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 Behind the Agent : comment Cars24 automatise plus de 3 millions de minutes d'appels commerciaux grâce à l'IA vocale, avec Jayesh Gupta, responsable de l'IA et de l'innovation chez Cars24, qui explique précisément comment Cars24 a conçu et déployé son système d'IA vocale, du premier cas d'usage simple à une architecture multi-agents gérant des millions de minutes de conversations clients.

Pourquoi l'IA vocale à cette échelle est importante

Cars24 est l'une des plus grandes plateformes de voitures d'occasion en Inde, présente en Inde, aux Émirats arabes unis et en Australie. L'entreprise vend 4 000 à 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 garantis par des véhicules. Leur seul parcours de vente s'étend sur 30 à 45 jours par client.

75 % de leurs acheteurs acquièrent 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 d'émotion. Ainsi, 70 à 80 % du produit Cars24 ne réside pas dans l'application, mais dans la conversation : une vente humaine, guidée et assistée 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'opération était coûteuse 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 diminué de 50 %

Démo 1 : l'agent de négociation de Cars24

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

Ce qui a été présenté :

- L'agent mène une négociation commerciale complète en hindi

- Il traite les objections et se mesure aux autres plateformes en temps réel

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

- Pendant l'appel, l'agent obtient l'engagement du vendeur envers Cars24

Pourquoi c'est important : Ces agents mènent activement la vente, 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 : orchestration multi-agents pour réaliser une vente croisée

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

Ce qui a été présenté :

- L'agent 1, Sneha, aborde le rendez-vous manqué et le reprogramme

- Sneha cherche à comprendre l'intention : le vendeur souhaite-t-il monter en gamme ou vendre pour des raisons financières ?

- Le client indique son intention de monter en gamme

- Sneha propose un transfert vers la bonne équipe et l'effectue pendant l'appel

- L'agent 2 reprend avec tout le contexte et poursuit la conversation 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 l'orchestration multi-agents. Chaque agent gère une tâche et le contexte circule entre eux. Aucune répétition ni transfert perdu. Cars24 développe un numéro unique disponible 24 h/24 et 7 j/7, permettant aux clients de gérer tout 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 périmètre.

Lorsqu'ils sont passés à des appels entrants plus longs et plus complexes, des conversations de découverte automobile de 7 minutes en moyenne, atteignant parfois 13 minutes, ils se sont heurtés à une limite majeure des architectures à agent unique. 

Les mini-modèles commençaient à perdre le contexte après 3 à 4 minutes. 

Les modèles plus grands introduisaient de la latence. 

Concentrer tous les éléments dans un seul prompt rendait le système fragile : une modification du parcours de prêt pouvait casser 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 mini-modèle capte l'intention initiale
2. Un modèle plus grand prend le relais pour la découverte lorsque le client est engagé et accepte d'attendre un peu plus longtemps
3. Un troisième agent, spécialisé dans les prêts, s'active uniquement lorsque le prix ou le financement est évoqué.

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

La pile technique, orchestrée avec la plateforme ElevenAgents :

1. Speech to Text : ElevenLabs Scribe v2 en temps réel, choisi pour sa précision dans les environnements bruyants de niveaux 2 et 3, dans 13 langues
2. Text to Speech : ElevenLabs Flash 2.5, récemment mis à niveau vers Eleven v4 Turbo 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 incluent Twilio, Exotel et Plivo en Inde
5. Intégrations : appels API personnalisés vers la plateforme ElevenLabs Agents, prise en charge de MCP et intégration HubSpot native 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 maintenir une faible latence et des coûts réduits

La décision d'utiliser ElevenLabs Agents plutôt que d'assembler séparément des composants STT, LLM et TTS tenait à un seul facteur : la latence. 

En développant eux-mêmes le pipeline, même avec les mêmes modèles sous-jacents, la latence dépassait systématiquement une seconde. 

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

Bonnes pratiques de Cars24

1. Commencez là où le coût d'échec est le plus faible. Le premier cas d'usage de Cars24 était les rappels de rendez-vous manqués : courts, simples et à faible enjeu. Valider le modèle sur ce point a renforcé sa crédibilité en interne et laissé à l'équipe la possibilité d'apprendre avant d'intervenir sur les étapes les plus importantes du parcours.

2. Testez-le avec de vrais clients, pas 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 réels pour itérer.

3. Faites de la longueur des prompts une contrainte stricte. Cars24 limite les prompts à 4 000 à 5 000 jetons pour les appels de moins de deux minutes. Les prompts plus longs ralentissent le modèle sans améliorer systématiquement les résultats. Si un cas d'usage nécessite davantage, concevez un autre agent.

4. Conservez les réponses courantes dans le prompt, pas dans la base de connaissances. Pour les principales questions que les clients posent réellement, 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 générer et mettre en cache le message d'ouverture avant la connexion de l'appel. Combinée au fait de rendre ce premier message impossible à interrompre, cette approche réduit les abandons précoces dus au décalage 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, si le client a manifesté de la frustration et si un élément a échoué. Les évaluations échouées 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 une progression de 5 %, 10 %, 20 %, 50 %, puis 100 %, avec des paliers de deux jours à chaque étape afin de vérifier 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 s'adresse à une personne déjà engagée 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, ils ne les appellent pas.

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

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

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