Comment automatiser le support et la prise de rendez-vous avec les LLM (la bonne méthode)
Un cas d’usage pas à pas pour transformer les visiteurs de votre site en rendez-vous qualifiés grâce aux agents IA, à l’intégration de calendrier et à la mémoire de conversation.
La plupart des sites web fonctionnent encore avec des formulaires statiques ou des chatbots génériques. Et si votre agent IA pouvait réellement mener une conversation utile — et prendre des rendez-vous pendant que vous dormez ?
Nous avons récemment conçu ce système pour des cliniques et des équipes B2B. Voici ce que nous avons appris pour bien le faire.
Pourquoi c’est important
Que vous soyez un cabinet médical, un cabinet juridique ou un éditeur SaaS, vous faites probablement face aux mêmes enjeux :
Les LLM modernes permettent d’atteindre cet objectif — à condition que l’architecture soit bien pensée.
Voici notre méthode.
Pour des conseils sur la validation rapide de vos idées d'automatisation, consultez Éviter les prototypes IA coûteux.
1. Partir de vraies conversations comme base
Ne partez pas de zéro. Si vous disposez déjà d’historiques email ou chat avec des leads ou des patients, utilisez-les.
Voici notre méthode éprouvée :
Exemple : Une clinique disposait de centaines d’emails répondant aux questions de tarifs et de disponibilité. Nous les avons utilisés pour donner à l’agent un ton cohérent et des réponses fiables.
2. Rédiger un prompt adapté : informatif, accueillant et proactif
Les LLM ont besoin de cadre et de personnalité. Votre *system prompt* doit :
Exemple de prompt : “Tu es un assistant pour une clinique. Tu aides les visiteurs à comprendre nos services et tu les invites à prendre rendez-vous. Ton ton est chaleureux, professionnel et proactif. Si le visiteur montre de l’intérêt, propose systématiquement un appel et vérifie les disponibilités de l’équipe.”
3. Intégrer un calendrier pour réserver en temps réel
Personne n’aime remplir un formulaire puis attendre un appel. Nous connectons l’agent à un Google Calendar (ou un outil type Calendly avec API), pour qu’il puisse :
Astuce : Utilisez les métadonnées du calendrier pour segmenter les types de rendez-vous (ex. “1re consultation”, “appel support”, “démo produit”).
4. Sauvegarder les conversations pour le suivi et le contexte
Toutes les conversations utilisateur-agent doivent être stockées de manière structurée — surtout si un rendez-vous est pris.
Nous utilisons souvent Supabase ou PostgreSQL pour :
5. Ajouter le contexte dans l’événement du calendrier
Un détail que beaucoup oublient : l’agent a déjà eu une discussion complète avec l’utilisateur. Pourquoi ne pas l’exploiter ?
Lors de la réservation, l’agent doit :
Cela rend le premier échange plus fluide et montre à l’utilisateur qu’il a été écouté.
En conclusion
Ce système fonctionne car il est simple et ciblé.
Il ne s’agit pas de créer un chatbot omniscient, mais un agent de conversion :
→ Il informe
→ Il prend rendez-vous
→ Il prépare votre équipe à faire le suivi
C’est plus que ce que font la plupart des sites — et ça fonctionne 24h/24.
Nous avons déployé ce système pour des cliniques, des prestataires B2B et des équipes de support interne. Si vous envisagez d’automatiser votre premier point de contact (sans le rendre robotique), je serais ravi d’en discuter.
Pour encourager une culture d'innovation plus large dans votre entreprise, lisez Pourquoi adopter une culture tech et innovation.