IA & Service Client 2026

La Salve

Chatbot IA de service client pour La Salve : il résout les demandes des clients 24/7 et dans n'importe quelle langue, et transforme le reste en tickets déjà classés et routés automatiquement.

2026
Services
  • Chatbots IA
  • Agents IA
  • Développement WordPress
  • Intégration WooCommerce
  • Automatisation
  • Intégration LLM
Services associés

01Le défi

Le défi

La Salve, la brasserie artisanale de Bilbao du groupe Mahou, gérait à la main la boîte info@ de sa boutique en ligne, avec plus de 20 types d'e-mails récurrents : suivi des envois et retards (le plus fréquent), coupons et promotions, disponibilité de produits épuisés, casses pendant le transport, changements d'adresse, commandes dupliquées, paiements et accès au compte. Chaque e-mail devait être lu, classé et transféré à la main à la bonne personne, et le client attendait que quelqu'un soit disponible pour répondre. La boîte était devenue un goulot d'étranglement qui consommait les heures de l'équipe et retardait chaque réponse.

02La solution

La solution

Nous avons développé un plugin WordPress sur mesure avec un assistant IA connecté à la boutique (WooCommerce) et à un système de tickets complet. Le bot comprend la demande dans la langue de chaque personne, vérifie son identité si nécessaire, consulte les données réelles de la commande et résout sur-le-champ : suivi de l'envoi, changement d'adresse, renvoi de facture, validation de coupons ou inscription sur la liste d'attente d'un produit épuisé. Lorsqu'il ne peut pas résoudre, il escalade vers un ticket qui naît déjà classé et affecté à la bonne agence de transport ou à la bonne équipe. En dessous, une architecture en couches sur une API REST, sept tables dédiées, Claude Sonnet 5 d'Anthropic comme moteur de raisonnement et le prompt caching pour réduire le coût de chaque conversation.

Stack technique

Comment c'est construit

Moteur

IA

  • Claude Sonnet 5 LLM de travail
  • Anthropic API Modèles Claude via API
  • Prompt Caching Contexte en cache

Données

  • MySQL Base de données

03Architecture

Comment circule une requête

  1. Le client écrit dans le widget de la boutique, dans sa langue ; l'assistant la détecte et répond toujours dans cette même langue

  2. Claude interprète la demande et décide de l'outil nécessaire : commande, envoi, facture, stock, panier ou réductions

  3. La vérification d'identité est effectuée par le code, pas par le modèle : sans nom, e-mail et numéro de commande correspondant à WooCommerce, aucune donnée n'est affichée

  4. Les outils consultent des données réelles : la commande et la facture dans WooCommerce, le suivi de l'envoi via l'API de l'agence de transport

  5. Quand il le peut, il résout sur-le-champ : suivi de l'envoi, changement d'adresse, renvoi de facture ou inscription sur la liste d'attente d'un produit épuisé

  6. Quand il ne peut pas ou ne doit pas, il escalade : il crée un ticket qui naît déjà classé dans l'une des 8 catégories et routé vers l'équipe ou l'agence de transport concernée

Ce qui est IA et ce qui est déterministe

Composants IA

Le modèle (Claude, d'Anthropic) comprend la demande dans la langue du client, raisonne sur l'outil à invoquer, rédige la réponse et classe la conversation par catégorie. Il traduit également à la volée le contenu de la base de connaissances lorsque le client écrit dans une langue autre que l'espagnol.

Composants déterministes

Tout ce qui est sensible passe par du code conventionnel : la vérification que la commande appartient bien à la personne qui la demande (comparaison d'e-mail côté serveur), les champs d'adresse modifiables selon l'état de la commande, la liste des réductions pouvant être annoncées, le routage des tickets par catégorie et transporteur, et les clôtures automatiques. Le modèle ne peut pas contourner ces règles : elles s'appliquent côté serveur même si la conversation les demandait.

Ce que le système ne fait pas

  • Il ne révèle rien d'une commande sans vérifier l'identité : la comparaison d'e-mail avec WooCommerce est effectuée par le serveur, pas par le modèle
  • Il ne modifie pas l'adresse si la commande est déjà chez le transporteur : le blocage se fait selon l'état de la commande, au niveau du code, et la demande escalade vers un ticket
  • Il ne peut ni toucher aux montants ou aux lignes de commande, ni exécuter de remboursements : cette capacité n'existe pas dans le système ; ces cas finissent toujours en ticket pour l'équipe
  • Il ne mentionne que des réductions issues d'une liste approuvée par le marketing ; les coupons privés ou de test ne sont jamais exposés
  • Il lui est interdit d'inventer des prix, des promotions ou une disponibilité, de parler de données internes de l'entreprise et de donner un conseil juridique ; face à une demande ambiguë, il escalade au lieu d'improviser

04Impact mesuré

Résultats

  • 24/7 Disponibilité multilingue
  • 1-9s Temps de réponse du bot
  • 100% Tickets déjà classés
  • 8 Catégories avec routage automatique

Données vérifiables

Métriques en détail

Types d'e-mails récurrents cartographiés lors du discovery
20+
Catégories de ticket avec routage automatique
8
Outils de la boutique que l'assistant peut invoquer
8
Tables de base de données dédiées
7
Temps de réponse de l'assistant
1-9 s
Disponibilité
24/7

Méthodologie: Chiffres de conception et de configuration du système en production (juillet 2026), vérifiés par rapport au code du plugin. Les métriques opérationnelles (taux de résolution automatique, précision de classification, volumes mensuels) sont en cours d'instrumentation ; nous les publierons avec leur période et leur méthode de mesure.

05Le processus

Le processus

  1. Discovery

    Cartographie de la boîte info@ : plus de 20 types d'e-mails, volumes et destinataire de chaque transfert

  2. Flux

    Définition avec le client des flux d'incident et des 8 catégories de ticket avec leur routage

  3. IA + WooCommerce

    Assistant Claude Sonnet 5 connecté à WooCommerce, avec vérification d'identité et consultation de commandes réelles

  4. Tickets et portails

    Système de tickets avec statuts, pièces jointes et un portail par agence de transport, chacune ne voyant que ses envois

  5. Production et amélioration

    Mise en production et amélioration continue du bot à partir des conversations réelles

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