Agent conversationnel et Accueil Client :
la solution BeAI de Beone

DL : Bonjour, je suis Didier Lambert, le fondateur de la plateforme Hubtic, une plateforme de veille et d'information dans le domaine des communications unifiées, de la collaboration et de l'expérience client. Aujourd'hui, j'ai le plaisir d'échanger avec Pierre Garcia qui est le CEO de la société Beone.

DL : Bonjour Pierre, comment vas-tu ?

PG : Bonjour Didier, très bien et toi ?

DL : Bien, merci d'être présent ce matin pour parler d'IA ou d'agent conversationnel vocal. Mais avant de rentrer dans les détails de la solution que vous éditez, est-ce que tu peux en quelques mots nous présenter la société Beone que tu diriges ?

PG : Beone existe maintenant depuis 17 ans. On est une PME, 27 collaborateurs situés en Belgique, à Charleroi. On est intégrateur télécom et on travaille avec un peu plus de 2500 clients B2B. On fait de l'intégration de téléphonie. On est partenaire Enreach, Microsoft, Odoo et on prend toute la partie software, on l'intègre, on essaie d'avoir des solutions vraiment sur-mesure pour nos clients. Sur la Belgique principalement.

DL : D'accord. Alors qu'est-ce qui fait qu'un acteur avec le profil de Beone se lance dans l'IA vocal ?

PG : On a connu les balbutiements du data, le GPRS, le Edge, les premières arrivées technologiques. On est passionné par la tech et c'est vrai que ça m'a très vite intrigué. Comment est-ce qu'on a démarré tout ça ? En testant, en installant un petit serveur, en mettant un logiciel, et en voyant les premiers résultats, je me suis dit : ça va bouleverser l'univers des télécoms. « Faites le 1, faites le 2 », on connaît les répondeurs, mais en réalité l'IA conversationnelle va changer tous les codes de la téléphonie, et est déjà en train de les changer.

DL : Alors, on va parler de cette fameuse solution conversationnelle — je crois que ça s'appelle BeAI. Est-ce que tu peux nous la présenter et nous expliquer dans quel environnement elle peut se déployer, dans quel type d'architecture, et à quel besoin elle est capable de répondre ?

PG : On a développé une interface très user-friendly. L'objectif, c'est que n'importe qui puisse configurer son petit assistant IA. On travaille en B2B, donc les PME sont amenées parfois à engager du personnel, à le coacher, à lui donner des directives, des process. On a souhaité que ce soit aussi simple via notre logiciel. On a conçu une interface client dans laquelle on peut choisir différents types de bots, avec une voix féminine, une voix masculine, un tempérament en fonction du type d'activité. On peut lier des documents PDF, Word, Excel. On peut également se connecter à une URL avec un taux de rafraîchissement, de façon à ce que le bot puisse se baser sur des informations préétablies, se connecter à une base de données, s'interconnecter avec N8N, avec Outlook, avec Google Agenda. On a une petite interface assez simple qui permet de créer, de gérer son bot, et d'avoir des statistiques sur son bot.

DL : Alors, comment utiliser cette interface ?

PG : Il faut d'abord, avant même de regarder la solution technologique, penser à quelle est la problématique d'un restaurant. Je sais pas, Didier, toi quand tu veux réserver une table, si c'est quelque chose que tu fais facilement — mais nous, on a encore dans nos petites campagnes belges une pizzéria, un petit restaurant, où l'on doit appeler, et c'est très frustrant parce qu'on doit appeler dans le créneau qui a été prévu, si on veut laisser une vie agréable à notre très cher ami restaurateur. Il faut vraiment que tu appelles dans ce créneau, il faut que quelqu'un soit disponible. Tu dois parfois appeler deux, trois fois pour réserver une table. Aujourd'hui, tout ça c'est terminé. Le bot peut décrocher 24h/24, aller en lecture dans le logiciel métier du restaurateur, aller voir les disponibilités en fonction des tables, prendre les informations, créer une réservation dans le logiciel, la confirmer par message. On enlève, entre guillemets, cette épine du pied pour le restaurateur.

