Traitement agentique des appels
Quand le logiciel cesse de suggérer et termine le travail
Un rapport documenté sur l’IA agentique pour une ligne d’appels entrants : ce que c’est, là où elle aide, là où elle échoue, et les garde-fous. Il décrit l’idée en général, pas quelque chose que Inbound CX fait aujourd’hui.
Trois choses doivent être vraies
Retirez-en une et vous revenez à un robot conversationnel mieux rédigé.
Il voit l’état des choses
Pas une fenêtre de transcription : le vrai compte, la commande en cours, si vous êtes ouverts en ce moment. Sans l’état, il n’y a pas de jugement, seulement de la reconnaissance de formes.
Aujourd’hui, dans un flux d’appels Inbound CX. Les étapes « API / HTTP request », « Look up Inbound CX data » et « Look up in a table » lisent vos données pendant l’appel.
Il pose le geste
Une étape qui écrit, pas seulement qui lit : déplacer le rendez-vous, noter le rappel, prévenir le système qui gère la commande. Un logiciel qui ne fait que lire vous renvoie le travail.
Aujourd’hui, dans un flux d’appels Inbound CX. L’étape « Webhook » envoie un avis signé à un système que vous exploitez, et l’étape « API / HTTP request » peut lui envoyer un POST.
Il sait quand s’arrêter
Le plus difficile. Un transfert propre au premier doute vaut mieux qu’une tentative héroïque qu’il faut ensuite défaire.
Aujourd’hui, dans un flux d’appels Inbound CX. Les étapes « Transfer to queue » et « Transfer to a person » passent l’appelant à votre équipe.
Le rapport
L’IA agentique sur une ligne d’appels entrants : ce que c’est, là où elle aide, là où elle échoue, les garde-fous, une liste de vérification et comment évaluer un fournisseur. Ce rapport s’adresse à qui dirige une petite équipe qui répond elle-même au téléphone. Chaque chiffre externe renvoie à sa source et à sa date, et aucun ne mesure Inbound CX ni ses clients.
Revu avec ses sources le 15 septembre 2026.
Quatre chiffres à connaître
Prévision
80 %
des problèmes courants du service à la clientèle réglés par l’IA agentique sans intervention humaine d’ici 2029. C’est une prévision de Gartner publiée le 5 mars 2025 : une prédiction et non une mesure, qui porte sur les problèmes courants et non sur tous les appels.1
Sondage
64 %
des 5 728 clients sondés par Gartner en décembre 2023 préféreraient que les entreprises n’utilisent pas l’IA pour le service à la clientèle, et 53 % envisageraient de passer à un concurrent en l’apprenant. Publié le 9 juillet 2024.2
Prévision
50 %
des organisations qui comptaient réduire nettement leur personnel de service à la clientèle grâce à l’IA abandonneront ce projet d’ici 2027, selon une prévision de Gartner. Dans son sondage de mars 2025 auprès de 163 responsables du service, 95 % prévoyaient de garder du personnel pour décider du rôle de l’IA. Publié le 10 juin 2025.3
Recherche
233
incidents liés à l’IA signalés en 2024, un record et 56,4 % de plus qu’en 2023, selon l’AI Index 2025 de Stanford.4
Là où elle aide
Les meilleurs cas sur une ligne d’appels entrants ont trois points en commun : la demande revient souvent, la réponse se trouve dans un système que le logiciel peut lire, et une erreur se corrige facilement.
- Les questions qui ont une seule bonne réponse, déjà écrite quelque part : vos heures, où en est une commande, si un rendez-vous tient toujours.
- Les changements réversibles : déplacer un rendez-vous, noter un rappel, ajouter une consigne de livraison.
- Recueillir les détails avant qu’une personne prenne l’appel, pour que la personne qui répond ne reparte pas de zéro.
- En dehors des heures, quand le choix se fait entre une réponse limitée et pas de réponse du tout.
