Synerise Customer Agent
Le contexte comportemental dans chaque conversation client, grâce au même moteur que votre recherche, vos listes de produits et vos recommandations.
Acte I · Tension
Les clients découvrent des produits à quatre endroits à la fois
Recherche. Listes par catégorie. Recommandations. Et, de plus en plus, conversation.
La conversation atteint un taux de clic de 58.11%. Nous reviendrons sur ce chiffre à la fin.
Recherche
Listes par catégorie
Recommandations
Agent
Quatre points de découverte des produits
Quatre points de découverte. Un seul moteur.
La recherche ignore les clics du client sur les recommandations. La liste par catégorie ignore ce qu’il cherchait il y a un instant. Chaque point de contact possède son propre moteur, ses propres données et sa propre logique.
Les signaux de recherche améliorent les recommandations. Les clics sur les recommandations modifient les résultats des listes. Le modèle apprend de chaque interaction sur chaque point de contact.
ARCHITECTURE CLASSIQUE
Données distinctes. Logique distincte. Aucun signal ne circule.
SYNERISE
Infrastructure d’IA comportementale
un seul moteur apprend de chaque interaction sur chaque point de contact
Un seul moteur alimente la découverte des produits sur tous les points de contact
IA comportementale
Chaque décision s’appuie sur le comportement
Synerise prédit la prochaine action de chaque personne ou objet à partir de signaux comportementaux en temps réel. Cette action est activée sur n’importe quel canal, humain ou agentique. Inférence en moins d’une milliseconde, modèle de fondation auto-supervisé. Ouvert par conception : MCP, A2A.
2,6 Mds
décisions par jour
65K
prédictions AI par seconde
229 Mds+
requêtes TerrariumDB par mois
Sur des systèmes propriétaires
- Modélisation sans schéma : les entités et les relations évoluent sans migration
- Inférence en moins d’une milliseconde · modèle de fondation auto-supervisé
Architecture
Chaque parcours passe par la même couche de gouvernance
PROFIL OPÉRATEUR
UX
Responsables marketing, responsables de programmes de fidélité, équipes de campagne
PROFIL AGENT
MCP + Skills
Claude Code, Cursor, ChatGPT — équipes d’ingénierie et d’analyse
PROFIL DEVOPS
DX
Ingénieurs plateforme, pipelines CI/CD, informatique d’entreprise
Couche de gouvernance
Workflows d’approbation · Journal d’audit · Versionnement des objets · Retour arrière
Plateforme Synerise
Automatisations · Segmentations · Modèles · Recommandations · Brickworks · Fidélité
Les mêmes approbations, pistes d’audit et versions pour chaque parcours
Valeur
Revenus × productivité × interopérabilité
Sur une seule plateforme, chaque axe renforce les autres. Les agents IA internes et MCP deviennent le centre de commande de votre système. Ils déchargent votre équipe des processus techniques complexes, automatisent le travail et vous donnent le contrôle total de la plateforme.
01 — Revenus
Customer Agent
- Recherche agentique sur tous les canaux
- Signaux comportementaux → conversion
- Prêt pour le commerce sans clic
02 — Productivité
System Agent
- Des agents qui résolvent des cas d’usage complexes
- Ils disposent de tout le contexte et des connaissances opérationnelles
- Les équipes marketing se concentrent sur la stratégie, pas sur l’intégration
03 — Interopérabilité
MCP + Plugins
- Tout agent peut lire et écrire dans Synerise
- Les développeurs déploient depuis Claude Code, Cursor et Codex
- Aucune dépendance à un fournisseur quand votre stack évolue
Le troisième axe permet aux deux premiers de se développer au-delà de Synerise
Acte II · Synerise Customer Agent
Chaque client bénéficie de votre meilleur conseiller de vente
Un agent qui connaît le client, parle avec la voix de votre marque et vend à partir de données produits et métier à jour.
Toutes les capacités de l’agent sur une seule carte
Personnalisation et contexte
Découverte des produits et ventes
Expérience conversationnelle
Données, actions et intégrations
Contrôle, analyse et déploiement
Acte III · Voix
Vous définissez la personnalité. Sans code.
01 — Marque
Nom et description de l’activité : produits, canaux, langues.
