IA et support client : ce que mesure l’étude sur 5 172 agents

En bref : la plupart des chiffres sur l’IA et la productivité du support client viennent des fournisseurs. L’une des rares grandes études de terrain indépendantes est Generative AI at Work, d’Erik Brynjolfsson, Danielle Li et Lindsey Raymond, publiée dans le Quarterly Journal of Economics en 2025 après un document de travail du NBER en 2023. En suivant le déploiement échelonné d’un assistant conversationnel d’IA générative auprès de 5 172 agents de support client, elle mesure une hausse moyenne de 15 % des dossiers résolus par heure — avec de fortes différences d’un agent à l’autre.

Mise à jour du 23 septembre 2026 : les chiffres sont désormais ceux de la version publiée de l’étude (5 172 agents, +15 %), et non ceux du document de travail de 2023 (5 179 agents, +14 %).

Ce que l’étude a mesuré

Ce que ça change pour votre équipe de support

• →Mesurez par ancienneté, pas seulement en moyenne : dans l’étude, l’essentiel du gain va aux agents récents ou moins qualifiés.
• →Voyez l’assistant comme un moyen de diffuser les réponses de vos meilleurs agents, et surveillez la qualité chez les plus expérimentés, où l’étude a relevé une légère baisse.
• →Regardez les cas rares : les gains sont les plus forts sur les problèmes que les agents rencontrent trop peu pour les maîtriser, à condition que le système en ait assez d’exemples.
• →Suivez les escalades et le ton des échanges en plus de la vitesse : l’étude a observé moins de demandes à parler à un responsable.

Un robot qui répond directement au client, c’est un autre cas

L’étude a mesuré un assistant qui aide des agents humains, pas un robot qui les remplace face au client. Pour un chatbot qui parle aux clients, deux choses changent. D’abord, depuis le 2 août 2026, l’article 50 du règlement européen sur l’IA impose d’informer les personnes qu’elles interagissent avec un système d’IA, sauf si c’est évident vu le contexte (voir notre article sur l’AI Act en France). Ensuite, cette transparence a un coût : dans l’étude de Luo, Tong, Fang et Qu (Marketing Science, 2019), révéler l’identité du chatbot faisait baisser les achats, parce que les clients le percevaient comme moins compétent et moins empathique. La réponse n’est pas de cacher le robot — l’obligation est claire — mais de le limiter à ce qu’il fait bien et de passer vite la main à une personne.

Sur WhatsApp, chaque réponse a désormais un prix : voir ce qui devient payant sur WhatsApp Business. Une conversation résolue en deux messages coûte moins cher qu’une conversation qui tourne en rond.