Comment SA Motor Lease, filiale de PACE Auto Group, a automatisé son parcours de location avec option d'achat

Présentation du cas

Si vous dirigez une activité de location de véhicules ou de location-achat, vous savez ce qui se passe une fois qu’un client est pré-approuvé sur votre site web. La demande n’est pas terminée. Elle commence à peine. Quelqu’un doit encore recueillir le reste : où habitez-vous, quel est votre salaire net, êtes-vous salarié, où, à quel poste. Envoyez votre pièce d’identité. Envoyez votre permis. Envoyez trois mois de relevés bancaires. Chaque réponse arrive au rythme du client, parfois immédiatement, parfois plusieurs heures ou plusieurs jours plus tard. Chaque document arrive sous la forme d’une photo floue, une capture d’écran, un PDF ou parfois un document inadapté. Quelqu’un ouvre chacun d’eux, vérifie que le nom correspond, vérifie qu’il n’est pas expiré, puis change d’onglet et retape tout dans le CRM. Lorsque le client cesse de répondre, l’équipe doit également assurer les relances les jours suivants.

SA Motor Lease avait déjà tenté d’automatiser cela avec des parcours WhatsApp rigides, à base de boutons. Ils fonctionnaient tant que le client se comportait exactement comme le parcours l’attendait. Dès que quelqu’un répondait à deux questions dans un seul message, envoyait un document avant qu’on le lui demande, envoyait un seul PDF au lieu de trois, demandait s’il était éligible à Durban, ou disparaissait une journée pour revenir au milieu d’une phrase, le processus sortait du scénario prévu et nécessitait une intervention humaine. Avec 3 000 prospects pré-approuvés par mois, dont près de la moitié écrivent le soir ou le week-end, « une personne reprend la main » représente la charge de travail d’une équipe entière et, chaque lundi matin, un volume de prospects dont l’engagement avait déjà diminué.

Nous avons conçu pour SA Motor Lease un assistant WhatsApp IA qui prend le relais dès qu’un prospect est transmis depuis Odoo, leur CRM, et accompagne le prospect jusqu’à la constitution d’un dossier complet prêt à être examiné par l’équipe conformité. Il tient une conversation naturelle plutôt qu’un script : il extrait les réponses quel que soit le moment et la manière dont le client les donne, demande le prochain élément manquant, analyse et vérifie automatiquement chaque document reçu, répond aux questions sur SA Motor Lease à partir de la documentation de l’entreprise, déclenche automatiquement les relances lorsque le client ne répond plus, synchronise chaque champ dans Odoo au fil de la collecte, et transmet la demande complétée à l’équipe conformité.

Sur juillet et août 2026, le système a traité environ 3 000 prospects et 15 000 messages par mois, complété environ 500 demandes par mois avec un délai médian de 36 minutes du prospect au dossier terminé, contrôlé par vision environ 900 documents, poussé des milliers de mises à jour dans Odoo, et nécessité un transfert vers un conseiller environ une fois par mois. Pas une fois par jour. Une fois par mois.

Contexte de l’entreprise

PACE Auto Group est l’un des plus grands groupes automobiles privés d’Afrique du Sud. Fondé en 2007 par Grenville Salmon avec une seule voiture empruntée, le groupe est devenu une entreprise de mobilité nationale avec une flotte de plus de 5 000 véhicules valorisée à plus de R1 milliard, plus de 300 employés et des agences à Johannesburg, Pretoria, Le Cap, Durban, Gqeberha et East London. Ses divisions couvrent la location de voitures et de véhicules utilitaires, les services de flotte, la location-achat, la vente de véhicules, la carrosserie et les véhicules blindés.

SA Motor Lease est la division location-achat du groupe. Elle loue des véhicules à des particuliers et à des entreprises à des mensualités fixes, avec une option d’achat du véhicule à l’échéance, y compris pour des clients que le financement bancaire traditionnel refuse. Chaque prospect pré-approuvé est un client qui cherche activement à obtenir un véhicule, et l’activité repose largement sur un parcours numérique : la pré-approbation se fait en ligne, et la demande complète se fait sur WhatsApp. À des milliers de prospects par mois, la vitesse et l’exhaustivité avec lesquelles cette demande WhatsApp est finalisée influencent directement le nombre de véhicules effectivement livrés aux clients.

