Calculez le ROI que l’IA peut générer pour votre service client.

Basé sur les études de McKinsey, BCG et Bain, ce simulateur vous offre une estimation concrète du temps et des économies que l’IA peut générer. Indiquez simplement le nombre d’agents et leur coût horaire.

Basé sur les études de McKinsey, BCG et Bain, ce simulateur vous offre une estimation concrète du temps et des économies que l’IA peut générer. Indiquez simplement le nombre d’agents et leur coût horaire.

Ce simulateur, basé sur des études McKinsey, BCG et Bain, vous donne une estimation concrète du temps et des coûts optimisables. Il vous suffit d’indiquer le nombre d’agents et leur coût horaire.

🕒 Temps économisé

15 heures / semaine

💰 Économies estimées

1,500 € / mois
9,000 € sur 6 mois
📩 Demander un audit IA

⚠️ Les résultats sont des estimations indicatives basées sur des études (McKinsey, BCG, Bain). Ils ne constituent pas un engagement contractuel.

📚 Sources & méthodologie

Les résultats proposés par ce simulateur sont basés sur une synthèse de données issues d’études de référence publiées entre 2023 et 2025. Ils ont pour objectif d’illustrer le potentiel de gain qu’offre l’intelligence artificielle dans le domaine du service client, sans constituer un engagement contractuel.

🔍 Sources utilisées

McKinsey & Company (2023)
The economic potential of generative AI
L'étude estime qu'entre 30 % et 45 % des tâches liées au service client sont techniquement automatisables grâce à l’IA générative. Le simulateur adopte une hypothèse conservatrice de 20 %, reflétant un niveau d’automatisation réaliste à court terme.
👉 Lire l’étude

Bain & Company (2025)
Retail Efficiency Rewritten
Bain observe, chez les entreprises ayant intégré des solutions d’IA, une réduction des coûts opérationnels allant de 17 % à 38 %. Le simulateur s’appuie sur une moyenne pondérée de 28 % pour refléter un ROI réaliste dans un contexte service client.
👉 Lire l’analyse

Boston Consulting Group – BCG (2024)
AI at Work: Friend or Foe?
Selon BCG, l’IA peut permettre jusqu’à 5 heures de gain hebdomadaire par agent. Le calculateur utilise une estimation prudente de +3 heures par semaine, correspondant à une situation courante de déploiement progressif.
👉 Voir le rapport

📚 Sources & méthodologie

Les résultats proposés par ce simulateur sont basés sur une synthèse de données issues d’études de référence publiées entre 2023 et 2025. Ils ont pour objectif d’illustrer le potentiel de gain qu’offre l’intelligence artificielle dans le domaine du service client, sans constituer un engagement contractuel.

🔍 Sources utilisées

McKinsey & Company (2023)
The economic potential of generative AI
L'étude estime qu'entre 30 % et 45 % des tâches liées au service client sont techniquement automatisables grâce à l’IA générative. Le simulateur adopte une hypothèse conservatrice de 20 %, reflétant un niveau d’automatisation réaliste à court terme.
👉 Lire l’étude

Bain & Company (2025)
Retail Efficiency Rewritten
Bain observe, chez les entreprises ayant intégré des solutions d’IA, une réduction des coûts opérationnels allant de 17 % à 38 %. Le simulateur s’appuie sur une moyenne pondérée de 28 % pour refléter un ROI réaliste dans un contexte service client.
👉 Lire l’analyse

Boston Consulting Group – BCG (2024)
AI at Work: Friend or Foe?
Selon BCG, l’IA peut permettre jusqu’à 5 heures de gain hebdomadaire par agent. Le calculateur utilise une estimation prudente de +3 heures par semaine, correspondant à une situation courante de déploiement progressif.
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