Agent IA de support client sur WhatsApp
· Par AI Compare
Répondez aux questions fréquentes des clients sur WhatsApp grâce à l’IA, et passez la main à votre équipe support quand il le faut.
Ce que vous allez créer
Un agent de support client sur WhatsApp qui répond aux questions fréquentes à partir de votre base de connaissances, garde le contexte de la conversation et transfère la conversation à votre équipe support, avec un résumé, quand il ne peut pas aider. Il s’appuie sur des modèles n8n comme « Handle WhatsApp support chats with OpenRouter, Pinecone and Gemini ».
Architecture
| Couche | Outil | Rôle |
|---|---|---|
| Canal | WhatsApp Business Cloud API | Reçoit et envoie les messages |
| Orchestration | n8n | Routage, logique, journalisation |
| Modèle | OpenRouter | Une seule clé d’API, de nombreux modèles (OpenAI, Anthropic, Google, modèles ouverts) |
| Connaissances | Pinecone + embeddings Gemini | Rechercher dans vos FAQ, politiques et informations produit |
| Mémoire | Simple Memory ou Postgres Chat Memory | Contexte par numéro de téléphone client |
| Équipe support | Votre helpdesk, Slack ou l’e-mail | Reprend les conversations escaladées |
Construire d’abord la base de connaissances
- Rassemblez les FAQ, la politique de retour, les informations de livraison, les fiches produits et les règles tarifaires.
- Créez un workflow d’indexation (comme notre workflow RAG Google Drive) : charger les documents → découper en morceaux → Embeddings Google Gemini → Pinecone Vector Store insert.
- Utilisez un index et un namespace réservés au contenu de support.
Le workflow de support
- WhatsApp Trigger → IF message (ignorer les statuts de remise et de lecture).
- Retrouver le client dans votre CRM ou votre base de données grâce à son numéro ; transmettre son nom et son historique de commandes à l’agent.
- Vérifier si un conseiller a pris le relais. Si quelqu’un de votre équipe s’occupe déjà de ce client, l’IA ne répond pas ; le message est seulement consigné.
- AI Agent avec :
- OpenRouter Chat Model
- Mémoire indexée sur le numéro de téléphone
- Outil Pinecone Vector Store pour la base de connaissances
- Outils facultatifs : suivi de commande (HTTP Request vers l’API de votre boutique), création de ticket
- Les messages non textuels (voix, images) reçoivent une réponse polie demandant du texte, ou sont transcrits si vous ajoutez cette branche.
- WhatsApp: Send message avec la réponse.
Transfert vers l’équipe support
Indiquez à l’agent dans son message système quand escalader : remboursements, réclamations, questions juridiques, clients mécontents, ou quand la base de connaissances n’a pas de réponse. Lors d’une escalade :
- Créez un dossier dans votre helpdesk (ou une ligne dans une feuille de calcul).
- Générez un court résumé de la conversation avec le modèle.
- Prévenez l’équipe dans Slack avec le résumé et un lien.
- Indiquez au client qu’un membre de l’équipe support va lui répondre, et arrêtez les réponses de l’IA pour ce client jusqu’à la clôture du dossier.
Règles et coûts
- Les réponses libres sont possibles dans les 24 heures suivant le dernier message du client ; ensuite, seulement des modèles approuvés.
- Meta facture par conversation/message selon la catégorie et le pays.
- Les coûts de modèle dépendent du modèle choisi dans OpenRouter ; utilisez un modèle moins cher pour les FAQ simples.
Mesurer les résultats
Consignez chaque conversation avec « résolue par l’IA » ou « escaladée », le temps de réponse et la note du client. Passez en revue les escalades chaque semaine et ajoutez les réponses manquantes à la base de connaissances.
