Qu’est-ce qu’ElevenLabs Conversational AI ?

Omtera, en tant que partenaire stratégique d’ElevenLabs, aide les entreprises à mettre en œuvre la technologie ElevenLabs Conversational AI à travers les bons cas d’usage, des intégrations fiables et des objectifs métier mesurables. Aujourd’hui, alors que les demandes des clients augmentent, que les équipes sont confrontées à des conversations répétitives et que les utilisateurs attendent des réponses plus rapides, l’IA vocale devient non seulement un outil d’automatisation, mais également une composante importante de l’expérience client.

Qu’est-ce qu’ElevenLabs Conversational AI ?

ElevenLabs Conversational AI est une plateforme utilisée pour créer des agents IA capables de parler avec les utilisateurs en temps réel, de comprendre le langage naturel, de générer des réponses adaptées au contexte et d’effectuer des actions dans les systèmes de l’entreprise lorsque cela est nécessaire.

ElevenLabs positionne actuellement cette solution sous le nom d’ElevenAgents dans sa structure produit. Avec ElevenAgents, les entreprises peuvent concevoir des agents capables de communiquer par la voix ou par écrit, connecter ces agents à des sites web, des applications mobiles et des systèmes téléphoniques, puis suivre les performances des conversations depuis une plateforme centralisée.

Les systèmes de chatbot traditionnels suivent généralement des flux de questions-réponses prédéfinis ou des arbres de décision. ElevenLabs Conversational AI, en revanche, combine différents composants tels que les grands modèles de langage, Speech to Text, Text to Speech, les bases de connaissances, le tool calling et la gestion des conversations en temps réel. L’utilisateur peut ainsi communiquer de manière naturelle sans être obligé de saisir uniquement des commandes précises.

Par exemple, lorsqu’un utilisateur déclare :

« Je souhaite prendre rendez-vous dans votre bureau d’Istanbul pour la semaine prochaine. »

l’agent IA ne se contente pas de générer une réponse textuelle appropriée. Grâce à une intégration autorisée, il peut consulter le calendrier, proposer les créneaux disponibles, enregistrer l’horaire sélectionné et fournir une confirmation vocale à l’utilisateur.

ElevenLabs indique qu’ElevenAgents permet de développer des agents capables de communiquer naturellement sur les canaux vocaux et de chat, de se connecter à des outils afin d’effectuer des actions et de faire l’objet d’un suivi de leurs performances.

Comment fonctionne ElevenLabs Conversational AI ?

Pour qu’un agent IA vocal puisse mener une conversation naturelle avec un utilisateur, plusieurs couches technologiques doivent fonctionner ensemble.

Comprendre l’utilisateur avec Speech to Text

Speech to Text convertit en temps réel les phrases prononcées par l’utilisateur en texte. La rapidité et la précision de cette couche sont essentielles pour garantir que la conversation se déroule sans interruption.

Le système ne doit pas uniquement convertir les mots en texte. Il doit également gérer différents accents, vitesses de parole, bruits de fond et pauses naturelles au cours de la conversation.

Par exemple, lorsqu’un client déclare :

« J’ai passé ma commande hier, mais elle semble toujours en préparation. Pourriez-vous vérifier ? »

le système interprète cette déclaration et détermine que l’utilisateur souhaite obtenir des informations sur le statut de sa commande.

Générer des réponses avec un grand modèle de langage

Une fois la voix de l’utilisateur convertie en texte, le grand modèle de langage analyse le contexte de la conversation. Le system prompt de l’agent définit son rôle, ses objectifs, son style de communication, les outils qu’il peut utiliser et les règles qu’il doit respecter.

Un agent de support e-commerce peut recevoir des règles telles que :

Ne pas partager d’informations sur une commande sans vérifier l’identité de l’utilisateur.

Consulter la politique de l’entreprise dans la base de connaissances pour les demandes de retour.

Transférer à un représentant humain les problèmes qui dépassent son périmètre d’autorité.

Utiliser un langage clair, professionnel et empathique avec l’utilisateur.

