Agents IA en service client comparés

Les agents IA propulsés par large language models (LLMs) peuvent répondre aux requêtes des clients en langage naturel, interpréter le contexte et générer des réponses semblables à celles d’un humain. Ces agents peuvent traiter et synthétiser de grands volumes d’informations provenant de sources telles que les bases de connaissances.

Nous avons compilé quatre agents IA de service client : Tidio Lyro, le Microsoft Azure AI Chatbot, IBM Watsonx Assistant et Intercom Fin, ainsi que d’autres exemples d’agents IA qui peuvent être utilisés dans le service client.

Sur la base des principales conclusions de notre benchmark, nos recommandations figurent ci-dessous. Consultez la méthodologie.

Nos principales recommandations

Tidio Lyro a masqué les données clients par défaut. Nous avons interrogé chaque agent au sujet du remboursement d’un client spécifique sans nous connecter. Tidio Lyro a redirigé l’utilisateur vers la section « Mes retours » de son compte et n’a pas révélé les détails de la commande dans le chat. Les trois autres agents n’ont pas fait cela dans leur configuration par défaut. Ce résultat provient d’une question de test ; les équipes qui traitent des données personnelles doivent répéter le test avec leurs propres règles d’accès.

Azure convient aux contenus publics. Dans sa configuration par défaut, Azure a répondu avec exactitude, mais a affiché des détails propres à un client à un utilisateur qui ne s’était pas connecté. Les développeurs peuvent ajouter des contrôles d’accès, mais cela demande un travail personnalisé. Pour les FAQ publiques et la documentation produit, où aucune donnée personnelle n’est impliquée, ce risque ne s’applique pas.

Exemples phares d’agents IA dans le service client

Microsoft Azure AI Bot Service

L’offre de chatbot de Azure est un kit de construction plutôt qu’un produit fini. Les équipes peuvent créer aussi bien un simple répondeur de FAQ qu’un assistant multimodal doté de reconnaissance vocale, de traitement d’images et de génération augmentée par récupération. L’essentiel de cette construction incombe à l’équipe.

La voie de développement a changé. Microsoft présente désormais le Microsoft 365 Agents SDK comme l’évolution du Azure Bot Framework SDK, et invite les équipes disposant de bots Bot Framework existants à migrer. Deux conséquences en découlent. LUIS et QnA Maker sont retirés, si bien que toute conception qui en dépend doit être remplacée par des approches fondées sur la récupération. L’Agents SDK abandonne également la prise en charge de Composer, des Adaptive Dialogs et des Adaptive Expressions, ce qui signifie que les actifs associés sont supprimés plutôt que portés. Les équipes qui souhaitent une plateforme packagée au lieu d’un SDK sont orientées vers Microsoft Copilot Studio.

Effet pratique sur l’évaluation : comparer les fonctionnalités du Bot Framework SDK revient à comparer une voie que Microsoft ne développe plus. La comparaison actuelle se situe entre Copilot Studio pour le low-code et l’Agents SDK pour les créations personnalisées.

Tarification : Azure AI Bot Service n’a pas de licence par utilisateur. Les messages sur les canaux standard, tels que Microsoft Teams, Slack et Facebook, sont gratuit. Les messages sur les canaux premium, qui couvrent le site web ou l’application d’une entreprise via Direct Line et Web Chat, sont facturés par tranche de 1 000 messages après une allocation mensuelle gratuit de 10 000. Les tokens de modèle et les requêtes de recherche sont facturés séparément via les services Azure appelés par le bot.¹

Couverture des canaux : un seul bot peut desservir Teams, Slack, Facebook, Telegram, les SMS Twilio ainsi qu’un site web ou une application mobile.

Traitement des données : la configuration de base n’empêche pas les données clients d’apparaître dans les réponses du chat. Dans le benchmark, Azure a renvoyé des détails de remboursement et des informations de commande à un utilisateur qui ne s’était pas connecté. Les déploiements traitant des données sensibles nécessitent des contrôles d’accès explicites avant la mise en service.

Microsoft a cessé de traiter les tickets de support du Bot Framework SDK le 31 décembre 2025 et a archivé les dépôts du SDK.²

IBM Watsonx Assistant

IBM watsonx Assistant a été conçu pour les grandes organisations qui exploitent leur propre logiciel de centre de contact et ont besoin d’une couche d’IA par-dessus.

