Automatisez vos appels téléphonique avec l'IA

Expérimentez notre IA pour répondre à tous les besoins de vos clients ainsi que ceux de votre entreprise.

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Qui sommes nous

Notre IA vocale s'occupe du standard téléphonique de tout type d'entreprise, pour tout type de requête.

Bénéfices

Qui peut utiliser Celeste IA ?

Découvrez la puissance de Celeste

Agence de recrutement

Avec celeste IA lancez des campagnes de recrutement afin qu'elle s'occupe de qualifier les candidats et uniquement vous présenter les meilleurs profils

Publicité/Marketing

Notre IA appelle vos leads les qualifie et book un rendez-vous selon vos critères. Concentrez-vous uniquement sur des clients ultra-qualifié

Agence immobilière

Que ce soit pour répondre aux questions sur vos biens disponibles ou qualifier vos leads Celeste s'occupe de tout jusqu'à la prise de rendez-vous

Concession automobile

Notre IA connaît par cœur vos véhicules disponible et peut conseiller vos clients. Elle s'occupe aussi de prendre des rendez-vous pour les entretiens ou réparations.

Call center / Support client

Celeste IA peut gérer jusqu'à 1000 appels en simultané. Elle peut répondre à tout type de questions, guider le client et mettre la fiche client à jour dans votre CRM

Hôtellerie / Restauration

Vérifier si une chambre est disponible ou encore réserver une table ? Notre IA peut s'occuper de tout ça, mais aussi répondre à des questions sur les menus ou les tarifs.

Processus

Votre chemin vers une sérénité

Une approche simple et efficace pour vous délivrer l'excellence

Découverte & Analyse

Nous nous penchons sur vos besoins, explorons des idées et définissons des stratégies pour un succès à long terme.

class Sampling(layers.Layer):

"""Uses (mean, log_var) to sample z, the vector encoding a digit."""

def call(self, inputs):

mean, log_var = inputs

batch = tf.shape(mean)[0]

dim = tf.shape(mean)[1]

return mean + tf.exp(0.5 * log_var) * epsilon

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"""Uses (mean, log_var) to sample z, the vector encoding a digit."""

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batch = tf.shape(mean)[0]

dim = tf.shape(mean)[1]

return mean + tf.exp(0.5 * log_var) * epsilon

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"""Uses (mean, log_var) to sample z, the vector encoding a digit."""

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return mean + tf.exp(0.5 * log_var) * epsilon

Développement & Test

Nous concevons des solutions sur mesure et les testons rigoureusement pour garantir une fiabilité optimale.

Sécurité

Efficacité

Vitesse

Précision

Statut:

Updating:

Sécurité

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Lancement & Maintenance

Nous déployons votre IA de manière transparente et assurons sa performance continue grâce à un entretien permanent.

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