Développement de l’IA, changement des modes de consommation, nouvelles réglementations sur la protection des données, … la relation client est en pleine mutation. 2026 sera une année charnière et c’est l’occasion d’analyser les tendances service client à court et moyen terme.
Nous avons identifié 7 grandes tendances tirées de notre expérience mais aussi d’une littérature reconnue dont nous publions les sources en annexe.
#1 – La joignabilité devient le KPI n°1 des services clients
#2 – Le service client devient « augmenté » (hybride humain + IA)
#3 – Pas de data, pas d’IA, pas de service
#4 – Le grand déplacement RH devient une réalité
#5 – Les agents IA deviennent aussi des clients
#6 – Moins d’OPEX, plus de CAPEX
#7 – Les nouvelles raisons d’externaliser son service client
Tendance Service Client #1 — La joignabilité devient le KPI n°1 des services clients
Le signal est net dans les résultats de l’Élection du Service Client de l’Année (ESDCA) 2026 : la qualité progresse… mais les attentes montent plus vite, tout particulièrement pour l’exigence de joignabilité des services clients.
En 2026, le “service client” ne se gagne pas avec plus de canaux. Il se gagne avec plus de joignabilité.
Ce qui change
On arrête de confondre “présence” et “réponse”. Les marques qui performent ne sont pas celles qui multiplient les dispositifs, mais celles qui sont joignables quand le client en a besoin. Cela implique la fin des interfaces « tout digital ». Et surtout la confirmation que le téléphone est un canal de communication absolument critique pour assurer une relation client de qualité (au moins pendant les heures d’ouverture).
Preuves
Les lauréats de l’ESDCA 2026 affichent 93% de joignabilité téléphone vs 76% pour les non-lauréats (Source : Palmarès ESCDA 2026). Et 72% des clients veulent un service immédiat (Source : Zendesk CX Trends 2025).
Impact
Moins d’abandon, moins de churn, plus de confiance (et moins de coûts de “rattrapage”).
Exemples
Banque — rappel automatique en cas d’indisponibilité des conseillers + créneaux de rappel garantis sur les motifs “urgent”.
Bureau d’étude – Callbot à IA décrochant 100% des appels en 24/7 avec transferts des appels vers des ingénieurs en cas d’urgence ou d’astreinte.
À faire lundi matin
- Mettre des objectifs de joignabilité par motif (pas seulement par canal).
- Piloter le taux d’abandon et le temps avant 1ère réponse (FCR) en comité de direction.
Tendance Service Client #2 – le service client devient « augmenté » (hybride humain + IA)
L’intelligence artificielle, les agents IA et l’agentique IA bouleversent la relation client. C’est un fait. Et conjuguée à des agents humains, ils constituent ce que l’on appelle un « service client augmenté ». Mais pourquoi cette approche rencontre le succès ? Quelles sont les bénéfices et les limites de ce mouvement de fond ?
Ce qui change
Avec l’IA, on peut désormais :
- Accélérer les réponses,
- Accéder en temps réel à des informations nombreuses et complexes,
- Agir de manière autonome en 24/7 sans intervention humaine,
- Personnaliser ses interactions avec les clients.
- Etc.
La liste est loin d’être exhaustive. Elle prouve que l’IA est devenue incontournable dans la gestion de l’expérience client. Mais elle ne doit pas masquer le fait que les agents humains restent indispensables pour nuancer, faire preuve d’empathie ou gérer des situations complexes ou sensibles. Sans oublier que nombre de clients préfèrent échanger avec des humains et que les agents IA, capables régulièrement de bugs ou d’hallucinations, sont loin d’être parfaits et nécessitent un contrôle humain par des bot managers.
Preuves
Déjà 98% des centres de contact disent utiliser de l’IA. (Source : Calabrio 2025). Pour les agents IA, 41 % des entreprises en déploient actuellement pour automatiser le traitement des interactions de relation client. (Source : Hubspot 2025)
Impact
Jusqu’à 80% des interactions avec les clients pourraient être entièrement gérés par des agents IA selon Zendesk. Aujourd’hui, le chiffre observé est plus proche de 30% en moyenne.
L’impact prévisible est cependant considérable :
- Une réduction des coûts d’exploitation (« OPEX ») mais une augmentation des coûts de développement (« CAPEX »),
- Une redéfinition du rôle des agents humains. Il est peu probable que les effectifs se réduisent dans la même proportion que les tâches prises en charges par les agents IA. Par contre, il est certain que de nouvelles tâches (par exemple la vente additionnelle « upsell ») soient affectées aux agents humains.
