Pourquoi les factures d’IA s’envolent et les chatbots d’IA patinent : eGain pointe une même cause

SUNNYVALE, Californie, 29 sept. 2026 (GLOBE NEWSWIRE) -- Alors que des milliers de concepteurs de solutions d’IA et de dirigeants d’entreprise se réunissent à l’occasion de « The AI Conference » à San Francisco, eGain Corporation (NASDAQ : EGAN) publie deux livres blancs consacrés aux deux principaux obstacles auxquels se heurtent aujourd’hui les projets d’IA en entreprise. Selon eGain, ces deux difficultés ont une même origine, souvent négligée : les entreprises n’ont jamais organisé les informations dont leur IA dépend.

Le premier livre blanc, Ending Runaway Token Costs in Enterprise AI, s’intéresse à un problème qui touche désormais aussi bien les équipes informatiques que les services clients et les fonctions administratives : des factures d’IA qui grimpent beaucoup plus vite que prévu et restent difficiles à prévoir. Les entreprises paient l’IA en fonction du travail qu’elle effectue. Or, selon eGain, une grande partie de ce travail pourrait être évitée. Pour répondre à une question pourtant simple, le système doit parcourir, à chaque fois, une masse de documents internes, parce que personne n’a pris le temps d’organiser ces informations ni d’établir de correspondances entre elles. eGain compare cette situation au fait d’envoyer un nouvel employé dans un entrepôt sans étiquetage pour y trouver une boîte, puis de lui demander d’y retourner pour en chercher une autre, et ainsi de suite. Autre source de gaspillage : confier à l’IA des tâches qui relèvent en réalité de règles prédéfinies. Calculer des pénalités de retard ou vérifier si une personne peut bénéficier d’un remboursement ne nécessite aucun raisonnement particulier. Demander à une IA de refaire ce calcul à chaque fois revient donc à utiliser un outil coûteux pour effectuer une simple opération arithmétique. Pour eGain, la solution consiste à structurer les connaissances de l’entreprise au sein d’une source unique, fiable et structurée, de manière à permettre à l’IA d’accéder directement aux informations dont elle a besoin, tout en confiant les décisions routinières à des logiciels classiques. L’entreprise est suffisamment convaincue des économies ainsi réalisées pour facturer de nombreux contrats en fonction des résultats obtenus plutôt qu’en fonction de l’utilisation, assumant ainsi elle-même le risque lié au montant de la facture.

Le deuxième livre blanc, The Trust Gap in AI Self-Service, s’intéresse aux projets d’IA destinés directement aux clients. Beaucoup font forte impression lors d’une démonstration, mais ne franchissent jamais le cap de la mise en production. La raison est simple : lorsqu’un conseiller humain utilise l’IA, il peut repérer et corriger ses erreurs. Lorsque le client dialogue directement avec l’IA, personne ne joue ce rôle. Cette différence rend trompeur le principal indicateur de performance utilisé dans le secteur. Un système précis à 95 % ne se définit pas par ses 95 % de réponses correctes, mais par la nature des 5 % restantes. Une IA qui répond : « Je ne suis pas certaine, je vais vous mettre en relation avec un conseiller » a échoué sans risque. En revanche, une IA qui fournit avec assurance une information erronée sur le prêt immobilier d’un client, sous le nom de sa banque, ne constitue pas un échec sans conséquence. Le livre blanc pointe également du doigt un raccourci technique très répandu : laisser l’IA décider en temps réel à quel système de l’entreprise accéder et quelle action y effectuer. Selon eGain, cette approche n’est pas suffisamment fiable pour être utilisée directement avec les clients, puisqu’aucun expert n’est présent pour détecter, par exemple, qu’un mauvais compte vient d’être débité.

« Une facture d’IA qui explose ne signifie presque jamais que le modèle est trop petit. Cela signifie que personne ne lui a indiqué où chercher », a expliqué Ashu Roy, PDG d’eGain. « Et dès lors qu’un client dialogue directement avec l’IA, il n’y a plus personne pour détecter une erreur avant qu’elle n’ait des conséquences. Bien gérer les informations sous-jacentes n’est pas une fonctionnalité. C’est le cœur même du travail. »

Disponibilité : Les deux livres blancs sont disponibles sur eGain.com/resources. Les journalistes et analystes présents à The AI Conference peuvent demander des exemplaires en avant-première ainsi que des séances d’information avec les dirigeants à l’adresse press@egain.com.

À propos d’eGain
eGain est un fournisseur de premier plan de solutions d’automatisation de la gestion des connaissances et de l’expérience client, alimentées par l’IA. L’entreprise a été désignée Leader dans le premier Magic Quadrant de Gartner consacré aux systèmes de gestion des connaissances pour le service client. Forte de plus de 25 ans d’expertise, la société eGain aide les entreprises à intégrer leurs contenus cloisonnés, à automatiser les flux de connaissances fiables et à dégager un retour sur investissement mesurable de l’IA grâce à des cadres et méthodes éprouvés. Tous secteurs confondus, les entreprises répertoriées au classement Global 2000 s’appuient sur les solutions d’eGain pour transformer leur service client, améliorer la productivité des employés, réduire leurs coûts et accélérer l’adoption de l’IA à grande échelle. Pour obtenir de plus amples informations, consultez le site www.eGain.com.

Avis de non-responsabilité de Gartner
Gartner, Magic Quadrant for Customer Service Knowledge Management Systems, Pri Rathnayake, Jennifer MacIntosh, Patrick Quinlan, Drew Kraus, 16 juillet 2026.

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