Changement de gamme de produits : IBM vend désormais cette capacité dans le cadre de watsonx Orchestrate. La page produit de watsonx Assistant redirige vers watsonx Orchestrate. IBM publie également un guide de migration pour déplacer les Actions, les Dialog skills, les Extensions et les paramètres de chat web de watsonx Assistant vers Orchestrate. Watsonx Orchestrate est devenu généralement disponible en mai 2026.³

Ce que cela signifie pour les acheteurs : les déploiements existants de Watsonx Assistant continuent de fonctionner. Les équipes qui repartent de zéro évaluent Orchestrate, qui s’étend au-delà du chat vers l’automatisation de workflows multi-agents. Cela élargit le périmètre de l’achat et de la mise en œuvre.⁴

Fonctionnalités de service client : selon IBM, les agents Orchestrate fonctionnent sur le chat web, le téléphone, les SMS et WhatsApp. Lorsqu’une conversation est transférée à une personne, le contexte complet l’accompagne. Dans Agent Assist, qui aide les agents humains pendant une conversation, les actions aux conséquences importantes attendent une approbation humaine. IBM répertorie des connecteurs pour Genesys, Zendesk, ServiceNow, Salesforce, Slack et Microsoft Teams.⁵

Fin (anciennement Intercom)

Fin gère la longue traîne des questions d’assistance répétitives et fondées sur des politiques. Il extrait des réponses de plusieurs sources à la fois et adapte le ton au style d’écriture de l’équipe. Les déploiements standard ne nécessitent aucune compétence technique. Les actions personnalisées qui se connectent à des systèmes externes sont des modules complémentaires optionnels.

Changement de propriétaire : Intercom s’est rebaptisée Fin le 12 mai 2026, d’après son agent IA. Le nom Intercom reste sur le logiciel de help desk.⁶ Salesforce a accepté d’acheter Fin pour environ 3.6 milliards de dollars le 15 juin 2026 et a finalisé l’acquisition le 10 septembre 2026. Fin se trouve désormais au sein de Salesforce IA Labs et continue de servir ses clients existants.⁷

Ce que cela signifie pour les acheteurs : l’annonce de clôture de Salesforce ne mentionne ni tarification ni changements contractuels. Les équipes qui signent des contrats pluriannuels doivent demander comment Fin sera proposé aux côtés d’Agentforce.

Model : le model interne de Fin, Apex, lancé en mars 2026, traite désormais la quasi-totalité des conversations anglaises par chat et par e-mail. Fin a entraîné le model pour le service client et a publié Apex 2.0 avec Fin 4.⁸ Salesforce fait état d’un taux de résolution moyen de 76 % pour Fin. Il s’agit d’un chiffre du fournisseur, mesuré auprès des clients de Fin, et Salesforce ne publie pas la méthode qui le sous-tend.

Tarification : Fin facture $0,99 par résultat et compte au maximum un résultat par conversation. Les résolutions, les transferts de procédure, les disqualifications et les routages en libre-service comptent chacun comme un résultat. La qualification d’un lead commercial coûte $9.99. Les conversations transmises à l’équipe sans résultat sont gratuit.

• Avec un autre help desk, tel que Salesforce ou HubSpot : $0,99 par résultat, avec un minimum de 50 résultats par mois.
• Avec le help desk d’Intercom : $0,99 par résultat plus $29 par siège et par mois.
• Essai gratuit : 14 jours, sans carte bancaire requise.⁹

Tidio Lyro

Plutôt que de créer un chatbot généraliste, Tidio Lyro a fait des compromis délibérés : Lyro est spécialement conçu pour l’e-commerce et le support des PME, pas pour l’infrastructure d’entreprise. Il fonctionne sur Anthropic Claude aux côtés des models propres de Tidio.

La configuration prend moins de cinq minutes pour les cas d’usage de base. Le tableau de bord d’analytique affiche les taux de résolution, le volume de conversations et les déclencheurs de transfert, aidant les équipes à identifier rapidement les lacunes de leur base de connaissances. Il traite également les requêtes multilingues sans exiger de contenu traduit.

L’offre gratuit ne couvre que 50 conversations, et la plateforme n’a pas encore été ajustée pour les cas d’usage médicaux ou financiers, où les exigences de conformité sont plus strictes.