Le défi

Chaque prospect préqualifié nécessitait une prise en charge manuelle sur WhatsApp afin de recueillir dix informations et trois catégories de documents, un message à la fois, pendant les heures de bureau, sans système centralisé permettant de suivre les relances effectuées ou restant à effectuer. Le volume était là. Les heures de l’équipe constituaient le goulot d’étranglement, et les parcours rigides mis en place pour alléger cette charge échouaient dès qu’un client sortait du scénario prévu.

Notre approche stratégique

Nous ne sommes pas partis pour construire un meilleur chatbot. Notre objectif était de construire un agent IA capable de piloter l’ensemble du parcours de demande : un système qui connaît l’état de chaque dossier, sait exactement ce qui manque encore, et déclenche l’action suivante appropriée sans forcer le client à traverser un arbre conversationnel. Cela impliquait de tout concevoir autour de l’état d’avancement du dossier, et non autour du bouton sur lequel le client a cliqué.

Phase 1 : structurer le dossier, pas figer la conversation

Nous avons travaillé avec l’équipe de SA Motor Lease pour cartographier précisément les informations nécessaires : chaque champ obligatoire (nom, zone de service, salaire net, adresse du domicile, situation professionnelle, employeur, profession, permis de conduire, pièce d’identité ou passeport, trois mois de relevés bancaires), chaque information facultative et chaque règle métier. La zone de service doit être Le Cap, Johannesburg, Durban, Pretoria ou Port Elizabeth. Le salaire net doit dépasser 17 000 ZAR. Trois mois de relevés bancaires peuvent arriver en un seul PDF ou en trois fichiers distincts, et les deux formats sont acceptés. Cela a donné un parcours en cinq étapes (accueil, pré-qualification, détails de la demande, réception des documents, finalisation) où la progression dépend des champs réellement renseignés, et non du nombre d’échanges nécessaires pour y parvenir.

Phase 2 : partir de ce que l’entreprise sait déjà

Chaque parcours commence dans Odoo. Lorsqu’un prospect est prêt, Odoo transmet les coordonnées du client et tout ce qui a déjà été soumis sur le site web vers le système. L’assistant ne demande jamais quelque chose que SA Motor Lease possède déjà.

Phase 3 : un seul agent qui gère toute la conversation

Au lieu d’enchaîner des bots distincts pour l’intention, l’extraction et la classification, un seul agent IA lit chaque message du client, ainsi que toute image ou tout PDF joint, et traite l’ensemble de ces éléments dans un même flux. Il extrait toute donnée de demande présente, même si elle n’a pas encore été demandée. Il demande le prochain élément manquant, un à la fois, poliment. Il peut gérer les échanges informels tout en recentrant naturellement la conversation sur le dossier en cours. Il répond aux questions sur SA Motor Lease à partir d’une base de connaissances avec recherche contextuelle, construite à partir des documents internes de l’entreprise, puis ramène immédiatement le client à sa demande. Il fait le point sur l’avancement lorsqu’on lui demande « qu’est-ce qui manque encore ? ». Il transfère immédiatement la conversation lorsqu’un client demande à parler à un conseiller. Lorsque plusieurs messages sont envoyés successivement, ils sont regroupés et traités ensemble afin de préserver la cohérence de la conversation.

Phase 4 : vérification automatisée des documents

Chaque fichier envoyé est contrôlé dès son arrivée : de quel type de document il s’agit, s’il est lisible, s’il est expiré, si le nom correspond au demandeur. Les documents valides sont enregistrés en regard de la bonne exigence. Les documents non conformes ou illisibles font l’objet d’une demande de nouvel envoi, formulée de manière précise et adaptée. Les équipes n’ont ainsi à examiner que les documents ayant déjà fait l’objet d’une première validation automatisée.

Phase 5 : maintenir le CRM à jour en temps réel

Au fur et à mesure de leur collecte, les champs sont synchronisés dans Odoo quasiment en temps réel. Sur deux mois, cela a représenté plus de 7 000 mises à jour de champs avec un seul échec. Lorsque la demande est complète, la session se verrouille, le CRM est notifié, et toute modification ultérieure est orientée vers l’équipe conformité. La conversation et le dossier CRM restent synchronisés tout au long du parcours.

Phase 6 : automatiser les relances

Après chaque réponse, le système programme le rappel suivant et annule le précédent. Si le client ne répond plus, une relance WhatsApp adaptée à l’étape part, puis une autre. S’il reste silencieux, le dossier est signalé à l’équipe pour une éventuelle intervention humaine. En pratique, la majorité des relances programmées sont automatiquement annulées lorsque le client répond avant leur déclenchement. C’est tout l’intérêt : ils existent pour ceux qui ne répondent pas.

