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Process IA · Service client & relation client

Anticipez la demande avec des prévisions IA fiables · Service client & relation client

Atlas industrialise la prévision de la demande par l'IA pour le service client et la relation client : évaluation rigoureuse, conformité AI Act intégrée, et autonomie des équipes en sortie de mission.

Enjeux IA · Service client & relation client

L'IA au service de le service client et la relation client

Le service client doit absorber des volumes croissants de sollicitations tout en élevant la qualité de réponse. L'IA automatise les demandes simples et assiste les conseillers sur les cas complexes, sans dégrader l'expérience.

  • Agents conversationnels traitant les demandes courantes en libre-service
  • Assistance en temps réel aux conseillers avec suggestions de réponses
  • Routage intelligent des demandes vers le bon interlocuteur
  • Analyse des verbatims et de la satisfaction pour détecter les irritants

L'automatisation du support permet de traiter jusqu'à 50% des demandes de niveau 1 sans intervention humaine.

Notre réponse

Prévision de la demande — concrètement

Ce qui distingue notre approche de la prévision de la demande par l'IA dans le service client et la relation client, c'est l'exigence d'exécution : un prototype évalué sur vos données réelles avant toute industrialisation.

Prévisions granulaires par référence et par site

Branché sur vos données réelles, pas sur un jeu de démonstration.

Intégration de la saisonnalité et des promotions

Branché sur vos données réelles, pas sur un jeu de démonstration.

Prise en compte d'événements externes

Conçu, évalué sur vos données, puis industrialisé par Atlas.

Réduction simultanée des ruptures et des surstocks

Avec évaluation qualité systématique avant toute mise en production.

Notre méthode

Du cadrage à la valeur en production.

01 — Cadrer

Qualifier le besoin autour de la prévision de la demande par l'IA pour le service client et la relation client, fixer la cible de valeur et les garde-fous.

02 — Prototyper

Prouver la valeur sur données réelles, évaluation rigoureuse, décision go / no-go factuelle.

03 — Industrialiser

Mise en production : MLOps / LLMOps, sécurité, conformité AI Act, monitoring et qualité.

04 — Mettre à l'échelle

Diffuser les usages, mesurer l'impact, former les équipes et transmettre l'autonomie.

-35%
d'erreur de prévision
+30%
de productivité
×2
de capacité traitée
+20 pts
de satisfaction
Questions fréquentes

Vos questions, nos réponses.

L'IA apprend l'effet des promotions passées pour intégrer leur impact dans les prévisions futures.

Oui, par analogie avec des produits similaires en attendant d'accumuler un historique propre.

Le service client doit absorber des volumes croissants de sollicitations tout en élevant la qualité de réponse. L'IA automatise les demandes simples et assiste les conseillers sur les cas complexes, sans dégrader l'expérience. Sur la prévision de la demande par l'IA, Atlas livre une solution évaluée et industrialisée, pas une démonstration.

Parlons de la prévision de la demande par l'IA.

Un échange de 30 minutes pour cadrer la prévision de la demande par l'IA pour le service client et la relation client et chiffrer la valeur atteignable.

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