Les callbots s’imposent désormais comme des acteurs incontournables du service client. Après des années d’expérimentations et de promesses parfois décevantes, le marché semble avoir atteint sa maturité. Pour faire le point sur cette évolution, nous avons interviewé Samir Dilmi, Chief Revenue Officer de Dydu. Cet éditeur français de solutions d’IA conversationnelle compte parmi ses clients des entreprises comme Orange, TotalEnergies ou SNCF Connect. Son éclairage permet de comprendre ce qui distingue un callbot efficace d’une expérience frustrante. Et surtout d’entrevoir ce que sera le service client de demain. Callbots et service client : où en est-on vraiment en 2026 ? Callbots et service client : où en est-on vraiment en 2026 ? Visuel par Grandview Research Un marché qui a basculé L’année 2025 marque un tournant décisif pour l’IA conversationnelle vocale. Pour la première fois, les callbots ont dépassé les chatbots dans la répartition du chiffre d’affaires de Dydu. Ce basculement traduit une transformation profonde des attentes des entreprises. Comme l’explique Samir Dilmi, « nous avons dépassé le stade des POCs et de l’hésitation. Les entreprises ne se demandent plus s’il faut déployer un callbot, mais comment le prioriser et accélérer sa mise en production ». Les chiffres viennent étayer ce constat. Selon Gartner, l’IA conversationnelle devrait permettre de réduire les coûts de main-d’œuvre des centres de contact de 80 milliards de dollars d’ici 2026, tandis que selon Grandview Research, le marché mondial des chatbots et callbots pourrait atteindre 27 milliards de dollars d’ici 2030. Ce que les callbots changent vraiment au service client Les performances annoncées par les éditeurs méritent d’être contextualisées. Dydu revendique 30 % d’appels automatisés intégralement et 60 à 80 % d’appels préqualifiés. Mais ces chiffres concernent spécifiquement les demandes de niveau 1, c’est-à-dire les requêtes à fort volume mais faible complexité. « J’ai besoin de ma dernière facture, je ne retrouve pas mon justificatif de domicile, où est mon colis ? » : voilà le terrain de jeu naturel des callbots. La conséquence pour le service client est significative. Avec moins de demandes simples à traiter, les agents humains peuvent se concentrer sur des sujets nécessitant une expertise plus poussée. Cette évolution est d’ailleurs suivie de près par l’AFRC (Association Française de la Relation Client), dont plusieurs membres témoignent de cette transformation des métiers vers davantage de valeur ajoutée. Nous n’avons encore rien vu de l’essor des callbots. Prévision de Samir Dilmi — visuel réalisé avec Gemini et Photoshop. Cette mutation ne se fait pas sans accompagnement. « La transition se passe bien lorsque les équipes sont accompagnées et formées », précise Samir Dilmi. « Le turnover élevé dans les centres d’appel s’explique en partie par la répétition des mêmes questions, auxquelles on répond systématiquement : consultez votre espace client. Cette lassitude, on la rencontrera moins avec les callbots. » Trois cas d’usage à forte valeur ajoutée Les Callbots peuvent, s’ils sont bien implémentés, contribuer à l’amélioration du service client en débarrassant les équipes des réponses répétitives. Ils peuvent ainsi se concentrer sur la valeur ajoutée à apporter au client. Image produite avec Midjourney L’expérience de Dydu, forte de plus de 160 projets déployés, permet d’identifier les scénarios où les callbots génèrent le plus de valeur. La prise de rendez-vous constitue le premier cas emblématique. Qu’il s’agisse de rendez-vous médicaux ou de créneaux SAV, ces parcours peuvent être intégralement automatisés. « Vous pouvez modifier votre rendez-vous médical à minuit, un samedi soir, sans aucune difficulté, et par téléphone, puisqu’une partie de la population préfère encore appeler », illustre Samir Dilmi. Le suivi de colis représente un autre domaine d’excellence. Le bot reproduit exactement le travail de l’agent : demande du numéro de colis, localisation de la commande, estimation du délai de livraison. Ces demandes constituent un volume considérable dans le secteur du retail. Enfin, le premier niveau d’assistance technique offre des perspectives intéressantes, notamment pour les bailleurs sociaux confrontés aux astreintes. « L’urgence dépend toujours de notre propre perception. Quelqu’un qui entend un goutte-à-goutte lié à un joint défaillant n’a pas la même urgence que celui qui détecte une fuite de gaz », explique Samir Dilmi. Le callbot permet de trier et d’évaluer la criticité des demandes, évitant qu’une vraie urgence attende derrière quelqu’un qui avait simplement besoin d’une facture. L’expérience utilisateur, entre