L'essentiel en 30 secondes
- Un réseau de concessions gère les avis Google de 6 marques : Kia, Hyundai, MG Motor, Toyota, Nissan et BYD.
- Plus de 500 avis par jour sont lus, classés et traités par un moteur LLM couplé à un outil RPA.
- Résultat : −70 % de travail manuel et des réponses 80 % plus rapides.
- Les cas sensibles (menace juridique, sécurité, agressivité) remontent automatiquement à un humain.
Les résultats en chiffres
Un moteur LLM couplé à un outil RPA, orchestré par Power Automate.
Le contexte
Les équipes commerciales des concessions lisaient et répondaient à la main à des centaines d'avis Google chaque jour, pour six marques différentes. Chaque réponse devait respecter le ton de la marque, être rédigée dans la langue du client et orienter les réclamations vers la bonne équipe.
Un prompt qui lit entre les lignes
- Détection de l'ironie : « Merci de m'avoir fait attendre 2 heures » est classé négatif : l'IA répond au vrai problème, jamais au sarcasme.
- Émotions mixtes : « Service excellent, mais facturation interminable » : la réponse salue le positif et traite la réserve.
- Multilingue : Langue d'origine détectée, même sous une traduction Google : la réponse est toujours dans la langue du client.
- Étoiles ou texte ? : 4–5 étoiles : positif sauf plainte · 3 : mixte · 1–2 : négatif. En cas de contradiction, l'IA se fie au texte.
De l'avis à la réponse publiée
- Réception de l'avisCollecte automatique des nouveaux avis Google.
- Analyse de l'émotionÉmotion, intention et ironie identifiées avant toute réponse.
- CatégorisationDomaine métier et 1 à 6 catégories de réclamation attribués.
- Rédaction par le LLMRéponse au ton de la marque, dans la langue du client.
- Validation humaineSi nécessaire : les cas sensibles passent par un contrôle humain.
- Publication sur GoogleRéponse publiée, statut enregistré en base.
Orchestration : Power Automate · Accès : RBAC, chaque concession ne voit que ses propres données.
Chaque avis classé, priorisé et routé
| Domaine | Motifs couverts |
|---|---|
| Service | Réparation · Atelier · Entretien · Facturation après-vente · Pièces · Inspection |
| Achat | Achat de véhicule · Livraison · Vente · Financement · Négociation du prix |
| Prospect | Visite showroom · Essai · Demande · Devis · Sans achat |
| Aucun | Avis positifs : aucune escalade nécessaire |
Plus de 30 catégories détaillées (attente, prix, garantie, rendez-vous…) alimentent le CRM pour que la bonne équipe assure le suivi. Priorité haute pour 1–2 étoiles, moyenne pour 3 étoiles, basse pour 4–5 étoiles.
- Escalade automatique : menace juridique ou demande de remboursement, ton agressif ou discriminatoire, échecs répétés d'un même client, risque de sécurité pour le véhicule ou l'atelier.
Ce qui fait la différence
- Lucide face à l'ironie : lit l'intention émotionnelle, pas seulement les mots.
- Vraiment multilingue : répond automatiquement dans la langue de l'avis.
- Un ton humain : écrit comme une vraie concession, sans formules d'IA génériques.
- Escalade intelligente : menaces, sécurité ou agressivité remontent à un humain.
- Sortie JSON stricte : prête à être insérée en base, sans retraitement.
- Données cloisonnées : chaque concession ne voit que ses propres avis.
Questions fréquentes
Une IA peut-elle répondre aux avis Google à la place d'une équipe ?
Oui, pour la majorité des avis. Dans ce projet, le LLM analyse l'émotion, classe l'avis et rédige une réponse au ton de la marque. Les cas sensibles, comme une menace juridique ou un risque de sécurité, sont transmis à un humain avant publication.
Comment l'IA gère-t-elle l'ironie et les avis mitigés ?
Le prompt est conçu pour détecter le sarcasme et les émotions mixtes. Un avis ironique est traité comme une réclamation réelle, et un avis mitigé reçoit une réponse qui salue le positif et traite la réserve.
Les réponses sont-elles rédigées dans la langue du client ?
Oui. L'IA détecte la langue d'origine de l'avis, même lorsqu'il est affiché avec une traduction Google, et répond toujours dans cette langue.