Speech-to-text et RGPD : Utilisation du Speech-to-Text (STT) pour l'amélioration de la qualité de service - quelle approche privacy by design pour assurer sa conformité au RGPD ?

🧠 Le Speech-to-Text : Technologie et Enjeux

Le Speech-to-Text (STT) est une technologie d'intelligence artificielle qui convertit la voix humaine en texte écrit. Utilisé dans les assistants vocaux, la transcription de messages vocaux et les services client, il repose sur des modèles de reconnaissance vocale et d'apprentissage automatique.

Dans un contexte B2B, il peut permettre d'analyser les conversations entre conseillers et clients pour identifier les motifs d'appel, améliorer la formation des agents et optimiser l'expérience utilisateur. Des solutions telles que Google Cloud Speech-to-Text, Microsoft Azure Speech Services ou Amazon Transcribe offrent ces capacités aux entreprises.

Le processus technique du STT comprend plusieurs étapes :

🎤 Acquisition du signal : Capture de la voix et conversion en signal numérique.

🔉 Traitement acoustique : Réduction du bruit et extraction des caractéristiques sonores.

🗣️ Modélisation phonétique : Association des sons à des phonèmes.

📖 Reconnaissance lexicale : Conversion des phonèmes en mots.

📝 Correction contextuelle : Affinement de la transcription selon le contexte.

📊 Exploitation et analyse des données : Production de statistiques et analyses sémantiques.

🚀 Amélioration des modèles : Entraînement continu pour améliorer la précision.

🎧 Utilisation du Speech-to-Text par les services clients pour améliorer la qualité de service

L'intégration de la technologie Speech-to-Text (STT) dans les services clients offre de multiples avantages pour optimiser la qualité du service et l'expérience client. En convertissant les conversations vocales en texte, les entreprises peuvent analyser les interactions, identifier les besoins des clients et améliorer les performances des agents.

📊 Analyse et amélioration des interactions clients

Le STT permet de transcrire automatiquement les appels des clients, facilitant ainsi l'analyse des conversations pour détecter les tendances récurrentes, les motifs d'insatisfaction ou les opportunités d'amélioration. Par exemple, une entreprise identifier que de nombreux clients rencontrent des difficultés avec un produit spécifique, ce qui pourrait inciter à revoir sa conception, à fournir des instructions plus claires ou à créer une FAQ dédiée sur le sujet. De même une entreprise peut mettre en place des tableaux de bord et produire des statistiques sur la récurrence des appels sur une thématique donnée ou sur les types d'appels reçus.

🎓 Formation des conseillers

Les transcriptions obtenues via le STT servent également à la formation des conseillers du service client. En analysant les conversations, les responsables peuvent identifier les points forts et les axes d'amélioration de chaque agent, et ainsi adapter les programmes de formation en conséquence. Cette approche favorise une montée en compétence continue et personnalisée ainsi qu'une meilleure adaptation aux attentes des clients.

🤖 Intégration avec des assistants vocaux

L'utilisation du STT facilite l'intégration d'assistants vocaux dans les services clients, permettant une gestion plus efficace des demandes courantes. Ces outils peuvent traiter automatiquement certaines requêtes, libérant ainsi les conseillers pour des tâches plus complexes et personnalisées.

🛡️ Surveillance de la Qualité et Conformité

Le STT aide également à assurer la conformité aux réglementations et aux standards de qualité en surveillant les interactions pour détecter d'éventuelles infractions ou écarts par rapport aux protocoles établis. Par exemple, une entreprise peut utiliser le STT pour s'assurer que les agents respectent les scripts approuvés et fournissent des informations précises aux clients.

Exemples Concrets

• 📞 Amélioration de l'Expérience Client : Une entreprise de télécommunications met en place une solution de STT pour analyser les appels entrants et détecter les principaux motifs d'insatisfaction. Grâce à ces informations, elle a pu adapter ses offres et réduire le taux de résiliation.

  
  

• 📝 Optimisation des scripts d'appel : Un centre d'appels utilise le STT pour analyser les performances de ses scripts et identifier les formulations les plus efficaces. Cette analyse conduit à une révision des scripts, augmentant ainsi le taux de satisfaction client.

  
  

• 📚 Détection des besoins de formation : Une entreprise de services financiers emploie le STT pour évaluer les interactions entre ses agents et les clients, identifiant ainsi des lacunes dans les connaissances produits. Cela a permet de mettre en place des sessions de formation ciblées, améliorant la qualité des conseils prodigués.

L'usage du STT se développe de plus en plus dans les services client. Cette pratique soulève cependant des enjeux majeurs de protection des données, notamment en ce qui concerne bases légales, d'information des personnes concernées et de sécurité des données traitées.

⚖️Quelle base légale pour un usage conforme au RGPD ?

Un cas récent au Danemark illustre les défis juridiques posés par l'utilisation du STT. Un assureur enregistrait et transcrivait les appels pour améliorer la qualité du service.

