Accélérer le support client de Bip&Go grâce à l’IA
Assistant de connaissances, tri automatique, réponses instantanées : des délais réduits et des coûts maîtrisés.
Contexte
Bip&Go propose des abonnements de télépéage et des services de mobilité (recharge, parking) à 2,2 M de clients, majoritairement particuliers.
En 2024–2025, les sollicitations ont fortement augmenté, notamment après le passage au flux libre (A13). Le support s’appuie sur un CRC interne + prestataire, l’outil interne CRP/ERP Oscar, une application mobile (2021) et un chatbot (2024, ~20 k conversation/mois) efficace sur les demandes simples mais sans baisse du volume global.
L'enjeu de 2025 : absorber la croissance tout en réduisant les délais et en tenant le budget, à qualité constante.
Collaboration
Notre intervention s’est déroulée en trois semaines, au plus près du CRC et des équipes Produit, IT et Qualité.
Nous avons audité les parcours (entretiens, revue documentaire, observation d’Oscar et du chatbot, inventaire SharePoint et modèles d’e-mails), identifié puis priorisé les points de friction qui génèrent du volume ou de la latence, et bâti un plan d’exécution.
Interviews internes
Huit entretiens ont été conduits auprès des équipes.
Ces échanges ont révélé des constats partagés : une activité dense, une forte récurrence des demandes (80 % des appels portent sur les mêmes sujets : facturation, badge, abonnement), une dépendance aux outils dispersés (Oscar, SharePoint, Excel, Teams…), et un besoin exprimé par tous de réduire la charge manuelle pour dégager du temps à plus forte valeur (coaching, qualité, pilotage).
Audit des process
L’audit a mis en évidence les problèmes exprimées par les équipes :
Un fonctionnement très manuel, peu intégré et fortement dépendant de l’expérience des conseillers.
La planification et le suivi qualité reposent sur Excel, l’accès à l’information nécessite de multiples clics et sources, et la coopération avec le prestataire externe (Majorel) est alourdie par un manque d'outils partagés.
En parallèle, l’expérience client est fragmentée : FAQ, chatbot, espace abonné, back-office et CRC ne forment pas un parcours unifié, ce qui génère des irritants récurrents.
Trois cas d'usage IA sont priorisés :
1. Assistant de connaissances pour les conseillers
Un assistant en langage naturel connecté à la documentation (procédures, modèles d’e-mails, FAQ internes) retrouve la règle, propose une réponse contextualisée et facilite le transfert vers Oscar ou l’e-mail. Un mode « simulateur » sert à l’onboarding et à l’entraînement continu.
Gain attendu : quelques dizaines de secondes par appel, sur un volume mensuel élevé.
2. Tri et routage automatiques des demandes
E-mails, formulaires et chats sont pré-classés en type/sous-type par un service léger. Un score de confiance décide de l’assignation directe ou de la validation par un conseiller, avec apprentissage continu via les corrections.
Gain attendu : Passage de près d’une minute de classement manuel à quelques secondes, soit plus d’une centaine d’heures économisées par mois.
3. Réponses instantanées de niveau 1
Les intentions récurrentes peu complexes (duplicata de facture, suivi d’expédition, réinitialisation de mot de passe, etc.) sont traitées en autonomie : détection, génération d’une réponse personnalisée (gabarits + base de connaissances), puis envoi automatique ou proposition à valider selon le seuil de confiance. Le CRC garde la main et la traçabilité.
Gain attendu : autour d’un tiers des demandes écrites, pour de l’ordre de la centaine d’heures gagnées par mois.
Bilan annuel
Au total, plusieurs milliers d’heures gagnées (équivalent à quelques ETP prestataires).
Des spécifications techniques pour la mise en place sont fournies pour chacune des propositions.
Cinq chantiers complémentaires qui améliorent la valeur de l'IA ont été proposés.
