Automatiser votre support client.
Un agent IA qui prend en charge 80% des questions de niveau 1, libère vos équipes des tickets répétitifs et reste branché à votre documentation interne en temps réel.
Ce qui coince.
Le support client est le poste qui scale le moins bien d'une boîte qui grandit. Plus le produit prend des utilisateurs, plus l'équipe support s'enlise dans les questions répétitives. La plupart des solutions du marché empilent des FAQ statiques ou des bots scriptés qui frustrent les utilisateurs et finissent par escalader systématiquement vers l'humain. Voici les blocages qu'on retrouve en mission.
- 01
Le N1 mange tout le temps disponible
70 à 80% des tickets sont des questions de niveau 1 (où trouver la facture, comment réinitialiser un mot de passe, comment activer telle option). Les conseillers passent leurs journées à répondre la même chose, et les sujets stratégiques (rétention, upsell, escalade produit) sont négligés.
- 02
Les chatbots scriptés frustrent les utilisateurs
Les arbres de décision sont trop rigides. Dès que la question sort des branches prévues, l'utilisateur tourne en rond et bascule vers l'humain. Le taux de satisfaction des chatbots scriptés tourne autour de 30%, soit pire que pas de bot.
- 03
La FAQ devient obsolète plus vite que vous l'écrivez
Les équipes produit livrent en continu, la FAQ est rédigée par le support à la marge. Au bout de six mois, 30% des entrées sont caduques. Personne n'a le temps de les maintenir, et les utilisateurs trouvent des réponses fausses.
- 04
Le 24/7 humain coûte trop cher
Assurer une couverture nuit et week-end demande au minimum trois personnes en roulement. Pour un volume de tickets faible la nuit, le ratio coût sur valeur est ridicule. Soit vous laissez l'utilisateur sans réponse, soit vous payez pour une équipe qui s'ennuie.
- 05
Le RGPD écarte les solutions clés en main
Intercom AI, Zendesk AI, Drift et consorts envoient les conversations vers des serveurs hors UE. Pour les secteurs sensibles (santé, finance, secteur public, RH) ou pour les ETI exigeantes, c'est rédhibitoire. Et la mise en conformité d'une plateforme tierce est rarement possible.
Comment on fait.
On ne livre pas un chatbot, on livre un système qui apprend de votre support et qui scale avec lui. Voici les principes auxquels on tient.
Branché sur votre doc, pas sur des règles
Architecture RAG. Toute votre documentation produit, vos articles d'aide et vos procédures internes sont indexés dans un Vector Store. L'agent va chercher la réponse en temps réel et cite ses sources. Quand votre doc évolue, l'agent évolue automatiquement avec elle.
Sait dire « je ne sais pas »
L'agent a une notion explicite de la limite de sa connaissance. Quand la question sort de son périmètre, il escalade vers un humain avec un résumé propre du contexte. Pas de réponse inventée, pas d'utilisateur perdu dans une boucle.
Apprend de l'usage, pas tout seul
Chaque conversation ratée nourrit un dashboard pour l'équipe support. C'est l'équipe qui complète la doc, pas l'agent qui se ré-entraîne dans son coin. La gouvernance reste 100% humaine, et la doc s'améliore comme un actif vivant.
Souverain par défaut
Vous choisissez. LLM local sur GPU on-premise, cloud de confiance (SecNumCloud, OVH, Bleu, S3NS) ou cloud public selon vos contraintes RGPD. On a déployé les trois options et on connaît les arbitrages.
Intégré à votre stack existante
Zendesk, Intercom, Crisp, Front, Slack, Teams, ou votre propre back-office. On se branche sur ce que vous utilisez. Pas de plateforme tierce à apprendre, pas de migration imposée.
Mesurable du jour 1
Taux de résolution sans humain, satisfaction par catégorie de ticket, latence de réponse, taux d'escalade, taux d'hallucination. Vous pilotez le ROI avec des chiffres, pas des sensations.
Vu en mission.