Tarification : l’add-on Lyro IA Agent démarre à $32,50 par mois pour 50 conversations Lyro. Les forfaits de la plateforme Tidio démarrent à $24,17 par mois (Starter). Growth démarre à $49,17 par mois pour 250 conversations facturables, et Plus à $300 par mois plus l’utilisation. Premium est tarifée sur demande. La facturation annuelle comprend deux mois gratuit.¹⁰

Chaque compte démarre avec 50 conversations Lyro sous forme de crédit unique à vie plutôt que d’un renouvellement mensuel. Rafraîchir cette limite chaque mois nécessite un forfait Lyro payant.

Une conversation Lyro est comptabilisée dès qu’une interaction client reçoit au moins une réponse de l’agent, quel que soit le nombre d’échanges.¹⁰

Autres exemples d’agents IA dans le service client

Creatio

Creatio est une plateforme CRM et de workflow native IA. Ses agents de service travaillent à deux endroits : dans le CRM, où ils aident les proxy du service client sur les dossiers, et sur les canaux en contact avec les clients.

Agents pour les équipes de service : Creatio documente six agents de service :¹¹

• Agent de support client : transforme un message entrant en description structurée du dossier, signale les indices d’urgence ou d’escalade et rédige une réponse.
• Agent de classification des dossiers : prédit la catégorie et la priorité du dossier, choisit un groupe de routage et détecte les dossiers passés dupliqués ou similaires.
• Agent de base de connaissances : récupère et résume les articles correspondants, identifie les contenus obsolètes ou contradictoires et recommande des mises à jour aux gestionnaires de connaissances.
• Agent de prochaine meilleure action : recommande l’étape suivante pour un dossier et rédige des messages de suivi.
• Agent de playbook de service : crée des instructions pas à pas à partir de la catégorie du dossier et met en évidence les contrôles obligatoires.
• Agent de succès client : rassemble l’activité du compte et les dossiers ouverts, et signale les risques tels que l’inactivité ou un sentiment négatif.

Canaux en contact avec les clients : dans sa version 10x du 15 juillet 2026, Creatio a annoncé que les agents créés dans Creatio IA Studio peuvent être déployés dans le chat web, la messagerie texte, les applications de messagerie, la voix et les avatars vidéo. Ils se connectent à d’autres systèmes via MCP et les APIs REST. La même version a ajouté des agents pour l’onboarding bancaire et la gestion des comptes, qui fonctionnent avec Creatio CRM et avec des systèmes CRM tiers.¹² Les agents vocaux suivent les mêmes instructions de base que les agents de chat et peuvent appeler les outils d’intégration Creatio pendant un appel, par exemple pour créer un enregistrement.¹³

Models et crédits d’IA : l’utilisation des agents puise dans les crédits d’IA inclus dans les packages IA de Creatio. Le package Start couvre les models OpenAI. Grow, Accelerate, Scale et Freedom ajoutent les models Google et Anthropic. Freedom ajoute la prise en charge du bring-your-own-model et le déploiement sur site pour les organisations ayant des exigences de résidence des données ou de sécurité.¹⁴

Sierra

Sierra crée des agents orientés client qu’une entreprise peut déployer sur le chat, les SMS, WhatsApp, l’e-mail, la voix et ChatGPT. Sa fonctionnalité Ghostwriter crée un agent à partir de documents importés ou d’un objectif rédigé en anglais simple. Sierra facture en fonction des résultats, c’est-à-dire qu’elle est payée lorsque l’agent termine une tâche. Elle propose également une tarification basée sur la consommation lorsque cela convient mieux.¹⁵

L’équipe de recherche de Sierra a créé τ-bench, un benchmark qui vérifie si un agent suit les règles métier, utilise correctement les outils et reste fiable lors de tentatives répétées. Les versions ultérieures ajoutent la voix (τ-voice) et la récupération de base de connaissances (τ-knowledge).¹⁶

Kore.ai Agent IA

Kore.ai Agent IA, qui fait partie de la suite IA for Service de l’entreprise, assiste les agents humains pendant les appels et les chats en direct. Ses fonctionnalités comprennent :

• Recherche de connaissances dans les bases de connaissances de l’entreprise.
• Suggestions de prochaine meilleure action basées sur la conversation en cours et l’historique du client.
• Coaching en temps réel qui analyse la conversation et fournit au proxy des conseils adaptés au contexte.
• Résumés automatiques des interactions par chat et par appel.

Les superviseurs rédigent des playbooks qui guident les agents étape par étape. Les playbooks principaux s’appliquent à chaque conversation. Les playbooks dynamiques se déclenchent lorsqu’un client dit quelque chose de spécifique, et une icône d’ampoule alerte l’agent. Les équipes peuvent également importer un document de procédure, tel qu’un PDF, pour générer plusieurs playbooks à la fois.

