Helios Retail

Des agents IA au service d'un support technique logiciel

Trois agents en production qui assistent le support d'un éditeur de logiciels retail : triage, diagnostic guidé et suggestions ancrées dans le code réel du produit.

Client
Helios Retail
Secteur
Éditeur de logiciels retail
Période
2024 - 2025
Technologies
LangGraphGeminiQdrantCloud RunMCP

95 %

de précision de recherche, contre environ 60 % auparavant

Chaque suggestion accompagnée d'un score de confiance et de ses sources

Boucle de retour qui enrichit la base de connaissances en continu

Helios Retail édite une suite logicielle de gestion de points de vente. Son support technique affrontait le problème classique des éditeurs : des techniciens qui rediagnostiquent des incidents déjà résolus des dizaines de fois, avec la connaissance enfermée dans d’anciens tickets, des appels téléphoniques et la mémoire des experts.

Trois agents, trois usages

Sur une même base technique, trois agents spécialisés ont été mis en production.

L’agent de résolution juge d’abord si le ticket contient assez d’information pour travailler, et génère sinon les questions de clarification à poser. Il recherche ensuite en parallèle les tickets résolus similaires, les correctifs déjà planifiés et la documentation, puis rédige une proposition actionnable, assortie d’un score de confiance et de ses sources. Le technicien reste dans la boucle : l’agent propose, l’humain décide.

L’agent de diagnostic guidé propose un mode interactif. Il prescrit une étape de vérification, interprète la réponse du technicien, y compris les captures d’écran, et affine son hypothèse.

L’agent de selfservice, côté utilisateur final, répond aux questions d’usage en restant strictement ancré dans la documentation produit, filtrée par enseigne.

L’anti-hallucination comme principe d’architecture

Un agent qui invente un nom de table est pire qu’inutile. La réponse a consisté à indexer le code réel du produit, plus de cinq cent mille lignes de SQL et environ cinq mille classes, en combinant recherche exacte, plein texte et sémantique. La précision de recherche, mesurée en interne, passe d’environ soixante à quatre-vingt-quinze pour cent, et l’agent raisonne sur les vrais noms de tables, de procédures et d’écrans.

Deux mécanismes complètent le système. La détection des incidents déjà corrigés compare la version installée chez le client aux correctifs planifiés et signale quand la solution consiste simplement à mettre à jour. Et une boucle de retour enrichit la base de connaissances à chaque validation d’un technicien.

Étape suivante

Par où commencer chez vous ?

Dix jours pour cartographier où part le temps de vos équipes, chiffrer les leviers et désigner le premier système à construire. Si l'IA n'est pas la bonne réponse, je vous le dirai.

Diagnostic

Étape 1

10 jours

9 500 € HT · forfait, sur un domaine

  • Cartographie du temps réellement passé sur le domaine audité
  • Les leviers chiffrés en heures dégagées, classés par effort et par gain
  • La note de confidentialité : quelle donnée sort, où elle est traitée
  • Un plan de chantier à trois mois, avec le premier système à construire