Pour Peps Digital, plateforme SaaS dédiée aux Prestataires de Santé à Domicile, on a livré un chatbot RAG branché à toute la documentation produit. Aujourd'hui, 80% des demandes support sont traitées sans intervention humaine. L'équipe support s'est libérée pour l'accompagnement produit et les comptes stratégiques.
80% du support client digitalisé
Un chatbot IA en RAG intégré à la plateforme Peps Digital, qui répond aux questions des PSDM directement depuis l'interface, 24h/24.
Notre process.
Audit de votre support
On lit vos tickets des 3 à 6 derniers mois, on identifie les 20% de questions qui font 80% du volume, on cartographie vos sources de documentation. À la sortie, vous avez une vision claire du potentiel d'automatisation et un chiffrage précis.
Conception de l'agent
Choix du modèle (cloud, cloud de confiance ou local) selon vos contraintes RGPD. Architecture du RAG : chunking, embeddings, reranking. Définition des règles d'escalade vers humain. Garde-fous contre les hallucinations.
Pilote sur canal restreint
Premier déploiement sur un canal limité (FAQ web, support technique in-app, ou un segment de tickets identifié). Une semaine d'observation avec votre équipe support, ajustements ciblés, calibration des seuils d'escalade.
Industrialisation et transfert
Extension à tous les canaux pertinents, instrumentation complète (dashboards, alertes, runbooks), transfert progressif de la maintenance à votre équipe. On reste joignables pour la suite, mais la propriété opérationnelle vous revient.
Questions fréquentes.
Une question avant d'aller plus loin ? On est joignables directement.
01Combien de temps pour livrer un agent support en production ?
Compter 4 à 6 semaines pour un déploiement complet. Une semaine d'audit, deux semaines de conception et développement, deux semaines de pilote, une semaine d'industrialisation. On peut aller plus vite si la doc est déjà bien structurée et le canal cible bien défini.
02Quel taux de résolution sans humain peut-on espérer ?
Sur les cas similaires en mission, on tourne entre 70 et 85% du volume N1. Le facteur déterminant n'est pas le modèle IA, c'est la qualité de votre documentation en entrée. C'est aussi pour ça que la phase d'audit est critique.
03Faut-il que la doc soit déjà propre avant de commencer ?
Non, et c'est même rarement le cas. La phase d'audit révèle les trous de doc et les ambiguïtés. Le projet est autant un projet de qualité documentaire qu'un projet IA. On vous donne une checklist priorisée des manques à combler en parallèle.
04Comment vous gérez la conformité RGPD ?
Plusieurs options selon vos contraintes. LLM local sur GPU on-premise pour le maximum de souveraineté. Cloud de confiance certifié SecNumCloud (OVH Bleu, S3NS) pour les ETI exigeantes. Cloud public (OpenAI, Anthropic) avec data residency UE pour les cas standards. Aucune donnée ne sort de l'UE si c'est votre besoin.
05Sur quels canaux peut-on brancher l'agent ?
N'importe quel canal qui passe par du texte. Chat web, Intercom, Zendesk, Crisp, Front, Slack, Teams, in-app. Pour le voice et l'email, c'est aussi possible, on ajoute juste un connecteur de transcription ou de parsing.
06Quel coût en run après mise en production ?
Variable selon le volume et le modèle. Avec un cloud public type OpenAI ou Anthropic, compter 0,01 à 0,05 euro par question traitée. Avec un LLM local, le coût marginal tend vers zéro mais l'infra GPU a un coût fixe. On vous chiffre les deux scénarios sur votre volume réel pendant l'audit.
07Que se passe-t-il si l'agent dit n'importe quoi ?
C'est notre obsession. Trois garde-fous : citation systématique des sources de doc utilisées, validation par règle pour les données chiffrées et critiques (montants, dates, références), escalade vers humain au moindre doute. Le taux d'hallucination est instrumenté dès le pilote, et on tourne sous 1% en production sur la plupart des missions.
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