C’est le terrain que couvre la prévision de Gartner pour 2029 : les problèmes courants, pas tous les appels.1
Là où elle échoue
Des réponses fausses, dites avec assurance
Un modèle de langage peut affirmer une chose fausse du même ton posé qu’une chose vraie, et c’est l’entreprise qui en répond. Dans Moffatt v. Air Canada (14 février 2024), le Civil Resolution Tribunal de la Colombie-Britannique a conclu qu’il importait peu que l’information erronée vienne d’une page Web ou d’un robot conversationnel, que la compagnie n’avait pas pris de précautions raisonnables pour que son robot soit exact, et lui a ordonné de payer 812,02 $.5
Des consignes cachées dans ce que dit l’appelant
L’OWASP place l’injection de requête au premier rang des risques pour les applications fondées sur un modèle de langage : une entrée qui change ce que fait le modèle d’une façon que son propriétaire n’avait pas prévue. Au téléphone, cette entrée, c’est tout ce que dit l’appelant.6
Plus de pouvoir que la tâche n’en demande
L’OWASP parle d’autonomie excessive : un logiciel qui a plus de fonctions, de permissions ou d’autonomie que sa tâche ne l’exige. Si la tâche est de lire une commande, le logiciel ne devrait avoir aucun moyen d’en annuler une.7
Aucune porte de sortie
Un appelant qui tourne en rond avec un logiciel incapable de l’aider, sans moyen de joindre une personne, c’est l’échec dont on se souvient. Cela explique en partie la méfiance : dans le sondage de Gartner, 53 % des clients envisageraient de changer de fournisseur en apprenant qu’une entreprise allait utiliser l’IA pour son service à la clientèle.2
Garde-fous
Dire que c’est un logiciel, avant tout le reste
Le Commissariat à la protection de la vie privée du Canada demande que les personnes qui utilisent un outil d’IA générative sachent qu’il s’agit d’un tel outil (principes du 7 décembre 2023). Le code volontaire canadien sur l’IA générative demande que les systèmes qu’on pourrait prendre pour des humains soient clairement identifiés. L’article 50 du règlement européen sur l’IA oblige les fournisseurs à concevoir ces systèmes de façon que les personnes soient informées qu’elles interagissent avec une IA. Dites-le à l’appelant dès les premiers mots.8910
Toujours un moyen de joindre une personne
La Loi sur la protection des renseignements personnels dans le secteur privé (art. 12.1) oblige l’entreprise qui rend une décision fondée exclusivement sur un traitement automatisé à en informer la personne, à lui donner sur demande les raisons et les principaux facteurs, et à lui permettre de présenter ses observations à un membre du personnel en mesure de réviser la décision. Prévoyez le transfert à une personne avant l’automatisation : quand l’appelant le demande, quand le logiciel hésite et après un nombre fixé d’échanges.11
Les urgences passent avant tout
Aucune étape automatisée ne doit se placer entre un appelant et les services d’urgence. L’appelant qui dit avoir besoin d’aide tout de suite joint une personne ou se fait dire de raccrocher et de composer le 9-1-1, et ce chemin se vérifie sans jamais appeler le 9-1-1. Le 9-1-1 avec Inbound CX
Consentement et vie privée
Avant d’utiliser une technologie capable d’identifier, de localiser ou de profiler un appelant, la même loi québécoise (art. 8.1) oblige à l’en informer, ainsi que des moyens d’activer ces fonctions, et les paramètres doivent assurer par défaut le plus haut niveau de confidentialité (art. 9.1). Si le logiciel envoie ensuite un courriel ou un texto promotionnel, les règles canadiennes antipourriel sur la demande de consentement s’appliquent : dire à quoi sert le consentement, qui le demande, avec une adresse postale et un moyen de le joindre, et qu’il peut être retiré.111213
Les appels que le logiciel passe
Une ligne d’appels entrants se termine souvent par un rappel. Aux États-Unis, la FCC a confirmé le 8 février 2024 que les voix générées par l’IA sont des voix artificielles au sens des restrictions de la Telephone Consumer Protection Act.14
Garder enregistrements et transcriptions le temps nécessaire, pas plus
La loi québécoise (art. 23) oblige à détruire ou à anonymiser un renseignement personnel une fois atteintes les fins de sa collecte. Décidez combien de temps les enregistrements et toute trace écrite d’une conversation sont gardés, et qui peut les voir, avant que le logiciel commence à en produire. Chez Inbound CX, les enregistrements sont supprimés après 30 jours, sauf si l’organisation fixe une autre durée.11
Liste de vérification
Répondez à ces questions avant qu’un logiciel réponde à votre téléphone.
- Vous pouvez nommer les trois à cinq demandes derrière la plupart de vos appels, d’après vos propres relevés d’appels plutôt que de mémoire.
