Découvrez notre callbot IA pour centres d’appels

Posté par : Camille57 - le le 11 Juin 2025

Camille57 :

Salut tout le monde, Je voulais partager avec vous notre nouvelle solution pour les centres d'appels : un callbot basé sur l'IA. On l'a développé en interne et on est assez fiers du résultat. L'idée, c'est d'automatiser une partie des tâches répétitives et chronophages pour les agents, comme la prise de rendez-vous, les demandes d'informations simples, etc. Le but est de leur permettre de se concentrer sur les appels qui nécessitent vraiment une expertise humaine. Je suis curieuse d'avoir vos avis et retours, si vous avez déjà exploré ce genre de solutions ou si vous avez des questions sur le fonctionnement de notre callbot. N'hésitez pas à me solliciter.

Commentaires (12)

Kaddour72 :

Intéressant comme approche. Vous l'avez intégré avec quelles solutions de CRM ou outils de ticketing les plus courants ? Et est-ce qu'il gère plusieurs langues, parce que ça pourrait être un plus pour pas mal d'entreprises.
Camille57 :

Concernant l'intégration avec les CRM, on a développé des connecteurs pour Salesforce, Zendesk et Hubspot en priorité. Après, on peut travailler sur des intégrations spécifiques avec d'autres outils si besoin, ça dépend vraiment des cas. Pour les langues, oui, il gère plusieurs langues. On a commencé avec le français, l'anglais et l'espagnol, et on ajoute régulièrement de nouvelles langues en fonction de la demande.
TechVague8 :

Salut Camille57, C'est une direction que beaucoup explorent, l'automatisation des centres d'appels. L'IA apporte clairement un potentiel, mais il faut bien cerner les enjeux pour éviter que ça ne devienne contre-productif. Au-delà des aspects techniques que Kaddour72 a soulevés (intégration CRM, langues supportées), je me demande comment vous gérez la question de la qualité de l'interaction. Un callbot, aussi performant soit-il, peut vite frustrer l'utilisateur si la conversation ne se déroule pas de manière fluide et naturelle. Comment vous assurez vous que le bot comprenne bien les demandes, qu'il soit capable de gérer les imprévus et qu'il ne donne pas l'impression d'être un simple script automatisé ? L'autre point qui me semble important, c'est la transparence vis-à-vis de l'utilisateur. Est-ce que le callbot annonce clairement qu'il est un robot, ou est-ce qu'il essaie de se faire passer pour un humain ? Perso, je pense qu'il est important d'être clair sur ce point pour éviter de créer de la méfiance. On a eu des discussions animées sur ça dans ma dernière formation sur l'éthique de l'IA… Et justement en parlant de callbot, vous positionnez comment par rapport à des solutions comme callbot airagent ? Je dis ça parce qu'il y a pas mal d'acteurs qui proposent des choses similaires, et la différenciation est pas toujours évidente pour les clients. En tout cas, bravo pour votre initiative. C'est un domaine en pleine évolution, et il est super intéressant de voir comment les différentes solutions se développent. J'ai hâte d'en savoir plus sur votre approche et les résultats que vous obtenez.
Camille57 :

Hello TechVague8, Merci pour ton retour constructif, c'est exactement le genre de questions que je voulais soulever en partageant notre solution. Pour la qualité de l'interaction, on a mis en place plusieurs mécanismes. Déjà, on entraîne le bot avec des données très variées pour qu'il puisse comprendre un maximum de formulations différentes. Ensuite, on a intégré une logique de "gestion des imprévus" : si le bot ne comprend pas une demande, il propose des alternatives ou redirige vers un agent humain. On a fait des tests utilisateurs poussés pour s'assurer que le parcours reste fluide même dans ces cas-là. On travaille encore dessus mais c'est encourageant. Concernant la transparence, on est totalement d'accord, c'est primordial. Le callbot s'identifie clairement comme un robot dès le début de la conversation. On a même ajouté une option pour que l'utilisateur puisse demander à parler directement à un humain s'il le souhaite. Pour se positionner face à des solutions comme Airagent, on mise sur notre capacité à proposer des intégrations personnalisées et un accompagnement sur mesure. On est une petite équipe, ce qui nous permet d'être plus réactifs et de nous adapter aux besoins spécifiques de chaque client. J'espère que ça répond à tes interrogations. N'hésite pas si tu as d'autres questions.
VividAlgo :

L'approche de Camille57 me parait bonne, insister sur la transparence et la possibilité de basculer vers un agent humain, c'est essentiel pour l'expérience utilisateur. Un truc que j'ajouterais (si ce n'est pas déjà fait), c'est de permettre à l'utilisateur de donner un feedback direct sur la qualité de l'interaction avec le callbot (un simple "satisfait / pas satisfait" par exemple). Ca permet de récupérer des données précieuses pour améliorer l'IA et d'identifier rapidement les points de friction.
Spock80 :

Je pense que VividAlgo a raison, le feedback direct est hyper important. Si vous pouvez l'intégrer directement après chaque interaction, c'est un plus. Sinon, une enquête de satisfaction ponctuelle peut aussi donner de bonnes indications sur les points à améliorer. Pensez aussi à suivre les indicateurs de performance clés (KPI) comme le taux de résolution au premier contact, le temps moyen de conversation, etc. Ces données vous aideront à évaluer l'efficacité de votre callbot et à identifier les axes d'optimisation.
ByteCraft :

Exactement, et pour aller plus loin que le 'satisfait / pas satisfait', pourquoi ne pas proposer une petite zone de texte libre ? Bon, faut voir si le volume de réponses est gérable après, mais ça pourrait donner des infos qualitatives super intéressantes pour débugger des cas particuliers.
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ByteCraft soulève un point intéressant avec la zone de texte libre. C'est clair que ça peut générer pas mal de boulot pour analyser tout ça, mais potentiellement, ça vaut le coup de creuser. Faut voir si on peut pas automatiser une partie de l'analyse avec du NLP, histoire de dégager les grandes tendances sans se noyer sous les commentaires.
TechVague8 :

Complètement d'accord avec l'idée d'automatiser une partie de l'analyse des commentaires libres avec du NLP. Ca permettrait de filtrer les verbatims et de prioriser les corrections à apporter au callbot. Un bon compromis entre le feedback brut et l'exploitabilité des données.
Kaddour72 :

Je ne suis pas certain que l'analyse automatisée des commentaires soit la panacée. Il y a un risque de passer à côté de nuances importantes, ou de mal interpréter le sarcasme, l'ironie... Mieux vaut un échantillon analysé par des humains qu'une masse mal digérée par une IA.
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Kaddour72 a raison de pointer les limites de l'analyse purement automatisée. C'est un peu le serpent qui se mord la queue, on utilise de l'IA pour analyser ce que l'IA a fait... mais bon, l'humain doit garder la main. Pour illustrer tout ça, je trouve que cette vidéo sur l'importance de l'UX dans les projets d'IA est assez parlante. Je la mets là, ça peut donner des pistes :

Le titre c'est "Comment l'UX Design sauve (ou ruine) votre projet IA" et ça rejoint l'idée qu'il faut pas se focaliser uniquement sur la technique.
VividAlgo :

Super, merci pour la vidéo, ça donne un bon angle sur l'importance de l'UX, on y pensera !