Comprendre l’émotion client à l’ère de l’IA : entre promesses technologiques et enjeux business

IA et intelligence émotionnelle

S’il est bien deux notions qui ont rythmé la relation client en 2025, ce sont l’Intelligence artificielle (IA) et l’émotion. L’IA a franchi un cap décisif : elle n’est plus cantonnée à des phases d’expérimentation, mais s’intègre désormais pleinement aux processus business. Elle permet d’accélérer l’analyse, de détecter les signaux faibles et de transformer la donnée en action. En parallèle, l’émotion s’impose comme un pilier central de la relation client. Jamais elle n’a été autant observée, mesurée et analysée, avec pour objectif de capter l’attention, renforcer la fidélité et créer de la valeur durable.

Cette bascule marque une rupture avec une décennie dominée par la performance transactionnelle. Comme le souligne Maxime Armante, Head of Solution Engineering EMEA chez Qualtrics : « Depuis dix ans, les entreprises se sont concentrées sur l’efficacité transactionnelle à travers des indicateurs comme le NPS ou le CSAT, en sous-estimant la complexité de l’émotion. Pourtant, même si elle est difficile à maîtriser, la connexion émotionnelle reste la raison première pour laquelle un client choisit une marque plutôt qu’une autre. Ce sont les organisations capables de comprendre et de gérer l’intelligence émotionnelle qui parviennent à fidéliser leurs clients sur le long terme. »

Reste alors à traduire cette ambition en pratique. L’IA devient ici une pierre angulaire de la gestion de l’émotion client. En analysant les verbatims, les comportements et les interactions en temps réel, elle permet de mesurer les sentiments à grande échelle et d’orchestrer des réponses plus justes, plus contextualisées et plus humaines, réconciliant performance et empathie.

Ce que l’IA peut – et ne peut pas – faire

Pour Micael Debast, VP Solution Engineering France chez Salesforce, il est essentiel de clarifier le cadre. « Nous n’utilisons pas le concept d’émotion au sens strict de l’analyse des sentiments, mais plutôt celui de la perception de l’état d’un client dans sa relation avec une marque. Nous partons du principe que la gestion du sentiment n’a de valeur que si elle est contextualisée », explique-t-il. Autrement dit, qu’elle soit analysée par l’IA ou par l’humain, l’émotion n’a de valeur que si elle peut être replacée dans un contexte : celui d’une situation précise, d’un moment du parcours et d’une dynamique relationnelle.

Cette capacité des modèles à interpréter des signaux émotionnels a récemment été mise en lumière. En mai 2025, la Commission européenne relayait une étude menée par des chercheurs de l’Université de Genève (UNIGE) et de l’Université de Berne (UniBE), qui ont testé six intelligences artificielles, dont ChatGPT. Les résultats montrent que les grands modèles de langage ont obtenu 82 % de réponses correctes à des tests d’intelligence émotionnelle, contre 56 % pour les humains. Ces résultats suggèrent que l’IA ne se contente plus de reconnaître des émotions, mais comprend également les comportements associés à une intelligence émotionnelle perçue.

Pour autant, ce positionnement de l’IA entre la marque et le client soulève de fortes interrogations, notamment d’ordre éthique. Si le RGPD encadre déjà l’usage des données personnelles, la supervision humaine demeure indispensable. Entré en vigueur le 1er août 2024, l’AI Act européen impose des exigences strictes sur les usages dits d’« IA émotionnelle », classés, selon les contextes, comme des systèmes à haut risque, voire des usages interdits.

Chez Qualtrics, cette vigilance est assumée. Maxime Armante le rappelle : « La notion de transparence est fondamentale à chaque moment où l’IA est utilisée. Les clients expriment de plus en plus de craintes quant à l’usage de leurs données, et la confiance reste le socle de toute relation durable. Cela ressort au sein de notre dernier rapport sur les tendances CX 2026. »

L’agent augmenté

Concrètement, l’IA opère avant tout comme un révélateur. « Elle est capable de détecter dans un e-mail client des sentiments comme l’agressivité ou la frustration. Mais sans le contexte, il reste difficile de réconcilier un sentiment avec une action. Il faut être en mesure de relier cette détection émotionnelle à un moment précis de la relation avec la marque », poursuit Micael Debast. L’enjeu n’est donc pas uniquement d’identifier une émotion, mais de comprendre pourquoi elle survient, à quel stade du parcours et avec quels impacts potentiels.

Dans cette logique, Salesforce développe plusieurs fonctionnalités destinées à accompagner les directions marketing et relation client. « L’IA est aujourd’hui capable de préconiser aux équipes marketing les termes à utiliser. Elle peut pré-rédiger des e-mails marketing en tenant compte de l’ensemble des données de la marque afin de générer de l’appétence client », poursuit-il. L’analyse peut s’effectuer en temps réel ou a posteriori, notamment à partir des transcriptions d’échanges. L’objectif reste constant : relier une émotion à son contexte pour apporter la réponse la plus adaptée.

