Un agent WhatsApp IA qui pilote un programme fidélité
Fidelatoo est une plateforme française qui aide les commerces de proximité à digitaliser leur programme fidélité. La conversion se fait via WhatsApp Business : les clients reçoivent leurs récompenses, leurs offres et leur historique directement sur WhatsApp, sans télécharger d'app.
Au cœur du produit : un agent IA conversationnel qui répond aux clients, déclenche les offres au bon moment, qualifie les nouveaux contacts, gère les exceptions. Quand l'agent dérape, c'est l'expérience utilisateur — et le revenu — qui en souffre.
Un agent qui sort de route, des prompts ingérables
L'équipe Fidelatoo gérait les prompts manuellement :
- L'agent répondait à côté sur certains scénarios (offres mal présentées, ton off, hallucination sur les soldes points)
- Corriger un prompt cassait souvent un autre cas d'usage (effet domino)
- Aucune mesure objective de la qualité des réponses (juste des retours clients ponctuels)
- Les non-tech (commerciaux, support) étaient bloqués : ils dépendaient des devs pour ajuster un comportement
Le besoin : donner aux équipes business le contrôle de l'agent IA, sans les transformer en prompt engineers.
L'agent WhatsApp : chatbot RAG connecté à PostgreSQL
Avant la plateforme No-Prompt, il fallait d'abord un agent WhatsApp robuste capable de gérer deux types d'interlocuteurs au même endroit :
- Clients identifiés : l'agent reconnaît le numéro, accède à leur fiche client (points, historique, offres) via PostgreSQL en lecture seule, et personnalise les réponses.
- Prospects non identifiés : l'agent répond depuis la FAQ via une recherche sémantique RAG (embeddings + base vectorielle), sans accès à la base clients.
Stack agent : architecture RAG en Python, base vectorielle pour la FAQ, accès PostgreSQL en lecture seule pour les clients, orchestration via n8n self-hosted, LLM via API. WhatsApp Business comme canal unique.
La plateforme No-Prompt qui pilote l'agent
Une fois l'agent en production, le vrai défi est apparu : comment éviter qu'il sorte de route à mesure que les cas d'usage se multiplient ? Réponse : une plateforme No-Prompt qui inverse la logique habituelle. Au lieu d'écrire des prompts, l'équipe Fidelatoo définit des objectifs business en langage naturel ("relancer un client inactif depuis 21 jours en proposant son offre préférée"). La plateforme se charge du reste.
Les 4 briques de la plateforme No-Prompt
- 1. Compilateur d'objectifs : traduit les objectifs business en prompts structurés, optimisés pour le LLM cible.
- 2. Eval automatique : jeu de tests qui mesure en continu la qualité des réponses sur des scénarios représentatifs (ton, exactitude, action déclenchée).
- 3. Auto-correction : si la qualité dérive, la plateforme propose une variante de prompt et la valide en A/B test avant de la déployer en prod sur l'agent WhatsApp.
- 4. Interface business : les équipes Fidelatoo voient les objectifs, les performances, les optimisations proposées. Elles valident sans toucher au code.
Stack plateforme : même n8n self-hosted, deux LLM en parallèle (Claude pour l'agent, GPT-4 pour le compilateur d'objectifs), interface custom pour les équipes business, PostgreSQL pour la persistance. Hébergement souverain. Le code et les prompts restent la propriété de Fidelatoo.
-80% de temps de gestion, ROI dès le premier mois
- Temps de gestion des prompts : -80% (plus de chasse manuelle aux régressions)
- Sortie de route de l'agent : passées de récurrentes à exceptionnelles, détectées par l'eval avant les utilisateurs
- Autonomie des équipes business : les commerciaux et le support ajustent les comportements sans dev
- ROI : payback dès le premier mois (gain temps + revenus protégés)
Côté Fidelatoo, ça se traduit chez leurs propres clients par les chiffres affichés sur leur site : +60% de visites en heures creuses, +30% de fréquence d'achat, +18% de panier moyen, et plus de 18,6 M€ générés cumulés.
Voir Fidelatoo en vrai
Le produit est en production et accessible publiquement. Vous pouvez explorer les fonctionnalités, le pricing et les paliers de fidélité.
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