Votre IA ne se contente pas de répondre. Elle agit.

Une agentic skill permet à l’agent IA de Zipchat d’agir dans un outil que votre boutique utilise, et pas seulement de répondre : retrouver une commande, créer un code promo, ouvrir un ticket, réserver un appel ou vérifier le stock d’un magasin. L’agent décide quand utiliser la skill, demande les détails manquants, exécute les étapes et répond avec le vrai résultat. C’est le même agent qui répond dans le chat en ligne, sur WhatsApp, Instagram, Messenger et par email : chaque client garde une seule conversation.

Les deux. Avec les Agentic Skills, Zipchat ne répond pas seulement à partir des contenus que vous avez ajoutés : il appelle vos outils, lit des données en direct et exécute les actions que vous avez configurées, puis répond avec le résultat que l’outil renvoie. Vous décidez des skills qu’il a, sur quels canaux, et quelles actions attendent la confirmation du client.

Quatre. Order lookup inside Shopify retrouve une commande et répond avec son statut et son suivi ; elle est en lecture seule et n’annule, ne modifie et ne rembourse jamais une commande. Création de codes promo dans Shopify crée un code en pourcentage unique, à usage unique, jusqu’au maximum que vous fixez ; elle est désactivée par défaut. Transfert de la conversation passe une conversation à votre équipe. Ignorer la conversation empêche l’IA de répondre aux messages que vous décrivez, comme les emails automatiques d’expéditeurs no-reply. La recherche de commande est activée dès que Shopify est connecté ; activez les autres quand vous en avez besoin.

Tout outil doté d’une API. Une galerie de modèles prêts à l’emploi couvre Judge.me (publier un avis), Zendesk (transfert à un conseiller), WooCommerce (suivi de commande et codes promo), Freshdesk (création de ticket), Qapla’ (suivi de commande), Clean Size Charts (guides des tailles) et Cal.com (réservation d’un appel) : installez le modèle, ajoutez vos identifiants et testez. Pour tout le reste, comme un système de gestion des commandes, une plateforme de retours, un transporteur, un programme de fidélité ou un système de stock, vous ajoutez votre propre skill. Une skill appelle l’API de l’outil, ou une URL de webhook que l’outil fournit comme point de terminaison HTTP.

En général non. Un modèle demande vos identifiants et un test. Pour votre propre skill, vous la décrivez avec des mots simples : quand l’utiliser, quand ne pas l’utiliser et ce qu’il faut demander au client. Claude Code ou Sidekick peuvent vous aider à l’écrire, et vous ajoutez les détails de l’API et les clés de votre outil. La plupart des skills sont actives en moins de 30 minutes.

Chaque skill dit avec des mots simples quand l’utiliser et quand ne pas l’utiliser. Dans une conversation, l’agent vérifie si la demande correspond à une skill, demande ce qui manque (un numéro de commande, un email, une taille, une boutique), exécute les étapes et répond avec le résultat que renvoie l’outil. Une skill peut enchaîner les étapes : vérifier d’abord, agir ensuite.

L’agent répond avec le résultat que l’outil renvoie réellement : il ne dit pas qu’une action a fonctionné quand ce n’est pas le cas. Si l’outil renvoie une erreur, ou si la demande dépasse ce que la skill autorise, il le dit au client. Si Transfert de la conversation est activé, il passe le dossier à votre équipe.

Oui. L’agent n’utilise que les skills que vous activez, sur les canaux que vous choisissez pour chacune. Une skill qui modifie des données peut demander d’abord la confirmation du client, et une skill qui affiche des données personnelles peut d’abord vérifier le client. Avec le Draft Mode, votre équipe approuve les réponses avant leur envoi. Vous voyez chaque action dans la conversation.

Vous choisissez skill par skill : chat en ligne, WhatsApp, Instagram, Messenger et email. Le réglage du chat en ligne couvre aussi AI Search et les questions produit. N’activez une skill que là où l’action a du sens ; certains modèles fonctionnent sur moins de canaux.

Oui, dans le chat de test. Il appelle la vraie API, donc une skill qui modifie des données peut avoir de vrais effets : testez les skills d’écriture avec des données de test ou une boutique de test, vérifiez le résultat dans votre outil, puis activez la skill sur vos canaux en production.

Les identifiants et les clés sont stockés chiffrés comme variables de la skill et ne sont jamais écrits dans les réponses. Donnez à chaque skill une clé avec les seuls droits dont elle a besoin, et faites vérifier le client par l’agent avant d’afficher des données personnelles comme une commande ou un solde de points. Zipchat respecte le RGPD et le Data Privacy Framework UE-États-Unis.

La compatibilité des pièces auto par année, marque et modèle, en n’affichant que les pièces que le catalogue indique comme compatibles ; le stock d’un SKU dans un magasin physique ; les retours en deux étapes, où une skill en lecture seule vérifie l’éligibilité, puis une seconde crée le retour et l’étiquette une fois que le client a choisi l’article ; les abonnements mis en pause, sautés ou repris après confirmation du client ; les points et récompenses de fidélité une fois le client vérifié ; la compatibilité des accessoires à partir d’une table de correspondance produit officielle ; un guide des tailles de vélo ; des commandes brouillon avec paiement assisté ; et des rendez-vous vétérinaires et carnets de vaccination pour des clients vérifiés. Chacune est une skill personnalisée mise en place par un marchand, pas une fonction intégrée.

Un chatbot à règles suit un arbre de décision fixe. Il ne comprend pas le langage naturel et ne peut pas répondre à des questions qu’il n’a pas été programmé pour traiter. L’IA agentique de Zipchat comprend le langage naturel, détermine l’intention et exécute la bonne skill, quelle que soit la façon dont le client formule sa demande.

Une intégration classique est un tuyau fixe entre deux systèmes. Elle envoie des données de A vers B quand un événement précis se produit. Une agentic skill tient compte du contexte. L’IA détermine quand utiliser l’intégration, quelles données envoyer et comment annoncer le résultat au client, le tout à partir de la conversation en cours.

Elles conviennent quand votre équipe répond toute la journée aux mêmes questions sur les commandes ou les comptes, quand les clients ont besoin de données en direct plutôt que de réponses figées de FAQ, et quand vos outils ont une API que Zipchat peut appeler. Elles ne conviennent pas si vos outils n’ont ni API ni autre moyen de connexion, ou si vos règles de conformité imposent qu’une personne examine chaque action faite pour un client.