Maintenant, si on prend des grandes villes comme Paris, le bot peut répondre dans toutes les langues. On peut imaginer détecter le préfixe : un appel qui vient de Chine, on décroche en chinois, on prend la réservation, on la note directement dans l'agenda. Ça, c'est un exemple pour la restauration. Mais dans tout le secteur médical, les médecins, les kinés, les dentistes — aujourd'hui, on a fait une intégration avec un logiciel métier pour les médecins. On peut très facilement, via WhatsApp ou par téléphone, appeler, contacter notre bot, demander un rendez-vous. Notre bot pourrait très bien rediriger la personne vers le 112 en disant : « Mon objectif n'est pas de prendre un rendez-vous ici, c'est vraiment urgent, contactez le 112, je transfère votre appel. » L'intelligence derrière évolue de semaine en semaine, de mois en mois. C'est vraiment impressionnant.

L'idée, pour moi, c'est de décharger l'humain de tâches chronophages. On a encore beaucoup d'entreprises aujourd'hui qui vont payer des humains pour décrocher, dans le but de faire des tâches chronophages. L'idée, c'est que ces mêmes humains puissent demain se concentrer sur des tâches à valeur ajoutée. Imaginons : j'ai commandé un meuble, il me manque le mode d'emploi, j'ai appelé le magasin, je suis resté 14 minutes en attente — expérience client vraiment pas optimale. Avec BeAI, je peux très bien mettre le mode d'emploi du meuble dans la documentation. Quelqu'un téléphone, on décroche directement, on donne la référence du meuble, et le bot envoie directement la documentation. Ce sont quelques exemples, juste pour illustrer un peu ce vers quoi on va.

DL : Alors, ce qu'on voit, c'est qu'effectivement les cas d'usage sont nombreux, et qu'ils sont quasiment systématiquement associés à des secteurs verticaux, des industries — tu as parlé de la santé, de la restauration. Est-ce que, quand on déploie cette brique d'IA conversationnelle vocale, il y a une préconfiguration qui existe, ou est-ce qu'on doit, en tant qu'utilisateur final, construire from scratch le fonctionnement de cette IA ?

PG : Très bonne question. Quand on a lancé notre système au début, on avait mis des pré-prompts de base très simples, qui mettent un peu des garde-fous — comme « n'invente pas », « ne va pas chercher de la data n'importe où ». Mais on s'est rendu compte qu'au niveau de l'utilisateur, ce n'était pas forcément évident, parce que tout ça est nouveau. On se rend compte qu'on a beaucoup de niveaux de maturité différents. Des dirigeants passionnés, qui ont déjà l'habitude de travailler avec ChatGPT, de prompter — pour eux, l'onboarding sur notre solution est vraiment très simple, une petite formation suffit. Et on se rend compte que d'autres sont un peu à la traîne, là on doit plus faire de la consultance, vraiment se poser avec le client pour construire une solution la plus aboutie possible.

DL : Du coup, si je veux déployer BeAI sur mon installation, grosso modo j'ai bien compris que ça dépendait de mon niveau de maturité ou de compréhension du système — mais ça va représenter quoi, quelques jours de configuration, de déploiement ? C'est plus que ça, c'est moins que ça ?

PG : Ça dépend de ton besoin, de ton entreprise. Imaginons que tu veuilles simplement remplacer un SVI par une IA qui dit « faites le 1, faites le 2, faites le 3 » — en 5 minutes, c'est déployé. On crée le bot, on le lie à ton instance, et on lui prompte simplement le SVI. En 5 minutes, n'importe qui peut le faire. Maintenant, imaginons ce fameux magasin de meubles, où il faut uploader ou faire une connexion avec la base de données pour la gestion de stock — là, il faudrait peut-être une demi-journée de consultance avec le client final. Plus c'est simple, plus c'est efficace. Ça, on l'a appris avec le temps. On a des clients qui nous demandent même de tout remplacer, et là on doit vraiment les calmer. Moi je préfère partir d'une solution très simple qui répond d'abord à A, puis à B, puis à C, et sur une période de 3, 4, 5, 6 mois, petit à petit, on rajoute des couches. Mais d'expérience, vouloir tout faire du premier coup, c'est très dangereux. On a des déceptions, ça ne fonctionne pas.

DL : Tu as évoqué à plusieurs reprises l'environnement informationnel dans lequel s'intègre, ou doit s'intégrer, ce type de solution — le CRM, le calendrier pour les rendez-vous, le dossier patient pour la santé. Comment ça fonctionne, l'intégration, la connexion de BeAI avec un calendrier, une base de données, un logiciel métier, un ERP, etc. ?