Ne pas répéter de données financières ou personnelles au cours de la conversation.

Selon la documentation d’ElevenLabs, le system prompt agit comme un blueprint fondamental pour la personnalité et la structure de règles de l’agent. Le rôle de l’agent, ses objectifs, ses instructions étape par étape et ses guardrails peuvent être définis dans cette structure.

Produire une voix naturelle avec Text to Speech

La réponse générée par l’agent est convertie en parole grâce à la technologie Text to Speech. L’un des principaux domaines dans lesquels ElevenLabs se distingue est sa capacité à générer des voix qui tiennent compte de l’intonation, du rythme, de l’emphase et de l’expression émotionnelle, au lieu de simplement convertir un texte en fichier audio lisible.

Ainsi, un agent de support peut répondre à un utilisateur confronté à un problème avec un ton plus calme et empathique, tandis qu’un autre agent menant une conversation commerciale peut utiliser une voix plus dynamique et orientée vers l’action.

ElevenLabs propose également la possibilité de sélectionner une voix existante dans la Voice Library, de concevoir une nouvelle voix à l’aide d’une commande textuelle et d’utiliser le voice cloning lorsque les autorisations nécessaires sont disponibles.

Gérer les tours de parole avec le Turn-Taking

Dans une conversation réelle, les personnes ne parlent pas toujours selon un ordre parfaitement défini. L’utilisateur peut interrompre l’agent, laisser une phrase inachevée, faire une pause pour réfléchir ou corriger ce qu’il vient de dire.

Le turn-taking est la couche qui détermine quand l’agent doit écouter, quand il doit parler et comment il doit réagir lorsque l’utilisateur l’interrompt. Une faible latence et une gestion précise du turn-taking permettent à l’utilisateur d’avoir l’impression de participer à une véritable conversation plutôt que d’interagir avec un menu vocal.

Principales fonctionnalités d’ElevenLabs Conversational AI

Conversations proches de l’humain et à faible latence

Dans les applications d’IA vocale, la latence affecte directement l’expérience utilisateur. Une réponse tardive peut entraîner une prise de parole simultanée de l’utilisateur et de l’agent ou donner à la conversation une impression mécanique.

ElevenLabs positionne la plateforme ElevenAgents comme une solution permettant de créer des interactions vocales ou textuelles naturelles, proches de celles d’un humain et à faible latence. La plateforme rassemble dans un flux en temps réel les couches de détection de la parole, de génération de la réponse et de restitution vocale à l’utilisateur.

Agents IA multilingues

Pour les entreprises actives sur les marchés internationaux, la mise en place d’un centre d’appels distinct pour chaque langue peut représenter un coût important et une lourde charge de gestion. Grâce aux technologies vocales multilingues d’ElevenLabs, un même agent peut être configuré pour fournir des services dans différentes langues.

Cette fonctionnalité est particulièrement utile pour les entreprises actives dans le tourisme, l’e-commerce, les services financiers, l’éducation, la technologie et le support client international. Un agent capable de détecter la langue parlée par l’utilisateur peut poursuivre la conversation dans cette même langue tout en conservant le ton de communication défini par la marque.

Le support linguistique pouvant varier en fonction du modèle utilisé, de la configuration de l’agent et des fonctionnalités sélectionnées, des tests approfondis doivent être effectués dans les langues cibles avant la mise en production.

Base de connaissances et support RAG

Pour qu’un agent Conversational AI fournisse des réponses fiables, il doit avoir accès aux informations actuelles et validées de l’entreprise. Une base de connaissances peut être constituée à partir de ressources telles que la documentation produit, les articles de support, les politiques de l’entreprise, les guides d’utilisation et les questions fréquemment posées.

Retrieval-Augmented Generation, ou RAG, aide le modèle à baser sa réponse sur ces sources en recherchant dans la base de connaissances les contenus pertinents par rapport à la question de l’utilisateur.

