Résumé du webinaire : Comment Cars24 automatise plus de 3 millions de minutes d'appels de vente avec la voix IA

Cars24 déploie en production des agents vocaux à grande échelle dans 13 langues. 

Cet article revient sur Dans les coulisses de l’agent : comment Cars24 automatise plus de 3 millions de minutes d’appels commerciaux avec l’IA vocale avec Jayesh Gupta, responsable de l’IA et de l’innovation chez Cars24. Il explique précisément comment Cars24 a conçu et déployé son système d’IA vocale, du premier cas d’usage simple à une architecture multi-agents traitant des millions de minutes de conversations clients.

Pourquoi l’IA vocale à cette échelle compte

Cars24 est l’une des plus grandes places de marché de voitures d’occasion en Inde, présente en Inde, aux Émirats arabes unis et en Australie. L’entreprise vend entre 4 000 et 4 500 voitures par mois, réalise plus de 100 000 inspections et organise plus de 22 000 essais routiers.

Sans compter le financement, l’assistance après livraison, le paiement des amendes et les prêts sur véhicule. À lui seul, leur parcours commercial s’étend sur 30 à 45 jours par client.

75 % de leurs acheteurs deviennent propriétaires d’une voiture pour la première fois. Pour eux, acheter une voiture n’est pas une simple transaction. C’est une décision importante sur le plan financier et chargée émotionnellement. Ainsi, 70 à 80 % de l’offre Cars24 ne réside pas dans l’application, mais dans la conversation : une vente humaine, guidée et accompagnée à chaque étape du parcours.

Avant les agents IA, le système ralentissait. Les clients contactaient les mauvaises équipes : l’équipe commerciale recevait des demandes d’assistance, ce qui allongeait les délais d’attente et dégradait l’expérience client. 

Les délais d’attente s’allongeaient. Des relances étaient oubliées tout au long d’un parcours de 30 jours. 

De la qualification des prospects à la documentation des prêts, l’ensemble de l’opération était coûteux et difficile à faire évoluer.

Aujourd’hui : 

1. 25 % de l’ensemble des appels sont automatisés
2. Près de la moitié des ventes sont assistées par l’IA vocale
3. Les coûts d’appel ont baissé de 50 %

Démo 1 : l’agent de négociation de Cars24

Scénario : Un agent vocal Cars24 appelle un vendeur qui envisage de céder sa voiture et négocie en hindi pour le convaincre de choisir Cars24 plutôt que des plateformes concurrentes.

Ce qui a été montré :

- L’agent mène une négociation commerciale complète en hindi

- Il répond aux objections et rivalise avec d’autres plateformes en temps réel

- La conversation semble naturelle, avec une faible latence et sans pauses robotiques

- L’agent obtient l’engagement du vendeur envers Cars24 pendant l’appel

Pourquoi c’est important : Ces agents vendent activement, gèrent l’ambiguïté, répondent aux objections et orientent la décision de conversion, le tout dans la langue dans laquelle le client est le plus à l’aise. Cars24 a constaté que l’adéquation linguistique augmente directement le temps de parole et les résultats commerciaux.

Démo 2 : l’orchestration multi-agents pour la vente croisée

Scénario : Un client a manqué un rendez-vous d’inspection. Un agent de qualification l’appelle pour le reprogrammer, détecte son intention de changer de véhicule et transfère l’appel en direct à un agent commercial, qui reprend la conversation sans perdre le contexte.

Ce qui a été montré :

- L’agent 1 (Sneha) ouvre l’échange en abordant le rendez-vous manqué et le reprogramme

- Sneha identifie l’intention : le vendeur souhaite-t-il changer de véhicule ou vendre pour des raisons financières ?

- Le client indique vouloir changer de véhicule

- Sneha propose de transférer l’appel à la bonne équipe et le fait pendant l’appel

- L’agent 2 reprend avec tout le contexte et poursuit l’échange vers l’achat d’une voiture d’occasion

- Lorsque le client demande à être rappelé dans une heure, l’agent confirme, récapitule le statut du rendez-vous et termine l’appel proprement

Pourquoi c’est important : Cette démo montre concrètement ce qu’est l’orchestration multi-agents. Chaque agent traite une tâche et le contexte est transmis entre eux. Aucune répétition ni perte de contexte lors du transfert. Cars24 développe un numéro unique disponible 24 h/24, 7 j/7, permettant aux clients de gérer l’ensemble de leur parcours — vendre, acheter, financer — sans jamais avoir à se répéter.

Comment Cars24 l’a conçu : les considérations techniques

Cars24 a commencé par le cas d’usage le plus simple possible : les rappels de rendez-vous manqués. Des appels courts, des résultats binaires et un faible coût d’erreur. Cela leur a permis de comprendre ce qui fonctionne avant d’élargir le dispositif.

Lorsqu’ils sont passés à des appels entrants plus longs et plus complexes — des échanges de découverte automobile de 7 minutes en moyenne, atteignant parfois 13 minutes — ils ont rencontré une limite forte des architectures à agent unique. 

Les modèles mini commençaient à perdre le contexte au-delà de 3 à 4 minutes. 

Les modèles plus grands introduisaient de la latence. 

Tout concentrer dans un seul prompt fragilisait le système : une modification du parcours de prêt pouvait perturber le parcours d’achat.

