Le client écrit à 3 h du matin, personne ne répond

Un vendeur IA répond dans sa langue, donne les vrais prix, prend la commande.

Un parcours dans le cockpit, données de démonstration : une question de client tapée dans le chat de test, la réponse avec le vrai prix, le stock et la photo produit, la commande confirmée, puis les commandes et l’inbox.
Inbox des clients, données de démonstration : l’escalade que l’agent a passée à un humain, puis les fils WhatsApp et Instagram, chacun avec sa langue.
Chat de test, données de démonstration : le client demande le prix en darija, l’agent répond avec le prix du catalogue, le stock, la livraison et la photo produit.
Commandes et escalades, données de démonstration : chaque commande créée par l’agent avec son statut et son total, et la conversation gelée sur un prix non vérifiable.
Le cockpit, données de démonstration : le catalogue Shopify en source, l’agent et ses règles, les canaux WhatsApp, Instagram et widget web.

Le problème

Les marchands perdent des commandes quand les clients écrivent hors horaires, et les chatbots génériques aggravent tout en inventant des prix.

Ce que j’ai construit

Un SaaS multi-tenant où un agent répond sur WhatsApp, Instagram et un widget web, donne les vrais prix et stocks Shopify, et crée les commandes. Le code revérifie chaque prix dans le catalogue ; en cas de doute, un humain prend le relais.

Détails techniques

Recherche hybride en SQL : pgvector HNSW et plein texte, fusionnés par RRF
Secrets marchands dans Supabase Vault, accessibles au seul serveur
Webhooks Meta vérifiés sur le corps brut, protégés contre le rejeu
Brouillons de commande protégés par trois verrous anti-doublon

Stack

TypeScript strict
Supabase Postgres + pgvector
Claude API
Meta Graph API
Shopify GraphQL
Stripe

Le résultat

Vérifié par 3 398 tests automatiques, dont certains prouvent que la marge reste à 55 % ou plus aux vrais tarifs des modèles IA.

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