Par Imed Laaridh, Directeur du Zaion Lab
La relation client automatisée est à un tournant. Après des années de promesses — et quelques désillusions — les directions métier ont appris à poser les bonnes questions. Non plus « faut-il adopter l’IA conversationnelle ? », mais « comment en faire un levier de performance réel, maîtrisé et durable ? »
Chez Zaion, nous avons une conviction forte sur ce sujet. Et cette conviction vient de l’expérience : des centaines de déploiements en production, dans des secteurs exigeants comme l’assurance, la banque, les services publics ou la protection sociale. Des environnements où une réponse fluide ne suffit pas — il faut aussi qu’elle soit conforme, traçable et alignée avec les processus métier.
Ce que les entreprises ont réellement appris de l’IA générative
L’irruption des grands modèles de langage (LLM) a suscité un enthousiasme légitime. Pour la première fois, il devenait possible de concevoir des agents conversationnels capables de gérer des formulations variées, des conversations non linéaires, des intentions complexes — sans avoir à formaliser chaque règle à l’avance.
Mais les entreprises qui ont tenté de construire leurs systèmes de relation client sur une base exclusivement générative ont rapidement rencontré des obstacles concrets :
Des coûts d’infrastructure qui explosent dès que les volumes augmentent
Des réponses fluides, mais pas toujours exactes ni conformes aux politiques internes
Une difficulté à gouverner : comment auditer ce qu’un agent a dit, et pourquoi ?
Une exposition accrue aux risques, notamment lorsqu’un agent unique concentre trop d’accès et trop de responsabilités
Ce n’est pas une critique de la technologie. C’est le constat que l’IA générative, déployée sans architecture adaptée, devient vite un problème opérationnel autant qu’une solution.
L’autre extrême a aussi ses limites
Les systèmes déterministes — workflows scriptés, arbres de décision, parcours entièrement hard-codés — ont rendu de bons et loyaux services. Ils offrent du contrôle, de la prévisibilité, une bonne adéquation avec les processus réglementés.
Mais ils montrent leurs limites dès que la relation client gagne en volume et en complexité. Les conversations deviennent rigides. Un client qui reformule, change d’avis ou sort du script prévu se retrouve bloqué. Et les équipes qui maintiennent ces workflows passent un temps croissant à gérer des cas d’usage qui prolifèrent.
Notre réponse : une architecture hybride, pas un compromis
Chez Zaion, nous ne choisissons pas entre ces deux modèles. Nous les orchestrons.
Notre plateforme repose sur une logique modulaire : le parcours conversationnel est décomposé en agents spécialisés, chacun dédié à une étape précise. Chaque agent mobilise la bonne approche selon ce que la situation exige — déterministe là où le contrôle et la conformité sont prioritaires, génératif là où la fluidité et l’adaptation créent une vraie valeur.
Concrètement, cela signifie qu’une déclaration de sinistre peut commencer par un agent d’authentification strictement déterministe, se poursuivre par une phase de collecte d’informations assistée par le génératif pour mieux comprendre la situation de l’assuré, et se terminer par une action métier — ouverture d’un dossier, transfert vers un expert — pilotée de façon entièrement contrôlée.
Le résultat, mesuré en production :
Des coûts LLM mieux maîtrisés, parce que le génératif est réservé là où il crée de la valeur
Une conformité renforcée sur les étapes critiques
Une expérience client plus fluide et plus naturelle sur les étapes conversationnelles
Une observabilité complète : chaque décision, chaque prise de parole peut être tracée, auditée, expliquée
Exemple d’orchestration entre un modèle déterministe et un modèle génératif dans un parcours Assuranciel :
L’avenir appartient aux architectures qui savent choisir
La vraie maturité de l’IA conversationnelle en entreprise, ce n’est pas de tout miser sur le modèle le plus puissant. C’est de savoir, à chaque étape d’un parcours client, quel niveau d’intelligence, de flexibilité et de contrôle est réellement nécessaire.
Cette capacité de discernement — architecturale autant que stratégique — est ce que nous construisons au Zaion Lab. Et l’acquisition de Dydu nous donne les moyens de la déployer à une échelle nouvelle, sur l’ensemble des canaux de la relation client.
Imed Laaridh est Directeur du Zaion Lab, la division R&D de Zaion dédiée à l’innovation en IA conversationnelle, générative et vocale. Zaion vient d’annoncer l’acquisition de Dydu pour former le premier acteur français d’IA agentique multicanale pour la relation client.
