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Réduire le temps d’attente : L’IA anticipe les moments plus calmes – Propositions de rappel intelligentes aux horaires idéaux – Brixon AI

Huit minutes en attente — et le prospect important raccroche. Vous connaissez la situation. Pendant que vos conseillers sont débordés, vos clients s’agacent en écoutant une musique d’attente interminable.

Mais imaginez que votre système sache déjà dès lundi qu’un pic d’appels aura lieu jeudi à 14h30 ? Et qu’il propose automatiquement à vos clients d’être rappelés, précisément lorsque la situation se sera calmée ?

L’intelligence artificielle rend cela possible. Plus qu’un rêve futuriste, c’est une solution concrète déjà utilisée avec succès par de nombreuses PME.

Réduire le temps d’attente : comment les prévisions basées sur l’IA révolutionnent votre service client

Vous connaissez la sensation d’être soi-même en file d’attente ? Après deux minutes, cela devient irritant. Après cinq minutes, on songe à raccrocher. Après huit minutes, la frustration est à son comble.

Vos clients vivent la même chose. Mais eux peuvent appeler la concurrence.

Le problème : quand l’attente vous fait perdre des clients

Les chiffres sont sans appel : de nombreux appelants raccrochent après quelques minutes d’attente. Plus l’attente est longue, plus la proportion augmente.

Pour Thomas, directeur d’une entreprise de machines spéciales, cela signifie concrètement : sur dix demandes de service, seules trois atteignent son équipe. Les sept autres finissent chez la concurrence ou restent sans solution – avec toutes les conséquences que cela implique.

Mais cela représente aussi une opportunité. Car la majorité des appels est en réalité prévisible.

La solution : l’analytics prédictif pour des rappels optimaux

Des algorithmes de machine learning analysent vos historiques d’appels et détectent des schémas. Quand vos clients appellent-ils ? Quels jours sont les plus chargés ? À quelles heures votre équipe est-elle débordée ?

Les tendances sont souvent étonnamment précises. Lundi matin entre 9h00 et 11h00 ? Heure de pointe. Mardi à 15h00 ? Détendu. Jeudi après un jour férié ? Chaos assuré.

L’IA tire parti de ces données pour prédire les pics d’attente. Plus important encore : elle identifie les créneaux calmes où vos collaborateurs peuvent rappeler sereinement.

Résultat ? Vos clients patientent au maximum 30 secondes avant que le système leur propose un rappel intelligent au moment le plus opportun.

Comment l’IA anticipe intelligemment les files d’attente

Mais comment un algorithme peut-il savoir quand ce sera plus calme chez nous ? s’interroge à juste titre Markus, directeur informatique. La réponse est plus simple qu’il n’y paraît — et pourtant bluffante de complexité.

Des algorithmes de Machine Learning analysent les schémas d’appels

Imaginez votre centre d’appels comme une station météo. Sauf qu’ici, on mesure le volume d’appels à la place de la température ou de la pression atmosphérique. Après quelques mois de collecte de données, des schémas évidents émergent :

  • Variations saisonnières (saisons, jours fériés, vacances scolaires)
  • Rythmes hebdomadaires (lundi vs vendredi ou week-end)
  • Préférences selon l’heure (pic matinal, creux de midi, rush de l’après-midi)
  • Déclencheurs externes (campagnes marketing, lancement de produits, incidents)

Les algorithmes de prévision sur séries temporelles — un terme barbare pour une solution élégante — détectent tout cela automatiquement. Ils analysent vos données internes, mais aussi des facteurs externes comme la météo, le trafic ou les événements locaux.

L’atout majeur : ces algorithmes s’améliorent chaque jour. Chaque nouvel appel enrichit la base de données et affine les prévisions.