Par exemple, une entreprise de logiciels peut ajouter les contenus suivants à sa base de connaissances :

Fonctionnalités du produit

Documentation d’installation

Contenu des offres

Guides d’intégration

Politiques de sécurité

Étapes de résolution des problèmes

Lorsqu’un utilisateur demande : « L’offre Enterprise inclut-elle le support SSO ? », l’agent peut récupérer la bonne réponse dans la documentation actuelle de l’entreprise au lieu de s’appuyer sur les connaissances générales du modèle.

Effectuer des actions avec le Tool Calling

Le tool calling permet à l’agent IA d’effectuer une véritable action au lieu de se limiter à fournir des informations. L’agent peut utiliser des API externes ou des systèmes connectés conformément aux autorisations appropriées et aux règles métier.

Voici quelques exemples d’actions :

Vérifier le statut d’une commande

Mettre à jour une fiche CRM

Créer un ticket de support

Planifier un rendez-vous dans le calendrier

Vérifier le statut d’abonnement de l’utilisateur

Trouver le produit ou l’offre de service approprié

Envoyer le résultat de la conversation à l’équipe concernée

Remplir un formulaire pendant la conversation

La page officielle des intégrations d’ElevenLabs indique que des centaines d’options d’intégration prêtes à l’emploi sont disponibles pour les infrastructures téléphoniques, les systèmes CRM, les plateformes de données et les applications métier.

Flux de conversation contrôlés avec les Workflows

Il n’est pas toujours approprié que chaque conversation se déroule de manière totalement libre. Dans les domaines de la finance, de la santé, de l’assurance, de la vérification des clients et des processus de vente, certaines étapes doivent notamment être réalisées dans le bon ordre.

Les workflows permettent de configurer les différentes étapes de la conversation, les points de décision, les étapes de vérification et les outils disponibles.

Par exemple, un processus de déclaration de sinistre peut être conçu comme suit :

L’identité de l’utilisateur est vérifiée.

Le numéro de police est recueilli.

Le type de sinistre est déterminé.

La date et la description de l’incident sont enregistrées.

Les documents nécessaires sont communiqués à l’utilisateur.

Un dossier de sinistre est créé dans le système.

Un numéro de référence est fourni à l’utilisateur.

Dans les situations complexes ou sensibles, la conversation est transférée à un représentant humain.

Cette structure permet aux processus métier critiques de progresser de manière contrôlée tout en préservant les capacités de conversation naturelle de l’agent.

Monitoring, Analytics et Evaluation

Le lancement d’un agent IA ne marque pas la fin du projet. Il est nécessaire d’évaluer régulièrement le niveau de réussite des conversations, les points où les utilisateurs rencontrent des difficultés et la mesure dans laquelle l’agent respecte les règles.

Les principaux indicateurs pouvant être suivis comprennent :

Taux d’achèvement des conversations

Taux de résolution dès le premier contact

Taux de transfert vers un représentant humain

Durée moyenne des conversations

Nombre de rendez-vous ou de ventes réussis

Étape à laquelle l’utilisateur quitte la conversation

Taux de réussite et d’erreur du tool calling

Taux de réponses incorrectes ou impossibles à vérifier

Satisfaction utilisateur

Coût par conversation

ElevenLabs indique fournir des outils non seulement pour créer des agents, mais également pour suivre et évaluer leurs performances.

Cas d’usage d’ElevenLabs Conversational AI

Service client et support technique

Les équipes du service client sont souvent confrontées à des questions répétitives concernant le statut des commandes, la réinitialisation des mots de passe, les informations de compte, l’utilisation des produits et les politiques de retour.

ElevenLabs Conversational AI peut prendre en charge une part importante de ces demandes 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7. L’agent peut récupérer une réponse dans la base de connaissances, vérifier le dossier client et transférer la conversation à un représentant humain avec tout son contexte lorsqu’il n’est pas en mesure de fournir une solution.

L’objectif n’est pas de remplacer complètement les employés du service client, mais de réduire les charges de travail répétitives afin que les équipes puissent se concentrer sur des problèmes plus complexes et à plus forte valeur ajoutée.

