Comment l’intelligence artificielle transforme l’expérience client (CX)

Longtemps, l’intelligence artificielle (IA) a été perçue comme une promesse futuriste. Aujourd’hui, l’IA n’est plus une promesse, c’est un levier opérationnel. 

De la stratégie de personnalisation de Starbucks aux assistants virtuels de Sephora, en passant par l’algorithme de Spotify, l’intelligence artificielle influence des millions d’interactions chaque jour. 

Ensemble, voyons comment l’IA réinvente l’expérience client et devient un véritable différenciateur pour aider les entreprises à rester compétitives.

1. Comment l’IA redessine le parcours client moderne
2. Exemples concrets d’intelligence artificielle dans l’expérience client (CX)
3. Que pensent les consommateurs de l’IA?
4. La course à l’IA: le Canada doit accélérer
5. Bâtir une expérience client rehaussée par l’IA
   
   

Comment l’IA redessine le parcours client moderne

Pendant de nombreuses années, les stratégies hyperpersonnalisées étaient mises en œuvre manuellement. Grâce à la nouvelle génération d'outils d'IA, les équipes peuvent désormais allier plusieurs sources de données afin de développer des informations marketing très avancées. Les gestionnaires marketing peuvent notamment utiliser:

• les données provenant des plateformes de données clients (Customer data platforms ou CDP, en anglais)
• les données transactionnelles
• les signaux d'interaction numérique
• les données comportementales
• les données sociales et médiatiques
• les profils sociodémographiques

Combinées, ces données offrent un portrait bien plus complet des consommateurs, permettant ainsi de cartographier, de prédire et d’optimiser l'ensemble du parcours client.

Cette transformation permet également aux entreprises d’optimiser certaines tâches et, dans certains cas, de réduire leurs dépenses d’opération. On peut penser à:

• Assurer un inventaire optimal (gérer les chaînes d'approvisionnement)
• Alimenter les recommandations clients
• Développer des modèles avancés de ciblage
• Créer des modèles de prédiction

L’IA agentique: la prochaine révolution du CX

Après la vague IA prédictive et IA générative, nous entrons dans la troisième vague, celle de l’IA agentique. Les agents d'intelligence artificielle ne se contentent plus d’analyser: ils interagissent, conseillent et… agissent! 

Que ce soit pour segmenter des audiences, automatiser des campagnes ou personnaliser les communications, ils sont déjà largement utilisés dans la gestion des communications. Ils conseillent même les clients dans leur choix de produits, répondent à leurs questions (chatbot) ou règlent des problèmes de satisfaction de la clientèle. 

Exemples concrets d’intelligence artificielle dans l’expérience client (CX)

Les secteurs les plus avancés

Les applications IA dans l’expérience client présentent souvent des similarités au sein d’un même secteur d’activité. Certaines industries ont d’ailleurs pris une avance notable dans la mise en œuvre d’expériences client optimisées par l’IA.

Peu importe le secteur d’activité, une chose est claire: l’IA redéfinit les standards de l’expérience client. Plus qu’une tendance technologique, elle devient un facteur de différenciation. Les entreprises présentées ci-dessous l’ont bien compris, et en tirent déjà parti.

7 entreprises qui allient IA et CX

Application mobile de Starbucks via Google Play

Starbucks – Recommandations personnalisées via l’IA prédictive

Objectif: stimuler l’engagement et augmenter le panier moyen via son application mobile.

Solution IA: recommandations utilisant l’historique d’achats, l’heure de la journée et même la météo pour suggérer des produits pertinents.

Résultats escomptés: hausse du panier moyen, fidélisation accrue, adoption massive de l’application mobile comme principal canal de commande.

Facteur clé de succès: l’intégration fluide de l’IA dans le parcours client.

Liste de lecture personnalisée Discover Weekly | Crédit: Spotify

Spotify – Personnalisation musicale à grande échelle

Objectif: fidéliser les abonnés et créer une expérience unique au sein d’un marché ultra concurrentiel.

Solution IA: algorithmes de recommandation (machine learning) pour créer des listes de lecture personnalisées comme Discover Weekly.

Résultats: 100 milliards de streams par mois générés par Discover Weekly¹. Forte différenciation concurrentielle et rétention.

Facteur clé de succès: l’IA n’est pas perçue comme un gadget, mais comme un pilier central de l’expérience utilisateur.

Logo Verizon | Crédit: Marques Thomas

Verizon – IA générative pour réduire l’attrition

Objectif: réduire le taux d’attrition (churn), un défi constant dans le secteur des télécommunications.

Solution IA: modèles prédictifs et IA générative capables de comprendre près de 80% des raisons d’appels clients, et d’aiguiller ces derniers vers la meilleure solution ou le bon agent².

Résultats: 100 000 clients «retenus», réduction de 7 minutes par visite en boutique.

Facteur clé de succès: l’utilisation proactive de l’IA pour transformer une interaction délicate en opportunité de rétention.

Application mobile de Sephora

Sephora – Assistant virtuel et recommandations beauté

Objectif: répondre rapidement aux questions produits et guider les clients à travers un catalogue très vaste.

Solution IA: chatbots intelligents et recommandations personnalisées (teint, style, préférences d’achat).

Résultats escomptés: diminution des délais de réponse, augmentation du taux de conversion et amélioration de la satisfaction client (CSAT).

Facteur clé de succès: un assistant qui allie utilité et inspiration.

Assistant virtuel de Ralph Lauren via l’application mobile | Source image

Ralph Lauren et Uniqlo – Stylistes IA

Il existe aussi plusieurs initiatives dans le secteur du vêtement qui intègrent des agents IA, pour offrir une expérience personnalisée, augmenter l’engagement des clients ainsi qu’influencer les ventes.

