Agent IA orchestré pour traiter les litiges e-commerce de bout en bout : remboursement, échange, escalade humaine.
Un e-commerçant qui traite plusieurs milliers de tickets SAV par mois sur colis manquants, articles défectueux ou retards de livraison fait face à un coût de traitement élevé par ticket et à un délai de résolution de plusieurs jours. Les agents humains passent le plus clair de leur temps à consulter cinq ou six outils différents, transporteur, ERP, CRM, politique de remboursement, avant de décider.
Le statu quo coûte cher en masse salariale support, en churn client lié à la lenteur de résolution, et en incohérence des décisions, certains agents remboursent trop vite, d'autres pas assez, créant un sentiment d'injustice client et un risque de fraude mal maîtrisé aux avoirs.
L'agent IA est conçu comme un orchestrateur multi-outils plutôt qu'un simple chatbot. Il reçoit la demande client, qualifie l'intention, interroge les systèmes pertinents via des appels d'outils structurés, puis applique une politique de décision avant de proposer ou d'exécuter une action.
La qualification d'intention repose sur un LLM fine-tuné ou few-shot prompté sur les catégories de litiges maison. L'agent utilise un framework d'orchestration pour enchaîner les appels API, vérification de la preuve de livraison, calcul du montant de remboursement, vérification anti-fraude sur l'historique client, avec un mécanisme de function calling structuré et traçable.
Un modèle de scoring de risque fraude, de type gradient boosting, filtre les cas suspects et les bascule automatiquement vers un agent humain. Les cas simples et peu risqués sont traités en autonomie, avec une action réversible sous 48 heures. Un mécanisme de garde-fou impose une validation humaine au-delà d'un seuil de montant.
Si 50 % des litiges simples étaient traités en autonomie et que le coût de traitement humain diminuait de moitié sur ce périmètre, le coût global du support SAV pourrait baisser de façon significative. Si le délai moyen de résolution passait de plusieurs jours à quelques heures, cela pourrait réduire le taux de churn client lié à l'insatisfaction SAV, hypothèse à valider par un test A/B sur cohorte.
Oui, mais uniquement sous un seuil de montant et de risque fraude défini avec le client. Au-delà, l'action est proposée à un agent humain qui valide ou corrige.
Un modèle de scoring fraude dédié croise l'historique client et les patterns suspects avant toute action automatique, avec escalade systématique des cas à risque.
Toutes les actions automatisées sont réversibles sous 48 heures et tracées. Un audit humain périodique permet de corriger les décisions et de réentraîner les modèles.
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