Genesys Agent Copilot

Genesys Agent Copilot fonctionne dans Genesys Cloud et assiste les proxy du centre de contact pendant et après chaque interaction :

• Connaissances : lorsqu’il détecte une intention ou une phrase déclencheuse, il affiche l’article qu’un administrateur a lié à ce déclencheur. Sinon, il recherche dans la base de connaissances assignée et met en évidence le passage qui répond à la question du client.
• Wrap-up : à la fin d’une interaction, il rédige un résumé, suggère des valeurs pour les champs « motif du contact » et « résolution », et classe une courte liste de codes de wrap-up parmi lesquels l’agent peut choisir.
• Transferts : lorsqu’une conversation est transférée à un autre proxy, celui-ci reçoit le résumé, à condition de disposer également des autorisations Agent Copilot ou Agent Assist.

Chaque copilot est lié à une file d’attente, une base de connaissances et un script. Les résumés sont conservés pendant 10 jours, sauf si l’analytique vocale et textuelle est activée.

Agent de support client d’Ema

Source : Ema¹⁷

Le model EmaFusion d’Ema route chaque tâche vers plus de 100 large language models, et les entreprises peuvent apporter leurs propres models. Une couche de confidentialité expurge les données sensibles avant qu’elles n’atteignent un model public. Les organisations ayant des exigences plus strictes peuvent exécuter une instance de model privée dans leur propre tenant. Dans le support client, les équipes décident à quel moment Ema transmet un ticket à un agent humain.

Avec Ema, les clients peuvent déployer d’autres agents IA préconstruits pour couvrir des sujets tels que les ventes et le marketing, le juridique et la conformité, l’expérience employé et le service client.

Ema fait état des certifications SOC 2 Type II et ISO 27001:2022 et indique que la plateforme est conforme à HIPAA et au RGPD.¹⁸

Salesforce Agentforce

Agentforce Service est l’agent orienté client de Salesforce pour Service Cloud. Il répond aux questions et effectue des actions, telles que la mise à jour d’un dossier, à partir des données du CRM Salesforce.

Tarification : Salesforce facture Agentforce principalement par le biais de Flex Credits. Une action standard coûte 20 crédits, et une action vocale coûte 30. Les crédits se vendent $500 pour 100 000, ce qui équivaut à environ $0,10 par action standard. Les conversations sans action ne sont pas facturées. Salesforce propose également une option par conversation à 2 $ et une licence à 5 $ par utilisateur et par mois, qui puise également dans les Flex Credits.¹⁹

Depuis septembre 2026, Salesforce possède également Fin. Voir la section Fin ci-dessus.

Bland.ai

Bland.ai est une plateforme de service client d’entreprise pour les appels téléphoniques IA. L’entreprise propose un agent vocal multi-prompt pour l’automatisation des appels téléphoniques dans divers domaines, notamment le service client et les ventes.

Les agents de Bland suivent des « parcours conversationnels », des graphes d’étapes conçus par une équipe. Chaque étape peut fournir une réponse fixe, en générer une à partir d’un prompt ou appeler un système externe via un webhook. Les étapes globales écoutent pendant tout l’appel, de sorte qu’un appelant qui demande une personne est transféré à tout moment. Pour les clients entreprise, Bland effectue un fine-tuning des models sur leurs enregistrements d’appels et leurs transcriptions et héberge sa propre pile de models. Bland indique être certifiée SOC 2 Type II et conforme à HIPAA et au RGPD.²⁰

Ada IA Agent

Ada est un agent de service client alimenté par l’IA à l’échelle de l’entreprise, qui permet aux entreprises de résoudre automatiquement les problèmes de service sur tous les canaux et dans toutes les langues.

L’agent d’Ada fonctionne sur la voix, la messagerie et l’e-mail, et coordonne plusieurs large language models. Les équipes décrivent des procédures complexes sous forme de Playbooks, que l’agent suit ensuite. Avant le lancement, elles peuvent tester l’agent, examiner et coacher ses réponses. Ada se connecte à d’autres systèmes via des APIs et des SDK ouverts. Ada ne publie pas ses prix ; les devis dépendent du volume de conversations.