PG : Nous, à notre niveau, c'est un système de connecteurs qu'on a mis en place. On a un connecteur MCP qui permet de se connecter avec différents systèmes. On est également compatible avec N8N. On a des intégrations CRM qui sont également possibles. Si le client a un département informatique, il suffit pour lui d'interconnecter, de prompter correctement — est-ce que l'accès est en lecture, est-ce qu'il y a un accès en écriture ? Ça peut être dangereux parfois de mettre un accès en écriture. Pour te donner un cas concret : imaginons un service client qui reçoit 10 000 appels par mois, avec un superviseur qui ne pourra jamais écouter les 10 000 appels. De façon aléatoire, il va en écouter certains, ou alors en cas de remontée de plainte. Ici, ce qui est intéressant, c'est qu'avec une analyse de sentiments, il est très facile de ne cibler que les appels des personnes insatisfaites, de façon à ce que le superviseur puisse réécouter ces appels et intervenir, avec BeAI connecté directement sur la téléphonie du client.

DL : Juste pour être sûr d'avoir bien compris cet exemple : ça veut dire qu'une IA en charge d'un flux très important d'appels va pouvoir être supervisée comme le sont les agents humains aujourd'hui, mais de manière plus automatisée, avec des alertes, notamment sur les questions d'analyse de sentiments. C'est bien ça ?

PG : Oui, tout à fait. Pour le formuler différemment : quand on a mis nos premiers dossiers en prod, on s'est rendu compte que c'était nouveau pour tout le monde. Prompter de façon qualitative dès le début, ce n'était pas possible. On réécoutait tous les appels, Stéphane et moi, toute l'équipe Beone, on réécoutait les appels, on rappelait le client en lui disant : « On va remodifier ton prompt, on va faire ça » — et on réadaptait, et on arrivait à un résultat assez intéressant. Maintenant, on a fait une mise à jour toute récente, du mois de juin : on a créé un système d'auto-amélioration. On a pris une autre IA qui va écouter les appels de l'IA, les comparer avec le prompt initial mis en place, et suggérer des auto-améliorations. C'est un système d'auto-amélioration que tu peux régler sur 100 % des appels, 50 %, 10 %. L'idée, c'est qu'il y ait une amélioration continue, parce que c'est très difficile d'anticiper tous les cas de figure d'une conversation téléphonique lors de la mise en place du système.

DL : Oui. C'est une question que je pose régulièrement à mes interlocuteurs — c'est vrai que ce sont des environnements qui évoluent eux-mêmes, au-delà de la technologie, et les besoins des clients peuvent être eux aussi évolutifs. Donc il faut être capable de s'adapter à chaque fois. J'ai toujours cette question de comment, de jour en jour, l'IA devient plus intelligente qu'elle ne l'est au moment où on la branche au système. C'est intéressant, cette approche d'auto-évaluation et d'auto-amélioration — l'IA qui optimise l'IA. Alors, on n'a pas parlé d'éventuelles contraintes en termes d'architecture. Là, on est sur une solution qui est Full SaaS, j'imagine ? Elle se connecte à n'importe quel type de plateforme ? Il y a des contraintes particulières qu'il est bon d'avoir en tête ?

PG : Non, on peut se connecter avec n'importe quelle plateforme. On peut même avoir des clients sans plateforme — on a eu des demandes, par exemple un site web qui veut juste un numéro virtuel avec une IA, sans aucune autre solution. C'est tout à fait possible. On peut s'interconnecter avec tous les systèmes qui sont en SIP, sans aucun problème, à condition d'avoir l'URL du serveur, le login, le mot de passe, le numéro. On peut s'interconnecter avec presque tous les systèmes. On crée une extension utilisateur sur n'importe quelle centrale, et le bot vient se positionner comme une extension : soit on le met en amont, il prédécroche tous les appels, soit on redirige dans certains cas vers BeAI, et BeAI peut elle-même rediriger vers un humain ou vers une autre IA. On a un choix de cas. D'ailleurs, en parlant de cas d'usage : une société dans le photovoltaïque a mis un bot général qui décroche et qui retransfère soit vers un bot technique, soit vers un bot commercial. Le niveau 1 détecte le type d'appel. Comme ce sont deux environnements différents, le bot technique — ils ont en permanence 60 % des appels qui concernent des onduleurs — va donner directement les directives, renvoyer le PDF, ou créer un ticket. Si c'est lié au commercial, elle va créer dans le CRM du client une opportunité à destination de l'équipe commerciale. C'est un modèle assez chouette sur lequel on a travaillé.