02 — Assistant
Devise, ton, guide de style et périmètre d’action de l’agent.
03 — Comportement
Limite de mots, niveau d’interaction, questions de clarification et consignes sur le moment où les poser.
Donnez à votre agent sa propre personnalité
La même technologie que tous les autres clients. La voix unique de votre marque.
Charismatique ? Vif et énergique ? Honnête ? Direct, drôle, sûr de lui… tout est possible. Ce n’est pas un bot rigide ni un standard téléphonique. Un compagnon qui connaît les produits mieux que personne et se range du côté du client ? Pourquoi pas.
01 — Découvre
Comprend le besoin et trouve le bon produit dans votre catalogue.
Saisit les mots du client et trouve ce qu’il voulait dire, pas seulement ce qu’il a tapé.
02 — Aide à choisir
Lève les doutes, compare les options et accompagne jusqu’à l’achat.
Choisit une option et en parle à la première personne, avec un avis. Si la moins chère l’emporte, il choisit la moins chère.
03 — Prend soin
Gère les commandes, les livraisons et les retours dans le même chat.
Connaît ses limites : transfère la conversation au service client et renvoie vers la bonne page.
04 — Inspire
Suggère des styles et les produits qui vont avec. Agit comme un personal shopper.
Propose des accessoires et des catégories complémentaires, accessibles en un clic depuis la réponse.
Le même agent, quelle que soit la voix de votre marque
Sa personnalité se ressent dans chaque phrase
1 — Dit non avec ses propres mots
“Ce serait super de pouvoir vous offrir une telle remise, mais je suis là pour vous aider à trouver des produits, pas pour fixer les prix.” Il ne cite pas les conditions générales. Puis il termine par une question.
2 — Une question, puis les résultats
Un cadeau ? Une seule question sur les goûts du destinataire. Aucun interrogatoire sur l’occasion, le budget ou le style.
3 — Reprend les mots du client
Le client écrit “beauté”, et l’agent construit toute sa réponse autour de ce mot.
4 — Vend le résultat
“Un éclat sain qui se remarque”, “comme une journée au spa”. Pas une seule caractéristique technique.
Découverte des produits et ventes
Il vend comme votre meilleur conseiller de vente
Recommandations de produits
Toute la gamme des modèles de recommandation Synerise à la disposition de l’agent, avec vos règles de mise en avant, vos filtres et votre logique métier.
“Quelque chose comme ça, mais moins cher” déclenche une campagne de produits similaires.
Filtres rapides
L’agent crée des filtres adaptés aux résultats affichés, et le client affine la liste en un clic.
Après “montrez-moi des ordinateurs portables” : RAM, taille de l’écran, budget.
Catégories complémentaires
Sous les résultats, l’agent ajoute des boutons pour les catégories d’accessoires.
Un appareil photo ? Objectifs, trépieds, cartes mémoire.
Ajout au panier
Chaque produit dans le chat dispose d’un bouton d’ajout au panier. Le client n’a rien à taper.
Un clic sur le téléviseur recommandé et il est dans le panier.
Questions de clarification
Vous décidez si l’agent interroge les clients sur leurs besoins, et à quelle fréquence.
Une question trop générale ? D’abord : “Pour jouer ou pour un usage quotidien ?”
Questions de suivi
L’agent termine son récapitulatif par une question qui mène à l’étape suivante.
“Vous voulez que je compare les deux meilleurs ?”
Une seule question, puis tout est à portée de clic
1 — Question de clarification
Interroge sur le critère qui distingue les produits du catalogue. Deux clics, sans rien taper.
2 — Ajout au panier
Chaque produit a son propre bouton. La conversation se termine dans le panier, pas sur un lien.
3 — Filtres rapides
Il crée lui-même les filtres : catégories, grandes marques, prix plafond.
4 — Catégories complémentaires
Puis propose les produits qui vont avec celui choisi, à un clic de plus.
Deux clics au lieu de taper
Des produits similaires, chacun avec sa raison d’être
1 — Trois choix, trois raisons
La meilleure autonomie, le meilleur rapport qualité-prix, un modèle équilibré compatible avec PC. La campagne choisit les produits ; l’agent explique à qui chacun convient.
