On automatise le support de tes clients de bout en bout. Chatbot RAG sur ta doc, tri auto des tickets Zendesk ou Freshdesk, premières réponses générées par Claude, escalade humaine quand ça compte. Pour e-commerce, SaaS et services qui veulent baisser le temps de réponse sans baisser la qualité.
Tracking commande, reset mot de passe, statut de remboursement, horaires : ces tickets reviennent en boucle et plombent ton temps de première réponse. Tes agents passent leurs journées sur des questions auxquelles ta FAQ répond déjà, mais que personne ne lit. Pendant ce temps, les vrais cas complexes attendent, le CSAT chute et tu recrutes pour combler un trou qui n'aurait pas dû exister.
Tu as testé un widget générique : arbres de décision rigides, réponses à côté, le client tape "agent" au bout de 30 secondes. Résultat : il dégrade l'expérience au lieu de l'améliorer. Tu hésites à le relancer parce que tu n'as pas envie de revivre les mêmes plaintes. Un chatbot service client utile, c'est un agent qui lit vraiment ta doc et sait quand passer la main.
Personne ne trie en amont. Un bug critique se retrouve en queue avec une demande de facture, ton SLA explose, et l'équipe découvre le problème trois heures plus tard sur Slack. Le tagging manuel n'est ni fait ni mesuré. Tu n'as aucune visibilité sur les volumes par catégorie, donc impossible de prioriser les vrais sujets de fond produit.
On branche un chatbot intelligent sur ton site, ton centre d'aide, ta base produit. Il lit ta vraie doc (Notion, Intercom, Help Scout, fichiers PDF, Shopify) et répond en langage naturel, citations à l'appui. Pas de hallucination : si l'info n'est pas dans tes sources, il le dit et propose de créer un ticket. Multilingue, déployable en widget ou intégré dans ton app, avec dashboard de questions non résolues pour enrichir ta doc en continu.
On connecte ton Zendesk, Freshdesk, Front ou Help Scout à un pipeline IA qui lit chaque ticket entrant, le catégorise, détecte la priorité, identifie la langue et le route vers la bonne équipe. Détection de tickets dupliqués, repérage des bugs critiques, escalade automatique des comptes VIP. Tes agents ouvrent leur file déjà triée, propre, avec contexte client.
Pour les tickets standards (livraison, remboursement, compte), on génère un brouillon de réponse contextualisé en lisant l'historique client, la commande et ta base de connaissances. L'agent valide en un clic ou édite. Tu gardes l'humain dans la boucle au début, puis on bascule en mode full-auto sur les catégories où le taux de validation dépasse 95%. Temps de traitement divisé par 3 à 5.
On déploie un agent vocal Vapi ou Voiceflow qui prend les appels entrants 24/7 : qualification du motif, réponses aux questions fréquentes, prise de RDV, escalade vers un humain disponible. Idéal pour absorber les pics, couvrir les soirs et week-ends, et désengorger ta hotline. Voix française naturelle, intégration CRM, transcription et résumé automatique dans le ticket.
On analyse en continu tes conversations support pour remonter ce qui fait râler tes clients, les bugs émergents, les demandes de feature, les motifs de churn. Tableau de bord hebdo livré à ton équipe produit avec verbatim citables. Le support devient ta meilleure source de signal produit, pas un centre de coût isolé.
On regarde ensemble un export de tes tickets (30 derniers jours), ton outil (Zendesk, Freshdesk, Front, Intercom), ton volume et tes SLA actuels. On identifie les 3 catégories qui pèsent le plus et on chiffre le gain potentiel : heures d'agent économisées, temps de première réponse cible, impact CSAT. Tu repars avec un plan, qu'on travaille ensemble ou pas.
On démarre par le cas qui rapporte le plus vite : souvent le tri auto ou le chatbot RAG sur ta FAQ. Mise en prod sur un périmètre limité (une catégorie, une langue, un segment client), mesure des résultats face à un groupe contrôle, ajustements. Tu vois le ROI avant de signer la suite.
Une fois le pilote validé, on étend aux autres catégories et on ajoute les briques (réponse auto, vocal, sentiment). Maintenance mensuelle : monitoring qualité des réponses, enrichissement continu de la base, gestion des évolutions de ta doc et de tes outils. Tu gardes la main sur tout, on est l'équipe technique à côté.
Chatbot RAG sur Shopify branché sur la FAQ + suivi de commande. Tri auto Zendesk avec routage par catégorie. 62% des tickets résolus sans agent, le reste arrive pré-trié et pré-rédigé.
Agent IA Claude branché sur la doc technique Notion + l'API produit. Répond aux questions techniques de niveau 1 et 2, ouvre un ticket avec contexte si escalade. CSAT remonté de 3.8 à 4.6 en 2 mois.
Agent vocal français qui prend les appels week-end : gestion de pause d'abonnement, changement d'adresse, motif de plainte. Transfert humain sur les cas sensibles. Plus aucun appel manqué le samedi.
Sprint pilote entre 6k et 15k euros selon le périmètre (chatbot RAG, tri auto, première réponse). Maintenance mensuelle entre 800 et 2 500 euros selon le volume de tickets et le nombre de briques en prod. On chiffre précisément après l'audit gratuit, et on s'engage sur un ROI mesurable en moins de 3 mois.
Oui, les quatre, plus Help Scout, Crisp, Gorgias, HubSpot Service Hub et tout outil exposant une API ou un webhook. On lit les tickets entrants, on enrichit avec des tags, on écrit des réponses en draft ou public, on déclenche des macros. Si tu as un outil maison, on s'y branche via n8n ou Make.
Non, c'est le principal piège qu'on évite. Architecture RAG stricte : le modèle (Claude ou GPT) ne répond qu'à partir de tes documents indexés, avec citations vérifiables. Si l'info n'est pas dans tes sources, il le dit et propose un ticket humain. On teste sur 200+ questions réelles avant mise en prod et on monitore en continu.
Oui. On utilise les endpoints européens d'Anthropic et OpenAI quand disponibles, hébergement en France ou UE pour les vector stores (Qdrant, Supabase), DPA signés, pas d'entraînement sur tes données. On documente le traitement pour ton registre et on peut accompagner ton DPO si besoin.
Dans tous les projets qu'on a livrés : non. Les volumes augmentent, les agents passent sur les cas à forte valeur (rétention, upsell, gestion de crise), le CSAT remonte. Ce qui disparaît, c'est le temps perdu sur les tickets répétitifs. Plusieurs clients ont arrêté de recruter au lieu de licencier.
Les agents natifs sont bien pour démarrer mais coûtent cher au résolu et restent dans leur écosystème. On construit sur mesure avec n8n + Claude : tu contrôles le coût (souvent 5 à 10x moins cher au volume), le comportement, les intégrations cross-outils (Shopify, ton ERP, ta BDD produit) et la donnée. Tu n'es plus locked-in.
Le tri auto des tickets se déploie en 2 semaines et l'impact est visible dès la première semaine de prod. Un chatbot RAG bien fait demande 3 à 4 semaines (indexation doc, tests, ajustements). Le full-auto sur certaines catégories arrive après 6 à 8 semaines de mesure et calibrage.
Non. On a livré sur Shopify, WooCommerce, PrestaShop, des SaaS B2B sur stack custom, des services à abonnement, des marketplaces. Le pattern technique est le même : ticket entrant, contexte client, base de connaissances, génération de réponse, validation ou escalade. La plateforme change, la mécanique non.
Tu apportes un export de tickets et ton outil. On repart avec un plan chiffré sur les 3 cas d'usage qui rapporteront le plus vite à ton équipe service client.