Leur solution a été l’orchestration multi-agents. Ils ont découpé la conversation en étapes : 

1. Un petit agent de qualification utilisant un modèle mini capte l’intention initiale
2. Un modèle plus grand prend le relais pour la découverte lorsque le client est engagé et prêt à attendre un peu plus longtemps
3. Un troisième agent spécialisé dans les prêts ne s’active que si le prix ou le financement est abordé.

Chaque agent excelle dans une tâche. Les modifications apportées à l’un ne perturbent pas les autres.

La pile technique (orchestrée avec la plateforme ElevenAgents) :

1. Reconnaissance vocale : ElevenLabs Scribe v2 en temps réel, choisi pour sa précision dans des environnements bruyants de niveau 2 et 3, dans 13 langues
2. Synthèse vocale : ElevenLabs Flash 2.5, récemment mis à niveau vers le mode expressif V3 avec une amélioration mesurable des performances commerciales
3. LLM : GPT-4.1 mini pour la plupart des cas d’usage, avec GPT-4o ou un équivalent pour les appels de découverte plus longs nécessitant un raisonnement plus approfondi
4. Téléphonie : WebSockets avec PCM à 24 kHz pour la qualité audio ; leurs fournisseurs en Inde incluent Twilio, Exotel et Plivo
5. Intégrations : appels API personnalisés vers la plateforme ElevenLabs Agents, prise en charge de MCP et intégration native à HubSpot pour le marché australien
6. Base de données vectorielle : Qdrant, avec quantification binaire pour les grands jeux de données de plus d’un million de vecteurs afin de limiter la latence et les coûts

Le choix d’utiliser Agents d’ElevenLabs plutôt que d’assembler séparément des composants STT, LLM et TTS reposait sur un seul critère : la latence. 

Construire eux-mêmes la chaîne de traitement, même avec les mêmes modèles sous-jacents, faisait systématiquement dépasser une seconde de latence. 

La plateforme ElevenLabs — qui réunit les modèles et la couche d’orchestration — a réduit ce délai de 30 à 40 %. Cette baisse s’est traduite directement par une hausse de 30 à 40 % des conversions.

Les bonnes pratiques de Cars24

1. Commencez là où le coût de l’échec est le plus faible. Le premier cas d’usage de Cars24 concernait les rappels de rendez-vous manqués : courts, simples et à faible enjeu. Démontrer l’efficacité du modèle dans ce contexte a renforcé sa crédibilité en interne et laissé à l’équipe le temps d’apprendre avant d’aborder les étapes à plus forte valeur du parcours.

2. Testez sur de vrais clients, pas sur des simulations. Les tests internes ne peuvent pas reproduire le chaos des conversations réelles. Cars24 a mené ses pilotes sur 10 % du trafic réel, accepté la baisse temporaire et utilisé les retours concrets pour itérer.

3. Faites de la longueur du prompt une contrainte stricte. Cars24 limite les prompts à 4 000 à 5 000 tokens pour les appels de moins de deux minutes. Des prompts plus longs ralentissent le modèle sans améliorer systématiquement les résultats. Si un cas d’usage exige davantage, créez un autre agent.

4. Conservez les réponses courantes dans le prompt, pas dans la base de connaissances. Pour les principales questions réellement posées par les clients, placez les réponses directement dans le prompt. Réservez les appels d’outils et la récupération RAG aux 20 % restants. Cela élimine la plupart des pics de latence lors des recherches dans la base de connaissances.

5. Préenregistrez le premier message. ElevenLabs Agents peut pré-générer et mettre en cache le message d’ouverture avant la connexion de l’appel. Associée à un premier message non interruptible, cette approche réduit les abandons précoces dus à la latence réseau ou aux interruptions prématurées.

6. Intégrez l’évaluation à chaque appel. Cars24 utilise les évaluations d’ElevenLabs Agents sur 100 % des appels afin de vérifier le respect des procédures opérationnelles standard, de détecter la frustration des clients et d’identifier les échecs. Les évaluations en échec déclenchent une revue manuelle. Des échantillons aléatoires sont audités chaque jour. L’équipe reste proactive plutôt que réactive.

7. Déployez progressivement. Les nouveaux déploiements d’agents suivent un lancement à 5 %, 10 %, 20 %, 50 %, puis 100 %, avec des paliers de deux jours à chaque étape pour confirmer la stabilité des métriques d’évaluation avant d’aller plus loin.

8. N’appelez pas les clients qui n’ont pas demandé à être contactés. Chaque appel sortant de Cars24 cible une personne déjà entrée dans le parcours. Les sollicitations IA non sollicitées augmentent les réclamations et nuisent à la confiance. La règle est simple : s’ils ne sont pas déjà engagés, Cars24 ne les appelle pas.

9. Soyez transparents lorsque les clients demandent s’ils parlent à une IA. Les agents Cars24 confirment qu’ils sont des assistants virtuels lorsqu’on le leur demande. Si un client souhaite parler à un humain, l’appel est transféré immédiatement.

10. Considérez les dépenses en IA comme un investissement, pas comme un coût. Cars24 intègre désormais les coûts liés à l’IA dans ses plans opérationnels annuels, avec des mandats précis associés à des résultats commerciaux mesurables. Chaque déploiement doit améliorer un indicateur concret.

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