2 — Explique le compromis
Les modèles Marshall ont du style et une grande autonomie, mais pas d’ANC. L’agent dit clairement qu’ils conviennent si la réduction de bruit n’est pas une priorité.
3 — Question de suivi
Il termine par une question qui détermine la suite : ANC ou autonomie maximale ?
Il compare et donne un avis sincère
1 — Même prix, usages différents
2,599 zł contre 2,599 zł. Le prix ne suffit pas à trancher ; l’agent explique donc la vraie différence : à qui s’adresse chaque montre.
2 — Des caractéristiques comme arguments
L’une est conçue pour l’entraînement, l’autre pour le plein air. L’écran de 1.5 pouce et l’oxymètre de pouls sont mentionnés une fois, comme arguments dans la conversation.
3 — “Mon avis sincère”
Il parle à la première personne, désigne une gagnante pour chaque mode de vie et demande laquelle correspond au client.
Acte V · Personnalisation et contexte
Il sait à qui il parle et où se trouve le client dans la boutique
Contexte du profil
L’agent reconnaît le profil Synerise associé à la conversation. Il personnalise donc aussi les résultats : classement, comparaisons et réponses.
Deux clients posent la même question et obtiennent deux listes différentes.
Contexte d’achat
Dès le premier message, l’agent accompagne le client en tenant compte de son contexte : ses achats, le contenu de son panier et ce qui l’a fait revenir.
“Je vois le GARMIN Varia dans votre panier”, avant même que le client tape un seul mot.
Contexte de la page
La conversation suit la page. Produit, catégorie ou panier : le sujet change selon l’endroit où se trouve le client.
Sur la page d’une bouilloire, il ouvre la conversation en parlant de cette bouilloire.
La personnalisation couvre le classement, les comparaisons et les réponses
Contexte du profil, de la page et des achats réunis
Produit consulté
Ce qu’il regarde en ce moment.
Bonjour, Aneta
Dans le panier
Achat commencé, mais pas terminé.
Bonjour, Aneta
Commande récente
Ce qu’il a déjà acheté, et quand.
Bonjour, Sebastian
Chaque entrée en matière dépend de ce que fait le client à cet instant
Le contexte inclut aussi les commandes
Il vérifie les commandes du compte et indique ce qu’il a trouvé. Il n’invente pas de date de livraison et ne renvoie pas le client au support.
Commandes sur le compte
Consultées en direct dans vos systèmes.
Aucune commande ? Il le dit
Il n’invente rien quand les données manquent.
Il vérifie et communique ce qu’il a trouvé. Il n’invente pas de dates de livraison.
La page détermine le début de la conversation
Dans l’application mobile, l’agent commence par un carrousel de recommandations.
Électronique — page produit
Il commence par le produit affiché à l’écran du client.
Mode — page produit
Même mécanisme, autre assortiment : du sweat-shirt affiché aux réponses rapides par catégorie.
Mode — accès depuis la recherche
L’agent apparaît dans les suggestions de recherche, à côté des produits récemment consultés.
Électronique et mode · le même mécanisme dans deux boutiques
Acte VI · Données, actions et intégrations
Le catalogue n’est qu’une partie de l’ensemble. L’agent s’appuie sur votre ontologie.
Données Synerise
Commandes · Points · Bons d’achat
Systèmes externes
connectés via MCP
Documents
FAQ, politiques, manuels
Votre ontologie
objets · relations · actions
Agent — chaque nouvel outil est une nouvelle compétence
Données Synerise comme outils
“Où en est ma commande ?” Statut consulté en direct.
Brickworks connecte les systèmes
Réclamations, garanties et disponibilité en magasin deviennent des objets de l’ontologie.
Intégrations MCP externes
Vérifie la disponibilité d’un conseiller avant de proposer un transfert.
Base de connaissances documentaire
Répond aux questions sur les retours à partir de votre propre PDF. Disponible ce trimestre.
Vendre des produits n’est qu’une de ses missions
Sous le capot
Le modèle de langage mène la conversation. Les réponses viennent de vos données.
Le cache sémantique, les nœuds personnalisés et le modèle de reclassement déterminent ce qui parvient au modèle. Le LLM reçoit un contexte prêt à l’emploi issu des données de la plateforme, plutôt qu’une requête brute.
