Automatisez vos appels téléphonique avec l'IA

Découvrez notre puissant Agent IA vocal pour les appels entrants et sortants dans plus de 30 langues 24/24

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Qui sommes nous

Notre IA vocale prend en charge les appels pour tout type d'entreprise, quel que soit le secteur d'activité.

Bénéfices

Capacités

Découvrez la puissance intégrée à vos systèmes

Connecté à vos systèmes

Notre IA est connectée à votre CRM et à vos outils. Elle peut avoir accès aux données de vos clients et leur proposer une expérience sur mesure

Parle en + 30 langues

Un agent IA Vocal dans toutes les langues. Choisissez parmi plus de 500 voix différentes, telles que des voix masculines et féminines.

Disponible 24/24

Ne manquez jamais un lead. Notre IA ne prend pas de pause, ne tombe pas malade. Elle fonctionne 24 heures sur 24, vos clients obtiennent toujours une réponse.

Entrainée sur vos données

Notre IA connaît par cœur votre entreprise et vos services. Vous pouvez lui fournir autant de données que vous le souhaitez pour enrichir ses connaissances

+100 appels simultanés

À plus grande échelle, notre agent IA peut facilement traiter 100 appels simultanément. Cela assure une bonne assistance à la clientèle en cas d'affluence.

100 % RGPD

Nos technologies sont 100% françaises et conformes à la protection des données de nos utilisateurs. Vos informations sont stockées et sécurisé en France.

Processus

Votre chemin vers une sérénité

Une approche simple et efficace pour vous délivrer l'excellence

Découverte & Analyse

Nous nous penchons sur vos besoins, explorons des idées et définissons des stratégies pour un succès à long terme.

class Sampling(layers.Layer):

"""Uses (mean, log_var) to sample z, the vector encoding a digit."""

def call(self, inputs):

mean, log_var = inputs

batch = tf.shape(mean)[0]

dim = tf.shape(mean)[1]

return mean + tf.exp(0.5 * log_var) * epsilon

class Sampling(layers.Layer):

"""Uses (mean, log_var) to sample z, the vector encoding a digit."""

def call(self, inputs):

mean, log_var = inputs

batch = tf.shape(mean)[0]

dim = tf.shape(mean)[1]

return mean + tf.exp(0.5 * log_var) * epsilon

class Sampling(layers.Layer):

"""Uses (mean, log_var) to sample z, the vector encoding a digit."""

def call(self, inputs):

mean, log_var = inputs

batch = tf.shape(mean)[0]

dim = tf.shape(mean)[1]

return mean + tf.exp(0.5 * log_var) * epsilon

Développement & Test

Nous concevons des solutions sur mesure et les testons rigoureusement pour garantir une fiabilité optimale.

Sécurité

Efficacité

Vitesse

Précision

Statut:

Updating:

Sécurité

Efficacité

Vitesse

Précision

Statut:

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Sécurité

Efficacité

Vitesse

Précision

Statut:

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Lancement & Maintenance

Nous déployons votre IA de manière transparente et assurons sa performance continue grâce à un entretien permanent.

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