Solvis conçoit des systèmes de chauffage pour l'habitat résidentiel, avec des racines profondes dans le chauffage traditionnel et la technologie solaire, et une attention croissante portée aux pompes à chaleur.
Les installateurs doivent gérer la complexité croissante des systèmes
Solvis fabrique des systèmes de chauffage pour l'habitat résidentiel, avec des racines profondes dans le chauffage traditionnel et la technologie solaire, et une attention croissante portée aux pompes à chaleur. À mesure que les produits évoluaient, la complexité rencontrée par les installateurs sur le terrain augmentait également.
Les connaissances techniques existaient déjà. Les manuels étaient détaillés et précis. Mais les installateurs avaient souvent besoin de réponses rapides pendant leur travail, et non après avoir parcouru des dizaines de pages.
Le résultat était un défi opérationnel bien connu :
- les installateurs passent du temps à chercher au lieu d'installer
- les équipes de support répondent à des questions techniques récurrentes
- expertise concentrée chez quelques individus
- Pression croissante pendant les pics saisonniers
Solvis a cherché un moyen d'opérationnaliser ses connaissances existantes afin que les installateurs puissent accéder à des réponses vérifiées en temps réel.
Partir du problème, pas de la technologie
L'idée initiale était de construire quelque chose uniquement pour les clients finaux. Mais une collaboration précoce a rapidement révélé où l'impact serait encore plus grand.
En cartographiant la documentation disponible et les demandes de support quotidiennes, le projet s'est orienté vers les installateurs comme utilisateurs principaux. La raison était simple : les installateurs gèrent les informations les plus complexes et sont confrontés à la pression opérationnelle la plus élevée. Au lieu de lancer un outil autonome, l'objectif est devenu clair : structurer les connaissances de service existantes et les intégrer dans les Workflow que les installateurs utilisent déjà.
Transformer la documentation en infrastructure opérationnelle
La première phase s'est concentrée sur l'organisation des connaissances plutôt que sur la construction d'interfaces.
Solvis et Chapter ont collaboré pour :
- Structurer les manuels techniques par gamme de produits
- définir des standards clairs d'organisation des données
- améliorer la façon dont l'information était étiquetée et récupérée
- s'assurer que les réponses renvoient à leurs sources
Un apprentissage précoce fut décisif. Le simple fait de regrouper des documents ne fonctionnait pas. À mesure que les données devenaient plus structurées, la qualité des réponses s'améliorait. Les installateurs pouvaient poser des questions techniques et recevoir des réponses basées sur la documentation source, étayées par des extraits et des références directes afin qu'ils puissent vérifier les réponses immédiatement.

Instaurer la confiance par la vérification
Pour les environnements techniques, la fiabilité prime sur la nouveauté.
Une capacité clé était de montrer d'où provenaient les réponses. Au lieu de présenter des informations sans contexte, les installateurs pouvaient voir des extraits de support et valider la source eux-mêmes. Les équipes de Solvis mentionnent que ces extraits d'information sont vraiment utiles. Cela vous apporte un contexte précieux. Vous pouvez facilement voir d'où vient la réponse, ce qui vous fournit le contexte dont vous avez tant besoin.
Cette transparence a changé la perception de l'AI par les équipes. Elle est devenue un guide structuré s'appuyant sur la documentation, plutôt qu'une boîte noire.
Résultats et orientation opérationnelle
Le système continue d'évoluer, et les premiers signes indiquent déjà une valeur opérationnelle mesurable :
- les installateurs trouvent les données techniques plus rapidement
- les équipes de support peuvent se concentrer sur les cas complexes
- la connaissance devient plus facile à déployer entre les équipes
- les utilisateurs récurrents montrent une adoption croissante
Depuis son lancement, l'assistant a traité des milliers de questions techniques d'installateurs, la plupart étant des recherches documentaires qui auraient autrement nécessité de parcourir des manuels de jusqu'à 90 pages. Cela a déjà permis de rediriger des centaines d'heures vers le travail sur le terrain. À l'avenir, Solvis s'attend à ce que l'AI gère une part encore plus substantielle des questions de support entrantes.

Un partenariat basé sur l'itération
La collaboration a fonctionné parce qu'elle est restée pragmatique. Des réunions hebdomadaires, une gestion de projet structurée et des ajustements continus ont permis au système d'évoluer grâce à des retours concrets. Ce qui a vraiment frappé Claas, c'est que Chapter avait un ordre du jour clair dès le départ, avec des réunions de suivi hebdomadaires. Cela a vraiment aidé tout le monde à faire avancer les choses. La relation était moins axée sur le déploiement et davantage sur la résolution de problèmes en commun :
- Affiner la structure des données
- ajuster le placement des Workflow
- Apprendre du comportement réel des installateurs
- Préparer les futures intégrations