En coulisses, les modèles Synerise, les attributs produits, la recherche, les recommandations et Brickworks font le travail. Le modèle de langage rédige les phrases. Le contenu vient de la plateforme.
Requête avec prompt utilisateur
Service Synerise Customer Agent
Couche de cache sémantique
Nœuds personnalisés (ex. nœud d'intro rapide)
Nœud de recherche et de reranker
Outils
Passerelle LLM
Modèle LLM dans votre environnement cloud
Ancré dans les capacités Synerise
Modèles ML/IA de Synerise (SLM, classificateurs, …)
Attributs d'articles
Recherche d'articles
Recommandations
Brickworks
Modèles d'embeddings
En coulisses : le service d’agent et les capacités Synerise
Données, actions et intégrations
Tous les outils de l’agent au même endroit
01 — Recommandations
Produits similaires, personnalisés, meilleures ventes, ventes croisées. Vos campagnes fonctionnent comme des outils.
02 — Schémas Brickworks
Liste et statut des commandes issus de vos systèmes.
03 — Serveur MCP et actions
Disponibilité des conseillers, transfert de conversation, liens vers les réclamations, paiements échelonnés et promotions.
Vous connectez les outils. L’agent choisit lequel utiliser.
Agent
choisit l’outil à chaque appel
Recherche
parcourt votre catalogue
Recommandations
campagnes de produits similaires et complémentaires
Brickworks
statut des commandes issu de vos systèmes
MCP + action personnalisée
vérifie la disponibilité, puis transfère la conversation
Aucune règle de routage à maintenir
L’agent lit la demande et choisit un outil. Dans une seule réponse, il peut en combiner plusieurs : recherche, puis recommandations, puis filtre. Le client n’a pas à quitter la conversation.
Vous gardez la main sur l’offre
Vous décidez quelles campagnes, quels modèles, filtres et règles de mise en avant sont disponibles. L’agent choisit parmi eux et ne crée jamais son propre classement.
Pas d’arbre de décision ni de règles de routage à maintenir
Acte VI · Ontologie
Les systèmes externes à Synerise se branchent comme des outils
check_chat_availability demande au système de chat en direct si quelqu’un est en ligne. Personne ne l’est : l’agent le dit clairement et ne promet pas un transfert impossible.
Configurez une fois
Nom de l’outil, moment où l’agent doit l’utiliser, URL et identifiants. Aucun connecteur à développer, aucune sortie de version à attendre.
Ce que reçoit le client
Le client obtient une réponse sincère, pas de promesses en l’air.
Exemple : vérification de la disponibilité d’un conseiller
Il transmet la conversation à vos processus
Vous définissez des outils qui renvoient des actions structurées à votre interface. Vous les traitez comme vous le souhaitez.
Transfert vers un conseiller
Une réclamation n’est pas une question d’achat. L’agent partage le formulaire et, si le client demande à parler à quelqu’un, renvoie une action que votre interface sait déjà traiter.
Directement à la bonne page
Offres de voyage, paiements échelonnés, garanties, retours. Pour les questions hors catalogue, l’agent répond en renvoyant vers la bonne page, sans faire de suppositions.
Transfert vers un conseiller et liens vers les bonnes pages
Historique des conversations
Le client et l’entreprise voient le même historique
Ce que voit le client
Un onglet d’historique dans le widget. Les recherches d’hier sont accessibles en un clic, et la conversation reprend là où elle s’était arrêtée.
Ce que voit l’entreprise
Chaque conversation dans l’espace de travail peut être recherchée et consultée dans son intégralité. Les titres générés à partir de chaque échange révèlent ce que les clients recherchent vraiment.
Widget client et espace de travail
Acte VII · Déploiements
Déjà en production
Pas une démo. Pas un pilote. En ce moment même, l’agent parle aux clients dans les boutiques.
Les clients cliquent sur plus de la moitié des réponses
58.11%
Taux de clic
Part des réponses ayant généré des clics sur les produits
5.44%
Conversion
Part des produits affichés qui ont été achetés
99.16%
Réponses sans erreur
Statut “ok”
D’après les résultats des déploiements en production