- Une plus grande attractivité des solutions de techshoring vis-à-vis des solutions d’offshoring. Et par conséquence une probable relocalisation d’emplois en Europe au détriment des emplois dans les pays à bas coût de main d’œuvre.
Exemple
Banque – Mise en place d’agents conversationnels pour traiter en autonomie les questions répétitives avec possibilité d’escalade vers des agents humains.
Média – mise en place d’un service client augmenté pour gérer les prises d’abonnement en dehors des heures d’ouverture.
Aéroport – service de renseignement sans intervention humaine en dehors des heures d’ouverture.
À faire lundi matin
Considérer les 2 préalables à la mise en place d’un service augmenté.
- Formaliser les workflows les plus courants dans le service client pour évaluer les opportunités et les « quick wins » d’une mise en place d’agents IA,
- Identifier les bases de connaissances disponibles et leur accessibilité (cf tendance service client #3).
Tendance Service Client #3 – Pas de data, pas d’IA, pas de service
La qualité des bases de connaissances et leur intégration déterminent le succès ou l’échec de toute stratégie IA dans un service client. Une stratégie data est donc le préalable indispensable à toute modernisation de votre service client.
Ce qui change
Des datas de qualité, accessibles, sécurisées et conformes aux règlementations sur la protection des données permettent de nourrir l’IA. Vous passez ainsi d’une posture de contrôle où la data était une donnée de sortie servant à contrôler les actions, à une posture où la data est une donnée d’entrée servant à optimiser.
Cela permet ainsi :
- Une meilleure planification des ressources,
- Un routage intelligent des tâches (urgence, complexité, valeur, sensibilité, …),
- Une hyper-personnalisation des échanges.
Preuves
- 83 % des organisations citent le « knowledge management » comme leur priorité n°1 pour les initiatives IA côté agents (Source : HBR Analytic Services).
- Gartner estime que l’IA conversationnelle permettra de réduire les coûts de main-d’œuvre des centres de contact de 80 Md$ d’ici 2026, à condition de disposer de données exploitables.
- 73 % des entreprises utilisent ou prévoient d’utiliser des bots IA, mais les résultats sont directement corrélés à la qualité des contenus sous-jacents (Source : Forbes Advisor Survey).
Impact
Une efficacité accrue du service client qui peut ainsi véritablement devenir « augmenté ».
Mais aussi :
- une exposition accrue vis-à-vis de la sécurité des données, et,
- des coûts de développement et de maintenance associés à la mise en place des agents IA et leur maintenance.
Ces 2 points sont importants. Ils impliquent que le coût marginal pour traiter certaines interactions par des agents IA peut être supérieur au coût de traitement par un agent humain. Investir 10 000€ pour développer une interaction qui se reproduit 100 fois par jour se justifie économiquement par rapport au coût d’un agent humain. Ce n’est pas le cas si l’investissement de 10 000 € ne concerne une interaction qui ne se reproduit qu’une fois par mois.
Exemples
- Télécoms : intégration de données techniques + historiques clients pour anticiper les incidents et orienter vers le bon canal dès le premier contact
- Retail : bases produits et retours structurées permettant aux agents IA de gérer échanges et remboursements sans intervention humaine.
- Assurance : routage automatique des demandes sensibles vers des agents certifiés, sur la base de règles et connaissances réglementaires à jour.
À faire lundi matin
- Répertorier les bases de données disponibles de l’entreprise, leur qualité, leur accessibilité et leur conformité.
- Lancer un projet de base de connaissances unifiée.
Tendance Service Client #4 – Le grand déplacement RH devient une réalité
L’IA et les agents IA transforment profondément les services clients, mais leur premier impact est RH avant d’être technologique. Les emplois ne disparaissent pas massivement : ils changent de contenu, de compétences et de trajectoires. Pour les RH, le sujet n’est plus seulement la gestion des effectifs, mais la recomposition du travail des collaborateurs. On ne parle plus de “remplacer l’humain”, mais de « déplacer l’humain » vers d’autres fonctions. Cela se traduira pour les services clients par organiser une coopération durable entre humains et agents IA.
Ce qui change
Certains agents IA prennent en charge une part croissante des tâches cognitives répétitives (qualification, rédaction, suivi). D’autres agents IA assistent les conseillers clientèle qui se repositionnent sur la supervision, l’arbitrage, la relation humaine, la responsabilité et les situations complexes ou exceptionnelles. Le travail devient une collaboration structurée entre collaborateurs humains et agents IA.
