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Étude de cas · Branify

Branify : plateforme de service client enrichie par l'IA

Une plateforme de service client IA qui traite 70 % des tickets entrants sans intervention humaine, puis oriente le reste vers le bon agent avec tout le contexte joint.

  • SecteurIA / SaaS
  • Année2024
  • PaysCanada
  • Durée3 mois
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Branify: AI-Enhanced Customer Service Platform hero screenshot

Résultats en un coup d'œil

  • 70%Des tickets résolus sans intervention humaine
  • 45%Réduction du temps de traitement moyen
  • 4.7/5Satisfaction client après le lancement

Le défi

Les clients de taille intermédiaire de Branify étaient submergés de tickets de support répétitifs – réinitialisations de mot de passe, état des commandes, retours. Leurs équipes s’épuisaient sur le niveau 1 tandis que les problèmes complexes s’enlisaient dans la file. Les chatbots du commerce échouaient faute de pouvoir accéder aux systèmes réels du client.

Notre solution

Nous avons construit un agent IA qui fonde chaque réponse sur la base de connaissances du client via Pinecone, appelle de vraies API (commandes, facturation, comptes) pour agir, et n’escalade que lorsque la confiance est faible. Quand il escalade, l’humain reçoit la transcription complète, le sentiment et une réponse suggérée.

  • Réponses augmentées par récupération à partir de la base de connaissances et de la documentation
  • Appel d’outils vers les API de commandes, de facturation et de CRM
  • Score de confiance et escalade vers un humain
  • Étiquetage du sentiment et de l’intention sur chaque conversation
  • Assistance à l’agent pour les conseillers humains
  • Journal d’audit complet et export de conformité

Comment nous l'avons construit

  1. 01

    Découverte et planification

    Nous avons commencé par des ateliers avec les parties prenantes pour cartographier les objectifs métier, les rôles utilisateurs et les contraintes de conformité, puis les avons traduits en une feuille de route produit sprint par sprint avec des critères d'acceptation clairs.

  2. 02

    Architecture et conception

    Notre équipe a conçu ensemble le modèle de données, les contrats d'API et le système d'interface, afin que le produit soit cohérent en apparence et en comportement dès le premier jour. Les parcours UX ont été prototypés dans Figma et validés auprès d'utilisateurs finaux avant d'écrire la moindre ligne de code.

  3. 03

    Développement et QA

    Les ingénieurs ont travaillé en sprints de deux semaines avec un déploiement continu vers un environnement de recette. Chaque fonctionnalité a été livrée avec des tests automatisés, une assurance qualité manuelle et une revue de sécurité avant la mise en production.

  4. 04

    Lancement et support

    Nous avons pris en charge le déploiement en production sur l'infrastructure cloud, la mise en place de l'observabilité et une session de formation de passation. UnlockLive reste sous contrat de suivi pour les évolutions mensuelles, la supervision et l'astreinte.

Stack technique

  • Next.js
  • Python
  • OpenAI
  • Pinecone
  • PostgreSQL
  • Développement d'agents IA
  • le développement SaaS
  • Intégrations
Branify chat interface
Interface de chat de Branify
Branify agent dashboard
Tableau de bord des agents Branify
Branify knowledge base
Base de connaissances Branify
Branify analytics
Analytique Branify
Branify integrations
Intégrations Branify
Branify settings
Paramètres de Branify

Questions fréquentes

Quel LLM Branify utilise-t-il ?

OpenAI est le choix par défaut ; la plateforme est indépendante du modèle et peut être orientée vers Anthropic, Azure OpenAI ou des modèles Llama auto-hébergés.

L'IA hallucine-t-elle ses réponses ?

Chaque réponse s'appuie sur des passages récupérés de la base de connaissances. Si la confiance de récupération est inférieure au seuil, la conversation est transmise à un humain.

Peut-il effectuer de vraies actions comme des remboursements ?

Oui – nous exposons des outils définis par le client (remboursement, report, consultation) et l'agent les appelle avec des permissions strictes et des journaux d'audit.

Private, On-Device LLM Deployment for a Privacy-Sensitive Enterprise (Ollama + llama.cpp) cover imageEntreprise / Santé100% Inférence sur l'appareil : aucune donnée client ne quitte l'ordinateur portable

Déploiement privé de LLM sur l'appareil pour une entreprise sensible à la confidentialité (Ollama + llama.cpp)

Comment nous avons remplacé une facture OpenAI de 4,2 k$/mois par un workflow LLM entièrement sur l’appareil avec Ollama, llama.cpp et une couche d’orchestration FastAPI — en conservant 100 % des données clients sur l’ordinateur portable de l’utilisateur tout en offrant des réponses en moins d’une seconde.

  • Ollama
  • llama.cpp
  • Llama 3.1
  • Qwen 2.5
  • +6
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Multi-Currency Payments & Subscriptions on FastAPI + Airwallex for a Global B2B SaaS cover imageFintech / SaaS5+ Devises en production en 12 semaines (USD, CAD, GBP, EUR, AUD)

Paiements et abonnements multidevises sur FastAPI + Airwallex pour un SaaS B2B mondial

Comment UnlockLive a livré une pile de paiements et d’abonnements Airwallex de niveau production sur Python et FastAPI — cinq devises en service en 12 semaines, 99,99 % de livraison des webhooks, alignée PCI-DSS et une baisse de 65 % du churn lié aux paiements échoués.

  • Python
  • FastAPI
  • Airwallex API
  • PostgreSQL
  • +6
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