Créer votre premier agent conversationnel IA : Guide pour débutants

Une récente étude de Gartner révèle que l’IA conversationnelle devient rapidement l’un des principaux leviers de maîtrise des coûts et d’efficacité du service client.

Gartner prévoit que d’ici 2029, l’IA conversationnelle résoudra de manière autonome 80 % des problèmes courants de service client sans intervention humaine, réduisant les coûts opérationnels de 30 % à mesure que davantage d’entreprises automatisent les interactions clients par voix et par chat.

Une solution agentique qui comprend vos documents internes, raisonne en temps réel et mène des conversations selon des parcours nuancés trouve sa place dans le support, l’accueil, les ventes et les opérations internes. 

Pour les équipes non techniques, concevoir un agent conversationnel de bout en bout peut toutefois sembler intimidant. Ce guide rend la démarche accessible à tous. 

Nous vous présentons tout ce dont une personne non technique a besoin pour se lancer : ce que sont les agents d’IA conversationnelle, leur fonctionnement, les prérequis à la création et les étapes pour créer un agent d’IA conversationnelle sans écrire de code.

En résumé 

• Un agent d’IA conversationnelle associe un grand modèle de langage, une base de connaissances avec génération augmentée par récupération, l’appel d’outils et des garde-fous pour mener avec les utilisateurs des conversations réalistes et tenant compte du contexte. 
• Les agents peuvent fonctionner par chat, par voix ou les deux. Les agents vocaux intègrent le Speech to Text (STT) pour comprendre les propos de l’utilisateur et le Text to Speech (TTS) pour répondre à voix haute. 
• Les débutants n’ont pas besoin d’écrire du code pour créer un agent d’IA conversationnelle : des plateformes telles qu’ElevenAgents gèrent l’infrastructure pour vous.
• Définissez aussi précisément que possible la mission et l’audience de votre agent avant de le créer, afin d’éviter les erreurs courantes.
• N’oubliez pas d’effectuer une assurance qualité, de préférence auprès de vrais utilisateurs, avant le lancement.

Qu’est-ce qu’un agent d’IA conversationnelle ?

Un agent d’IA conversationnelle est un système qui utilise l’intelligence artificielle pour comprendre les entrées des utilisateurs en langage naturel et générer des réponses en temps réel. Il se connecte à des bases de connaissances internes et récupère des informations au-delà de son propre contexte pour répondre aux utilisateurs. 

Dans une IA conversationnelle vocale, une couche vocale dédiée gère les interactions orales : le STT convertit la parole de l’utilisateur en texte, tandis que le TTS génère à partir de l’IA des réponses orales au rendu naturel.

Les systèmes d’IA conversationnelle s’entraînent sur d’immenses volumes de données vocales et textuelles. Au fil du temps, ces données permettent au modèle de comprendre comment traiter le langage humain, afin de converser logiquement avec les personnes. 

Chaque agent d’IA conversationnelle, qu’il fonctionne par voix, par chat ou les deux, s’appuie sur les mêmes technologies fondamentales : 

• Grand modèle de langage (LLM) : génère des réponses cohérentes et adaptées au contexte.
• Base de connaissances et génération augmentée par récupération (RAG) : ancre les réponses de l’agent dans votre propre base de connaissances interne, plutôt que de s’appuyer uniquement sur les informations déjà connues du modèle.
• Appel d’outils : permet aux systèmes d’IA d’agir, par exemple en vérifiant le statut d’une commande ou en réservant un créneau dans un agenda, plutôt que de simplement évoquer l’action.
• Garde-fous : ils s’exécutent en parallèle du modèle et maintiennent l’agent dans le sujet et dans l’univers de votre marque, selon les limites que vous définissez. 
• Canaux de déploiement : les différents moyens par lesquels un agent d’IA conversationnelle peut interagir avec les utilisateurs, comme les appels téléphoniques, les sites web, les applications mobiles et les plateformes de messagerie.

En complément, les agents vocaux ajoutent une couche de parole en temps réel à ce même socle :

• Speech to Text : convertit les propos de l’utilisateur en texte, que le LLM peut ensuite traiter. 
• Text to Speech : un moteur TTS transforme la réponse de l’agent en parole au rendu naturel, que l’utilisateur entend ensuite. 
• Gestion des tours de parole : un système qui gère les échanges d’une conversation en direct, notamment quand écouter, quand parler et comment gérer les interruptions.

Les agents conversationnels les plus avancés peuvent fonctionner par chat et par voix depuis une configuration unique, tout en partageant le contexte entre ces deux canaux. Leurs capacités dépassent largement celles d’un chatbot traditionnel.