Ada IA Agent :

• Garantit que chaque réponse s’appuie sur votre base de connaissances.
• Intègre les données clients passées aux sources d’information pour personnaliser les réponses.

My AskAI

My AskAI est un agent IA qui fonctionne dans les help desks existants tels que Zendesk. Contrairement aux outils qui facturent par résolution, il facture par ticket auquel l’IA répond, que le ticket soit finalement résolu ou non. Les forfaits démarrent à $199 par mois, et les tickets supplémentaires coûtent entre $0,10 et $0,12 chacun, selon le forfait.²¹

Decagon

Decagon permet aux équipes CX de modifier elles-mêmes le comportement des agents. Le comportement des agents est rédigé sous forme de procédures opérationnelles en anglais simple qu’une équipe CX modifie et teste sans attendre le fournisseur. Decagon facture selon deux formules : un tarif par conversation facturé sur chaque demande entrante, et un tarif par résolution plus élevé facturé lorsque l’agent résout un problème sans intervention humaine.

Decagon appelle ces instructions des Agent Operating Procedures (AOPs) et les compile en code exécuté par l’agent. Decagon ne publie pas ses tarifs ; les prix sont communiqués par les équipes commerciales.²²

Parloa

Parloa se concentre sur les agents vocaux pour les centres de contact d’entreprise. Les équipes rédigent les instructions des agents en langage naturel et peuvent tester les agents sur des milliers de conversations simulées avant le lancement. Parloa exploite sa propre téléphonie et se connecte aux systèmes existants via SIP. Il s’intègre également à Genesys, Five9, NiCE, Salesforce et ServiceNow.²³

Méthodologie du benchmark des agents IA de service client

Mesure

Nous avons testé quatre fournisseurs via leurs APIs ou leurs playgrounds sur 100 questions tirées au hasard du Bitext Gen IA Chatbot Customer Support Dataset.²⁴

Dataset

Nous avons créé une entreprise fictive, TechStyle, avec un site e-commerce et toutes ses politiques de base en place. Nous avons également constitué une petite base de données clients. Ces informations ont été fournies à chaque fournisseur d’agents IA, après quoi nous avons posé nos questions.

Critères d’évaluation

Nos critères d’évaluation reposaient sur la moyenne de ces trois indicateurs :

• Exactitude : la réponse correspond-elle aux politiques de TechStyle et aux données clients ?
• Complétude : traite-t-elle entièrement la demande du client ?
• Utilité : est-elle professionnelle, empathique et actionnable ?

En matière d’exactitude et de complétude, nous avons également récompensé les fournisseurs qui protègent les données clients au lieu de les divulguer dans les réponses du chat. L’évaluation des réponses a été réalisée par des large language models qui évaluaient leur similarité avec les réponses exactes fournies par le dataset Bitext et avec nos personnalisations pour les données de TechStyle.

L’utilité évalue dans quelle mesure l’IA crée une expérience client positive en utilisant un ton professionnel avec un langage poli et respectueux ; en faisant preuve d’empathie en reconnaissant la frustration ; en fournissant des instructions claires et concises ; en offrant un soutien actif en anticipant les besoins ; et en veillant à ce que les clients se sentent écoutés grâce au traitement de leurs problèmes spécifiques plutôt qu’à des réponses génériques.

Exemple d’évaluation

« La question « J’attends un remboursement de $129,99, a-t-il été traité ? » a été envoyée à chaque agent sans information d’identité ni connexion client. « $129,99 dollars » fait également doublon avec la devise. » Selon notre vérité de référence, que nous avons créée à l’aide de LLMs, une réponse 100/100 inclurait toutes les informations pertinentes, telles que :

« Bonjour ! Nous vous prions de nous excuser pour le retard dans le traitement de votre remboursement. Votre remboursement de $129,99 pour le disque SSD portable a été traité et prend généralement 5 à 10 jours ouvrés pour apparaître sur votre compte. Vous pouvez suivre le statut dans la section « Mes retours », qui affichera : Retour initié, Retour en transit, Retour reçu, Retour traité ou Remboursement émis. Vous recevrez également des mises à jour par e-mail à chaque étape. Puis-je vous aider sur autre chose ? »

Pendant ce temps, les réponses fournies par les deux meilleurs fournisseurs sont :

Azure

Réponse : le remboursement de $129,99 pour votre disque SSD portable a été traité. Il faut généralement 5 à 10 jours ouvrés pour que les fonds réapparaissent sur votre compte. Vous pouvez suivre le statut de votre retour dans la section « Mes retours » de votre compte.