Vente et Lead Qualification

Tous les clients potentiels visitant un site web n’ont pas les mêmes besoins. Un agent commercial peut mener une conversation naturelle avec l’utilisateur et recueillir des informations telles que la taille de l’entreprise, les besoins, le budget, le calendrier et les systèmes actuellement utilisés.

Par exemple, l’agent d’une entreprise de logiciels B2B peut poser les questions suivantes :

Combien de personnes composent votre équipe ?

Quel système utilisez-vous actuellement ?

Quel est le principal problème opérationnel que vous souhaitez résoudre ?

À quelle date prévoyez-vous de commencer le projet ?

Avez-vous des besoins spécifiques en matière d’intégration technique ?

L’agent peut ensuite créer le lead dans le CRM, l’orienter vers le représentant commercial approprié et planifier une réunion à travers une intégration avec le calendrier.

Planification de rendez-vous

Les cliniques, les cabinets de conseil, les prestataires de services, les établissements d’enseignement et les entreprises de services sur site peuvent bénéficier des agents de planification de rendez-vous.

L’utilisateur peut consulter les dates disponibles au cours d’une conversation naturelle, effectuer son choix et recevoir une confirmation de rendez-vous. L’agent peut également être utilisé pour modifier ou annuler des rendez-vous.

Cette structure peut réduire la charge de travail des équipes qui planifient les rendez-vous par téléphone tout en contribuant à éviter que les demandes reçues en dehors des heures de travail ne soient manquées.

E-Commerce et gestion des commandes

Un agent e-commerce peut remplir différents rôles, depuis la découverte des produits jusqu’au support après-vente.

Par exemple, lorsqu’un utilisateur déclare :

« Je recherche une chaussure de running légère, résistante à l’eau et à moins de 5 000 TRY. »

l’agent peut consulter le catalogue de produits, présenter les options appropriées et orienter l’utilisateur vers les pages produit.

Après l’achat, il peut également fournir une assistance concernant le statut de la commande, la date de livraison, les conditions de retour et les possibilités d’échange.

Formation et Onboarding

Conversational AI peut être utilisé comme guide interactif dans les processus d’onboarding des collaborateurs ou dans les formations destinées aux utilisateurs.

Un nouveau collaborateur peut poser des questions à l’agent concernant les politiques de l’entreprise, les applications utilisées, les processus de congé ou la structure des départements. Un utilisateur SaaS peut recevoir une assistance vocale étape par étape pendant l’installation du produit.

Cette approche rend la documentation statique plus accessible tout en aidant les utilisateurs à accéder plus rapidement aux informations dont ils ont besoin.

Appels opérationnels et rappels

Les agents peuvent être utilisés non seulement pour les appels entrants, mais aussi pour les appels sortants, dans le respect des consentements appropriés et des réglementations légales.

Les cas d’usage comprennent notamment :

Vérification de livraison

Rappels de rendez-vous

Notifications concernant le statut d’une demande

Appels de satisfaction client

Rappels de documents manquants

Notifications de renouvellement ou d’abonnement

Cependant, dans les cas d’usage outbound, le consentement de l’utilisateur, ses préférences de communication, les réglementations locales et les horaires d’appel doivent être gérés avec attention.

Différence entre un IVR traditionnel et ElevenLabs Conversational AI

Dans les systèmes IVR traditionnels, les utilisateurs naviguent généralement à travers des menus fixes tels que « Appuyez sur 1 pour le service commercial, appuyez sur 2 pour le support ». Si le besoin de l’utilisateur n’apparaît pas dans le menu, le processus s’allonge et l’utilisateur peut être transféré vers le mauvais service.

Avec ElevenLabs Conversational AI, les utilisateurs peuvent expliquer ce qu’ils souhaitent faire avec leurs propres mots. L’agent peut déterminer l’intention, poser des questions complémentaires et effectuer des actions dans les systèmes connectés.

Les systèmes IVR traditionnels :

Utilisent des menus fixes.