Un chatbot traditionnel fait correspondre ce que saisit un utilisateur à la branche la plus proche d’un arbre de décision préécrit et ne peut traiter que les entrées exactes pour lesquelles il a été conçu. Les agents d’IA conversationnelle utilisent les systèmes ci-dessus pour raisonner au-delà des parcours scénarisés, agir et converser en temps réel avec les utilisateurs. 

À quoi servent les agents d’IA conversationnelle ?

Qu’il s’agisse d’un agent qui résout les problèmes de service client ou d’un SDR IA sortant qui identifie de nouvelles opportunités pour les équipes commerciales, les agents d’IA conversationnelle s’intègrent naturellement aux workflows existants.

Quel que soit votre secteur d’activité, il existe probablement un cas d’usage de l’IA conversationnelle pour votre entreprise. Voici un aperçu de quelques domaines où les agents IA sont utilisés. 

• Support client : un agent IA sur votre site peut répondre aux questions fréquentes, vérifier le statut des commandes, gérer les retours ou transmettre une demande complexe à un agent humain. Klarna fait partie des entreprises qui ont considérablement développé leur support client grâce à un agent d’IA conversationnelle.
• Prospection commerciale : les agents SDR IA sortants peuvent qualifier les prospects et planifier des rendez-vous pour les commerciaux. Ils peuvent travailler 24 h/24, en assurant une qualité d’appel et de conversation constante. Employment Hero a utilisé ElevenAgents pour appeler ses clients existants au sujet de son nouvel AI Recruitment Agent, obtenant un taux de réponse de 33 % et favorisant l’activation du produit à une échelle impossible à atteindre avec des agents humains seuls. 
• Prise de rendez-vous : les entreprises peuvent créer des agents IA d’accueil entièrement automatisés, qui prennent des rendez-vous et accompagnent vocalement l’intégration des clients. Avec Reception.ai, même les débutants peuvent créer facilement un système de planification de bout en bout. 
• Éducation : les tuteurs IA donnent vie aux ressources pédagogiques et offrent aux apprenants un accompagnement personnalisé. Brilliant a lancé des tuteurs d’IA conversationnelle sur sa plateforme afin d’accompagner les étudiants dans la résolution de problèmes complexes en temps réel, apportant un nouveau niveau d’interactivité à l’apprentissage. 
• Assistance médicale : les prestataires de santé peuvent déployer un agent d’IA conversationnelle sur leur site pour faciliter l’intégration multilingue des patients, tout en respectant les exigences HIPAA. Everlywell a utilisé ElevenAgents pour multiplier par 3,5 les taux de conversion auprès des membres hispanophones, par rapport à un serveur vocal interactif traditionnel (IVR).
• Logistique et opérations de livraison : les agents d’IA conversationnelle peuvent gérer les appels sortants, les confirmations de livraison, les mises à jour de statut et la gestion des exceptions. Deliveroo a utilisé ElevenAgents pour réengager plus de 80 % des livreurs inactifs et contacter 86 % des sites partenaires pour activer le Rider Check-In.
• Assistants internes : les agents IA s’intègrent directement au processus d’intégration des RH afin de réduire le temps total d’intégration et de déployer les workflows de formation à grande échelle. TELUS utilise ElevenAgents pour réduire de 20 % le temps de formation des nouvelles recrues, en formant de nouveaux utilisateurs à partir de plus de 90 000 conversations clients simulées. 

La flexibilité des cas d’usage s’explique notamment par le très grand nombre d’intégrations que vous pouvez mettre en place avec des plateformes comme ElevenAgents. Connectez Google Calendar et Calendly pour un agent de planification, ou créez des workflows de téléphonie complexes avec Twilio et SIP. 

Avec ElevenAgents, nul besoin de partir d’une page blanche pour créer votre agent d’IA conversationnelle. La bibliothèque de modèles ElevenAgents propose 60 agents préconfigurés que vous pouvez adopter pour créer un agent IA pour votre entreprise sans écrire une ligne de code.

Ce dont vous avez besoin avant de créer un agent d’IA conversationnelle

Vous pouvez vous lancer dans ElevenAgents sans expérience et créer un agent d’IA conversationnelle à partir de zéro, mais un plan clair vous permettra d’obtenir plus rapidement un agent utilisable.