Preuves
- McKinsey estime que les agents IA pourraient automatiser 44 % des heures de travail non physiques, mais sans supprimer l’emploi : les rôles se transforment (Source : McKinsey Global Institute).
- Plus de 70 % des compétences actuelles resteront pertinentes, mais appliquées différemment, notamment dans des rôles hybrides humain–agent (Source : McKinsey Global Institute).
- La demande pour la AI fluency (capacité à utiliser et piloter l’IA) a été multipliée par 7 en deux ans, un record toutes compétences confondues (Source : McKinsey).
- Le World Economic Forum classe les métiers de la relation client parmi ceux connaissant les plus fortes évolutions de compétences d’ici 2030, pas les plus fortes destructions (Source : World Economic Forum).
- Selon Capgemini, les agents IA figurent désormais parmi les leviers prioritaires de transformation des opérations client, devant de nombreuses automatisations classiques (Source : Capgemini).
Impact
Les centres de contact deviennent des centres de pilotage plutôt que d’exécution.
Les agents humains passent moins de temps sur la production, plus sur la supervision, l’arbitrage et la qualité de la relation client.
Cela impacte la gestion RH à tous les niveaux.
- Emplois : moins de postes centrés sur l’exécution pure, plus de rôles de coordination, qualité, supervision IA.
- Fiches de poste : apparition de compétences nouvelles (pilotage d’agents IA, contrôle des décisions, gestion d’exceptions).
- Formation : priorité à la montée en compétences plutôt qu’au remplacement (lecture critique, règles, éthique, data).
- Recrutement : recherche de profils hybrides, capables d’interagir avec des systèmes IA autant qu’avec des clients.
La valeur se déplace vers :
- la capacité à concevoir des workflows hybrides,
- la maîtrise de la data et des règles métier,
- la confiance (traçabilité, explicabilité, contrôle).
Le service client devient ainsi un acteur clé de la transformation du travail.
Et il est fort à parier qu’avec l’IA qui promet des gains de productivité, on va observer 2 phénomènes :
- la somme totale des effectifs impliqués au niveau mondial dans les centres d’appels traditionnels va probablement diminuer. Mais ce sont d’abord les collaborateurs réalisant des tâches répétitives qui seront affectés. Typiquement ce sont surtout des emplois localisés dans des pays à bas coûts de main d’œuvre. On peut donc supposer que c’est la pratique de l’offshoring qui sera en premier lieu impactée par l’arrivée de l’IA.
- les dirigeants vont constater que l’utilisation de l’IA ouvre de nouvelles opportunités dans l’utilisation des services clients. Ainsi, en Europe, ces dirigeants vont de moins en moins se poser la question « de combien je réduis mes effectifs ? » mais de plus en plus « quelles taches supplémentaires faut-il confier au service client pour tenir compte de ses nouvelles capacités ? ».
Exemple
- Assurance : un agent IA gère la déclaration, collecte les pièces, prépare le dossier ; l’agent humain tranche les cas complexes et sensibles.
- Retail : l’agent IA orchestre retours, remboursements et échanges ; le service client gère les exceptions à fort enjeu émotionnel.
- Energie : l’agent IA pilote les changements contractuels ; l’humain sécurise le consentement et la conformité.
Dans tous les cas, la performance dépend de la qualité de la coopération homme–agent.
À faire lundi matin
- Former les équipes à l’ « IA fluency » (comprendre, contrôler, corriger), comme outil de travail, pas comme menace : lecture, contrôle, correction des décisions IA.
- Réécrire les fiches de poste clés en intégrant explicitement la collaboration avec des agents IA.
- Identifier des passerelles internes entre métiers du service client, data et qualité pour sécuriser les transitions.
Tendance Service Client #5 – Les agents IA deviennent aussi des clients
Le “commerce agentic” (des agents IA qui recherchent, comparent, négocient et peuvent acheter à la place du client) n’est pas un gadget e-commerce. C’est un changement de porte d’entrée vers les marques. Et quand la porte d’entrée change, le service client est l’un des premiers métiers impactés (volumes, motifs, preuve d’achat, litiges, confiance).
Ce qui change
Le client ne “navigue” plus : il délègue une intention à un agent (ex. “trouve-moi le meilleur pull bleu en laine taille L”, “renouvelle mes consommables pour mon imprimante”, “réserve et optimise au meilleur prix un week-end à Bordeaux”). L’agent IA devient l’intermédiaire : il choisit, assemble, déclenche, puis revient vers l’humain pour valider… ou pas. Pour les marques, le risque est clair : désintermédiation (on ne parle plus au client, mais à son agent) et perte de maîtrise sur la découverte, le checkout et la relation post-achat.
