Présentation de Nova
Typewise AG a lancé Nova, une plateforme qui crée, exécute et optimise en continu des agents d’intelligence artificielle dédiés au support client. Contrairement à un chatbot visible, Nova agit comme un superviseur interne : il conserve les connaissances, les instructions, les flux de travail, les évaluations et les garde-fous, puis ajuste automatiquement les opérations lorsque les conditions métier évoluent. L’entreprise indique que la plupart des équipes support utilisent des IA isolées, ce qui génère un poste d’opération dédié pour chaque agent.
Architecture et fonctionnement
Lorsqu’une requête arrive (email, chat ou WhatsApp), un module d’intent‑detection identifie l’objectif du client et le transmet à l’agent spécialisé approprié. L’agent puise dans plus de 3 500 bases de connaissances connectées, incluant CRM, ERP, systèmes de facturation, commerce et logistique. Nova s’intègre aux outils existants tels qu’Intercom, Zendesk et Shopify, ce qui évite de réécrire les API. Les administrateurs décrivent les actions attendues en langage naturel ; le système génère alors les workflows sans programmation manuelle. Chaque action est journalisée pour l’audit, et les limites d’automatisation peuvent être fixées, avec approbation requise pour les opérations à forte valeur ou sensibles.
Performances et retours d’expérience
Selon Typewise, les agents IA de Nova traitent 70 % des demandes entrantes chez HealGreen LLC, résolvant entièrement entre 75 % et 85 % des tickets. Chez Beurer North America, le taux d’autonomie atteint 65 % avec un taux de succès supérieur à 90 %. Le temps moyen de traitement des requêtes humaines est passé de 12 minutes à 6 minutes, ce qui indique une réduction de 50 % du temps de prise en charge. Nova peut être mise en production en quelques minutes pour un cas d’usage initial, puis étendue sur plusieurs jours.
Limites et considérations
Le modèle repose sur la qualité et l’actualité des bases de connaissances ; toute incohérence se répercute immédiatement sur les réponses automatisées. Les actions jugées critiques restent soumises à validation humaine via la boîte de réception de Typewise ou le système de ticket existant, ce qui impose une supervision continue. Le stockage des données clients est proposé en Europe ou aux États-Unis, avec zéro rétention et aucune utilisation des données pour l’entraînement des modèles, mais cela implique que chaque client doit gérer ses propres sauvegardes. Enfin, la tarification basée sur les résultats (résolution complète facturée, partielle à moitié, aucune facturation pour les échecs) peut rendre difficile la prévision budgétaire pour les organisations à volume très variable.
