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Agents IA · Service client · Aug 31, 2026

Agent de support IA + tableau de bord pour un constructeur automobile

Chaque demande client est lue et classée par l’IA, la fiche du véhicule est récupérée automatiquement et une réponse est rédigée — et rien ne part au client tant qu’un conseiller ne l’a pas validée.

Client: Sous NDA

LangChainPineconeAmazon BedrockPythonNext.js
Couverture de Agent de support IA + tableau de bord pour un constructeur automobile

01 / L’histoire

Ce qui a changé, et ce qu’il a fallu.

01

Description du projet

Les équipes du service client répondent des centaines de fois par semaine aux mêmes questions — entretiens, garantie, courriers de rappel, disponibilité des pièces — par e-mail, WhatsApp, chat, téléphone et plus. L’essentiel se règle avec des données que l’entreprise possède déjà.

02

Le défi

Montrer plutôt que raconter : au lieu d’un deck, prouver sur un système qui fonctionne — dans la charte du client — que l’IA peut assurer le premier niveau répétitif tandis que les humains gardent la main sur chaque réponse.

03

Le résultat

Un prototype fonctionnel au lieu de slides : une boîte de réception unique pour tous les canaux avec classification IA, priorités et escalade, une base de connaissances dont l’agent tire ses réponses, et un tableau de bord d’équipe. Les écrans présentés tournent dans un environnement de démonstration aux données fictives.

02 / Notre approche

Comment nous l’avons construit.

01

Lire et classer

Chaque demande entrante — e-mail, WhatsApp, chat, téléphone, Telegram, Facebook, SMS, Teams — est lue et classée par l’IA : sujet, priorité, escalade.

02

Récupérer la fiche

Les données du véhicule et du client sont chargées automatiquement : le contexte est prêt avant même l’ouverture du dossier.

03

Brouillon, puis validation

La réponse est rédigée à partir de la base de connaissances avec LangChain, Pinecone et Amazon Bedrock ; un conseiller la relit et la valide avant tout envoi.

04

Tout le service d’un coup d’œil

Un tableau de bord Next.js affiche volume, part IA / humain, délai de première réponse et satisfaction par canal et catégorie.

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