- Pour chacune, la réponse se trouve dans un système que le logiciel pourrait lire, et vous savez qui le tient à jour.
- Chaque geste que le logiciel pourrait poser peut être annulé, et vous savez comment.
- Le logiciel n’a que les permissions que sa tâche exige : la lecture, là où lire suffit.
- Les premiers mots disent à l’appelant qu’il parle à un logiciel.
- L’appelant peut joindre une personne à tout moment en le demandant, et le logiciel passe la main de lui-même quand il hésite ou après un nombre fixé d’échanges.
- Tout ce qui ressemble à une urgence va directement à une personne ou aux consignes du 9-1-1, et ce chemin se vérifie sans appeler le 9-1-1.
- Vous avez décidé de ce qui est enregistré ou noté, de l’endroit où c’est conservé, pour combien de temps et qui peut le voir, et votre politique de confidentialité le dit.
- Une personne de votre équipe lit un échantillon de conversations chaque semaine, et le logiciel peut être désactivé en quelques minutes.
- Vous savez ce que coûte une conversation, et un plafond mensuel arrête la dépense.
Comment évaluer un fournisseur
Demandez les réponses par écrit, et demandez à voir le logiciel traiter des appels comme les vôtres.
- Que peut faire exactement le logiciel dans mes systèmes, et chaque geste peut-il être limité ou désactivé ?
- Qu’entend l’appelant en premier, et quelqu’un peut-il retirer la mention qu’il s’agit d’un logiciel ?
- Comment passe-t-il la main à une personne, et que voit cette personne de la conversation jusque-là ?
- Que se passe-t-il quand il ne sait pas, quand la ligne est mauvaise ou quand l’appelant change de langue ?
- Où sont conservés les enregistrements, les textes et ce qui est envoyé au modèle, dans quel pays, combien de temps, et qui d’autre y a accès ?
- Ce que disent mes appelants sert-il à entraîner un modèle ?
- Comment est-il protégé contre l’injection de requête, et contre le fait d’en faire plus que sa tâche ?
- Combien coûte une conversation, y a-t-il un plafond, et que se passe-t-il quand il est atteint ?
- Parmi les fonctions que vous me montrez, lesquelles fonctionnent aujourd’hui, et lesquelles sont prévues ?
Pour une liste plus complète, le cadre de gestion des risques de l’IA du NIST (publié le 26 janvier 2023) et son profil sur l’IA générative (26 juillet 2024) sont gratuits et détaillés.15
Ce qu’Inbound CX propose aujourd’hui
Les flux d’appels Inbound CX se construisent avec 28 sortes d’étapes. Celles qui comptent ici lisent vos données pendant l’appel, envoient un webhook signé à un système que vous exploitez et passent l’appelant à votre équipe.
Une étape utilise l’IA. Elle est construite et n’est activée pour aucun compte. Ses limites sont des réglages de l’étape : au plus 12 échanges, et une réponse plus lente que 10 secondes passe à une personne. L’étape d’IA, et ce qui est annoncé
Lexique
- IA agentique
- Logiciel qui s’appuie sur un modèle de langage pour décider des étapes vers un but et les exécuter, comme lire un dossier et déplacer un rendez-vous, plutôt que de seulement produire du texte.
- Modèle de langage
- Logiciel entraîné sur de grandes quantités de texte pour produire les mots les plus probables. Il peut sembler sûr de lui tout en se trompant.
- Hallucination
- Le nom courant d’une affirmation fausse qu’un modèle présente comme un fait.
- Injection de requête
- Une entrée conçue pour qu’un modèle ignore ses consignes ou fasse ce que son propriétaire n’avait pas prévu.6
- Autonomie excessive
- Donner à un logiciel plus de fonctions, de permissions ou d’autonomie que sa tâche n’en exige.7
- Transfert à une personne
- Passer l’appelant à une personne, avec ce qui a déjà été dit, pour que personne ne recommence.
- Divulgation
- Dire à l’appelant, dès le début, qu’il parle à un logiciel.
