VivaTech : 3 questions à Actionable

Pouvez-vous nous expliquer ce qu’est Actionable et comment fonctionne votre solution ?

Nicolas Rieul : Actionnable est une solution d’expérience client prédictive. Notre promesse est de mieux comprendre les éléments qui influencent la satisfaction, le réachat ou encore l’attrition (churn) de n’importe quel indicateur de performance business. Pour y parvenir, nous utilisons une intelligence artificielle qui reconstruit automatiquement l’intégralité du parcours client grâce à la donnée.

Concrètement, nous croisons des données opérationnelles très granulaires (comme le temps d’attente lors d’une commande au drive, la présence de produits manquants, etc.) avec les réponses aux enquêtes de satisfaction. Même si seulement une petite partie des clients répond à ces enquêtes (par exemple 10 000 sur un million), nous utilisons ces données pour entraîner nos algorithmes et apprendre du passé. Cela nous permet ensuite de prédire de manière très fiable la satisfaction de 100 % des clients, même ceux qui ne se sont pas exprimés. Nous déployons cette technologie auprès de grands acteurs B2C dans le retail, l’énergie ou les transports, comme Carrefour, Sephora, Fnac Darty ou encore la SNCF.

En quoi votre approche se différencie-t-elle des outils classiques d’analyse des retours clients ?

Aujourd’hui, le monde de la compréhension de l’expérience client est principalement basé sur l’analyse de verbatims et d’émotions issus d’enquêtes (la voix du client). Bien que cela soit utile, cette approche est limitée car elle manque de granularité quantitative : on va vous dire que le temps d’attente est un problème, mais on ne vous dira pas quel est le temps d’attente optimal, ni ce que cela coûte. De plus, les répondants aux enquêtes ne représentent souvent qu’une fraction infime (environ 5 %) de la clientèle.

En croisant les enquêtes avec des données opérationnelles et transactionnelles, nous permettons aux entreprises de prendre des décisions stratégiques beaucoup plus éclairées et ROIstes. Nous sommes capables de quantifier l’impact d’une amélioration sur le taux de réachat ou de churn, ce qui permet à l’entreprise de mettre un coût en face de ses ressources. Enfin, nous avons créé « Intelligence « , un agent IA agissant comme un data analyst, qui, contrairement aux modèles classiques (LLM) qui ont du mal avec les données structurées, comprend parfaitement les immenses tables de données en lignes et colonnes de nos clients.

Quels sont vos objectifs sur cette édition de VivaTech et quelles sont les prochaines grandes étapes technologiques pour Actionable ?

Nous sommes à Viva Tech parce que nous avons la chance d’y être invités par l’un de nos grands clients, le groupe SNCF, qui a décidé de placer ses clients au centre de ses préoccupations de façon proactive. Notre objectif ici est de rencontrer d’autres grands groupes gérant des millions de clients, ce qui correspond parfaitement à notre cible.

Côté technologie, nous avons déjà créé une nouvelle catégorie qui est l’expérience client prédictive, sans concurrent direct actuel. Pour l’avenir, la grande majorité de notre recherche appliquée et de nos recrutements se concentre sur un sujet de pointe : l’inférence causale. Il s’agit de faire la différence entre une simple corrélation et une véritable causalité dans les données. Cela permet non seulement de réaliser des prédictions, ce que le machine learning fait déjà, mais surtout d’apporter l’explicabilité de l’IA, en fournissant les vraies raisons derrière chaque prédiction pour une transparence totale.