IA pour le Service Client & Support — Répondre mieux et plus vite, 24/7.
Chatbot RAG ancré sur votre base de connaissance, catégorisation et routage automatique des tickets, suggestion de réponses pour vos agents, analyse de satisfaction et signaux faibles.
Pourquoi l'IA en support client, maintenant
Une grande partie des questions est récurrente
Horaires, prix, suivi commande, fonctionnalité X, retour produit. Du temps agent consommé sur des questions à la réponse standardisée — typiquement ce que résout très bien un chatbot RAG bien construit.
Une part notable des demandes arrive hors heures ouvrées
Soirée, week-end : vos clients attendent. Une IA disponible 24/7 capte ces demandes, qualifie l'urgence, escalade aux humains les cas critiques le lundi matin.
Les signaux faibles sont noyés dans le volume
Un mot récurrent dans les tickets, une montée d'insatisfaction sur un produit, un bug émergent — invisibles à l'œil nu, l'IA les détecte sur un volume massif de tickets en quelques secondes.
Le chatbot RAG, expliqué simplement
Pas une IA "qui invente", une IA qui répond uniquement à partir de votre documentation officielle.
Indexation de votre base de connaissance
FAQ, documentation produit, conditions générales, scripts internes — tout est découpé et indexé dans une base vectorielle (Pinecone, Qdrant, pgvector).
Question du client → recherche sémantique
L'IA cherche les 3-5 passages les plus pertinents dans VOTRE documentation (pas dans son entraînement public).
Génération de la réponse avec sources
Le LLM compose une réponse uniquement à partir des passages retrouvés, et cite ses sources. Si l'info n'est pas dans votre doc, il escalade vers un humain — il n'invente pas.
Apprentissage continu
Les questions sans réponse, les retours négatifs, les escalades enrichissent votre base de connaissance. Le chatbot s'améliore mois après mois.
6 cas d'usage concrets
Les "Résultat type" indiqués sont des ordres de grandeur observés sur déploiements comparables — l'impact réel dépend de votre contexte.
Chatbot RAG site web
Widget intégré à votre site qui répond aux questions de vos visiteurs à partir de votre base documentaire. Capture les leads, répond aux pré-ventes, gère le SAV niveau 1. Multilingue par défaut.
Catégorisation & routage des tickets
Chaque ticket entrant (mail, formulaire, chat) est lu par l'IA, catégorisé (SAV / facturation / commercial / bug), priorisé (urgence, criticité) et routé au bon agent ou à la bonne équipe automatiquement.
Suggestion de réponses pour vos agents
L'agent ouvre un ticket → l'IA propose 2-3 brouillons de réponse contextualisés (historique client, ton de marque, base de connaissance). L'agent choisit, ajuste, envoie. Garde la touche humaine, gagne 60 % du temps de rédaction.
Analyse de satisfaction et signaux faibles
L'IA analyse tous les tickets, détecte les sentiments (frustration, urgence, gratitude), identifie les sujets émergents ("on parle de plus en plus de X") et produit un dashboard hebdomadaire pour le management.
Base de connaissance auto-générée
À partir des tickets résolus, l'IA propose automatiquement de nouveaux articles FAQ ou enrichissements de doc existante. Votre base de connaissance s'enrichit sans effort de rédaction additionnel.
Traduction temps réel multilingue
Vos agents francophones répondent en français, le client lit dans sa langue — et inversement. Particulièrement pertinent en Côte d'Azur (clientèle internationale : anglais, italien, allemand, russe).
Notre méthode — Chatbot RAG en 5 semaines
Sem 1 — Collecte
- Audit base de connaissance
- Tickets historiques
- Top 30 questions
Sem 2 — Indexation
- Vectorisation
- Choix du LLM
- Garde-fous & ton
Sem 3-4 — Pilote
- Déploiement interne
- Tests & corrections
- Apprentissage
Sem 5 — Production
- Mise en ligne site
- Formation équipes
- Suivi mensuel
Démo chatbot RAG sur votre propre documentation
Envoyez-nous votre FAQ et votre doc — on vous livre un prototype fonctionnel sous 5 jours.