Qonto illustre comment une scale-up orientée SaaS et expérience client peut tirer parti des agents IA pour augmenter la productivité des équipes internes, améliorer la cohérence des réponses et accélérer la prise de décision.
1. Cibler les besoins métiers avant de lancer l’IA
Qonto a commencé par analyser les points de friction internes (recherches d’informations, documentation des cas complexes, production de contenu) avant de construire des agents IA. Ce cadrage rigoureux garantit que les agents répondent à des besoins concrets et récurrents, pas seulement à des curiosités techniques.
2. Construire des agents IA spécialisés et intégrés
Plutôt que de déployer un assistant générique, Qonto a développé agents IA dédiés à des workflows spécifiques (extraction d’informations financières, réponses structuré es, synthèses de données client), intégrés aux outils internes. Cette spécialisation permet à l’IA d’être immédiatement utile et contextualisée.
3. Amplifier la productivité au lieu de remplacer les experts
L’IA chez Qonto est utilisée pour libérer les équipes des tâches répétitives (rédaction, recherche, synthèse) afin qu’elles puissent se concentrer sur les interactions à haute valeur ajoutée et la résolution de cas complexes. Cette approche équilibre efficacité humaine et puissance algorithmique.
4. Connecter l’IA à la connaissance institutionnelle
Les agents IA de la plateforme Dust accèdent aux documents internes, guides, playbooks et historiques de cas, ce qui permet de uniformiser les réponses et d’éviter les divergences de ton ou d’interprétation entre les équipes. Cela améliore la cohérence et la fiabilité de l’information délivrée aux utilisateurs.
5. Mesurer l’impact et itérer rapidement
Qonto suit des métriques claires (temps gagné, vitesse de réponse, adoption par les équipes) pour mesurer le ROI réel de l’IA. Cette démarche factuelle permet d’ajuster les agents, d’étendre les cas d’usage et de prioriser les améliorations selon les besoins réels des utilisateurs.
En synthèse
👉 Le cas Qonto montre que pour maximiser la valeur des agents IA, il faut partir des problèmes métiers, spécialiser les agents selon les workflows internes, et mesurer l’impact de manière continue.
Un exemple inspirant pour concevoir des agents IA robustes, intégrés et centrés sur les usages, capables d’augmenter à la fois la productivité interne et la qualité de service externe.
