Stellantis optimise le support client avec l’automatisation et l’IA de Make

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Secteur d’activité : Automobile / Industrie
Client final : Stellantis
Date de publication : Mai 2025
Secteur d’activité : Fabrication – Automobile
Cas d’utilisation : Automatisation du support client
Pays : Royaume-Uni
Taille de l’entreprise : 1.001 à 5.000
Applications utilisées : Knack , OpenAI , ClickSend

Introduction

Stellantis, l’un des leaders mondiaux de la fabrication automobile, a intégré la plateforme Make, spécialisée en automatisation et IA, pour transformer et automatiser son support client.

Face à l’explosion des demandes de la clientèle et la complexité croissante des échanges, Stellantis cherchait une solution capable de gérer efficacement les requêtes clients tout en réduisant la charge des équipes humaines.

Ce cas d’usage illustre comment l’alliance de l’automatisation avec l’intelligence artificielle permet d’améliorer la qualité du service, de réduire les délais de traitement et d’augmenter la satisfaction client.

Contexte et enjeux

Avec des millions de véhicules commercialisés à travers le monde, Stellantis doit gérer un volume considérable d’interactions clients, incluant des questions techniques, des demandes de support ou des suivis de dossier. Ce contexte génère plusieurs défis :

  • Charge importante des équipes support, qui doivent répondre rapidement à un grand nombre de demandes.
  • Complexité des requêtes, nécessitant souvent des interventions humaines qualifiées.
  • Nécessité de maintenir une expérience client fluide et personnalisée, malgré la diversité des canaux et des interlocuteurs.

Dans ce cadre, Stellantis a opté pour une automatisation intelligente qui combine des workflows personnalisés et des capacités d’IA conversationnelle.

Solution déployée : automatisation intelligente avec Make

La plateforme Make a permis à Stellantis de créer un système de support client automatisé, intégrant les fonctions suivantes :

  • Analyse automatique des demandes : Grâce à l’IA, les requêtes des clients sont analysées en temps réel pour identifier leur nature et priorité.
  • Orchestration multi-systèmes : Le workflow automatisé connecte plusieurs outils internes de Stellantis (CRM, base de données technique, plateformes de ticketing).
  • Réponses automatisées personnalisées : Pour les demandes simples ou récurrentes, le système génère automatiquement une réponse adaptée, réduisant les délais.
  • Escalade intelligente : Si la demande est complexe ou nécessite une expertise, elle est redirigée vers un agent humain avec un contexte complet pour un traitement plus rapide.

Ce dispositif a été développé en tenant compte des spécificités métiers de Stellantis, avec un accent sur la simplicité d’intégration et la flexibilité.

Résultats et bénéfices

Le déploiement de cette solution a généré plusieurs impacts concrets :

IndicateurAvant automatisationAprès automatisation
Temps moyen de réponse24 heures4 heures
Volume de demandes traitées par agent50 demandes/jour120 demandes/jour
Taux de satisfaction client82 %92 %
Réduction des coûts opérationnelsNon mesuréRéduction significative (estimation)

Ces résultats démontrent l’efficacité du recours à l’IA et à l’automatisation pour gérer des interactions clients complexes dans un contexte industriel à grande échelle.

Témoignage client

« Grâce à Make et à l’intégration de l’intelligence artificielle dans notre support client, nous avons non seulement amélioré la rapidité et la qualité de nos réponses, mais également libéré nos équipes pour qu’elles se concentrent sur les cas les plus complexes. Cette transformation digitale est un levier essentiel pour notre compétitivité et la satisfaction de nos clients. »
– Responsable du support client, Stellantis

Technologies clés utilisées

  • Make (plateforme d’automatisation) : Orchestration et intégration des systèmes.
  • Intelligence Artificielle (NLP, compréhension du langage naturel) : Analyse et classification automatique des requêtes.
  • Systèmes CRM et bases de données techniques : Source d’informations fiables pour alimenter les réponses.
  • Systèmes de ticketing : Gestion et suivi des demandes escaladées.

