Un LLM (Large Language Model) est un modele d'IA entraine sur des milliards de textes, capable de comprendre et generer du langage naturel en temps reel pour s'adapter a chaque interlocuteur. Selon McKinsey (2024), 65 % des entreprises utilisent desormais l'IA generative, et les LLMs sont au coeur des agents vocaux qui automatisent la prospection telephonique B2B.
Un Large Language Model est un modele de deep learning entraine sur des corpus massifs de texte — livres, sites web, transcriptions de vente, scripts commerciaux. Il comprend le contexte, les nuances et les intentions, ce qui lui permet de repondre de facon pertinente meme face a des questions inattendues ou des objections non scriptees. Dans une conversation de prospection telephonique, le LLM recoit la transcription du prospect (via STT), analyse l'intention, genere une reponse adaptee, et transmet le texte au moteur TTS pour la synthese vocale. Ce cycle s'execute en moins de 800 ms pour maintenir un echange fluide.
GPT-4o et GPT-4o-mini (OpenAI) sont les LLMs les plus utilises pour les agents vocaux IA de prospection. GPT-4o-mini offre le meilleur rapport qualite-latence : precision comparable a GPT-4 avec une latence 3 fois inferieure (OpenAI, 2024). Selon Salesforce (State of Sales, 2024), 68 % des commerciaux affirment que l'IA les aide a se concentrer sur des taches a plus forte valeur ajoutee. Les LLMs sont la raison pour laquelle les agents vocaux peuvent gerer des objections comme "je n'ai pas le temps" ou "on a deja un outil" sans script predetermine.
Les LLMs pour la vente necessitent un prompt systeme qui definit le persona, les criteres de qualification, le script de depart et les regles de comportement. La qualite de ce prompt determine 80 % de la qualite des conversations. Les meilleures pratiques incluent : donner un contexte precis sur l'entreprise et les prospects, definir les criteres de qualification BANT, specifier le ton et le registre de langage, et indiquer les scenarios d'escalade vers un humain. Un prompt mal concu produit des conversations generiques que les prospects identifient immediatement comme robotiques.
Secretair utilise GPT-4o-mini via l'infrastructure Vapi comme LLM de Lea, l'assistante IA vocale. Le prompt de Lea est personnalise pour chaque client : secteur d'activite, criteres de qualification, objections frequentes et ton de la marque. Les clients peuvent ajuster leur prompt via le dashboard sans competences techniques.
L'IA vocale designe l'ensemble des technologies d'intelligence artificielle capables de comprendre, traiter et generer de la parole humaine en temps reel. Elle combine la reconnaissance vocale (STT), le traitement du langage naturel (NLU) et la synthese vocale (TTS) pour creer des conversations telephoniques naturelles.
Le Speech-to-Text (STT) est une technologie de reconnaissance vocale automatique qui convertit la parole en texte ecrit, permettant aux agents vocaux IA de comprendre en temps reel ce que dit un interlocuteur au telephone. Deepgram Nova-2, le modele STT de reference, atteint 95.1 % de precision en francais conversationnel (Deepgram, 2024).
Le Text-to-Speech (TTS) est une technologie de synthese vocale qui convertit du texte ecrit en parole audible, utilisee dans les agents vocaux IA pour generer des reponses naturelles en temps reel lors d'appels telephoniques. Les voix TTS de derniere generation atteignent un score MOS de 4.5/5, proche de la voix humaine (ElevenLabs, 2024).
La sales automation designe l'ensemble des technologies qui automatisent les taches repetitives du cycle de vente B2B : prospection, relances, qualification et reporting. Les entreprises qui automatisent leur prospection reduisent leur cout par rendez-vous qualifie de 60 % en moyenne (McKinsey, 2024).
Secretair utilise GPT-4o-mini via l'infrastructure Vapi.ai. Ce modele offre le meilleur rapport qualite-latence : precision conversationnelle proche de GPT-4 avec une latence 3 fois inferieure (OpenAI, 2024). Le LLM recoit le prompt du client, la transcription du prospect et l'historique de la conversation pour generer des reponses contextualisees en temps reel.
Oui, c'est precisement l'avantage des LLMs sur les systemes a arbre de decision. Un LLM comprend l'intention derriere une objection et adapte sa reponse au contexte. La qualite de cette gestion depend du prompt systeme : plus il est precis sur les objections frequentes du secteur, plus le LLM est efficace face aux reactions reelles des prospects.
Le LLM impacte directement la coherence des reponses, la gestion des objections et la capacite a qualifier. Selon McKinsey (2024), les entreprises qui deploient des LLMs avances dans leurs processus commerciaux observent une hausse de 15 a 20 % de leur taux de conversion. La personnalisation du prompt systeme est le levier principal pour ameliorer les resultats.
14 jours d'essai gratuit, 50 credits offerts. Sans carte bancaire. Lea est operationnelle en 5 minutes.
Essayer gratuitementSans engagement · Sans carte bancaire