Surtout si vous débutez, définissez les éléments suivants avant de commencer :

• Un cas d’usage clair : pourquoi avez-vous besoin de cet agent ? Quel problème précis doit-il résoudre, et comment ? Un cas d’usage adapté et spécifique vous aidera à créer rapidement une solution prête pour la production.
• La connaissance de votre audience : quelle expérience vos utilisateurs attendent-ils lorsqu’ils interagissent avec un agent IA ? La réponse dépend fortement de votre entreprise et de votre secteur. Par exemple, un agent destiné à une application financière pourra adopter un ton beaucoup plus sérieux et axé sur les données qu’un agent qui aide des voyageurs à réserver dans votre hôtel en bord de mer.
• Une plateforme : les débutants doivent choisir une plateforme qui gère toute l’infrastructure pour eux. Avec ElevenAgents, vous disposez d’une plateforme unique pour créer, déployer et gérer vos agents d’IA conversationnelle sans avoir à gérer le code d’infrastructure. Nous prenons en charge l’audio en temps réel comme le déploiement multicanal, afin que vous puissiez vous concentrer sur l’expérience utilisateur plutôt que sur l’ingénierie technique.
• Une voix : après avoir clairement défini ce que vous créez et pour qui, il est temps de choisir la voix adaptée à votre marque. Chaleureuse et intelligente ? Professionnelle et directe ? Avec la Voice Library d’ElevenLabs, vous trouverez celle qui convient parfaitement.
• Une base de connaissances : en particulier si vous créez un agent de support client, vous devez préparer des documents à importer ou auxquels renvoyer, afin d’indiquer les informations que l’agent doit utiliser pour répondre aux questions. Plus vous fournissez de détails, plus les réponses seront riches. Découvrez comment activer le RAG afin d’enrichir vos agents avec votre base de connaissances.

Avec une orientation claire dans ces cinq catégories, vous avez tout ce qu’il faut pour créer un agent vocal IA sans code. 

Comment créer un agent d’IA conversationnelle : aperçu général

Créer un agent d’IA conversationnelle à partir de zéro peut sembler intimidant au premier abord, mais c’est bien plus simple que vous ne l’imaginez. ElevenAgents a rendu le processus aussi simple que possible pour les débutants, sans code ni maintenance d’infrastructure.

Nous avons divisé le processus en quatre étapes simples :

1. Créez votre agent dans ElevenAgents : utilisez le workflow de configuration d’ElevenAgents pour sélectionner l’agent que vous souhaitez créer.
2. Configurez votre agent : ajoutez un prompt système, un premier message, une voix par défaut et les capacités linguistiques.
3. Importez votre base de connaissances : ajoutez des informations en important un fichier, en écrivant directement sur la plateforme ou en collant une URL.
4. Testez et mettez en ligne : effectuez des simulations dans l’onglet Tests pour corriger les éventuels problèmes.

Si vous êtes prêt à vous lancer, vous pouvez créer un agent et commencer immédiatement avec notre plateforme en libre-service.

Pour les déploiements de grande envergure ou les équipes recherchant des conseils d’experts, contactez l’équipe commerciale afin d’évaluer vos cas d’usage, votre architecture et vos stratégies de déploiement. 

Découvrez ci-dessous, étape par étape, comment créer un agent d’IA conversationnelle.

Étape 1 : créez votre agent

Après vous être connecté au Workspace Agents, accédez au menu de gauche et cliquez sur l’icône Plus à côté d’Agents. 

Le parcours de configuration peut vous demander plusieurs informations :

• Le type d’agent que vous créez (Agent vierge, Assistant personnel ou Agent professionnel)
• Le secteur d’activité de votre entreprise
• Les outils et bases de connaissances que vous souhaitez connecter
• Le cas d’usage concerné et votre objectif principal
• Le nom de votre agent

Vous pouvez aussi parcourir les modèles existants pour découvrir un large choix de cas d’usage et passer immédiatement quelques étapes. L’un de ces 60 modèles accélère la création d’agents dédiés au support client, à l’éducation, à l’accueil, aux ventes et à la prospection.

Après avoir fourni les informations demandées ou sélectionné un modèle, cliquez simplement sur « Créer un agent » : ElevenAgents génère alors une première version fonctionnelle avec laquelle vous pouvez expérimenter.

Étape 2 : configurez votre agent

Quelques réglages définissent le comportement de votre agent et ses interactions avec les collaborateurs et les clients. Le prompt système est l’élément le plus important, mais ElevenAgents propose de nombreux autres paramètres utiles à explorer au cours de la création. 

Vous pouvez également modifier chacune de ces configurations au fil du processus. Vous pouvez changer les informations et prévisualiser vos modifications à tout moment : aucune de vos décisions n’est définitive.