frustration et satisfaction Les critiques envers les callbots sont nombreuses : conversations en boucle, incompréhensions systématiques, impossibilité de joindre un humain. Samir Dilmi n’élude pas le sujet : « Tout dépend de ce que l’entreprise qui déploie le callbot a souhaité mettre en place. Lorsqu’un utilisateur ne peut pas escalader vers un humain, c’est que l’entreprise a conçu un parcours qui ne le permet pas. » Dydu préconise systématiquement des parcours complémentaires. Un conseil pratique pour les utilisateurs : « Si le callbot est bien conçu et que vous souhaitez absolument parler à un humain, répétez votre demande une seconde fois : vous serez alors transféré vers un conseiller. » Le vrai cauchemar de la relation client, c’est de raccrocher sans avoir reçu de réponse, avec une frustration accrue. Un bon parcours doit toujours prévoir cette sortie : « Je vais vous transférer vers mon collègue humain afin qu’il puisse répondre à votre demande. » L’IA générative change-t-elle la donne ? L’intégration de l’IA générative améliore significativement la compréhension contextuelle des callbots. Dydu adopte une approche agnostique vis-à-vis des modèles : Mistral, GPT ou Gemini peuvent être utilisés selon les cas d’usage. « Chaque modèle possède ses spécificités. Nous sélectionnons celui qui est le plus adapté au cas d’usage concerné », précise Samir Dilmi. Cependant, l’IA générative n’est pas la panacée. La latence supplémentaire, même d’une seconde, peut nuire à l’expérience téléphonique. Surtout, certains sujets imposent des réponses strictement contrôlées. « Pour la politique de remboursement, par exemple, nous veillons à ce que tous les clients reçoivent exactement la même réponse. Ces sujets engagent juridiquement l’entreprise, nous ne laissons donc aucune liberté à l’IA générative », explique-t-il. Dydu privilégie donc l’apprentissage supervisé et restreint la créativité de l’IA sur les sujets sensibles. La donnée, toujours au cœur du problème Plus ça change, plus c’est la même chose. La qualité des réponses dépend avant tout de la qualité des données sources. « Souvent, les clients découvrent que leurs données se contredisent. Ils avaient choisi d’alimenter le bot avec l’ensemble des informations de leur site internet, mais certaines pages obsolètes n’ont jamais été supprimées. L’IA générative produit alors une réponse agrégée qui ne correspond pas exactement à ce que la marque souhaitait communiquer », constate Samir Dilmi. Le problème n’est donc pas tant le modèle que la source des données et leur organisation chez le client. Conseils pour une implémentation réussie Plusieurs écueils peuvent compromettre un projet de callbot. Le premier consiste à vouloir déployer un callbot parce que « quelqu’un à la direction a dit qu’il fallait le faire », sans avoir réfléchi aux objectifs et aux indicateurs de mesure. Le second tient à la sous-estimation de la complexité technique. « La mise en place d’un callbot diffère sensiblement de celle d’un chatbot. Il faut souvent coordonner plusieurs prestataires, notamment ceux qui gèrent la téléphonie, et cette dimension est rarement anticipée », prévient Samir Dilmi. Côté éthique, la transparence s’impose. Les voix de synthèse sont aujourd’hui si réalistes qu’elles peuvent induire en erreur. « Nous recommandons de se présenter dès le début de l’échange : Bonjour, je suis Alex, votre agent virtuel. Cela évite les malentendus et respecte les droits des utilisateurs, notamment en matière de RGPD ». Dydu pratique par ailleurs l’apprentissage supervisé : ce sont des humains qui analysent les conversations mal comprises, pas le bot qui apprend seul de ses échanges. Horizon 2030 : vers 70 % d’interactions automatisées Les interactions vocales ne se limiteront plus au téléphone. Bornes de tramway, bornes de parking : la voix va se généraliser comme interface. « Ce n’est plus seulement ‘j’appelle mon service client’, ce sera également un bouton sur une borne pour demander un renseignement », anticipe Samir Dilmi. Les pourcentages d’automatisation devraient progresser significativement. De 60 à 80 % sur le niveau 1 aujourd’hui, on pourrait atteindre 60 à 70 % des interactions globales d’ici 2030. Mais Samir Dilmi refuse le discours sur le remplacement de l’humain : « Les bots ne sont pas là pour remplacer les conseillers. Ils existent parce que les centres d’appel sont déjà saturés, au maximum de leurs capacités de recrutement et de leurs budgets. Malgré cela, des demandes restent non traitées. » L’IA assiste également le conseiller en temps réel, l’aidant à trouver la bonne information et à répondre plus rapidement. Le résultat attendu n’est pas la disparition de