Source


https://www.make.com/en/success-stories/stellantis-make-ai-customer-support-automation

Analyse et Perspectives IA

Que doit en retirer une société du même secteur ?

Pour une entreprise industrielle ou un constructeur automobile, la gestion du support client est un enjeu stratégique, directement lié à la fidélisation et à la réputation de la marque. Ce cas démontre que l’intégration de l’IA générative et des outils d’automatisation permet de :

  • Réduire significativement les délais de traitement des demandes, améliorant ainsi la satisfaction client.
  • Libérer les collaborateurs humains des tâches répétitives pour se concentrer sur les problématiques complexes à forte valeur ajoutée.
  • Assurer une meilleure cohérence et personnalisation des réponses grâce à la consolidation automatisée des données issues de multiples sources.
  • Générer des économies opérationnelles importantes, tout en augmentant la capacité de traitement.

Le succès de Stellantis illustre également l’importance d’une approche progressive, pilotée et ajustée aux besoins métiers, pour assurer une adoption durable et efficace.

Comment iA-match peut l’y aider ?

iA-match propose une gamme complète de services adaptés à ce type de transformation :

  • Bâtir votre stratégie d’IA générative : Définition claire des objectifs métiers et cadrage du déploiement des solutions IA dans le support client.
  • Coaching & Facilitation IA : Formation et accompagnement des équipes internes à l’usage et à l’optimisation des outils d’IA.
  • Conseil en gouvernance de l’IA : Mise en place de processus de supervision, d’éthique et de contrôle pour garantir la fiabilité et la conformité des réponses automatisées.
  • Mise à disposition de profils IA : Experts en NLP, automatisation et data science pour accompagner la conception et la maintenance des workflows.
  • Préparez votre Direction à l’ère de l’IA : Sensibilisation et stratégies de conduite du changement pour les comités de direction.
  • Transformation IA des processus métier : Cartographie et optimisation des parcours client intégrant l’IA pour maximiser l’impact opérationnel.

Pour aller plus loin, le Q&A iA-match :

1. Comment mesurer précisément l’impact de l’IA dans le support client ?
L’impact se mesure par des indicateurs quantitatifs (temps de réponse, volume traité, taux de résolution au premier contact) et qualitatifs (satisfaction client, engagement des agents). L’IA permet aussi d’analyser la nature des requêtes et de prédire les pics de demande. Pour une évaluation précise, il est important d’intégrer des outils de reporting automatisés et de croiser ces données avec les objectifs business.

2. Quels sont les principaux risques éthiques liés à l’automatisation du support client ?
Les risques concernent la confidentialité des données, la transparence dans la prise de décision automatisée, et le risque d’exclusion des clients moins familiers avec les outils digitaux. Il est essentiel de mettre en place une gouvernance rigoureuse, de prévoir un recours humain, et de s’assurer que l’IA ne génère pas de biais dans le traitement des demandes.

3. Comment garantir la personnalisation des interactions automatisées ?
La personnalisation repose sur la qualité des données clients, la capacité de l’IA à comprendre le contexte et l’historique des interactions, et l’intégration fluide avec les systèmes CRM. Le paramétrage des workflows doit permettre de moduler les réponses en fonction du profil client et du canal utilisé.

4. Quelle organisation interne adopter pour intégrer l’IA dans le support client ?
Une organisation agile, avec une collaboration étroite entre équipes IT, métiers, data scientists et support client, est recommandée. Un pilote projet dédié, des cycles d’amélioration continue et une formation des agents à l’IA sont des facteurs clés de succès.

5. Quelle est la place de l’humain dans un support client automatisé ?
L’humain reste indispensable pour gérer les cas complexes, offrir une écoute empathique et prendre des décisions stratégiques. L’IA est un assistant, pas un remplacement : elle décharge les équipes des tâches répétitives, leur permettant de se concentrer sur les relations à forte valeur ajoutée.

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