Toutes les configurations suivantes sont modifiables depuis le Dashboard principal (accédez à Agent dans le menu de gauche) et ne nécessitent aucun code :

• Prompt système : l’ensemble d’instructions central : la personnalité, le ton, les objectifs et les garde-fous de l’agent. ElevenAgents génère un prompt initial à partir des informations fournies à l’étape 1. Modifiez-le pour l’adapter à votre marque ou réécrivez-le entièrement. Une structure claire en cinq parties (Personnalité, Environnement, Ton, Objectif, Garde-fous) explique le fonctionnement prévu de la plateforme. Voici un guide pour vous aider à rédiger un excellent prompt système.
• Premier message : ce que l’agent dit à l’ouverture d’une conversation. Gardez-le court, précis sur ce que l’agent prend en charge et chaleureux. 
• Voix : ElevenAgents propose une bibliothèque de plus de 11 000 voix au rendu naturel que vous pouvez utiliser. Écoutez-en plusieurs dans le contexte d’une conversation complète avant de choisir celle qui convient le mieux à votre entreprise. 
• Langue : vous pouvez sélectionner la langue par défaut et toutes les langues supplémentaires dans lesquelles vous souhaitez que l’agent communique. La détection automatique de la langue fait basculer l’agent vers la langue effectivement parlée par l’appelant : vous n’avez donc pas à la définir manuellement pour chaque conversation. 

À ce stade, vous pouvez aussi choisir le composant LLM qui alimentera votre agent. ElevenLabs présente les modèles disponibles, ainsi que leur latence et leur coût par minute.

Pour des parcours plus complexes, intégrez des outils supplémentaires dans l’onglet Tools et utilisez des procédures, c’est-à-dire des instructions spécifiques à une tâche, qu’un agent ne charge que lorsqu’elles sont pertinentes, par exemple une procédure pour les remboursements et une autre pour la récupération de compte.

Vous pouvez également créer des Agent Workflows, un éditeur visuel basé sur des graphes pour concevoir des conversations à embranchements, adaptées aux besoins de l’utilisateur plutôt que guidées par un script linéaire. Les workflows orientent les échanges entre des nœuds tels que des sous-agents, qui peuvent appliquer différents prompts système, LLM ou voix à une phase donnée de la conversation. 

Étape 3 : importez des documents dans votre base de connaissances

Dans la colonne de gauche, accédez à l’onglet « Knowledge Base » pour voir les documents associés à votre agent. Ces documents déterminent ce que dit réellement votre agent et les informations dont il se sert pour guider ses recommandations et répondre aux questions des clients. 

Cliquez sur « Add document » et choisissez l’une des options suivantes :

• Ajouter une URL : collez une URL et choisissez si vous souhaitez actualiser automatiquement son contenu tous les 7 jours. 
• Ajouter des fichiers : importez des fichiers epub, pdf, docx, txt, html ou md, jusqu’à 21 Mo chacun.
• Créer du texte : rédigez ou collez directement du texte dans la base de connaissances de la plateforme.

Vous devriez déjà disposer d’une base de connaissances prête à l’emploi. Pour la plupart des outils, elle fournira suffisamment d’informations pour répondre de manière fiable aux questions des utilisateurs. Pour des ensembles documentaires plus volumineux, activez le RAG afin que l’agent s’appuie sur une base de connaissances bien plus étendue sans ralentir ses réponses. 

Étape 4 : testez et mettez en ligne

À ce stade, vous devriez disposer d’un agent avec lequel converser et simuler des conversations complètes. Grâce au contexte issu de votre base de connaissances, votre agent sera personnalisé pour répondre au mieux aux besoins de vos clients.

Prévisualisez immédiatement vos modifications, ce qui vous permet d’itérer sur les prompts et les parcours conversationnels sans redéployer l’agent à chaque fois.

Avant le passage en production, testez toujours vos modèles aussi largement que possible. En pratique, vous pouvez effectuer toute une série de simulations depuis l’onglet « Tests ». Créez des tests pour les cas d’usage courants, puis exécutez-les par lots 3, 5, 15 ou 50 fois. 

Les tests réussissent ou échouent, et une transcription associée vous indique précisément ce qui a posé problème, le cas échéant, et comment le corriger. Lorsque toutes vos simulations réussissent dans la prévisualisation et que vous avez effectué quelques tests vous-même, il est temps de publier votre agent. 

Et voilà : vous avez créé un agent d’IA conversationnelle personnalisé pour votre marque, sans écrire une seule ligne de code.

Même les débutants peuvent créer des agents d’IA conversationnelle avec ElevenAgents

Qu’il s’agisse de créer des expériences de service client de qualité ou d’intégrer à une page un outil auquel les utilisateurs peuvent poser des questions, les agents d’IA conversationnelle fluidifient les interactions. Avec ElevenAgents, même les débutants peuvent créer et déployer des agents d’IA conversationnelle à grande échelle. 

Traitement audio en temps réel, gestion des tours de parole, détection des interruptions et déploiement multicanal : votre ElevenAgent personnalisé prend en charge toute la complexité. Connectez votre base de connaissances, créez une voix de marque cohérente, puis déployez-la par téléphone, web chat et messagerie, sans gérer l’infrastructure.

En savoir plus sur ElevenAgents ou contactez l’équipe commerciale dès aujourd’hui.

FAQ : comment créer un agent d’IA conversationnelle