Limitent l’utilisateur à des options prédéfinies.

Ont des difficultés à comprendre les demandes complexes.

Proposent généralement une expérience vocale mécanique.

Peuvent nécessiter une nouvelle conception du flux en cas de modification.

Les agents Conversational AI, en revanche :

Peuvent comprendre le langage naturel.

Peuvent conserver le contexte de la conversation.

Peuvent interpréter des formulations inattendues.

Peuvent récupérer des contenus actuels depuis les bases de connaissances.

Peuvent effectuer des actions à travers des API et des intégrations.

Peuvent gérer les interruptions lorsque l’utilisateur parle.

Peuvent transmettre le contexte à un représentant humain lorsque cela est nécessaire.

Toutefois, tous les processus ne doivent pas nécessairement être transférés vers Conversational AI. Des menus contrôlés, des étapes de vérification ou une validation humaine peuvent continuer à être utilisés pour les opérations simples et à haut risque. L’approche la plus efficace consiste à concevoir la conversation naturelle avec des workflows basés sur des règles.

Comment planifier un projet ElevenLabs Conversational AI ?

Sélectionner un cas d’usage unique et mesurable

Au lieu d’essayer d’automatiser l’ensemble des opérations de service client dès le premier projet, il convient de sélectionner un cas d’usage clairement défini.

Exemples de projets pilotes :

Demandes concernant le statut des commandes

Planification de rendez-vous

Questions fréquemment posées sur un produit

Préqualification des leads commerciaux

Support de documentation technique

Appels de vérification de livraison

Des objectifs mesurables doivent être définis afin que le pilote puisse être considéré comme réussi. Par exemple, « Traiter 50 % des demandes entrantes concernant les commandes sans intervention humaine » constitue un objectif clair.

Préparer le Conversation Design

La manière dont l’agent parle ne dépend pas uniquement du choix de la voix. Les mots qu’il utilise, la longueur des phrases, la manière dont il pose les questions, les scénarios d’erreur et les points de transfert vers un représentant humain doivent également être conçus.

Les questions suivantes doivent être traitées dans le conversation design :

Comment l’agent se présentera-t-il ?

Informera-t-il l’utilisateur qu’il s’agit d’une IA ?

Quelles informations peut-il demander ?

Quelles informations ne peut-il pas partager ?

Que dira-t-il lorsqu’il ne comprend pas une question ?

Après combien de tentatives infructueuses transférera-t-il l’utilisateur vers le support humain ?

Comment gérera-t-il les situations urgentes ou sensibles ?

Quel résumé fournira-t-il à la fin de la conversation ?

Organiser la base de connaissances

Des documents désorganisés, obsolètes ou contradictoires affectent négativement les performances de l’agent. Il convient donc de mettre à jour les contenus et d’identifier les responsables avant de créer la base de connaissances.

Pour chaque document, le propriétaire du contenu, la date de dernière mise à jour, le périmètre de validité et le statut d’approbation doivent être suivis.

Définir les intégrations et les autorisations

Les systèmes auxquels l’agent peut accéder doivent être définis selon le principe du moindre privilège. Chaque tool doit uniquement avoir accès aux données et aux actions nécessaires.

Par exemple, un agent chargé de vérifier le statut des commandes ne doit pas être autorisé à modifier l’ensemble du profil client de l’utilisateur. Il doit uniquement pouvoir consulter la commande concernée après vérification de l’identité.

Concevoir le transfert vers un représentant humain

Certaines conversations devront inévitablement être transférées vers un support humain. Des règles d’escalation claires doivent être préparées pour les réclamations complexes, les décisions à haut risque, les données sensibles et les demandes exceptionnelles.

Les informations suivantes peuvent être transmises au représentant :

Les informations d’identité vérifiées de l’utilisateur

Un court résumé de la conversation

La demande de l’utilisateur

Les actions réalisées par l’agent

L’étape ayant échoué

L’état émotionnel de l’utilisateur ou un signal d’urgence

L’utilisateur n’a ainsi pas besoin de réexpliquer les mêmes informations depuis le début.