📌 Les faits :

• Un assureur enregistre les appels entrants et les transcrit en texte via un dispositif de STT. Les conversations sont ensuite évaluées selon une norme interne et reçoivent une note.

  
  

• Cette analyse permet de produire des statistiques (ex. : motifs d’appels), d’améliorer le service client, d’assurer la qualité et de donner aux employés un aperçu de leurs échanges.

  
  

• Pas de profilage : le dispositif ne vise pas à évaluer individuellement les appelants ou employés, ni à analyser le ton de la voix, les émotions ou les intentions.

  
  

• Base légale : l’assureur a fondé le traitement des données de ses employés sur l’intérêt légitime. Il a en revanche choisi le consentement pour celui des appelants.

🔑 Les enseignements de la décision :

• L’autorité reconnaît que l’enregistrement et l’analyse des appels pour améliorer la qualité sont légitimes.

  
  

• L’intérêt légitime est une base juridique appropriée pour le traitement des données des employés.

  
  

• L’assureur est sanctionné pour un recueil du consentement non conforme concernant les appelants, alors qu’il aurait pu envisager une autre base légale. L'autorité ne se prononce cependant pas sur celle qu'il aurait dû choisir.

🔍 Notre analyse :

L’intérêt légitime semble être la base légale la plus adaptée pour encadrer l’usage du STT à des fins d’amélioration de la qualité de service, tant pour les employés que pour les appelants:

• Alignement avec les pratiques existantes : l’objectif poursuivi est similaire à celui des dispositifs classiques d’enregistrement des appels, déjà fondés sur l’intérêt légitime (cf. doctrine constante de la CNIL).

• Problème opérationnel du consentement : obtenir un consentement valide en environnement téléphonique est complexe et peu réaliste.

• Impact limité sur les droits des personnes concernées : tant que l’analyse est strictement statistique et ne sert pas à du profilage individuel, l'impact est minime.

🔒 Speech-to-text et RGPD : les recommandations pour un privacy by design réussi

📜 Recommandations juridiques et organisationnelles

✅ Privilégier l’intérêt légitime comme base légale plutôt que le consentement : Obtenir un consentement valide en environnement téléphonique est complexe et peu réaliste.

✅ Justifier la nécessité du dispositif : Documenter par écrit pourquoi l’écoute classique des enregistrements ne suffit plus.

✅ Accompagner les opérationnels devant les instances représentatives du personnel : Un DPO présent en CSE ou en CSSCT est toujours de nature à rassurer.

✅ Adapter le message pré-décroché : Informer dès le début de l’appel que la conversation peut être transcrite à des fins d’amélioration du service.

✅ Mettre à jour sa charte de protection des données : Intégrer un passage dédié à la transcription automatique et ses objectifs.

✅ Imposer la signature d'un engagement de confidentialité renforcé par les personnes pouvant consulter les transcriptions.

✅ Challenger ses éventuels sous-traitants : quid de la réutilisation des données pour améliorer leurs services et comment s'y opposer.

✅ Documenter le projet : formaliser la balance des intérêts (penser aux clients mais aussi aux employés !), créer ou mettre à jour la fiche registre et l’AIPD.

⚙️ Recommandations techniques

✅ Implémenter une opposition simple et effective dans le SVI (serveur vocal interactif).

✅ Identifier si les appels émis par le service client sont enregistrés et transcrits : Si oui, prévoir un script conseiller pour en informer les appelés et prévoir un mécanisme d’opposition spécifique.

✅ Si le budget et les contraintes techniques le permettent, déployer une IA pour détecter et stopper la transcription en cas d’opposition en cours de conversation.

✅ Implémenter un caviardage automatique des données personnelles et sensibles présentes dans les transcriptions.

✅ Implémenter une suppression rapide des enregistrements non nécessaires une fois les transcriptions obtenues.

✅ Différencier le taux d’enregistrement des appels destinés à la transcription à des fins d’analyse automatisée et ceux destinés à une réécoute humaine (capacité de traitement moindre).

✅ Gérer finement l’accès aux transcriptions : Privilégier l’accès à des tableaux de bords agrégés ou ne permettant pas d’identifier les personnes en cas de traitements purement statistiques.

✅ Mettre en place une pseudonymisation des données identifiantes si le seul but est d’obtenir des statistiques agrégées.

✅ Prévoir un seuil en dessous duquel la production de statistiques est impossible (p.ex. 10 personnes).

⚠️ Les appels sortants, émis par les services client et ne passant pas par les SVI, sont souvent les laissés pour compte des démarches de conformité. Ne les oubliez pas !

✅ Conclusion

L'utilisation du Speech-to-Text pour améliorer la qualité de service est une opportunité stratégique, mais elle doit être encadrée rigoureusement. L'intérêt légitime constitue une base légale pertinente sous certaines conditions, et une approche Privacy by Design est essentielle pour garantir la conformité.

Speech-to-text et RGPD, en combinant précautions organisationnelles et techniques, les entreprises peuvent tirer parti du STT tout en respectant les exigences du RGPD afin de préserver la confiance de leurs clients.