Sources de données pour des prévisions fiables

La qualité de la prévision dépend de la qualité des données. Un bon système d’optimisation des files d’attente par IA puise à plusieurs sources :

Source de données Pertinence Exemple
Historique des appels Élevée Volume d’appels des 12 derniers mois
Événements de calendrier Élevée Jours fériés, vacances, ponts
Activités marketing Moyenne Spots TV, newsletters, campagnes publicitaires
Facteurs externes Moyenne Météo, trafic, événements locaux
Cycles produits Faible Lancements, mises à jour, maintenances

Pour Anna, DRH d’un éditeur SaaS, il était surprenant de voir que même la météo pouvait jouer un rôle : les jours de pluie, plus de clients appellent — sûrement parce qu’ils passent plus de temps au bureau.

Ajustement des prévisions en temps réel

Et là ça devient fascinant : les meilleurs systèmes ajustent leurs prévisions en temps réel. Une vague d’appels inattendue ? L’IA réagit immédiatement.

Un exemple vécu : l’entreprise de Thomas a dû rappeler un produit d’urgence. En moins d’une heure, les appels se sont multipliés. L’IA détecte le pic, ajuste les prévisions, et propose aux clients concernés un rappel pour le lendemain — une fois la situation stabilisée.

C’est cette flexibilité qui distingue les systèmes d’IA des solutions classiques rigides. Ils réagissent au contexte, au lieu de s’en tenir aveuglément à un plan prédéfini.

Offres de rappel intelligentes : comment ça marche en pratique

Faire une bonne prévision, c’est une chose. L’exploiter vraiment, c’en est une autre. Comment transformer ces analyses en clients satisfaits ?

Tout est dans le détail — et dans l’intégration fluide à vos systèmes existants.

Détection automatique des pics d’affluence

Imaginez un système agissant comme un chef d’équipe expérimenté. Il voit la file d’attente s’allonger et réagit immédiatement.

En cas d’attente inférieure à deux minutes, rien ne se passe. Les appelants restent en ligne. Mais si le temps estimé dépasse trois minutes, le système intervient :

« Votre temps d’attente estimé est de 7 minutes. Voulez-vous être rappelé dès qu’un conseiller est disponible ? Tapez 1 pour un rappel aujourd’hui entre 14h00 et 16h00, ou 2 pour demain entre 9h00 et 11h00. »

Ces créneaux ne sont jamais choisis au hasard. L’IA calcule quand vos collaborateurs seront de nouveau disponibles sans stress.

Créneaux de rappel personnalisés

Attention : une fenêtre horaire identique pour tous ne fonctionne pas. Markus au service IT a des horaires bien différents du dirigeant d’une PME artisanale.

Les systèmes modernes en tiennent compte. Ils analysent l’historique d’appel de chaque client et apprennent leurs préférences :

  • À quels horaires ce client appelle-t-il habituellement ?
  • À quels moments est-il aisément joignable ?
  • A-t-il déjà manqué des rappels ?
  • Quels créneaux a-t-il choisis dans le passé ?

Résultat : des propositions vraiment pertinentes. Le responsable de production se voit proposer un rappel entre 7h et 8h. Le directeur des ventes, entre 17h et 18h.

Pour Anna, c’était décisif : « Nos clients ont des rythmes de travail très différents. Une solution rigide n’aurait jamais marché. »

Intégration à vos systèmes de call center existants

Le plus grand frein pour de nombreuses entreprises : la crainte de migrations complexes. Or, les solutions d’optimisation de files d’attente basées sur l’IA sont conçues comme des overlays.

Concrètement, votre installation téléphonique reste intacte. Le logiciel IA se connecte simplement via des APIs (interfaces de programmation) et ajoute ses fonctionnalités intelligentes.

L’intégration type se fait comme suit :

  1. Collecte des données : l’IA exploite les appels des 12 derniers mois
  2. Phase de test : 4 à 6 semaines de fonctionnement en parallèle, sans risque
  3. Lancement progressif : offre de rappel seulement pour les attentes extrêmes (>8 minutes)
  4. Pleine exploitation : extension graduelle à tous les flux d’appels concernés

Pour Thomas, c’était décisif : « Nous avons pu tester le système sans prendre aucun risque pour notre activité en cours. Dès la deuxième semaine, nous étions convaincus. »

Cas pratiques : jusqu’à 70% de temps d’attente en moins pour les entreprises

La théorie, c’est bien — la pratique, c’est mieux. Voyons comment trois entreprises, similaires à nos archétypes, ont résolu leurs problèmes d’attente téléphonique.