Cette approche se matérialise avec le déploiement d’agents dits « agentiques », capables d’enchaîner plusieurs actions, d’interroger des systèmes internes et de restituer une réponse structurée. Les tests menés à l’été 2025 montrent une nette amélioration par rapport aux générations précédentes de callbots. Chez Bouygues Telecom, ces agents sont désormais intégrés au dispositif de relation client. Alain Angeramme, Directeur de la Relation Client et de l’Expérience Client chez Bouygues Telecom, expliquait dans Relation Client Mag en 2025 : «Nous venons de signer un nouveau partenariat avec Salesforce pour déployer la solution Agentforce au sein de notre plateforme CRM. La console augmentée Be360+ est aujourd’hui utilisée par 6 000 conseillers. Alimentée par les agents IA d’Agentforce, elle leur permet d’accélérer significativement la résolution des demandes clients. » Salesforce confirme cette efficacité, indiquant que le temps de réponse est passé de six à sept minutes à 3,3 minutes pour 70 % des appels entrants, représentant un gain opérationnel significatif.

Chez Qualtrics, l’approche repose sur une granularité émotionnelle très fine. Maxime Armante précise : « Nous détectons des émotions auxquelles nous associons des attributs émotionnels comme la frustration, la colère ou la joie, mais aussi des dimensions complémentaires telles que l’effort, étroitement corrélé au risque de churn ou d’attrition. » Quel que soit le secteur, l’objectif est d’aller au-delà des indicateurs traditionnels. « Derrière le NPS et le CSAT, nous analysons les émotions et l’effort afin d’obtenir une lecture beaucoup plus approfondie des verbatims. La notion de proactivité devient centrale pour traiter les irritants avant qu’ils ne se transforment en problèmes majeurs. »

Cette logique se confirme concrètement chez leurs clients. Jérôme Boissou, Directeur du programme mondial d’expérience client, témoigne : « Dès le départ, nous avons été intéressés par la capacité de l’IA à analyser les émotions, notamment pour détecter les signaux faibles. Le dispositif que nous utilisons repose sur une analyse sémantique multisource : verbatims, résultats d’enquêtes, échanges téléphoniques, avis sur les réseaux sociaux. Aujourd’hui, nous sommes en mesure d’analyser plusieurs centaines de milliers de feedbacks clients. »

La prochaine étape ?

Ces usages de l’IA dans la relation client sont déjà en action dans de nombreux proof of concept, mais ils ne représentent encore qu’une fraction du potentiel que ces technologies pourront offrir dans les années à venir. « Beaucoup de proof of concept sont déjà réalisés avec des résultats encourageants, mais l’enjeu pour 2026 sera moins de créer de nouveaux produits que de déployer ces solutions à grande échelle chez les clients », explique Micael Debast. Il ajoute : « Il sera crucial d’identifier les usages qui génèrent réellement de la valeur pour le client, tout en gardant à l’esprit l’approche sociétale de l’IA : elle doit augmenter l’humain et non le remplacer. »

Chez Qualtrics, le défi est légèrement différent : passer d’agents IA capables de gérer des interactions standards à une IA émotionnelle plus autonome et proactive. « Ce que l’on voit de plus en plus, c’est le déploiement d’une IA émotionnelle capable d’interagir en temps réel avec le client, de détecter les signaux faibles et de proposer des actions adaptées », précise Maxime Armante.

Cette tendance est également confirmée chez Teletech, un acteur de l’outsourcing. Vincent Placer, CEO de Teletech, explique que leur outil Acolyte analyse aujourd’hui deux millions de conversations par an. « Selon les campagnes, nous échantillonnons entre 20 et 50 % des échanges, un niveau convenu avec nos clients. Actuellement, Acolyte traite uniquement le verbal, mais les résultats sont déjà significatifs : sur un échantillon de plus de 100 000 conversations, le NPS moyen a atteint  +34», souligne-t-il. Pour l’avenir, Teletech envisage une évolution vers le live monitoring, permettant d’interagir en direct sur les conversations et de fournir des notifications aux conseillers humains. L’objectif est de remonter les informations en quasi-temps réel, là où aujourd’hui le suivi se fait encore à J+1.

Vincent Placer insiste néanmoins sur un point clé : « L’IA ne remplace pas l’humain. Les managers restent indispensables pour piloter plusieurs campagnes et assurer un accompagnement qualitatif. L’IA sert ici avant tout à améliorer l’efficacité du conseiller, pas à se substituer à son travail.»

Chez Qualtrics, Maxime Armante rappelle également que la perception des consommateurs reste prudente : « Encore, selon notre dernier rapport sur les tendances CX 2026, il existe encore aujourd’hui une énorme frustration autour de l’IA dans les supports clients. Un consommateur sur cinq ne voit aucun bénéfice dans les solutions proposées. » Selon lui, l’expérience personnalisée, adaptée aux différents points de contact sur le parcours client, reste essentielle, tout comme la transparence. « Les entreprises se sont souvent précipitées sur l’IA générative pour réduire les coûts, mais les clients ne cherchent pas seulement l’efficacité : ils veulent l’alliance de l’humain et de l’IA. »

La prochaine étape consistera donc à transformer ces expérimentations en solutions matures, capables de proposer une expérience client proactive, émotionnelle et contextualisée, tout en renforçant la confiance. Il ne s’agit plus seulement de traiter plus vite, mais de traiter mieux, en proposant un parcours client où touchpoints humains et IA se combinent pour une émotion augmentée.

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_{Source : relationclientmag.fr}