Dans le secteur immobilier, la rapidité de réponse est souvent un facteur décisif. Mais quand une agence commence à recevoir des dizaines de demandes par jour – pour des visites, des prix, des conditions de location – la boîte de réception devient vite un goulet d’étranglement. C’est exactement ce qui se passait pour l’agence BelleMaison.
Plutôt que d’engager une personne supplémentaire pour traiter ces emails répétitifs, l’agence a opté pour une solution plus audacieuse : la mise en place d’un agent IA métier capable de répondre automatiquement et de façon fiable à la majorité des messages.
Un audit simple, un constat limpide
Nous avons commencé par analyser trois mois d’emails entrants. L’objectif : identifier ce qui pouvait être automatisé sans risque.
- ✅ 45 % des messages : demandes génériques (horaires de visite, conditions, délais, frais)
- ✅ 25 % : questions sur des biens présents dans l’annonce (prix, surface, localisation, disponibilité)
- ❌ 30 % : demandes commerciales, messages complexes ou spécifiques
Conclusion : 70 % des messages sont répétitifs, prévisibles et peuvent être traités automatiquement si l’IA est bien outillée.
La solution mise en place : un agent IA intégré au flux de travail
Pour créer cette automatisation, nous avons connecté quatre outils ensemble :
| Fonction | Outil | Rôle |
|---|---|---|
| Réception des emails | Gmail | Boîte partagée de l’agence |
| Orchestration | Make (ex-Integromat) | Scénario de traitement automatique |
| Rédaction IA | OpenAI GPT-4 Turbo | Génération des réponses |
| Connaissance métier | Notion | Base de données des biens et FAQ |
1. Déclenchement
Un scénario Make est activé dès qu’un email reçoit le label “à traiter IA” dans Gmail.
2. Traitement du contenu
Make extrait le sujet, le corps du message et l’expéditeur, puis construit un prompt personnalisé qui intègre :
- Le contenu de l’email
- La FAQ métier de l’agence
- Les fiches des biens disponibles (récupérées automatiquement depuis Notion)
Exemple de prompt :
Tu es l’assistant de l’agence BelleMaison. Voici une demande client : [email]. Réponds de manière professionnelle et complète en te basant sur la FAQ et les biens immobiliers listés. Si tu ne peux pas répondre de façon fiable, indique que l’équipe prendra le relais rapidement.
3. Envoi de la réponse
Durant les 2 premières semaines, les réponses générées sont envoyées dans un canal Slack privé pour validation. Après cette phase de test, les emails simples sont désormais envoyés automatiquement.
4. Archivage et suivi
Chaque échange est loggé dans Notion avec le message original, la réponse IA, et son statut (envoyé / validé / transféré à l’équipe).
Résultats en chiffres
| Indicateur | Avant | Après |
|---|---|---|
| Emails traités manuellement | 100 % | 30 % |
| Temps moyen par email | 5 min | 1 min |
| Temps gagné par semaine | – | 10 à 12 heures |
| Réactivité perçue | 24–48h | Instantané (70 % des cas) |
L’impact a été immédiat : les équipes sont soulagées, les clients obtiennent une réponse rapide, et le niveau de professionnalisme perçu est en hausse. L’IA ne remplace pas les humains, elle les décharge des tâches répétitives pour qu’ils se concentrent sur l’essentiel : la relation client et les ventes.
Et si vous pouviez faire pareil ?
Vous gérez une entreprise avec beaucoup de demandes par email ? Vous avez une FAQ, des process clairs, ou des fiches produits/services ? Un agent IA peut vous aider à traiter automatiquement une partie significative de ces demandes – sans sacrifier la qualité.
Et si on en parlait ?