Effectuer des tests pilotes et une optimisation continue

Avant la mise en production, différents accents, interruptions, questions ambiguës, environnements bruyants et demandes inattendues doivent être testés.

Tester uniquement les scénarios idéaux n’est pas suffisant. Les situations dans lesquelles les utilisateurs fournissent des informations incomplètes, changent de sujet, posent la même question de différentes manières ou transmettent des informations incorrectes doivent également être évaluées.

Services Omtera pour ElevenLabs Conversational AI

Omtera, en tant que partenaire stratégique d’ElevenLabs, ne se concentre pas uniquement sur la création d’un agent IA. L’objectif est également de permettre à cet agent de générer une valeur sécurisée et mesurable dans de véritables processus métier.

Conseil en cas d’usage et en stratégie

Omtera aide à identifier les cas d’usage présentant le plus fort potentiel de valeur en analysant les demandes des clients, les volumes de conversations, la charge de travail actuelle des équipes et les points de blocage opérationnels.

Chaque cas d’usage est évalué en fonction de sa faisabilité, de ses risques, de ses besoins d’intégration, de son impact métier attendu et de sa scalabilité.

Conception de l’agent et du flux de conversation

Le rôle de l’agent, sa voix, son ton de communication, son system prompt, ses workflows et ses règles d’escalation peuvent être conçus en fonction des besoins de l’entreprise.

L’objectif n’est pas seulement de créer un agent capable de parler naturellement, mais de construire un système respectant les standards de communication de la marque, connaissant ses limites et passant au support humain au bon moment.

Configuration de la base de connaissances et du RAG

Omtera peut accompagner la transformation des documents existants en une architecture d’information exploitable par l’agent. La segmentation des contenus, les contrôles de mise à jour, la hiérarchie des sources et les processus de vérification sont des éléments importants de ce travail.

Intégrations API et systèmes

Les agents ElevenLabs peuvent être intégrés à un CRM, un help desk, une infrastructure téléphonique, un calendrier, une base de données et des API internes à l’entreprise.

Omtera contribue à planifier l’architecture d’intégration nécessaire afin que l’agent ne reste pas une simple interface vocale, mais qu’il soit connecté aux processus métier de bout en bout.

Pilote, tests et mise en production

Pendant la phase pilote, les exemples de conversations, les scénarios d’erreur, les résultats du tool calling et les retours des utilisateurs sont analysés. Une fois les critères de réussite validés, le périmètre est étendu de manière contrôlée.

L’approche d’Omtera consiste à commencer par des pilotes mesurables plutôt que par une transformation importante et risquée, puis à transférer les enseignements obtenus vers l’environnement de production.

Monitoring et optimisation

Les performances des agents mis en production doivent être évaluées régulièrement. Omtera peut contribuer à mettre en place un processus d’optimisation continue en accompagnant l’analyse des résultats des conversations, des raisons de transfert, des points d’erreur et des comportements utilisateurs.

Points à prendre en compte lors de l’utilisation d’ElevenLabs Conversational AI

Indiquer clairement qu’il s’agit d’une intelligence artificielle

Pour des raisons de confiance et de transparence, il est important que les utilisateurs sachent qu’ils parlent avec un agent IA. L’agent doit clairement se présenter au début de la conversation.

Limiter les données personnelles

L’agent doit uniquement demander les données nécessaires à l’exécution de sa tâche. Il est important d’éviter le stockage inutile de données sensibles dans les enregistrements des conversations, de limiter les accès et d’appliquer des politiques de conservation conformes à la législation en vigueur.

Maintenir un contrôle humain dans les décisions critiques

Dans les domaines à haut risque tels que la santé, le droit et la finance, il peut être inapproprié que l’agent prenne seul la décision finale. Les actions nécessaires doivent être configurées de manière à nécessiter une vérification ou une approbation humaine.

