Cas d'étude : Anita
L'IA de support qui connaît le produit par coeur
Automatiser 80 % du support client grâce à une IA qui a absorbé l'intégralité du produit — code source, documentation et base de données.
Client :
Actelo
Secteur :
Fintech
Support IA
Plateformes :
Web
Freshdesk
Tech stack principale :
LangChain
Gemini
NodeJs
MongoDB
Docusaurus
Le projet
Actelo est un SaaS B2B qui reçoit environ 20 tickets de support par heure. Des questions sur les fonctionnalités, des comportements inattendus, des demandes de configuration.
L'équipe support passait un temps considérable à fouiller la documentation, vérifier le comportement du logiciel, et formuler des réponses précises.
L'idée : créer une IA qui connaît le produit aussi bien que les développeurs eux-mêmes. Une IA capable de répondre aux clients, d'assister les équipes internes et de maintenir la documentation à jour — automatiquement.
Une IA qui ne se contente pas de chercher dans une FAQ, mais qui a absorbé l'intégralité du code source, de la documentation et de la base de données.
L'objectif à terme : préparer une IA pour les utilisateurs finaux. Chaque interaction l'entraîne, affine ses réponses et enrichit sa compréhension du produit — pour qu'elle puisse demain être mise directement entre les mains des clients d'Actelo.
C'est Anita.
Anita
Assistant IA Actelo
Un courtier du cabinet Martin nous dit qu'il ne peut plus générer de proposition depuis ce matin. Bug ou mauvaise manip ?
J'ai vérifié son compte (Cabinet Martin, ID #4821). Son abonnement a été downgrade hier à 17h par l'admin du cabinet — il n'a plus accès au module Propositions.
Ce n'est pas un bug. C'est un changement de droits.
Ok, tu peux rédiger la réponse pour le client ?
C'est fait. Réponse envoyée sur le ticket #8847 : explication du changement de droits + marche à suivre pour que l'admin rétablisse l'accès.
Les défis
1. Absorber l'intégralité d'un produit complexe
Un logiciel de courtage immobilier, c'est des milliers de fichiers, des règles métier pointues, une documentation dense. Nous avons construit un pipeline RAG capable d'ingérer le code source, la documentation et certaines données de production pour donner à Anita une connaissance exhaustive du produit.
2. Atteindre un taux de résolution autonome élevé
Répondre vite ne suffit pas — il faut répondre juste. Anita devait distinguer un vrai bug d'un simple manque de maîtrise de l'outil, et formuler des réponses claires, contextualisées et actionnables — en one shot.
3. Servir toutes les équipes, pas seulement le support
Au-delà du support client, la direction et les commerciaux avaient besoin d'un accès rapide à des statistiques avancées et à des réponses sur l'activité. Anita devait être un assistant universel, pas un simple chatbot de FAQ.
4. Construire une boucle d'apprentissage continu
Pour qu'Anita puisse un jour être mise directement entre les mains des utilisateurs, il fallait mettre en place un socle d'amélioration permanente. Chaque ticket traité, chaque erreur corrigée par un agent humain alimente une boucle de rétroaction qui affine ses réponses et renforce sa fiabilité — conversation après conversation.
Notre travail
Concevoir et développer un agent IA complet, de l'ingestion des données à l'interface utilisateur.
Connecter Anita au coeur du produit et à l'écosystème de support existant.
Agent de support Freshdesk
Connexion directe au système de ticketing pour analyser, qualifier et répondre aux tickets entrants en temps réel.
Anita traite correctement 80 % des tickets en one shot — les 20 % restants, ses indices sont précieux pour les agents humains.
Interface de chat interne
Développement d'une interface conversationnelle pour les équipes support, commerciales et la direction.
Un point d'accès unique à toute la connaissance Actelo — fonctionnalités, données d'activité, statistiques avancées.
Pipeline RAG
Construction d'un système de Retrieval-Augmented Generation capable d'absorber l'intégralité du code source, toute la documentation et certaines parties de la base de données.
C'est ce qui permet à Anita de répondre avec une fiabilité impressionnante.
Maintenance documentaire
Anita ne se contente pas de répondre aux questions — elle maintient la documentation du logiciel à jour pour les utilisateurs.
Détection des changements, mise à jour automatique des contenus, cohérence permanente entre le produit et sa documentation.
Les résultats
Anita est capable de dire si c'est un vrai bug ou un manque de maîtrise de l'outil. Lorsque c'est un vrai bug, elle prévient les équipes techniques en référençant le code source responsable du bug.
80 % des tickets
résolus correctement en one shot, sans intervention humaine.
5x plus rapide
traitement moyen des tickets de support grâce à Anita.
90 pages de documentation
rédigées et maintenues à jour pour les utilisateurs du logiciel.
100 % du produit absorbé
code source, documentation et base de données ingérés par le pipeline RAG.
Stack technique
Une architecture IA moderne, construite sur un pipeline RAG robuste et intégrée à l'écosystème existant d'Actelo.
Documentation
Intégrations
Produit
Avis client
Depuis qu'Anita est en place, notre support a changé de dimension. Elle répond à des questions que même nos agents expérimentés mettaient du temps à traiter. Et quand elle n'a pas la réponse, elle donne des pistes qui font gagner un temps précieux à l'équipe.
C'est devenu un outil indispensable pour toute l'entreprise.
Pierre-Jean Souviron, Co-Fondateur et Directeur Général
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