Preuves
- En Europe, les visites issues de la “recherche IA” sont passées de 4% des visites organiques début 2024 à 8% début 2025 ; projection 25% fin 2026.
- A l’horizon 2030, le retail B2C US pourrait générer jusqu’à 1 000 Md$ de revenus “orchestrés” via le commerce agentic ; au niveau mondial, 3 000 à 5 000 Md$.
- Côté confiance, ~50% des consommateurs se disent encore mal à l’aise avec un achat 100% autonome ; et ils font 3× plus confiance aux agents “retailer-owned” qu’aux agents tiers.
- Pour certains commerçants, l’IA représente déjà jusqu’à un quart du trafic de référence, même si cela reste <1% du trafic total à date.
Impacts
Au niveau des services clients, l’e-commerce agentique va se traduire par :
- Nouveaux motifs : “mon agent a commandé”, “je n’ai pas validé”, “annule/retourne”, “qui est responsable ?”.
- Plus de litiges (autorisation, fraude, consentement)
- De nouveaux besoins de traçabilité (qui a décidé quoi, quand, avec quelles règles).
- Des contacts plus complexes : moins de “où est mon colis ?” simple, plus de cas multi-produits / bundles / substitutions négociées par agent.
- Un nouveau client à servir : l’agent IA lui-même (API, statuts, politiques de retour, compatibilités),
- Des interactions machine–machine inédites.
Exemples
- Retail : un agent gère le réassort (couches, café), optimise prix/délais, déclenche la commande ; le SAV traite surtout les exceptions (substitution, casse, contestation).
- Banque : un agent compare/renégocie un prêt immobilier, ouvre un dossier, prépare les justificatifs ; le service client devient “centre de validation” et de gestion de la conformité.
- Telco : un agent “switch” automatiquement vers le meilleur forfait ; le service client doit gérer consentement, portabilité, rétractation, arbitrage.
- SaaS : un agent pilote renouvellements/licences ; support = gestion des droits, preuve d’usage, facturation, contrôle des décisions automatiques.
À faire lundi matin
- Créer une “preuve d’intention” : tracer l’autorisation (opt-in), les règles acceptées, et le journal de décision (humain/agent). Priorité absolue pour éviter les litiges.
- Rendre vos politiques “agent-readable” : retours, annulations, garanties, statuts commande, SLA — en formats structurés (FAQ normalisée / endpoints), pour que les agents (et vos équipes) aient la même vérité.
- Identifier 10 parcours à risque (paiement, rétractation, substitution, fraude, erreur d’adresse) et bâtir des “playbooks” service client + escalade.
Tendance Service Client #6 — Moins d’OPEX, plus de CAPEX pour les services clients
L’argument souvent utilisé pour le développement de l’IA dans les services client est qu’il permet de réduire les coûts d’exploitation. Mais c’est oublier que la mise en œuvre d’agents IA implique aussi des investissements et de nombreux frais de développement et de maintenance.
Ce qui change
Les agents IA permettent des réductions des coûts d’exploitation (« OPEX ») estimés en moyenne à 30% par transaction. Mais leur mise en place nécessite un travail parfois important de développement, notamment pour les connecter avec les bases de connaissances. A ces couts d’investissement (« CAPEX ») peuvent s’ajouter d’autres OPEX comme les frais de maintenance, les frais de licence des logiciels utilisés, ou encore les coûts salariaux des bot managers.
Preuves
Les gains annoncés sont réels … mais incomplets s’ils sont pris isolément.
- McKinsey estime que l’IA peut réduire les coûts opérationnels du service client de 20 à 40 %, avec une moyenne autour de 30 % par interaction automatisée (Source : McKinsey).
- Gartner rappelle toutefois que 60 % des projets IA dépassent leur budget initial à cause de l’intégration aux systèmes existants (CRM, knowledge base, back-office) et de la maintenance continue (Source : Gartner).
- Selon BCG, le coût total de possession (TCO) d’un agent IA peut inclure 20 à 35 % d’OPEX récurrents (licences, supervision humaine, amélioration des modèles) après le déploiement initial (Source : MIT Sloan Management Review).
Conclusion : l’IA réduit l’OPEX unitaire, mais augmente la complexité financière globale si elle est mal gouvernée.
Impact
Les services clients passent d’une logique “coût par agent” à une logique coût par interaction augmentée.
L’enjeu n’est plus seulement de remplacer des volumes, mais de choisir où l’IA crée réellement de la valeur nette.
