Notre client est une PME industrielle (équipement professionnel B2B), 80 salariés, 4000 clients actifs, 250 tickets de support entrants par semaine. Son problème : un délai moyen de première réponse à 6 heures, des tickets répétitifs (commande, suivi, documentation technique), et une équipe support de 3 personnes qui sature.
L’approche : un agent IA spécialisé, pas un chatbot
Plutôt qu’un chatbot générique sur le site, nous avons construit un agent connecté à leur outil de ticketing (Zendesk), à leur catalogue produit et à leur base documentaire. L’agent classe les tickets, propose une première réponse aux humains, et traite en autonomie les cas standards (statut de commande, demande de fiche technique).
Le déroulé en 8 semaines
Semaines 1-2 : audit des tickets historiques, identification des 12 catégories les plus fréquentes. Semaines 3-5 : développement de l’agent (Claude + intégrations Zendesk via MCP). Semaines 6-7 : pilote sur 20% du flux. Semaine 8 : généralisation. Pas de big bang, pas de cassure pour les équipes.
Les chiffres après 3 mois
Délai moyen de réponse : 6h → 1h45. Tickets traités en autonomie complète : 42%. Taux de satisfaction client (CSAT) : passé de 3,9 à 4,4/5. Aucune réduction d’effectif côté support — les humains sont redéployés sur les tickets complexes et l’amélioration de la base documentaire.
Ce qu’on retient
Le ROI ne vient pas du remplacement humain mais de la spécialisation de l’agent sur des tâches très précises, avec un accès profond aux données métier. Un chatbot générique aurait livré 10% du résultat. La clé : un cadrage métier serré et une intégration réelle aux outils existants.
