Service client IA : vos tickets traités, vos réponses cohérentes
Chaque ticket reçoit une réponse fondée sur votre base Confluence, et les cas délicats arrivent chez la bonne personne avec un brouillon prêt.
Les tickets s'empilent plus vite qu'on ne les ferme.
Deux personnes répondent différemment à la même question, parce que la bonne réponse est enfouie dans un Confluence que personne n'a le temps de relire. Les clients relancent, les tickets se dupliquent et le SLA glisse.
- Responsables support et SAV sous Zendesk, Intercom ou Freshdesk
- Éditeurs de logiciels et entreprises de services avec beaucoup de tickets
- Équipes qui veulent un agent IA SAV sans changer d'outil
Les agents
Elle lit le ticket, cherche la réponse dans Confluence et dans l'historique du client, puis répond ou prépare un brouillon. Elle tague, priorise et fusionne les doublons.
Elle surveille la file : tickets proches de l'échéance SLA, pics de volume, sujets qui explosent après une mise à jour. Elle prévient l'équipe dans Slack avant que ça déborde.
Il relit les réponses qui touchent aux garanties, aux CGV, aux litiges et aux demandes RGPD d'accès ou de suppression. Il signale ce qui doit être validé par un responsable.
Comment ça marche
- Un ticket arrive dans Zendesk, Intercom ou Freshdesk, par e-mail, chat ou formulaire.
- Jaca le classe, retrouve le client et cherche la réponse dans votre base Confluence.
- Pour une question documentée, elle répond ; sinon, elle prépare un brouillon et l'assigne au bon niveau.
- Si le ticket parle de remboursement, de garantie ou de données personnelles, Henry le relit et un responsable valide avant l'envoi.
- Nina publie dans Slack l'état de la file et les tickets qui risquent de dépasser le SLA.
Exemple de livrable
La file de support, triée et expliquée
- Les tickets résolus par l'agent, avec la page Confluence utilisée
- Les brouillons en attente de relecture, classés par priorité
- Les tickets proches de l'échéance SLA, avec leur responsable
- Les articles Confluence manquants ou périmés, repérés à partir des vraies questions
Ce qui change
- La même question reçoit la même réponse, quelle que soit la personne de garde.
- Vos experts passent leur temps sur les tickets complexes, pas sur le niveau 1.
- Votre base de connaissances s'améliore à partir des tickets réels.
Où un humain reste nécessaire. Un support client IA n'invente pas une procédure absente de vos documents : il le signale et escalade. Les gestes commerciaux et les réponses juridiques restent validés par une personne.
Fonctionne avec ce que vous utilisez déjà
Ce sont des exemples. Connectez l’outil que votre entreprise utilise déjà pour la même fonction, votre propre système ou toute autre application via MCP ou API.
Support client et SAV
Une IA service client peut-elle répondre directement aux clients ?
Oui, pour les questions bien documentées et si vous l'autorisez. Vous pouvez aussi commencer en mode brouillon : l'agent prépare, une personne envoie. Ensuite, vous ouvrez l'envoi direct sujet par sujet.
Quelle différence avec un chatbot IA pour entreprise ?
Un chatbot se limite souvent à la fenêtre de chat du site. Ici, l'agent conversationnel IA travaille dans votre outil de tickets : il lit l'historique, trie, priorise et prévient l'équipe dans Slack. Il fait le travail du support, pas seulement la conversation.
Que deviennent les données de nos clients ?
L'agent lit uniquement les outils que vous connectez, avec les droits que vous choisissez. Chaque action est enregistrée avec son auteur et son coût en crédits. Les demandes RGPD sont repérées et transmises à une personne, jamais traitées seules.
Faut-il réécrire notre base de connaissances avant de commencer ?
Non. L'agent part de votre Confluence tel qu'il est et vous montre les trous à partir des vrais tickets. La connexion à Zendesk, Intercom ou Freshdesk se fait depuis l'app, et le démarrage est gratuit.
Comment l'agent IA trouve-t-il la bonne réponse à un ticket ?
Jaca lit le ticket, retrouve le client et son historique, puis cherche la procédure dans votre Confluence. Elle répond en s'appuyant sur ce document et peut citer la source à l'agent humain. Si aucune page ne couvre la question, elle prépare un brouillon et assigne le ticket au bon niveau.
Quels outils de ticketing sont compatibles ?
L'équipe travaille dans Zendesk, Intercom et Freshdesk, avec Confluence comme base de connaissances et Slack pour les alertes. Les tickets arrivent par e-mail, chat ou formulaire comme aujourd'hui, et l'agent répond, tague et fusionne les doublons directement dans l'outil.
L'IA peut-elle aider à tenir les SLA ?
Nina surveille la file en continu et prévient l'équipe dans Slack quand un ticket approche de son échéance ou qu'un sujet explose après une mise à jour. Comme Jaca traite les questions documentées, les agents humains gardent du temps pour les tickets qui comptent.
Que fait l'agent avec une demande RGPD d'accès ou de suppression ?
Il ne la traite pas seul. Henry repère la demande, la relit et la signale à un responsable, qui valide la réponse et les actions à mener. Le ticket reste tracé du début à la fin.
Peut-on définir le ton des réponses et les sujets interdits ?
Oui. Vous indiquez le niveau de formalité, les formules de votre marque et les sujets que l'agent ne doit jamais traiter seul, comme les gestes commerciaux. Les corrections faites par votre équipe sur les brouillons servent ensuite aux réponses suivantes.
L'agent répond-il aux clients dans leur langue ?
Oui, il répond dans la langue du client, même si votre Confluence est rédigé en français. L'équipe interne lit les résumés et les brouillons dans sa propre langue.