le premier point de vigilance concerne l’hébergement des données, puisqu’il est essentiel d’identifier :

• Où sont stockées les données ;
• La juridiction qui s’applique ;
• Les garanties apportées pour ne pas être soumis à des lois extraterritoriales.

Pour ce qui est de l’intelligence artificielle, il est indispensable de comprendre le type d’IA qui est utilisé, à savoir des briques propriétaires, de l’open source, ou des services tiers intégrés. Il faut aussi se renseigner pour savoir si l’éditeur est en mesure de documenter ses modèles, de garantir leur explicabilité, et d’en limiter les usages selon les contextes d’application. Ce niveau de transparence constitue un critère décisif pour évaluer la fiabilité et l’éthique de la solution proposée.

La sécurité est un autre pilier fondamental, et il convient donc d’interroger le fournisseur sur :

• Les dispositifs de chiffrement des données en transit et au repos ;
• La gestion des identités et des accès (IAM) ;
• La surveillance des anomalies comportementales ;
• La politique de gestion des vulnérabilités et des correctifs de sécurité.

La présence de certifications tierces est quant à elle une garantie supplémentaire quant à la rigueur des pratiques. Certaines normes sont devenues incontournables dans le domaine des outils de service client, à l’instar de l’ISO 27001 pour la sécurité de l’information, de l’ISO 27701 pour la protection de la vie privée, ou encore de la conformité au référentiel SecNumCloud pour les solutions souveraines en France.

Cette phase d’échange et de comparaison entre les solutions doit faire office de véritable exercice de qualification de la maturité du fournisseur. Un éditeur qui répond de façon claire, argumentée et documentée à ces questions démontre son engagement envers la qualité, la sécurité et la confiance, des dimensions essentielles de la relation client.

H3 – Mesurer les bénéfices relatifs à la valeur attendue : productivité, qualité de réponse, satisfaction client

La confirmation du bon choix d’un outil de service client arrive suite à son déploiement, ceci en s’assurant qu’il tient toutes ses promesses, aussi bien en termes d’efficacité opérationnelle que de qualité de l’expérience dispensée.

Le premier axe d’évaluation concerne la productivité des équipes, en répondant à des questions comme :

• L’outil permet-il de réduire le temps de traitement moyen des demandes ?
• Facilite-t-il la priorisation des sollicitations ?
• Allège-t-il la charge cognitive des conseillers grâce à des interfaces intuitives, des suggestions automatiques ou des workflows simplifiés ?

Ces gains doivent pouvoir être quantifiés de manière objective, à l’aide d’indicateurs tels que le nombre de tickets résolus par agent, le taux de résolution au premier contact, ou encore la réduction du temps moyen de réponse.

La qualité des réponses apportées constitue un autre indicateur clé. Un bon outil doit permettre de garantir des réponses plus précises, plus homogènes et mieux contextualisées, en s’appuyant sur des bases de connaissances enrichies, des historiques de contact, et, le cas échéant, des moteurs d’IA capables de proposer des recommandations adaptées à chaque situation. La cohérence omnicanale, la personnalisation des échanges et la réduction des erreurs de traitement sont des facteurs qui ont une influence directe sur la manière dont les clients perçoivent la qualité de service.

La satisfaction client reste enfin le juge de paix ultime. Elle peut être mesurée via différents indicateurs, tels que le taux de satisfaction post-interaction (CSAT), le score d’effort client (CES), le taux de recommandation (NPS), ainsi que l’analyse des verbatims ou les retours clients spontanés. Il est important de ne pas se contenter de mesurer, mais aussi d’interpréter ces résultats en tenant compte des usages concrets de l’outil pour ajuster continuellement les pratiques, les parcours et les paramétrages.

La valeur d’un outil de service client ne se décrète pas, elle se démontre. C’est en croisant les indicateurs quantitatifs et qualitatifs que les entreprises peuvent s’assurer que l’investissement réalisé a bien un impact tangible sur les performances, la fluidité des interactions et la fidélisation des clients.

Pour aller plus loin :

Dans la continuité de ce dossier, nous vous en proposons un autre qui se concentre sur les nouveaux critères de sélection de son logiciel de relation client. Ergonomie, personnalisation, évolutivité, sécurité ou encore respect de la réglementation, nous passons au peigne fin l’ensemble des aspects essentiels pour que vous soyez sûr de pouvoir faire le bon choix.