- Décision fondée exclusivement sur un traitement automatisé
- L’expression québécoise pour une décision prise par un logiciel au sujet d’une personne, sans révision humaine. Elle entraîne l’obligation d’informer la personne et de lui permettre de demander une révision.11
- Consentement exprès
- Le consentement qu’une personne donne par un geste de sa part, après avoir appris à quoi il sert, qui le demande et qu’elle peut le retirer.13
- Durée de conservation
- Le temps pendant lequel un enregistrement ou un dossier est gardé avant d’être supprimé ou anonymisé.11
Sources
- Gartner Predicts Agentic AI Will Autonomously Resolve 80% of Common Customer Service Issues Without Human Intervention by 2029 Gartner · Publié le 5 mars 2025 · Consultée le 15 septembre 2026
- Gartner Survey Finds 64% of Customers Would Prefer That Companies Didn't Use AI For Customer Service Gartner · Publié le 9 juillet 2024 · Consultée le 15 septembre 2026
- Gartner Predicts 50% of Organizations Will Abandon Plans to Reduce Customer Service Workforce Due to AI Gartner · Publié le 10 juin 2025 · Consultée le 15 septembre 2026
- The 2025 AI Index Report: Responsible AI Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence (HAI) · Édition 2025 · Consultée le 15 septembre 2026
- Moffatt v. Air Canada, 2024 BCCRT 149 Civil Resolution Tribunal (British Columbia) · Publié le 14 février 2024 · Consultée le 15 septembre 2026
- LLM01:2025 Prompt Injection OWASP Gen AI Security Project · Édition 2025 · Consultée le 15 septembre 2026
- LLM06:2025 Excessive Agency OWASP Gen AI Security Project · Édition 2025 · Consultée le 15 septembre 2026
- Principes pour des technologies de l’intelligence artificielle (IA) générative responsables, dignes de confiance et respectueuses de la vie privée Office of the Privacy Commissioner of Canada · Publié le 7 décembre 2023 · Consultée le 15 septembre 2026
- Code de conduite volontaire visant un développement et une gestion responsables des systèmes d’IA générative avancés Innovation, Science and Economic Development Canada · Publié le septembre 2023 · Consultée le 15 septembre 2026
- Règlement (UE) 2024/1689 (règlement sur l’intelligence artificielle), article 50 European Union (EUR-Lex) · Adopté le 13 juin 2024 · Consultée le 15 septembre 2026
- Loi sur la protection des renseignements personnels dans le secteur privé (RLRQ c P-39.1) LégisQuébec (Gouvernement du Québec) · Texte à jour au 7 avril 2026 · Consultée le 15 septembre 2026
- Loi visant à promouvoir l’efficacité et la capacité d’adaptation de l’économie canadienne par la réglementation de certaines pratiques qui découragent l’exercice des activités commerciales par voie électronique (L.C. 2010, ch. 23), articles 10 et 11 Justice Laws Website (Government of Canada) · Texte à jour au 15 septembre 2026 · Consultée le 15 septembre 2026
- Règlement sur la protection du commerce électronique (CRTC), DORS/2012-36 Justice Laws Website (Government of Canada) · Texte à jour au 15 septembre 2026 · Consultée le 15 septembre 2026
- Declaratory Ruling FCC 24-17: Implications of Artificial Intelligence Technologies on Protecting Consumers from Unwanted Robocalls and Robotexts Federal Communications Commission · Publié le 8 février 2024 · Consultée le 15 septembre 2026
- AI Risk Management Framework National Institute of Standards and Technology · Publié le 26 janvier 2023 · Consultée le 15 septembre 2026
Pour aller plus loin
Séances en direct
Aucune séance n’est prévue
Dès qu’il y en aura une, elle sera annoncée ici avec sa date, son fuseau horaire, qui l’anime et un lien pour s’inscrire. Rien n’est annoncé avant d’être réservé.
Produit
La seule étape d’IA d’un flux d’appels
Ce qu’elle fait, les limites que vous lui fixez, et tout ce qui est annoncé à côté sans être construit.
IA, sur les pages de la plateforme
Outil gratuit
Votre premier menu téléphonique, dessiné dans votre navigateur
Dessinez le menu que vos appelants entendent, trouvez les impasses avant eux, et jouez vous-même l’appelant. Tout se passe dans votre navigateur.
Créateur de menu téléphonique · sans inscription
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sortes d’étapes dans le créateur de flux d’appels de Inbound CX. Parmi elles, celles qui donnent au menu accès à vos données : une requête API / HTTP, un webhook, une recherche dans vos données Inbound CX et une recherche dans une table que vous tenez.
Compté à partir du catalogue d’étapes du produit, et vérifié contre lui à chaque build.