DL : Alors une dernière petite question technique — je vois le temps passer vite, mais je suis curieux. Tu as évoqué N8N tout à l'heure : est-ce qu'on peut aujourd'hui intégrer cette IA conversationnelle de manière complètement transparente et automatisée dans un process N8N, par exemple ?

PG : Tout à fait. J'ai un cas concret, comme on aime bien en général : une chaîne de magasins de jouets qui souhaitait mettre en place un bot Saint-Nicolas, ou père Noël. À partir de la période de Noël, les enfants pouvaient appeler le bot père Noël, avec une voix vraiment réaliste. On l'a fait l'année passée, ça a été viral, le numéro a été partagé. L'enfant appelle le bot père Noël, qui lui dit : « Est-ce que tu étais sage ? Qu'est-ce que tu souhaiterais comme cadeau ? » — « Ah ben un train. » — « OK. » Et à la fin de l'appel, on pourrait, dans un flow N8N, envoyer via WhatsApp un lien vers un choix de trois trains, où les parents avec l'enfant pourraient choisir le train A et arriver directement sur l'e-commerce de la plateforme de vente. C'est vraiment le ciel comme limite, et on adore ça. Je pense que c'est une des plus-values de BeAI : notre produit, on peut bien sûr le diffuser d'un point de vue massif comme un opérateur traditionnel, mais notre idée, c'est vraiment de pouvoir créer des cas d'usage avec des clients, qu'on va ensuite pouvoir dupliquer sur mesure. Et comme on est presque de bout en bout — opérateur, développeur de plateforme, interconnecteur, consultant — on est assez ouvert au challenge complexe.

DL : Ouais, on aime bien. Ça fait un peu penser aux briques techniques qu'a éditées Lego il y a quelques années, qui venaient fonctionnaliser les Lego à l'ancienne que j'ai connus. Une dernière question que je me dois de poser à tous mes interlocuteurs : celle du modèle tarifaire. Une solution comme ça, comment ça se paye, quand on est l'utilisateur final ?

PG : Je vais te donner le modèle qu'on a aujourd'hui, en te disant qu'il est très probable qu'il évolue. On a voulu faire quelque chose de simple : le token, c'est compliqué, les clients ne comprennent pas — une même requête peut consommer beaucoup ou peu. On s'est dit, pour le client final, on va partir sur une tarification à la minute. Le client, peu importe les options activées, sera sur une tarification à la minute pour le end user. La tarification dépend bien sûr de si on travaille avec Gemini, avec OpenAI, ou avec un autre, parce que chacun consomme de façon différente. On a un prix à la minute aujourd'hui — je dis bien aujourd'hui — qui varie entre 35 et 50 centimes, prix end user. Et après, vraiment, le modèle au niveau de BeAI, c'est plutôt de faire des partenariats avec des revendeurs ou des opérateurs. Là, on est plutôt sur un achat de minutes en masse, et eux ont ensuite le modèle qu'ils souhaitent, soit au token, soit en prépayé, soit en postpayé. Je pense que c'est quelque chose qui va encore évoluer, mais si je dois me projeter, je pense que ça va être assez cher et exclusif pour le moment, mais ça va vraiment diminuer et devenir accessible. Je pense qu'on devrait pouvoir, à un moment donné, avoir des formules illimitées vraiment accessibles à tous.

DL : C'est intéressant comme approche, et c'est vrai qu'on voit beaucoup d'interrogations sur l'évolution des modèles tarifaires.

PG : Un point vraiment important par rapport à ça, Didier : qu'est-ce que ça coûte, en dehors de ce que ça rapporte ? Aujourd'hui, avec plusieurs clients en prod, il y a parfois ce débat sur ce que ça va coûter — 200 €, 500 €, 1000 €. Moi, j'ai souvent la réflexion : que coûte un employé aujourd'hui, quand on ne paye qu'à la minute ? Quand je vois les résultats, l'efficacité, en réalité c'est vraiment une source de revenu, plus qu'une source de coût. Et c'est pour ça que ça rebascule un peu les cartes.

DL : Et bien écoute, je vois mon chrono qui commence à passer au rouge, donc on va s'arrêter là. Je voudrais quand même remercier Stéphane Goelff, qui a aidé à préparer l'entretien et qui a été ton responsable technique, et puis je te remercie toi pour cet échange. À très vite, j'espère, pour parler de la suite de tout ça.

PG : Aucun doute, à très vite. Merci beaucoup Didier.

DL : Au revoir Pierre.