British Gas a mis 15 mois à émettre une facture finale et à rembourser plus de 1 500 £ à une cliente, malgré une décision du médiateur de l'énergie rendue près d'un an auparavant. Beth Kojder a quitté son appartement d'une chambre dans le sud-est de Londres en octobre 2024 et a par la suite déposé une plainte auprès du médiateur lorsque British Gas n'a pas fourni de facture finale ni remboursé son solde créditeur.

Le médiateur de l'énergie a statué en faveur de Kojder en février 2025, ordonnant à British Gas de satisfaire sa demande. Cependant, le médiateur n'a pas le pouvoir légal de faire appliquer ses décisions. Kojder a reçu une offre pour son remboursement cette semaine, peu de temps avant que son affaire ne soit examinée par un tribunal des petites créances.

British Gas a déclaré qu'elle "mettait en œuvre la solution du médiateur" pour Kojder et s'est excusée pour le retard. "Nous sommes vraiment désolés pour le temps que cela a pris", a déclaré la société dans un communiqué.

Kojder a décrit le processus comme "implacable", "fatigant" et "complètement épuisant" dans une interview accordée à la BBC. Elle a fourni les relevés de compteur à British Gas lorsqu'elle a quitté son appartement afin de faciliter la création d'une facture finale.

Ce retard met en évidence les préoccupations persistantes concernant le service client et l'exactitude de la facturation dans le secteur de l'énergie. Alors que les entreprises énergétiques tirent de plus en plus parti de l'IA et de l'apprentissage automatique pour rationaliser leurs opérations, notamment la facturation et le support client, des cas comme celui de Kojder démontrent les limites de ces technologies lorsqu'elles ne sont pas correctement mises en œuvre ou supervisées. Les systèmes de facturation basés sur l'IA, par exemple, sont conçus pour automatiser le calcul de la consommation d'énergie et générer des factures précises. Cependant, ces systèmes reposent sur la saisie de données précises et des algorithmes robustes. Des erreurs dans les relevés de compteur, des informations tarifaires incorrectes ou des défauts dans les algorithmes peuvent entraîner des factures inexactes et des remboursements tardifs.

L'utilisation de l'IA dans le service client soulève également des questions de responsabilité et de transparence. Les chatbots et les assistants virtuels sont souvent le premier point de contact pour les clients, mais ils ne sont pas toujours équipés pour traiter des problèmes complexes ou fournir une assistance personnalisée. Cela peut entraîner de la frustration et des retards, en particulier pour les clients vulnérables.

Les dernières évolutions de l'IA pour le secteur de l'énergie se concentrent sur l'amélioration de la précision et de la fiabilité de ces systèmes. Les entreprises investissent dans des modèles d'apprentissage automatique avancés qui peuvent détecter et corriger les erreurs dans les données de facturation, prédire les schémas de consommation d'énergie et personnaliser les interactions avec les clients. Cependant, ces avancées nécessitent une attention particulière à la confidentialité des données, aux biais algorithmiques et à la supervision humaine afin de garantir des résultats justes et équitables pour tous les clients.