Gérer le risque de réponses incorrectes et d’hallucination

Au lieu de faire des suppositions sur un sujet qu’il ne connaît pas, l’agent doit indiquer qu’il ne peut pas accéder à l’information ou transférer la conversation à l’équipe appropriée. Le RAG, des règles de prompt strictes, la vérification des tools et des processus réguliers d’evaluation contribuent à réduire ce risque.

Planifier la tarification et la capacité

Le coût d’un agent vocal peut ne pas se limiter aux minutes utilisées. L’infrastructure téléphonique, le modèle de langage, les intégrations, le développement, le monitoring, la sécurité et la maintenance doivent également être inclus dans le coût total de possession.

Comme les tarifs, le contenu des offres et les limites d’utilisation d’ElevenLabs peuvent évoluer au fil du temps, la page de tarification actuelle doit être consultée avant la mise en œuvre.

ElevenLabs Conversational AI aide les entreprises à rendre leur communication client plus rapide, plus accessible et plus scalable. Toutefois, une réussite durable dépend du choix du bon cas d’usage, de l’utilisation de sources d’information fiables, de la mise en place d’intégrations contrôlées, de tests approfondis et d’une optimisation continue du système.

Êtes-vous prêt à mettre en œuvre votre agent IA vocal de manière sécurisée et mesurable ? Contactez Omtera dès aujourd’hui pour planifier votre projet ElevenLabs.

Questions fréquemment posées

ElevenLabs Conversational AI et ElevenAgents sont-ils la même chose ?

ElevenLabs propose actuellement sa plateforme d’agents IA capables de parler et d’effectuer des actions sous le nom d’ElevenAgents. Conversational AI désigne la catégorie générale de la technologie, tandis qu’ElevenAgents désigne la plateforme produit d’ElevenLabs dans ce domaine.

ElevenLabs Conversational AI est-il uniquement utilisé pour les conversations vocales ?

Non. ElevenAgents peut être utilisé pour des interactions vocales et basées sur le chat. Les entreprises peuvent configurer leurs agents pour le téléphone, les sites web, les applications ou les canaux de support.

ElevenLabs Conversational AI nécessite-t-il du code ?

Un agent basique peut être créé et testé à travers une interface no-code. Toutefois, un développement technique peut être nécessaire pour les connexions API personnalisées, l’authentification, les workflows complexes, la sécurité des données et les intégrations avec les systèmes d’entreprise.

L’agent peut-il effectuer une action au nom de l’utilisateur ?

Oui. Grâce au tool calling et aux intégrations API, l’agent peut créer des rendez-vous, consulter des commandes, mettre à jour des fiches CRM ou ouvrir des tickets de support. Ces autorisations doivent être limitées de manière sécurisée.

ElevenLabs Conversational AI prend-il en charge le turc ?

ElevenLabs propose des modèles et des fonctionnalités d’agents multilingues. Toutefois, le support linguistique pouvant varier en fonction du modèle et de la configuration utilisés, il est recommandé de tester les performances en turc avec de véritables cas d’usage et des profils utilisateurs cibles.

ElevenLabs Conversational AI peut-il remplacer un centre d’appels ?

La plateforme peut automatiser les demandes répétitives et standardisées. Toutefois, les représentants humains doivent rester impliqués dans les situations complexes, sensibles ou exceptionnelles. Le modèle le plus efficace est une structure hybride dans laquelle les agents IA et les équipes humaines travaillent ensemble.

Comment démarrer un projet Conversational AI ?

Il convient tout d’abord de sélectionner un cas d’usage clairement défini, à faible risque et à fort volume. Ensuite, les indicateurs de réussite, la base de connaissances, le flux de conversation, les intégrations, les règles de sécurité et le processus de transfert vers un représentant humain doivent être préparés.

Quels services Omtera fournit-il dans ce processus ?

Omtera peut accompagner les entreprises dans des domaines tels que l’analyse des cas d’usage, la conception de l’agent, le développement du system prompt et des workflows, la configuration de la base de connaissances, les intégrations API, les tests, la mise en production et l’optimisation des performances.