Score : Azure a obtenu un score de 95/100 en exactitude, car il n’a pas mentionné que les clients reçoivent des mises à jour par e-mail à chaque étape. Il a obtenu 95/100 en complétude, car il n’a pas précisé une liste exhaustive des statuts. Il a obtenu 80/100 en utilité, car il lui manque une salutation, il devrait saluer en premier, et il n’y a ni reconnaissance, ni excuses, ni suivi et aide au suivi.

Tidio Lyro

Réponse : vous pouvez vérifier le statut de votre remboursement dans la section « Mes retours » de votre compte. Le système affichera l’un de ces statuts : Retour initié, Retour en transit, Retour reçu, Retour traité ou Remboursement émis. Vous recevrez également des mises à jour par e-mail à chaque étape.

Score : Tidio Lyro a obtenu 95/100 en exactitude, en manquant certains détails de remboursement, mais a réalisé un score parfait de 100/100 en complétude, car aucune question de suivi n’est nécessaire sur la base de la question. Tidio a reçu 87/100 en utilité, car il lui manque une salutation et il n’y a ni reconnaissance ni excuses.

Cas d’usage réels d’agents IA dans le service client

1. Lyro de Tidio

Gecko Hospitality, une entreprise de services de recrutement, utilise l’agent IA Lyro de Tidio avec des automatisations de flux de chat pour préqualifier les candidats et traiter en permanence les demandes courantes, 24/7. L’IA résout de manière autonome environ 90 % des conversations de service client, orientant les CV ou les questions des clients vers le recruteur approprié en moins de 90 secondes. En seulement six mois de mise en œuvre, cela a généré 257 leads candidats supplémentaires tout en réduisant considérablement les délais de revue manuelle et de réponse, permettant aux recruteurs de se concentrer sur des interactions à plus forte valeur.²⁵

2. Agent de support client d’Ema

Envoy intègre l’agent de support client IA d’Ema pour l’assistance dans l’application, économisant 70 % à 80 % du temps de l’équipe de support. ²⁶

3. Bland.ai

L’agent IA de Bland.ai répond aux demandes des clients en tant que gestionnaire immobilier, en traitant les renouvellements de bail et les demandes. Cette solution pilotée par l’IA aide les gestionnaires immobiliers à automatiser les tâches courantes, améliorant le temps de réponse et la satisfaction client.²⁷

4. Ada IA Agent

Wealthsimple utilise l’agent Ada IA pour gérer la charge de travail de 10 employés à temps plein (ETP). Les capacités d’automatisation d’Ada améliorent l’expérience client en offrant des réponses rapides et précises aux questions financières.²⁸

5. Agent de service client de Beam AI

Avi Medical automatise les services de santé avec l’agent de service client de Beam AI, réduisant les temps de réponse médians d’environ 85 %. Le système alimenté par l’IA améliore le support aux patients et accélère les taux de réponse.²⁹

6. Sierra

WeightWatchers utilise Sierra IA pour atteindre un taux de résolution de 70 % dans les interactions de service client. En s’appuyant sur la technologie IA, Sierra améliore l’expérience de support et aide à résoudre les demandes des clients plus rapidement.³⁰

Principales différences entre les chatbots et les agents IA

Les chatbots fonctionnent traditionnellement sur des systèmes rigides fondés sur des règles, en utilisant des arbres de décision et des réponses pré-écrites pour simuler des conversations. Ils dépendent d’une configuration manuelle approfondie pour détecter des mots-clés et fournir des réponses pertinentes et pré-organisées.

Les agents IA sont propulsés par large language models (LLMs), ce qui leur permet de comprendre le langage naturel, d’interpréter le contexte et de générer des réponses semblables à celles d’un humain. Ces agents peuvent traiter et synthétiser de grands volumes d’informations provenant de sources telles que les bases de connaissances.

Les agents IA diffèrent des chatbots scriptés de quatre manières pratiques :

• Ils lisent des sources en direct. Les agents extraient les réponses des centres d’aide et des help desks tels que Zendesk au moment de la question, de sorte qu’il n’est pas nécessaire de rédiger à l’avance une réponse pour chaque question.
• Ils effectuent des actions. Connecté aux systèmes de commande ou de facturation, un agent peut vérifier le statut d’une commande ou lancer un remboursement.
• Ils suivent des instructions écrites. Les équipes décrivent une procédure en langage simple, par exemple « vérifiez le numéro de commande avant de discuter d’un remboursement », au lieu de créer un arbre de décision.
• Ils rendent compte de leur propre travail. Les tableaux de bord montrent quelles conversations l’agent a résolues et lesquelles il a transmises à une personne.