Deux marques se distinguent: Ralph Lauren et Uniqlo ont développé des agents AI stylistes (Ask Ralph et StyleHint) qui aident les acheteurs à faire les bons choix et/ou à assortir différents vêtements afin de créer des agencements.

WeCook – Prévention des désabonnements

Bien que l’adoption de l’IA se soit rapidement imposée dans les grandes organisations, de plus en plus de PME explorent aujourd’hui son potentiel pour optimiser et personnaliser l’expérience client.

Adviso a accompagné WeCook avec une expertise intégrant autant CX, données et IA afin de bâtir une vue 360 de leurs abonnés et créer un modèle prédictif pour réduire l’attrition client (churn).

Objectif: identifier les clients à risque de résilier leur abonnement dans le but de les réengager.

Solution IA: modèle prédictif entraîné sur plus de 23 types de données (variables). 

Résultats: 85% de précision à détecter les clients à risque d’attrition avec le modèle IA. WeCook a pu alors développer une campagne afin de réengager les abonnés à risque via courriels, SMS, notifications mobiles et médias numériques payants. Ces initiatives étaient aussi personnalisées en fonction de l’historique des repas, des évaluations et des préférences des membres.

Facteur clé de succès: une culture des données chez WeCook, où les données sont propres et structurées.

Découvrez la stratégie complète dans notre étude de cas WeCook.

Que pensent les consommateurs de l’IA?

Si les entreprises multiplient les initiatives pour bonifier l’expérience client grâce à l’IA, la question demeure: les consommateurs sont-ils prêts?

La perception reste ambivalente. 

Selon un sondage de la plateforme de recherche Attest, seulement 31% des répondants estiment que l’intelligence artificielle peut améliorer l’expérience client³. Parmi les principaux désavantages évoqués: la perte de la touche humaine et l’impossibilité de parler à une vraie personne.

Au Canada, le scepticisme est aussi bien présent. Selon un sondage Salesforce, près de la moitié des Canadiens (49%) se montrent sceptiques quant à la capacité de l’IA agentique à réellement améliorer leur expérience client⁴. Cela dit, 55% se montrent indifférents quant à interagir avec un humain ou une IA, tant que leur demande est résolue rapidement.

L’intelligence artificielle doit encore faire ses preuves auprès des consommateurs et, surtout, «livrer la marchandise». Les entreprises ont tout intérêt à l’implanter graduellement, tout en rassurant leur clientèle à chaque étape.

3 règles d’or pour implémenter l’IA

Pour que l’IA inspire confiance, trois principes doivent guider son intégration: la transparence, l’«explicabilité» et l’humain dans la boucle (human in the loop).

• Transparence: expliquer clairement quelles données sont utilisées et où elles sont stockées.
• «Explicabilité»: décrire comment l’IA exploite ces données et en quoi cela crée une valeur réelle pour les clients.
• Humain dans la boucle: s’assurer qu’un humain est toujours présent, que ce soit pour prendre le relais de l’IA (notamment lors de cas sensibles ou complexes) ou valider les réponses. 

Les organisations qui uniront ces trois principes à une stratégie IA centrée client maximiseront la rentabilité et la pérennité de leurs initiatives en IA.

La course à l’IA: le Canada doit accélérer

L'intégration des nouvelles technologies est devenue cruciale pour entretenir des relations solides avec les clients… et rester compétitif.

Or, dans cette course mondiale, le Canada peine à suivre. Une étude de KPMG classe le pays 44e sur 47 pour sa littératie en intelligence artificielle⁵.

Pour rivaliser avec les marchés américain et chinois – déjà bien engagés dans le sprint –, les entreprises canadiennes doivent rattraper la cadence et miser sur des fondations solides.

Et au cœur de ces fondations, les données demeurent un enjeu majeur. Un sondage maison réalisé auprès des clients d’adviso révèle que le principal frein à l’intégration de l’IA n’est pas tellement lié aux coûts ou à la culture interne, mais aux données en elles-mêmes.

Une stratégie de données robuste, sécurisée et alignée sur les objectifs d’affaires demeure la première étape de toute démarche d’adoption réussie.

Bâtir une expérience client rehaussée par l’IA

L’intelligence artificielle ne remplace pas la relation client. Elle la transforme. 

Adoptée avec stratégie, l’IA devient bien plus qu’un outil technologique: elle se positionne comme un levier de différenciation, de personnalisation à grande échelle et d’optimisation continue du parcours client. Mais encore faut-il savoir par où commencer.

C’est pourquoi les équipes Données, IA et Expérience client d’adviso ont uni leurs expertises pour créer un roadmap IA sur mesure. Cet outil stratégique vous aide à:

• Identifier les opportunités à fort impact
• Évaluer les coûts, délais et bénéfices potentiels
• Prioriser les actions à mettre en place rapidement

Bâtissez votre roadmap IA maintenant, et prenez une longueur d’avance sur vos concurrents.

RÉFÉRENCES

¹  Spotify, Discover Weekly Turns 10: Celebrating 100 Billion+ Tracks Streamed and a Decade of Personalized Discovery, 30 juin 2025
²  Supantha Mukherjee, Verizon uses GenAI to improve customer loyalty, Reuters, 18 juin 2024  
³  Attest, Consumer Adoption of AI Report 2025, 2025
⁴  Salesforce Canada, How Canadian Leaders Can Overcome Hesitancy and Drive AI Adoption, 28 juillet 2025
⁵  KPMG, Trust, attitudes and use of artificial intelligence: A global study 2025 - Canadian insights, 2025

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