Phase 7 : une architecture conçue pour passer à l’échelle

Une API FastAPI assure la validation et la mise en file d’attente des requêtes ; des workers Celery exécutent les traitements IA, base de données et messagerie sur quatre files Redis ; Supabase Postgres héberge les prospects, sessions, messages et la base de connaissances vectorielle ; l’ensemble se déploie sur Railway sous forme de trois services. Les prompts sont structurés pour que la mise en cache des prompts (prompt caching) d’Azure OpenAI s’applique à chaque tour, le contexte conversationnel est chaîné et périodiquement résumé, et chaque appel consigne le nombre de tokens et le coût. C’est ce qui permet de traiter 15 000 messages par mois sans que la facture d’IA ne devienne le nouveau goulot d’étranglement.

La solution : l’assistant WhatsApp de SA Motor Lease

Un client est pré-approuvé. Odoo transmet le prospect au système. À partir de là, l’assistant :

• Accueille le client sur WhatsApp
• Part de ce que SA Motor Lease sait déjà
• Recueille les informations de demande restantes, dans l’ordre où elles arrivent
• Répond aux questions du client à partir de la base de connaissances de l’entreprise
• Analyse et vérifie automatiquement chaque document reçu
• Relance automatiquement si le client ne répond plus
• Met à jour les données de la demande dans Odoo au fil de l’eau
• Finalise le dossier ou le transfère à un conseiller lorsqu’une intervention humaine est nécessaire.

Pour le demandeur, il n’y a aucune nouvelle application à apprendre, aucun portail, aucun formulaire. C’est simplement WhatsApp. Derrière cette conversation se trouve un système qui maintient l’état d’avancement du dossier, les exigences documentaires, la fiche CRM, les règles métier, le calendrier de relances et l’historique de conversation pour des milliers de clients à la fois.

Résultats après le lancement

Il s’agit de données opérationnelles réelles, moyennées sur juillet et août 2026.

~3 000 prospects pré-approuvés par mois, chacun pris en charge automatiquement. Environ 3 500 sessions de conversation et 3 100 clients uniques par mois. Aucun prospect n’attend qu’un conseiller se libère pour commencer son parcours.

~15 000 messages WhatsApp par mois, ~500 par jour. Environ 7 300 messages clients entrants et 8 100 réponses de l’IA par mois. Il ne s’agit pas de réponses prédéfinies déclenchées par des boutons. Chacune est lue, comprise et traitée dans le contexte de la demande de ce client.

~500 dossiers finalisés par mois. Parmi les clients qui s’engagent, 30 % vont jusqu’au bout, avec un dossier complet prêt à être examiné par l’équipe conformité, chaque champ renseigné et chaque document validé. Environ 16 messages par dossier finalisé, du début à la fin.

36 minutes de délai médian entre l’entrée du prospect dans le système et la finalisation du dossier. La moitié de tous les dossiers finalisés le sont en une demi-heure environ après l’entrée du prospect dans le système, au sein d’une seule conversation WhatsApp. L’ancien processus s’étirait sur des interactions manuelles répétées et dépendait de la disponibilité simultanée de deux personnes.

~900 documents par mois contrôlés par vision. Pièces d’identité, permis et relevés bancaires provenant d’environ 600 clients par mois, chacun classé et vérifié en matière de lisibilité, de validité et de concordance avec l’identité du demandeur, et enregistré en regard de la bonne exigence. Les équipes n’examinent que les documents ayant déjà fait l’objet d’une première validation automatisée.

~4 500 champs de demande extraits et ~3 500 synchronisés dans Odoo chaque mois. Plus de 7 000 mises à jour CRM sur deux mois avec un seul échec. Adresses, situation professionnelle, employeur, statut des documents : le CRM est toujours à jour, et personne ne retape des réponses WhatsApp dans un formulaire.

≈ 1 transfert vers un conseiller par mois. Deux en août, zéro en juillet. L’objectif n’a jamais été d’empêcher les clients de joindre une personne. Il était d’éviter de mobiliser les équipes sur des interactions qui ne nécessitent pas leur intervention. Lorsque quelqu’un demande un humain, cela se fait immédiatement.