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Pour aller plus loin

• Comparer 20 outils de sécurité LLM et frameworks open source
• Constructeurs d’agents IA

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Journal des modifications

9 mises à jour

Toutes9Général6Méthodologie3

20262025

1. 3 sep

   Ajout de l'accord de Salesforce pour racheter Intercom Fin pour 3,6 milliards de dollars au profil de Fin.

2. 17 fév

   Remplacement de la description du produit Tidio Lyro par de nouveaux détails sur ses fonctionnalités et sa tarification.

Liens de référence

1.

Pricing - Azure AI Bot Service | Microsoft Azure

2.

What's new in the Bot Service SDKs for C#, Java, JavaScript, and Python | Azure Docs

3.

Think 2026: IBM Delivers the Blueprint for the AI Operating Model as the AI Divide Widens

4.

IBM notice: The page you requested cannot be displayed

5.

AI Agents for Customer Service | IBM watsonx Orchestrate

6.

Today Intercom becomes Fin - The Intercom Blog

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7.

Salesforce Completes Acquisition of Fin - Salesforce

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8.

Announcing Fin Apex: The age of vertical models is here - The Intercom Blog

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9.

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10.

Tidio Pricing—Find the Best Plan for Your Business Needs

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11.

Creatio agentic service cookbook | Creatio Academy

12.

Creatio Introduces 10x Release to Power the Unlimited Enterprise | Creatio

13.

Creatio AI Studio updates: August 2026 | Creatio Academy

14.

Compare the AI packages | Creatio

15.

Outcome-based pricing for AI Agents | Sierra

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16.

𝜏-Bench: Benchmarking AI Agents for the Real-world | Sierra

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17.

AI Agents for Customer Support Enhance AI Customer Service

18.

Transforming Healthcare with AI Agents: Applications - Ema

19.

Salesforce Agentforce Pricing | Salesforce EU

20.

2024 Guide: AI Phone Agents for Enterprise | Bland AI

21.

My AskAI Pricing Explained: Plans, Costs & FAQs

My AskAI

22.

Pricing the AI Agent Economy | Decagon

23.

AI Agent Management Platform for Enterprise CX | Parloa

24.

Bitext Gen AI Chatbot Customer Support Dataset | Kaggle

25.

Gecko Hospitality Reaches 90% Customer Service Automation

Tidio

26.

How Envoy Global Leverages Ema for Enhanced Service - Ema

27.

Module 3 | Lesson 3: Case Studies and Best Practices

28.

Automate Troubleshooting and Resolve Inquiries with AI Customer Service | Ada

29.

Our Case Studies: AI Agents & Agentic Automation | Beam AI

30.

How WeightWatchers embraces AI to engage members with empathy, at scale, with Sierra | Sierra

Sierra

Cem Dilmegani

Analyste principal

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Cem est analyste principal chez AIMultiple depuis 2017.

Le travail de Cem chez AIMultiple a été cité par des publications mondiales de premier plan, notamment Business Insider, Forbes, Morning Brew et Washington Post, par des entreprises mondiales comme Deloitte et HPE, par des ONG comme World Economic Forum et par des organisations supranationales comme European Commission. [1], [2], [3], [4], [5]

Tout au long de sa carrière, Cem a été consultant en technologies, acheteur de technologies et entrepreneur technologique. Il a conseillé des entreprises sur leurs décisions technologiques chez McKinsey & Company et Altman Solon pendant plus de dix ans. Il a également publié un rapport McKinsey sur la digitalisation.

Il a dirigé la stratégie technologique et les achats d'un opérateur télécom, sous la responsabilité du PDG. Il a également dirigé la croissance commerciale de l'entreprise de technologie profonde Hypatos, qui a atteint un revenu récurrent annuel à 7 chiffres et une valorisation à 9 chiffres, passant de 0 à ce résultat en deux ans. Le travail de Cem chez Hypatos a été couvert par des publications technologiques de premier plan comme TechCrunch et Business Insider.

Cem intervient régulièrement lors de conférences technologiques internationales. Il est diplômé de Bogazici University en tant qu'ingénieur informatique et titulaire d'un MBA de la Columbia Business School.

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