Brevo

Profil du client et périmètre du projet

Client : Brevo (ex-Sendinblue)

‍Secteur : SaaS — Marketing & CRM

‍Expertise : Automatisation des processus métier

‍Durée : Mission en cours depuis mars 2025

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Contexte

Brevo est l'un des leaders européens du marketing digital et du CRM. Son équipe support traite un volume élevé de tickets chaque mois, répartis sur plus d'une centaine d'agents. Face à la croissance continue de ce volume et à la complexité croissante des demandes, Brevo souhaitait intégrer l'IA dans ses processus de support — non pas pour remplacer ses agents, mais pour les rendre plus efficaces et améliorer la qualité de service.

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Objectif du projet

Le support client de Brevo reposait sur des workflows largement manuels. Chaque ticket était lu, qualifié et traité par un agent humain, y compris les demandes récurrentes ou à faible valeur ajoutée. Les outils existants ne permettaient pas de comprendre le contexte des demandes ni de proposer des réponses fiables et personnalisées.

L'enjeu n'était pas seulement de traiter plus vite, mais de traiter mieux : produire des réponses qui respectent le ton de la marque, s'appuient sur la documentation interne à jour et s'adaptent au contexte spécifique de chaque utilisateur.

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Résultats clés

1. Accuracy des réponses automatiques : de 60 % à 80 %

2. Human-likeness des réponses : de 30 % à 58 %

3. Gain de temps sur l'intégralité des tickets : 30 %

La solution

Molia apporte son expertise en AI Engineering au sein de l'équipe IA de Brevo pour concevoir et développer un système d'agents IA dédié au support client. Le périmètre a couvert plusieurs cas d'usage complémentaires.

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Résolution automatique de tickets

Des agents IA analysent chaque ticket entrant, identifient l'intention, recherchent la réponse dans les sources de connaissance internes et proposent une résolution. Les cas simples sont traités de bout en bout. Les cas complexes sont enrichis d'un contexte structuré avant d'être transmis à un agent humain.

Assistance à la rédaction pour les agents

Un assistant IA aide les agents de support à rédiger leurs réponses en s'appuyant sur la base de connaissances interne, le "Help Center" et les référentiels techniques. L'agent humain garde le contrôle, mais gagne en rapidité et en cohérence.

Enrichissement contextuel

Les agents IA intègrent des capacités de recherche web, d'analyse d'images et de captures d'écran via des modèles vision, et de génération de résumés de conversations pour fournir un contexte complet à chaque interaction.

Suivi de la qualité

Un pipeline d'évaluation continue mesure la performance des agents IA en production — accuracy, pertinence, ton — et alimente une boucle d'amélioration qui permet au système de progresser à chaque itération.

Stack technique — Brevo

L'architecture repose sur des développements sur-mesure adaptés aux spécificités du support Brevo :

Orchestration des agents : LangGraph, Agent Development Kit (ADK)
Knowledge Graph : Neo4j pour structurer les relations entre concepts, produits et documentation
Évaluation en production : LangFuse, CI/CD
Déploiement : Docker, FastAPI, Kubernetes, ArgoCD