Chatbot IA Conversationnel pour Calizy

🎯 Le Défi

Calizy, plateforme de mise en relation entre professionnels du bien-être et clients, faisait face à un volume croissant de demandes client :

• 📧 500+ tickets/jour à traiter
• ⏱️ Temps de réponse moyen : 8 heures
• 😔 Satisfaction client : 3.2/5
• 💸 Coût du support : 15K€/mois

Objectif du Projet

Créer un assistant IA capable de :

1. Comprendre les demandes en langage naturel
2. Répondre de manière personnalisée et empathique
3. Gérer les cas complexes (réservations, paiements, litiges)
4. Escalader intelligemment vers un humain si nécessaire

🤖 La Solution : Léa, l'Assistante IA

Architecture du Chatbot

Interface Client (Widget Web + WhatsApp)
           ↓
    NLP Intent Detection (GPT-4)
           ↓
    Knowledge Base (Vector DB - Pinecone)
           ↓
    Response Generation (Fine-tuned GPT-4)
           ↓
    Action Executor (API Calizy)
           ↓
    Escalation Logic (si nécessaire)

Stack Technique

• LLM : GPT-4 Turbo (fine-tuned sur 10K conversations Calizy)
• Vector Database : Pinecone (pour la recherche sémantique)
• Backend : Node.js + Express
• Frontend Widget : React + TailwindCSS
• Intégrations : WhatsApp Business API, Intercom, Zendesk
• Analytics : Mixpanel + Dashboard custom

Fonctionnalités Clés

1. Compréhension Contextuelle

Léa comprend le contexte et se souvient des conversations :

Exemple de conversation :

Client : "Bonjour, j'ai réservé un massage mais je ne trouve plus la confirmation"

Léa : "Bonjour ! 👋 Je vais vous aider. Pouvez-vous me donner votre email ou numéro de téléphone ?"

Client : "martin.durand@gmail.com"

Léa : "Merci Martin ! J'ai trouvé votre réservation :
- Massage suédois 60 min
- Avec Sarah L. (4.9⭐)
- Le 15 Nov à 14h30
- Chez Zen & Sens, Paris 11e

Je vous renvoie la confirmation par email. Besoin d'autre chose ? 😊"

Client : "Parfait ! Et si je dois annuler ?"

Léa : [Comprend que "annuler" fait référence à la réservation mentionnée]
"Vous pouvez annuler gratuitement jusqu'à 24h avant (donc jusqu'au 14 Nov 14h30).
Voulez-vous procéder à l'annulation maintenant ou garder la réservation ?"

2. Actions Automatisées

Léa peut effectuer des actions directement :

• ✅ Rechercher une réservation
• ✅ Annuler/Modifier un RDV
• ✅ Rembourser (selon règles prédéfinies)
• ✅ Envoyer des confirmations
• ✅ Proposer des alternatives

3. Escalation Intelligente

Critères d'escalation vers un humain :

• Sentiment négatif fort (colère, frustration)
• Demande de remboursement > 100€
• Impossibilité de résoudre après 3 échanges
• Demande explicite de parler à un humain

Transmission contextualisée :

🔔 Ticket escaladé à l'agent Thomas

Résumé IA :
Client : Sophie Martin (sophie.m@gmail.com)
Problème : Litige avec praticienne - prestation non conforme
Montant concerné : 85€
Sentiment : Frustré (6/10)
Historique : 3 réservations précédentes sans problème
Conversation : [lien]

Actions déjà tentées par IA :
- Excuses présentées ✓
- Proposition de remboursement 50% (refusé)

Recommandation : Proposer remboursement complet + bon d'achat 20€

📊 Résultats & Impact

Métriques Opérationnelles

| Indicateur | Avant | Après | Amélioration | |------------|-------|-------|--------------| | Temps de réponse moyen | 8h | 38 secondes | -92% | | Tickets résolus auto | 0% | 85% | +85% | | Temps de résolution | 24h | 3 min | -99% | | Volume traité | 500/jour | 2000/jour | +300% |

Satisfaction Client

• 📈 CSAT : 3.2/5 → 4.7/5
• 😊 NPS : +12 → +58
• 💬 Avis positifs : "Réponse instantanée et efficace !"

