Oct. 2025 → avril 2026 · Loire-Atlantique
Réalisation Duarib : former l'équipe marketing, puis développer un agent IA pour le SAV.
Fabricant d'échelles, d'escabeaux et d'échafaudages, Duarib voulait d'abord harmoniser les usages de l'IA dans son équipe marketing. La formation a fait émerger un second besoin : aider les clients à retrouver la bonne pièce détachée sans passer par le SAV.
1 · Votre pièce
ÉquipementEscabeau 5 marches
DescriptionLa roue arrière est cassée
2 · Pièces les plus probables
- Roue arrière Ø 80Pièce compatible avec votre modèle94 %
- Kit roue et axeSi l'axe est aussi abîmé71 %
- Embout de piedMême famille de pièces38 %
Ma sélection : 1 piècePartager avec le service client
- 7personnes de l'équipe marketing formées
- 5/5à chaud, pour les 7 participants
- 15 hgagnées chaque semaine par l'équipe, à deux mois
- 100 %recommandent la formation
- 3mois du lancement à la mise en production de l'agent
Le défi
Une adoption de l'IA cohérente, pas dispersée ni gadget.
Avant la formation, l'équipe marketing utilisait déjà ChatGPT, Claude, Copilot ou Gemini, chacun à sa façon, pour un gain estimé à une heure par semaine au mieux. Les freins : des demandes difficiles à formuler, des résultats imprécis, des doutes sur la confidentialité.
- Harmoniser les pratiquesUne même méthode pour toute l'équipe, et les bons outils pour chaque usage.
- Gagner du temps sur les contenus et le reportingFiches produits, vidéos, catalogue, tableaux de bord, analyse des campagnes.
- Soulager le SAVUn besoin apparu pendant la formation : aider le client à identifier lui-même la pièce à commander.
De la formation au développement : un parcours en quatorze mois.
Une recommandation, une formation sur mesure, puis un projet de développement mené de bout en bout, jusqu'aux évolutions demandées par les utilisateurs.
Premier échange
Sur recommandation, une visio avec la responsable marketing pour cadrer les besoins.
Deux journées de formation
Dans les locaux de l'équipe marketing, une session contenus et une session reporting.
Faisabilité et cadrage
Tests sur le catalogue, puis présentation de l'architecture, du périmètre et du planning.
Développement et recette
Spécifications, API, back-office, puis recette avec l'équipe et son prestataire web.
Mise en production
L'agent est en ligne pour les clients, présenté à la direction.
Évolutions et démo
Descriptions enrichies de 509 références, pièces non disponibles signalées, vidéo de démonstration pour un salon professionnel.
Volet 1 · formation
Deux journées, deux profils, les cas de l'équipe.
À la demande de Duarib, chaque journée a ciblé un profil. Avant la formation, l'équipe a envoyé ses propres cas d'usage : c'est sur eux qu'ont porté les ateliers, avec Corentin Guegeais.
NotebookLMLovable
Session 1 · production de contenus
- Fiches produits optimisées pour le référencement
- Scripts vidéo et briefs pour vidéastes et graphistes
- Mise en page du catalogue à partir d'un tableur
- Argumentaires produits, e-mailings, infographies
Session 2 · reporting et analyse
- Tableaux de bord et analyse de fichiers Excel
- Analyse des campagnes publicitaires LinkedIn
- Comptes rendus et rapports
- Chemin de fer du catalogue et des promotions
Résultats de la formation : deux mois après, l'IA est entrée dans le quotidien.
Questionnaire à chaud : 7 répondants sur 7. Questionnaire à deux mois : 6 répondants sur 7.
Temps gagné par semaine, par participant
Moyenne déclarée à deux mois : 2 h pour trois participants, 3 h pour les trois autres.
- 9,2/10compétence auto-évaluée après la formation
- 9,3/10confiance dans l'usage, sécurité comprise
- 6/6ont intégré l'IA à leur travail
- 6/6recommandent la formation
« Je perds moins de temps sur les tâches répétitives. »
Chargée de communication et marketing, à deux mois« Le côté interactif. Le fait de pouvoir tester. »
Cheffe de produit, à chaud« Vraiment pratique pour les tâches rébarbatives. »
Chargé de marketing, à deux mois« Pragmatisme. »
Responsable marketing, à chaud
Volet 2 : l'agent IA qui retrouve la bonne pièce détachée.
Un escabeau dont la roue casse, un échafaudage dont il manque un crochet : le client ne connaît pas la référence. L'agent la retrouve pour lui, en quelques secondes, à partir de ce qu'il a sous la main.
- 01
Le client décrit sa pièce
Une à trois photos, le code ou le nom de l'équipement, une description s'il le souhaite. La recherche par texte seul fonctionne aussi.
- 02
L'IA analyse et cherche
Un modèle de vision décrit chaque photo, l'agent retrouve le produit dans le catalogue, en tenant compte des années de commercialisation.
- 03
Les pièces sont classées
Les pièces les plus probables arrivent en tête. Le client les ajoute à sa sélection et la partage avec le service client.
Livré à Duarib
- Un back-office pour importer le catalogue depuis un tableur et consulter les produits et les pièces.
- Un tableau de bord : nombre de requêtes, pièces trouvées, coût de l'IA par jour, avis des utilisateurs.
- Une API documentée, intégrée par le prestataire web de Duarib dans son site de pièces détachées.
Après la mise en production
- Première semaine : 72 recherches réelles, chacune avec au moins une pièce proposée.
- Juin 2026 : deux évolutions demandées par Duarib, des descriptions enrichies pour 509 références et le signalement des pièces qui ne sont plus disponibles.
- Septembre 2026 : une vidéo de démonstration pour un salon professionnel.
Développement : Aurélien Caruel. Pilotage : Thibaut Fresneau.
La réalisation Duarib : vos questions.
Un projet comme celui-ci pour votre SAV ou votre équipe marketing ? On en parle 15 minutes.
Poser une questionQu'a fait Wavia pour Duarib ?
Deux missions successives. En octobre 2025, deux journées de formation à l'IA générative pour l'équipe marketing, sur ses propres cas d'usage. Puis, de novembre 2025 à avril 2026, le développement d'un agent IA qui aide les clients à retrouver la bonne pièce détachée à partir d'une photo, d'un code ou d'une description.
Quels résultats pour la formation ?
Les 7 participants ont donné 5 sur 5 à chaud. Deux mois plus tard, 6 d'entre eux ont répondu au questionnaire à froid : tous recommandent la formation et utilisent l'IA dans leur travail, avec 2 à 3 heures gagnées par semaine chacun, soit 15 heures pour l'équipe.
Comment fonctionne l'agent de recherche de pièces détachées ?
Le client envoie une à trois photos de la pièce, le code ou le nom de son équipement et, s'il le souhaite, une description. Un modèle de vision analyse les photos, l'agent retrouve le produit dans le catalogue et classe les pièces les plus probables. Le client les ajoute à sa sélection et la partage avec le service client.
Combien de temps a duré le développement ?
Environ trois mois entre le lancement, mi-janvier 2026, et la mise en production, en avril 2026, avec un atelier de cadrage, des spécifications, une phase de recette puis une garantie d'un mois. Deux évolutions ont suivi en juin 2026, à partir des premiers retours des utilisateurs.
Former vos équipes, puis automatiser ce qui leur coûte du temps.
Les offres qui ont composé la mission Duarib :
Votre SAV croule sous les demandes ? Parlons-en.
15 minutes pour regarder vos demandes récurrentes et ce qu'un agent IA pourrait prendre en charge.