45 % de l’activité client a lieu en dehors des heures de bureau. Près de la moitié de tous les messages entrants arrivent en dehors de la plage 8 h–17 h du lundi au vendredi, 15 % le week-end. Un client qui postule à 23 h un samedi bénéficie de la même expérience qu’un client qui postule à 11 h un mardi, au lieu de rejoindre l’arriéré du lundi.

Environ 5 500 actions de relance gérées automatiquement chaque mois. Environ 1 100 rappels envoyés, et environ 4 400 rappels programmés annulés parce que le client a répondu avant qu’ils ne soient nécessaires. Dans les deux cas, aucun prospect ne reste sans suite.

Plus de 200 heures de tâches répétitives économisées chaque mois. À cette échelle, la valeur ne réside pas dans une interaction IA impressionnante. Elle réside dans des milliers de petites tâches qui disparaissent. Avant : ouvrir WhatsApp, lire le message, consulter la demande, déterminer ce qui manque, répondre, ouvrir le document, le vérifier, ouvrir Odoo, mettre à jour le champ, penser à relancer, recommencer. Chaque mois, le système prend en charge environ 8 100 réponses, 900 vérifications documentaires, 3 500 mises à jour CRM et plus de 1 000 relances qui étaient auparavant réalisées manuellement. Avec des estimations prudentes par tâche, cela représente plus de 200 heures par mois, plus de 2 400 heures par an, avec une disponibilité continue, y compris en dehors des horaires de bureau.

L’équipe travaille sur des décisions, pas sur de la saisie. Les opérations et la conformité reçoivent des dossiers finalisés, des signalements de prospects bloqués, et les rares demandes nécessitant une intervention humaine. Les relances, la vérification documentaire et la saisie dans Odoo sont désormais largement automatisées.

Le point de vue du client

Nous avions essayé les parcours WhatsApp scriptés, et ils ne fonctionnaient plus correctement dès qu’un client sortait du scénario prévu. Ce que Commerit a construit gère réellement la demande. Il recueille ce qui manque, lit les documents, garde Odoo à jour et relance ceux qui ne répondent plus, à vingt-trois heures un samedi soir aussi bien qu’un mardi matin. Nos équipes traitent désormais des dossiers complets et les quelques exceptions qui nécessitent réellement leur intervention, pas trois mille conversations par mois.

Grenville Salmon, Fondateur, PACE Auto Group

À retenir

Il existe une différence fondamentale entre ajouter un chatbot à WhatsApp et automatiser réellement un processus opérationnel. Un chatbot répond à des messages. Un système d’IA opérationnel connaît l’état d’avancement de chaque client dans le processus, sait ce qui s’est déjà passé, décide de ce qui doit se passer ensuite, et met à jour les systèmes sur lesquels l’entreprise fonctionne réellement.

Toutes les entreprises de location, de prêt et de financement qui vendent via WhatsApp ont le même problème. Le canal convertit, donc les clients affluent. Mais chaque demande nécessite encore un humain pour la gérer un message à la fois, lire chaque document à l’œil, tout retaper dans le CRM et relancer ceux qui ne répondent plus. Les parcours rigides ne suffisent pas, car les clients ne suivent pas toujours un scénario prédéfini. Un tel fonctionnement dépend directement de la capacité des équipes et de leurs horaires de disponibilité. Les demandes reçues le week-end risquent ainsi de perdre en engagement avant leur prise en charge le lundi.

Pour SA Motor Lease, la solution se traduit par environ 3 000 prospects et 15 000 messages par mois, 500 demandes complétées, un délai médian de 36 minutes du prospect au dossier terminé, 900 documents contrôlés automatiquement et un seul transfert vers un conseiller par mois, le tout au sein de l’un des plus grands groupes automobiles d’Afrique du Sud, sans qu’un client ne quitte jamais WhatsApp.

Pour PACE Auto Group, cela révèle quelque chose de plus large : l’IA n’a pas besoin de remplacer un département pour créer une véritable valeur d’entreprise. Parfois, l’opportunité consiste à trouver le processus où l’équipe clique, copie, vérifie, répond et relance les mêmes choses des milliers de fois par mois, et à automatiser les tâches répétitives qui mobilisent inutilement du temps opérationnel.

Si vos équipes gèrent encore manuellement les demandes reçues sur WhatsApp, si une part importante des prospects vous contacte en dehors des horaires de bureau ou si la vérification documentaire et la mise à jour du CRM mobilisent un temps important, cette architecture montre ce qu’une automatisation de bout en bout peut apporter.