ROI Financier

Économies :

• 💰 Coût support : 15K€/mois → 8K€/mois
• ⏱️ 30h/semaine libérées pour tâches à haute valeur
• 📉 Turnover agents : -40% (moins de stress répétitif)

ROI sur 6 mois : 380%

Satisfaction des Agents

Les agents apprécient :

• ✅ Plus de temps pour cas complexes et relation client
• ✅ Moins de questions répétitives
• ✅ Dashboard d'aide : Léa suggère des réponses aux agents

🧠 Intelligence & Apprentissage

Fine-Tuning Continu

Le chatbot s'améliore constamment :

1. Collecte des conversations (anonymisées)
2. Analyse des échecs (escalations, abandons)
3. Mise à jour de la base de connaissances
4. Re-training du modèle (mensuel)

Exemples d'Amélioration

Mois 1 :

• Taux de compréhension : 78%
• Réponses pertinentes : 82%

Mois 4 :

• Taux de compréhension : 94%
• Réponses pertinentes : 97%

🔒 Sécurité & Confidentialité

• 🔐 Données chiffrées (AES-256)
• 🇪🇺 RGPD compliant
• 🛡️ Détection de fraude intégrée
• 🔑 Authentification 2FA pour actions sensibles
• 📝 Logs auditables de toutes les actions

💡 Cas d'Usage Résolus

Top 10 des Requêtes Traitées

1. Retrouver une réservation (28%)
2. Modifier un RDV (18%)
3. Questions sur le remboursement (12%)
4. Trouver un praticien (10%)
5. Problème de paiement (8%)
6. Annuler une réservation (7%)
7. Créer un compte (5%)
8. Contacter un praticien (4%)
9. Demande de facture (4%)
10. Autre (4%)

Exemple de Cas Complexe

Situation : Client a payé mais n'a pas reçu confirmation

Léa a :

1. ✅ Vérifié le paiement (API Stripe)
2. ✅ Constaté un bug technique (email non envoyé)
3. ✅ Renvoyé la confirmation
4. ✅ Offert un bon de 10€ pour le désagrément
5. ✅ Créé un ticket technique pour le bug
6. ✅ Suivi proactif le lendemain

Résultat : Client satisfait, bug identifié et corrigé

🚀 Roadmap Future

Phase 2 (Q1 2025) :

• 🗣️ Support vocal (appels téléphoniques automatisés)
• 🌍 Multilingue (EN, ES, IT, DE)
• 📱 SMS conversationnel
• 🤝 Réservation proactive : "Vous aviez un massage le mois dernier, envie de reprendre RDV ?"

Phase 3 (Q2 2025) :

• 🎯 Personnalisation avancée basée sur l'historique
• 🔮 Prédiction des besoins clients
• 💬 Ton de voix adaptatif selon le profil client

🎓 Leçons Apprises

✅ Best Practices

1. Ton empathique essentiel : Un chatbot froid = clients frustrés
2. Transparence IA : Mentionner "Je suis une IA" augmente la confiance
3. Escalation rapide : Mieux vaut passer à un humain trop tôt que trop tard
4. Tests utilisateurs : 50+ heures de tests avant le lancement

❌ Pièges Évités

1. Sur-automatisation : Ne pas tout automatiser, l'humain reste essentiel
2. Complexité inutile : Commencer simple, complexifier progressivement
3. Manque de personnalité : Léa a une personnalité définie (amicale, professionnelle, emoji subtils)

🛠️ Technologies Complètes

Backend :

• Node.js 20 + Express
• TypeScript
• PostgreSQL (historique conversations)
• Redis (cache & sessions)

AI/ML :

• OpenAI GPT-4 Turbo
• Pinecone Vector DB
• LangChain (orchestration)
• Whisper (futur support vocal)

Infrastructure :

• AWS (EC2, S3, Lambda)
• Docker + Kubernetes
• CI/CD : GitHub Actions
• Monitoring : Datadog

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Projet réalisé entre Février et Juin 2024 pour Calizy 🏆 Prix "Innovation Client 2024" - French Tech