Passer le chat médical à l'échelle sans casser le SLA.
De 474 conversations en janvier 2021 à 10 000 membres en juin.
Feuille de route, les 5 questions en parallèle
| Jan + Fév Mesurer | Mars + Avril Structurer | Mai Scaler | Juin Service cible | |
|---|---|---|---|---|
| Q1 KPIs | CSAT mis en place | Weekly North Stars | Revue mensuelle | 3 North Stars suivies |
| Q2 Capacité | CDI #1 + Free #1 2 ETP |
+ CDI #2 puis Free #2 3 puis 4 ETP |
+ CDI #3 5 ETP |
3 CDI + 2 Free en run |
| Q3 SLA | Alerte 2h prototype | Planning 3 shifts | Ajuster seuils | SLA 4h tenu 95%+ |
| Q4 Équipe | Lead Médical opère le pilote | Rituels (daily, SLA hebdo) en place | Revue qualité mensuelle | ≈ 65 k€/mois, équipe stabilisée |
| Q5 IA | Prototyper 4 actions | IA en production | Sortir InboxAlan | IA + app mobile en prod |
Quels éléments rendront le chat un succès, et quels KPIs suivre ?
3 North Stars à suivre
N°1
SLA 4h
% de conversations répondues sous 4h
N°2
CSAT à chaud
À mettre en place dès février, données manquantes en janvier
N°3
Taux de retour
% de membres qui reviennent dans le mois
Ce que le dataset janvier nous dit déjà
Volume de pilote correct, mais 2 données clés manquent pour valider la valeur produit.
474
conversations
sur le mois
423
membres uniques
1,12 conv / membre en moyenne
9,0 %
taux de retour
38 membres reviennent une 2ᵉ fois sur 423. Insignifiant pour conclure.
N/A
CSAT
Absent du dataset. À mettre en place dès février.
Janvier + Février vs Juin
Janvier seul ne suffit pas : volume pilote, pas de CSAT, taux de retour à 9% non concluant. Il faut un second mois pour confirmer.
Prouver la valeur
474 conversations en janvier sur le pilote, mais pas de CSAT mesuré. Février = mettre en place le CSAT et confirmer que le service répond à un vrai besoin.
Tenir à l'échelle
10 000 membres. On vérifie qu'on tient sans casser, et on suit l'efficience économique.
Combien de médecins faut-il pour juin ?
3 hypothèses du calcul
01
11 min
de médecin par conversation
2,22 messages (dataset janvier) × 5 min par message
02
−15 %
de temps grâce à l'IA
Sur les motifs fréquents, plus l'outil Q5
03
+ 25 %
de marge sur la capacité
Pics matin (rattrapage nuit), jours pleins Mar et Ven, congés et imprévus
Mix d'équipe : 60% CDI + 40% freelance
3 médecins CDI pour la stabilité, 2 freelances pour la flexibilité.
Simulateur
Joue avec les 3 paramètres pour tester d'autres scénarios.
Résultats
Coût médecin direct + 20% d'indirects (outillage, IA, supervision, formation, conformité)
Comment garantir le SLA 4h en passant à l'échelle ?
3 choses à faire
01
Couvrir 8h à minuit
Capacité bien répartie sur les 3 mini-pics observés en janvier (matin, midi, soir).
02
Alerter à 2h, pas à 4h
Pour avoir 2h utiles afin de repérioriser, pinger un médecin, ou déclencher un renfort.
03
Revue SLA chaque semaine
Analyser les dépassements de la semaine, identifier les causes, ajuster le planning.
Distribution du volume (474 conv. janvier)
Par jour : homogène, léger creux le week-end. Par heure : 3 mini-pics (8h-9h, 12h-14h, 19h-20h) mais aucun ne dépasse 8%.
Par jour de semaine
Par heure (moyenne / jour)
Planning hebdomadaire type pour juin
Freelances mobilisés sur 3 créneaux ciblés : tous les matins (rattrapage backlog nuit), week-end complet, et journée du mardi + vendredi (jours pics à 17-18%). Le reste est tenu par les CDI.
| Shift | Lun | Mar | Mer | Jeu | Ven | Sam | Dim |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Matin 8h à 13h+ renfort rattrapage nuit | 2CDIFree |
2CDIFree |
2CDIFree |
2CDIFree |
2CDIFree |
1Free |
1Free |
| Après-midi 13h à 18h | 1CDI |
2CDIFree |
1CDI |
1CDI |
2CDIFree |
1Free |
1Free |
| Soir 18h à 00h | 1CDI |
1CDI |
1CDI |
1CDI |
1CDI |
1Free |
1Free |
Système d'alertes SLA : 3 paliers
Anticiper le dépassement plutôt que constater le retard.
0 → 2h
Normal
La conversation circule dans la file. Aucune action requise.
2h → 3h
Vigilance
Remontée en haut de file. Ping doux au médecin de garde.
3h → 4h
Critique
Escalade automatique. Ops alerté. Renfort freelance déclenchable.
Ce que je mesure et j'ajuste
Taux de SLA 4h tenu
≥ 95 %
Cible juin sur 7 jours glissants.
Alertes / dépassement évité
≤ 5 / 1
Si trop d'alertes, les médecins ignorent. On ajuste les seuils.
Temps de réponse médian
< 1 h
Pour ne pas frôler le SLA en permanence.
Note : le brouillon rédigé par le médecin est traduit dans la langue du patient côté app patient avant envoi, pas dans cet outil (voir Q5).
Comment construire et opérer l'équipe médecin ?
Ramp-up de l'équipe, janvier → juin
Janvier
CDI #1
Free #1
2 ETP
Février
CDI #2
3 ETP
Mars · Avril
Free #2
4 ETP
Mai · Juin
CDI #3
5 ETP
4 challenges à anticiper
01
Qualité hétérogène
Surtout côté freelance.
02
Charge mentale
Sujets graves, peu de feedback patient.
03
Turnover freelance
Dispo jamais garantie sur shifts critiques.
04
Non francophones
EN, ES, AR, IT en production.
Inbox médecin avec IA
Le prompt envoyé à l'agent IA
Ce prompt système pilote toutes les actions IA : brouillon, amélioration, tri par difficulté, traduction des messages, carte blanche. L'IA répond dans la langue de travail du médecin. La traduction du brouillon dans la langue du patient se fait côté app patient, en dehors de cet outil.
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