En 2026, l’IA s’est imposée comme un accélérateur de performance incontournable dans les centres de relation client. Automatisation des résumés d’appels, analyse des sentiments en temps réel, scoring prédictif… les bénéfices sont réels, mesurables, et les équipes ne pourraient plus s’en passer.
Pourtant, il y a une question que personne n’ose poser en comité de direction : qui possède réellement l’intelligence que vous êtes en train de construire ?
Derrière chaque conversation client traitée par l’IA, il y a des données conversationnelles. Ces données, c’est votre connaissance client, votre capacité à personnaliser, votre différenciation concurrentielle. Et si elles servent à entraîner les modèles de vos fournisseurs tech, vous êtes potentiellement en train de financer l’IA qui sera revendue à vos concurrents demain. Pour décrypter ce sujet, j’ai reçu Cyril Chambellan, VP Product chez Axialys — éditeur de logiciels et opérateur télécom, expert du canal voix augmenté par l’IA — dans un épisode du podcast Le Client. Voici les enseignements clés de notre échange.
Dépendance à l’IA : pourquoi les marques reprennent le contrôle de leur stratégie
Il y a encore deux ans, les entreprises adoptaient l’IA en mode plug and play : des solutions disponibles sur étagère, rapides à déployer, sans trop se poser de questions. Aujourd’hui, le contexte a radicalement changé.
Les marques sont entrées dans une ère d’industrialisation. Elles veulent des stratégies pérennes, sécurisées, maîtrisées. Et dans un contexte géopolitique instable, elles se posent des questions concrètes : que se passerait-il si demain les grands éditeurs américains coupaient leur service ou multipliaient leurs prix par trois ?
Ce n’est plus de la science-fiction. Le gouvernement français lui-même a basculé certaines administrations de Microsoft et Zoom vers des alternatives souveraines, précisément parce qu’il avait perdu la maîtrise de sa chaîne. Si même les États se posent la question, imaginez ce que ça implique pour vos centres de relation client.
À cela s’ajoute une réalité économique simple : plus on utilise l’IA, plus les budgets associés sont conséquents. Les marques veulent reprendre la main — comprendre ce qui se passe sous le capot, ouvrir le capot de la machinerie. La voix du client est une mine d’or, et elles veulent en être propriétaires, pas seulement locataires.
IA en relation client : êtes-vous exposé ? 3 situations à risque à connaître
Pour rendre ce sujet tangible, Cyril Chambellan a passé en revue trois situations récurrentes. Exercice révélateur.
Situation 1 — Mon prestataire est efficace et peu coûteux, mais ses CGU autorisent l’utilisation de mes données pour améliorer ses modèles globaux
Réponse : exposé. C’est un piège classique, très généralisé. Vous entraînez des modèles avec vos données sensibles et stratégiques — et ces mêmes modèles peuvent être utilisés demain par vos concurrents, voire en même temps que vous. La bonne question à se poser en amont : avez-vous réellement besoin de faire apprendre le modèle ? Aujourd’hui, des modèles suffisamment robustes fonctionnent en mode stateless — sans apprentissage, sans fine-tuning — et peuvent aller chercher des informations sur des bases de connaissances externes via RAG, ou récupérer des données en temps réel via des API. Dans de nombreux cas, l’entraînement n’est tout simplement pas nécessaire.
Situation 2 — Mon fournisseur m’assure que toutes mes données sont stockées et traitées en France, mais l’infrastructure sous-jacente repose sur AWS, Azure ou Google Cloud
Réponse : exposé. Il faut distinguer deux niveaux : le stockage des données et leur traitement. Des données peuvent être stockées en France mais traitées par des moteurs externes. Et même si tout se passe sur le territoire français, si l’éditeur est américain, la loi Cloud Act donne potentiellement au gouvernement américain accès à ces données. La seule réponse solide : des éditeurs français sur des infrastructures françaises, avec une gouvernance totale.
Situation 3 — J’ai construit toute mon automatisation client sur un seul modèle d’IA
Réponse : exposé. C’est le même raisonnement que le risque fournisseur ou client unique : si ce modèle disparaît, augmente ses tarifs ou devient inaccessible, c’est toute votre chaîne qui est paralysée. La solution, c’est de choisir des outils agnostiques en termes de modèle — capables de fonctionner avec OpenAI, Claude, Gemini ou d’autres — et de pouvoir changer facilement de modèle si nécessaire.
Appel d’offres IA relation client : les 3 critères de gouvernance indispensables
La bonne nouvelle, c’est que cette gouvernance n’est pas réservée aux grands groupes. Une PME de 10 à 20 collaborateurs est tout aussi concernée qu’une entreprise du CAC 40. Les enjeux de sécurité, de performance et de maîtrise des coûts s’appliquent à tous. Voici les trois questions à systématiquement intégrer dans vos appels d’offres.
1. L’apprentissage : en avez-vous vraiment besoin ? Posez-vous la question avant de signer. Si oui, exigez que votre modèle entraîné ne soit utilisé que par vous, et ne serve pas à alimenter les modèles globaux du fournisseur.
2. La transparence de la chaîne de bout en bout Cartographiez l’intégralité de la stack : moteur de retranscription, LLM, stockage, gestion télécom. Qui en est propriétaire ? Votre fournisseur opère-t-il en propre, ou fait-il appel à des wrappers — des orchestrateurs qui sous-traitent eux-mêmes à des tiers ? Moins vous avez d’intermédiaires, plus vous avez de maîtrise et de responsabilité sur l’ensemble de la chaîne.
3. L’agnosticisme modèle Vérifiez que vous pouvez passer d’un modèle à un autre — OpenAI, Claude, Gemini — sans tout reconstruire. Cette réversibilité est un filet de sécurité indispensable.
Pour aller plus loin, Cyril Chambellan et l’équipe d’Axialys ont préparé un guide complet : les dix questions à poser dans un appel d’offres IA en relation client, avec les signaux d’alerte, les certifications exigées et les clauses contractuelles non négociables.
Ce que le marché va exiger demain
D’ici 2028-2030, Cyril Chambellan anticipe une montée en puissance des labels et certifications « made in France / Europe » pour les outils d’IA. Comme les étiquettes sur le textile ou les produits alimentaires, ces labels permettront aux entreprises de faire un choix éclairé — non pas par idéologie géopolitique, mais par pragmatisme stratégique, pour garantir la pérennité de leur modèle opérationnel.
Des acteurs européens solides vont émerger et offrir une alternative crédible aux géants américains. Ce n’est pas un débat politique. C’est une question de survie opérationnelle.
Ce qu’il faut retenir
Sécuriser sa gouvernance IA aujourd’hui, ce n’est pas être parano. C’est être un fin stratège. Les besoins de performance d’aujourd’hui ne doivent pas se faire au prix de la liberté de demain.
Avant de signer votre prochain contrat, de bencher vos providers ou de rédiger votre appel d’offres, posez-vous ces trois questions : Qui possède mes données ? Qui contrôle ma chaîne ? Puis-je en sortir facilement ?