Contexte
Le cabinet Lemaire reçoit en moyenne 23 appels patients par jour, dont 14 entre 9h et 19h et 9 hors horaires d'ouverture (soir, weekend, jours fériés). Avant l'agent vocal, la secrétaire ne pouvait répondre qu'aux appels en heures ouvrées, et seulement quand elle n'était pas déjà en ligne ou en consultation patient — soit un taux de décroché réel de 70% (environ 16 appels traités sur 23).
Les 7 appels non traités quotidiennement représentaient un manque à gagner direct. Sur les patients non joignables au rappel, une partie prenait RDV chez un confrère plus joignable. La fuite est difficile à mesurer précisément, mais le mécanisme est documenté : un patient non décroché a une forte probabilité de ne pas rappeler.
Appels quotidiens : 23 Taux décroché avant agent : 70% (16/23) Patients perdus quotidiennement : ~4 (avec valeur acquisition 280 € chacun)
Agent déployé
L'agent vocal répond aux appels 24/7 via Twilio Voice. La voix synthétisée utilise un modèle TTS naturel (ElevenLabs FR voix médicale calme) calibré pour ne pas donner l'impression d'une machine.
Chaque appel est transcrit en temps réel par Deepgram FR, puis analysé par un classificateur d'intentions à 3 niveaux : (1) RDV ordinaire — détartrage, contrôle, soin standard ; (2) Question administrative — facture, codes CCAM, mutuelle ; (3) Urgence vraie — douleur intense, gonflement, traumatisme. Le classificateur a été calibré sur des appels historiques anonymisés, avec une attention particulière sur la précision de la détection d'urgences — le cas le plus critique.
Pour les RDV ordinaires, l'agent consulte Doctolib en direct via l'API partenaire, propose 3 créneaux disponibles selon le motif, et confirme le RDV avec SMS de confirmation. Pour les questions administratives, l'agent répond depuis une base RAG des codes CCAM et conventions mutuelle. Pour les urgences, l'agent transfère immédiatement l'appel vers le praticien d'astreinte (numéro mobile pro) et notifie en parallèle la secrétaire et le Slack interne.
Résultats (scénario illustratif)
Dans ce scénario fictif sur 90 jours, l'agent traite 100% des appels reçus : RDV pris en autonomie complète, urgences correctement escaladées vers astreinte, questions administratives résolues directement.
Le coût agent (Twilio Voice + ElevenLabs + Deepgram + Claude API) revient à environ 0,08 €/min — quelques euros par jour pour 40 à 50 minutes d'appels traités en moyenne. Le bénéfice principal : zéro appel manqué, y compris le soir et le week-end, sans recruter de secrétaire supplémentaire. La valeur réelle dépend du volume d'appels du cabinet et du taux de conversion habituel sur les nouveaux patients.
Taux décroché (avant/après) : 70% → 100% Coût agent estimé : ~113 €/mois (scénario illustratif) Bénéfice principal : couverture 24/7 sans ressource humaine dédiée
Stack technique
- Twilio Voice : décroché + transfert appel + enregistrement legal
- Deepgram FR : transcription temps réel (latence sous 300 ms)
- ElevenLabs FR : synthèse vocale naturelle (voix médicale calme)
- Claude API : classification intent 3 niveaux + génération réponses RAG CCAM
- Doctolib Partner API : lecture créneaux + écriture RDV + SMS confirmation
- Slack webhook : notifications urgences + dashboard quotidien performance
Pourquoi cette démo est cliquable
La démo simule 3 appels patients en direct : un RDV de détartrage standard avec prise de RDV automatique dans Doctolib, une urgence avec abcès dentaire escaladée immédiatement vers l'astreinte, et une question administrative sur un code CCAM HBLD050 résolue depuis la base RAG. Un responsable de cabinet voit en moins de 2 minutes comment l'agent gérerait ses propres appels — et peut calculer immédiatement son ROI à partir de son volume d'appels actuel.
Données et résultats fictifs à des fins de démonstration.