Analyse IA des appels : UNÉO transforme le pilotage de sa relation adhérent
En automatisant la transcription et l’analyse de ses appels, UNÉO a renforcé sa capacité à détecter les thématiques émergentes, prioriser les améliorations et orienter la formation des conseillers.
Groupe Mind7 Consulting
21/04/2026
Eléments clés
Problématique : dépasser les limites de la double écoute pour analyser objectivement la relation adhérent.
Solution apportée : transcription et analyse IA des conversations téléphoniques à grande échelle.
Résultat : meilleure compréhension des motifs d’appel, des irritants et de la qualité relationnelle.
Impacts : alimentation des plans d’amélioration, des ajustements de processus et de la formation des conseillers.
Contexte et enjeux
Pour objectiver la qualité de sa relation adhérent et dépasser les limites de l’échantillonnage, UNÉO a déployé une solution d’analyse IA de ses enregistrements téléphoniques.
Les plateaux téléphoniques d’UNÉO traitent entre 1 500 et 2 500 appels par jour, d’une durée moyenne de cinq à sept minutes. Ces échanges constituent une matière riche : motifs d’appel, compréhension des règles, satisfaction, incompréhensions, irritants.
Jusqu’alors, le pilotage reposait principalement sur de la double écoute, du coaching et des analyses qualitatives menées par les managers. Bien que pertinentes, ces méthodes restaient limitées par l’échantillonnage et l’appréciation individuelle.
UNÉO souhaitait :
- Exploiter de manière massive les enregistrements audio
- Identifier précisément les motifs d’appel
- Objectiver la qualité relationnelle
- Détecter des thématiques émergentes
- Alimenter l’amélioration continue
Choix du partenaire et de la solution mise en place
Ce projet a été réalisé par Mind7 Technologies, l’entité de Groupe Mind7 Consulting dédiée à l’innovation technologique, à l’architecture logicielle et à l’industrialisation des systèmes d’information. Mind7 Technologies accompagne les DSI dans la conception, la mise en œuvre et la modernisation de leurs systèmes critiques, en intégrant les meilleures pratiques du DevOps, de l’IA et des architectures distribuées.
Déroulement du Projet
Le projet a consisté à exploiter le patrimoine audio existant. Les conversations ont été transcrites, puis analysées de manière structurée.
L’IA a permis de catégoriser les motifs d’appel au-delà des grandes catégories habituelles (gestion de contrat, remboursement, situations particulières). Elle a également permis d’objectiver des éléments plus qualitatifs : posture du conseiller, précision des réponses, réaction de l’adhérent.
Ce travail a permis de dépasser les impressions ponctuelles ou les biais liés à l’échantillonnage. Les données consolidées ont été mises à disposition du management et des équipes en charge de l’amélioration continue.
Les enseignements tirés alimentent désormais :
- Les ajustements de processus internes
- Les priorités d’amélioration
- Les axes de formation des conseillers
Ce projet marque un changement d’échelle : passer d’une perception qualitative à une analyse massive et structurée de la relation adhérent.
Résultats et prochaines étapes
- Transcription automatisée des conversations
- Catégorisation fine des motifs d’appel
- Analyse de la posture relationnelle
- Identification d’irritants récurrents
- Vision consolidée multisites
Bonnes pratiques
- Partir d’un objectif métier précis.
- Exploiter le patrimoine audio existant.
- Combiner transcription, catégorisation et analyse qualitative.
- Partager les résultats avec le management.
- Transformer les enseignements en plans d’action concrets.
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