Une réceptionniste IA prend les appels auxquels personne ne répond

Le client et son problème

Une entreprise de services dont le téléphone est le principal point d’entrée. Quelqu’un appelle pour se renseigner, tombe sur une ligne occupée ou appelle après la fermeture, raccroche puis contacte l’entreprise suivante de la liste. Il n’y a ni réclamation ni trace dans le système, même pas la preuve qu’une personne a essayé d’appeler. Il reste seulement un numéro dans la liste des appels manqués : impossible de savoir s’il s’agissait d’un client avec une demande urgente ou d’un commercial vendant des cartouches d’imprimante.

Le problème était concret : un appel manqué coûte de l’argent, mais personne ne sait combien, puisque personne ne sait de quoi il était question. Rappeler à l’aveugle tous les numéros manqués prend une demi-journée et n’aboutit souvent à rien.

Une exigence supplémentaire a placé la barre plus haut. Le bot ne devait pas seulement répondre ; il devait savoir qui appelait avant de parler. L’entreprise disposait d’un CRM avec l’historique des contacts : il était donc possible de savoir qu’un client ayant un dossier ouvert appelait. Mais cette personnalisation comporte un risque inverse : si le bot se trompe de numéro, appelle le client par le nom d’une autre personne ou évoque un dossier qui ne le concerne pas, c’est pire que de ne rien savoir. Enfin, l’échange devait se terminer par un résumé qu’une personne peut lire en quinze secondes et qui lui permet de décider tout de suite s’il faut rappeler maintenant ou demain.

Ce que nous avons fait

Nous avons commencé par un renvoi conditionnel depuis le standard. Le bot ne répond pas à tous les appels : il intervient uniquement si personne ne répond, si la ligne est occupée ou si le téléphone est indisponible. Il reçoit alors le numéro de l’appelant, clé de tout le reste.

Juste avant l’appel, un webhook pre-call interroge le CRM pour récupérer le prénom, le nom de l’entreprise et le sujet ouvert associé au numéro. La correspondance se fait sur le numéro complet, sans approximation : le coût d’une erreur est plus élevé que le bénéfice de reconnaître quelques appelants supplémentaires. Si le numéro ne figure pas dans le CRM, le bot poursuit simplement la conversation sans personnalisation, ce qui convient très bien.

La conversation se déroule en polonais avec ElevenLabs Conversational AI via une liaison SIP. Le bot suit une liste de renseignements à recueillir, la complète pendant l’échange et raccroche lui-même une fois qu’il a tout obtenu. Après l’appel, le webhook post-call envoie le résumé et la transcription à l’équipe sous forme de notification et de tâche. Personne n’a besoin de consulter un outil pour savoir qu’un appel est arrivé. Les deux sens des webhooks sont signés avec HMAC et la logique intermédiaire est hébergée sur Supabase Edge.

Le fonctionnement aujourd’hui

Un client appelle, personne ne répond et le bot prend la ligne peu après. Si le numéro est connu, il salue l’appelant par son prénom et fait référence au sujet encore ouvert. Sinon, il pose les questions de base et recueille les renseignements depuis le début. Dans les deux cas, l’équipe reçoit un bref résumé, la transcription et le sujet concret, pas seulement un numéro de téléphone.

Le déploiement a été progressif. Nous avons commencé en dehors des horaires de bureau, lorsque le risque était le plus faible, puis avons étendu le service aux heures de pointe de la journée. Le bot fonctionne en continu : un appel le samedi soir laisse donc lui aussi une trace exploitable.

Résultats

Le nombre d’appels manqués perdus est tombé à zéro : chacun laisse désormais une trace sur laquelle l’équipe peut agir. Le bot reconnaît les appelants par leur numéro grâce au CRM, sans demander aux clients des informations que l’entreprise possède déjà. La ligne est disponible 24/7. Le résumé de chaque conversation est transmis automatiquement à l’équipe, sans ressaisie manuelle.

Ce que nous ferions autrement

Nous avons sous-estimé l’effet du désordre des numéros dans le CRM sur la personnalisation. Des numéros conservés dans plusieurs formats, avec d’anciens indicatifs ou des espaces placés au hasard, empêchaient la correspondance stricte. Nous avons normalisé les numéros en cours de route, alors que cela aurait dû être la première étape, avant l’intégration téléphonique.

Deuxième point : les premiers résumés étaient trop longs et l’équipe ne les lisait pas. Pour la prochaine mise en place, nous imposerons dès le départ une limite et une phrase concrète en tête, avec la transcription en dessous pour ceux qui souhaitent la consulter.