Actionable dévoile son agent conversationnel pour démocratiser l’accès à la donnée en entreprise
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Un an après son lancement, la startup Actionable franchit une nouvelle étape en mettant sur le marché Actionable Intelligence, un agent conversationnel destiné à simplifier l’accès aux données internes dans les grandes entreprises. À mi-chemin entre data science appliquée et design d’usage, cette innovation illustre l’ambition de la jeune pousse : réconcilier la masse de données client disponible avec des prises de décision concrètes et rapides. Pour en parler plus en détail, nous recevons Nicolas Rieul, CEO et co Fondateur d’ Actionable pour en parler.
Une alternative aux enquêtes traditionnelles de satisfaction
Fondée par Nicolas Rieul et Nance Thomas, Actionable s’est donnée pour objectif dès l’origine de « prédire la satisfaction client ». Un pari rendu nécessaire, selon eux, par l’inefficacité croissante des méthodes classiques. « À la fin de l’année, en moyenne, seulement 2 à 4 % des clients répondent aux enquêtes. Or un client insatisfait a seulement 9 % de chances de racheter », résume Nicolas Rieul.
Plutôt que de solliciter directement les clients, Actionable s’appuie sur l’existant : données transactionnelles, CRM, tickets de support, parcours web ou mobile… L’entreprise revendique aujourd’hui l’analyse de plus de 15 millions de clients à travers ses clients partenaires, avec un taux de précision de 80 à 90 % dans la prédiction de leur niveau de satisfaction. « L’algorithme se trompe une fois sur dix », précise-t-il.
De la prédiction à l’action
La force de la solution réside moins dans la collecte des données que dans leur consolidation et leur lisibilité opérationnelle. La startup a conçu une plateforme capable de croiser, en temps réel, des données issues de multiples silos sans que ses clients n’aient à modifier leurs outils ou leurs pratiques. Elle s’intègre à plus de 380 logiciels du marché, de Salesforce à Zendesk en passant par Adobe Campaign ou les ERP métier.
La démarche se veut non intrusive. Les données sont pseudonymisées, traitées par incrément en flux sécurisé, sans duplication, et l’infrastructure est désormais certifiée ISO 27001.
Lancement d’un agent conversationnel métier
C’est dans ce contexte qu’Actionable introduit Actionable Intelligence, un agent conversationnel en langage naturel conçu comme un « data scientist de poche ». Posée dans Slack, Teams ou par email, une simple question textuelle suffit à déclencher une requête sur les données internes – sans recourir à des tableaux de bord ou à des demandes spécifiques aux équipes data.
L’agent peut générer des réponses chiffrées, mais aussi produire un graphique, un document de présentation ou un fichier Excel. Des usages concrets émergent : synthèse du parcours client dans un CRM, estimation du chiffre d’affaires futur à partir des tendances actuelles, détection des motifs d’insatisfaction remontés la semaine précédente, ou encore génération de segments de clients à réactiver.
Une intégration pensée pour limiter les frictions
L’approche se distingue par sa rapidité d’implémentation. « On a inversé le paradigme. Plutôt que de demander à nos clients de nous transmettre les données dans un format imposé, on leur demande de nous envoyer les données telles qu’elles sont. Et c’est notre système qui les transforme », explique Nicolas Rieul. La connexion initiale prend entre deux et quatre semaines après contractualisation, avec des premiers résultats disponibles dans les quinze jours qui suivent.
Parmi les premiers utilisateurs figurent SNCF WeGo, Audience (mutuelle) ou encore Ticketac, qui a intégré un widget directement dans son interface Zendesk. Celui-ci affiche une synthèse du score de satisfaction prédite, des motifs d’insatisfaction, et un résumé du parcours client. Une fonction utile, selon Rieul, pour personnaliser l’expérience de réponse sans multiplier les tâches manuelles.
Un changement d’usage plus qu’un nouveau produit
Au-delà de la technologie, le dirigeant insiste sur l’enjeu culturel. La barrière technique ne se situe pas tant dans les outils que dans la capacité des collaborateurs à formuler des requêtes. « Beaucoup de métiers n’ont pas été formés à écrire des requêtes SQL. Mais ils ont une appétence forte pour la donnée. Si on leur permet de la solliciter comme ils le feraient en réunion, alors ils s’en emparent », observe-t-il.
L’adoption semble suivre. L’entreprise revendique des taux d’engagement importants, en particulier dans les départements marketing, CX et relation client. « Ce qu’on propose n’existait pas sous cette forme », affirme-t-il. « La possibilité de poser une question libre et d’en tirer immédiatement une information utile est un changement dans la manière de consommer un logiciel. »
Un modèle B2B structuré
Actionable s’adresse principalement aux grandes entreprises B2C et B2B. Le modèle économique repose sur un abonnement annuel indexé sur le volume de données analysées.
Vers un standard de marché ?
À terme, Actionable souhaite imposer son modèle de scoring de la satisfaction comme un référentiel de pilotage client. Une ambition assumée. « Une fois qu’on sait que c’est possible, il n’y a pas de raison de ne pas s’en servir », indique Rieul. Pour les directions marketing, CX ou commerciales, l’accessibilité instantanée aux insights représente une opportunité d’autonomisation et de rapidité dans la prise de décision.
Reste à convaincre que cette approche pourra se généraliser au-delà de quelques cas d’usage ciblés. L’équipe, en tout cas, semble décidée à creuser son sillon, et à documenter les effets concrets d’un pilotage par la prédiction.
