Un agent de support qui traite le niveau 1 et agit sur les commandes, après confirmation du client
Pour un e-commerçant qui traite des milliers de commandes par mois
Un agent de support qui traite le niveau 1, agit sur les commandes via les outils Shopify et transporteurs, et demande la confirmation du client avant toute modification.
- durée type
- Cadrage + 6 semaines
- équipe type
- 1 lead technique IA, 2 développeurs agentiques
- budget type
- 4 000 à 12 000 € HT, plus maintenance conseillée 350 € / mois
Le point de départ
L'équipe support reçoit des milliers de tickets par mois, dont près de deux tiers sur le suivi de colis, les retours et les modifications de livraison. En période de soldes, les délais de réponse dépassent souvent 24 heures.
Un volume qui explose en soldes
Des milliers de tickets par mois, avec des pics à plus de 24 heures de délai de réponse.
Des demandes répétitives
Près de deux tiers des tickets portent sur le suivi de colis, les retours et les changements de livraison.
Un chatbot qui n'agit pas
Un arbre de décision qui renvoie vers la FAQ sans jamais agir sur la commande.
Ce qu'on fixe au cadrage
- ◎traiter plus de la moitié du niveau 1 sans conseiller
- ◎première réponse en moins d'une minute, même en soldes
- ◎aucune modification de commande sans accord du client
- ◎satisfaction client au moins stable
Du cadrage à la production
- 01
Cadrage 1 semaine
Classement de plusieurs mois de tickets par intention, choix des actions à automatiser, définition des seuils d'escalade.
- 02
Construction 4 semaines
Graphe LangGraph par intention, outils Shopify et transporteurs, RAG sur les CGV et la FAQ, confirmation dans la conversation.
- 03
Evals 1 semaine
Plusieurs centaines de tickets historiques rejoués, revue des réponses par des conseillers, réglage des seuils de confiance.
- 04
Mise en production 1 semaine
Ouverture progressive : 10 %, 50 % puis 100 % du trafic, avec suivi du coût et de la satisfaction.
L'architecture, de la donnée à l'utilisateur
Ce qu'on construit
- →Agent orchestré avec LangGraph : classification de l'intention, puis sous-graphe dédié (suivi, retour, modification, question produit)
- →Outils typés : lecture de commande Shopify, suivi transporteur (Colissimo, Chronopost), création d'étiquette retour, changement de point relais
- →Toute action qui modifie une commande passe par une confirmation explicite du client dans la conversation
- →RAG sur les CGV, la FAQ et la base Zendesk (recherche hybride BM25 + embeddings, reranking)
- →Escalade vers un conseiller avec résumé et historique dès que le score de confiance passe sous le seuil, ou en cas de litige
Garde-fous
- !confirmation du client avant toute modification de commande
- !aucun geste commercial sans validation d'un conseiller
- !jeu d'evals construit à partir de vos tickets historiques, rejoué à chaque changement de prompt ou de modèle
- !budget par conversation et alertes de coût
Stack
Ce que ça change
- les conseillers traitent les litiges et les clients à forte valeur, plus les « où est mon colis »
- les soldes ne créent plus de file d'attente
- chaque action de l'agent est tracée et vérifiable dans Zendesk
Pour aller plus loin
Le même socle s'étend ensuite aux échanges de taille avec réservation de stock, puis au téléphone avec un agent vocal.
Un agent RAG qui prépare la consultation d'anesthésie en synthétisant le dossier patient
12 → 3 min de temps de préparation visé par dossier
agent · tool calling · erpUn assistant qui interroge l'ERP en langage naturel, depuis Teams, dans le respect des droits
90 % de réponses exactes visées sur les questions de référence
llm vision · extraction · financeExtraction et contrôle des factures fournisseurs, rapprochées avec les bons de commande
97 % d'exactitude par champ visée sur le jeu de référence
Un projet comparable ?
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