Sans pilotage fin, on observe :
- des économies locales, mais un TCO global dégradé,
- des équipes sous-estimant les coûts de maintenance et de supervision,
- une dette data et knowledge qui freine l’évolutivité.
Le service client devient un centre d’arbitrage CAPEX / OPEX, pas seulement un centre de coûts.
Exemples
Retail : un callbot réduit de 35 % les contacts simples, mais nécessite 6 mois de travail sur la base de connaissances produits et retours.
Banque : un agent IA traite les demandes standards, mais chaque évolution réglementaire génère des coûts de re paramétrage et de validation humaine.
SaaS B2B : automatisation du support niveau 1 réussie, mais explosion des coûts de licences IA à mesure que le volume et la complexité augmentent.
Dans tous les cas, le gain dépend moins de la techno que de la discipline opérationnelle.
À faire lundi matin
- Calculer un TCO complet par cas d’usage. Inclure CAPEX (intégration, data, knowledge) + OPEX récurrents (licences, supervision, maintenance). Pas seulement le gain par contact.
- Limiter l’IA à des parcours stables et volumineux. Commencer par 5–10 motifs à faible variabilité. L’IA est rentable sur la répétition, pas sur l’exception.
- Industrialiser la base de connaissances avant l’IA. Chaque euro investi dans la structuration des contenus réduit durablement les coûts de maintenance et augmente la performance des agents IA.
Tendance Service Client #7 — Les nouvelles raisons d’externaliser
Aujourd’hui moins du tiers des services clients français sont externalisés. La complexité à maîtriser l’IA, les difficultés à recruter des profils experts et l’augmentation des CAPEX associés à la mise en place des services clients augmentés sont autant de moteurs pour l’externalisation des services clients.
Ce qui change
L’externalisation n’est plus un “plan B” RH, c’est une stratégie d’industrialisation (process, QA, knowledge, outils, recrutements) avec une exigence de pilotage.
Preuves
L’ESCDA a noté que 71% des marques lauréates en 2025 externalisaient leur relation client. Ce qui représente une augmentation de +9 points par rapport à l’année précédente.
D’après une récente enquête de CB Insight, 85 % des organisations préfèrent externaliser leur service client en optant pour des solutions « prêtes à l’emploi » plutôt que de développer leurs propres outils. (enquête réalisée en 2025 auprès de 50 dirigeants d’entreprises cotées en bourse).
Le manque de compétences internes est identifié comme le frein numéro un à l’adoption de l’IA dans la relation client (Source : enquête Citizen Call sur l’usage des agents IA en relation client).
Impact
Coûts : Passage d’un coût par employé (FTE) à un coût basé sur la performance ou l’API. C’est un nouveau business model du BPO (Business Process Outsourcing) qui se met en place.
Compétences : Forte demande pour externaliser du fait des enjeux de gestion des données liées à l’IA et du manque de compétences internes en IA.
Localisation : Regain d’intérêt pour la relocalisation en Europe afin de faciliter la collaboration complexe sur les projets IA.
Productivité : Gains de productivité plus rapide en cas d’externalisation.
Qualité de service : meilleure continuité de service et de gestion des pics d’appels. Montée en qualité plus rapide.
Exemples
Retail : pic saisonnier géré par partenaire avec des agents assistés par IA (résumés, next-best-action).
À faire lundi matin
- Contacter Citizen Call 😊
Sources
- BCG – Agentic Commerce Is Redefining Retail – Here’s How to Respond (2025),
- Cap Gemini – The Rise of Agentic AI (2025)
- Citizen Call – Les agents IA en relation client sont-ils faits pour vous ? (2025)
- Citizen Call – Enquête sur l’usage des agents IA dans la relation client (2025)
- ESCDA – Élection du Service Client de l’Année 2026 (2025),
- Gartner – Gartner Survey Reveals 85% of Customer Service Leaders Will Explore or Pilot Customer-Facing Conversational GenAI in 2025 (2024),
- Gartner – AI Maturity Matters: Top Barriers in AI Implementation (2025)
- HBR Analytic Services – Generative AI Success in the Contact Center Starts with Knowledge Management. (2024),
- McKinsey – The economic potential of generative AI: The next productivity frontier (2023),
- McKinsey — Next best experience : How AI can power every customer interaction (2025),
- McKinsey Global Institute – Agents, robots, and us : Skill partnerships in the age of AI (2025),
- MIT Sloan Management Review – The Emerging Agentic Enterprise : How Leaders Must Navigate a New Age of AI (2025),
- World Economic Forum – The Future of Jobs Report 2025 (2025)
- Zendesk — CX Trends / 35 customer experience statistics to know for 2025 (2025)