Machines spéciales : de 8 minutes à 2 minutes d’attente

Chez Précision-Technique Müller (nom fictif), la situation était dramatique. 140 salariés, une équipe support débordée, et un temps d’attente moyen de 8 minutes. Point noir : le lundi matin et les lendemains de jours fériés.

« Nos clients sont des responsables de production. Si une machine tombe, chaque minute coûte cher », explique Thomas Müller, dirigeant. « Mais notre équipe ne peut pas se dédoubler. »

La solution IA a rapidement cerné les défis principaux :

  • Lundi matin : accumulation de problèmes du week-end
  • Après les jours fériés : double charge due aux pauses prolongées
  • Entre 10h et 12h : démarrage de la production chez la plupart des clients

Le système propose des rappels aux moments optimaux : du mardi au jeudi entre 14h et 16h, quand les clients sont les plus disponibles pour des discussions approfondies.

Résultat après 6 mois :

Indicateur Avant Après Amélioration
Délai moyen d’attente 8,2 minutes 2,1 minutes -74%
Décrochage d’appels 43% 12% -72%
Taux de rappel réussi 91% Nouveau
Satisfaction client (1-10) 6,8 8,9 +31%

Éditeur SaaS : 40% de décrochages d’appels en moins

CloudSoft Solutions (nom modifié), 80 salariés, fait face à un autre problème. Leur logiciel est au cœur de processus métiers critiques. Les interruptions doivent être traitées immédiatement — mais l’équipe support était toujours au bord de la saturation.

Pour Anna Weber, DRH : « On ne pouvait pas tout simplement embaucher plus de monde. Les pics d’appels étaient trop imprévisibles. »

L’analyse IA a révélé des faits étonnants :

  • Vrais urgences : seulement 15% des appels
  • Questions générales : 60% (peuvent attendre)
  • Mises à jour et conseils : 25% (rendez-vous flexibles)

Le système distingue automatiquement le type d’appel. Les urgences passent en priorité. Les autres reçoivent des propositions de rappel personnalisées :

« Pour votre question concernant la configuration utilisateur, nous pouvons vous rappeler demain entre 10h et 12h pour une discussion détaillée. Cela vous convient-il ? »

Bonus : Les consultations longues sont repoussées volontairement aux périodes calmes, laissant les lignes libres pour les urgences.

Groupe de services : satisfaction client en hausse de 35%

Chez Servicewelt Groupe (nom fictif), 220 employés, la situation était complexe : trois branches métiers, des besoins clients variés, des systèmes informatiques disparates.

Markus Schmidt, directeur informatique : « Nous avions cinq systèmes téléphoniques différents. Chacun avec sa propre logique de file d’attente. Un cauchemar pour les clients. »

La solution IA a connecté tous les systèmes via une interface unique. Pour la première fois, les clients pouvaient passer d’un service à l’autre sans devoir composer à nouveau.

Mieux : le système détectait quel conseiller était le mieux adapté à chaque requête, et planifiait les rappels en conséquence.

Exemple : conseils fiscaux le matin (quand les experts sont frais), support informatique l’après-midi (sous forte charge), conseil contractuel en début de soirée (quand les clients sont plus disponibles).

Le résultat a convaincu même les sceptiques : 35% de satisfaction client en plus, et 28% de coûts de support en moins.

Mise en place : comment déployer l’optimisation des files d’attente assistée par l’IA

« Tout cela est prometteur. Mais comment faire concrètement ? » Thomas, Anna et Markus se posent la question à juste titre.

La bonne nouvelle : une introduction méthodique limite les risques et maximise la réussite du projet.

Pré-requis et bases de données

Avant de commencer, examinez votre situation avec lucidité : êtes-vous prêt à sauter le pas ?

Pré-requis techniques :

  • Standard téléphonique numérique (les vieux systèmes analogiques ne conviennent pas)
  • Historique d’appels des 6 à 12 derniers mois (plus vous en avez, mieux c’est)
  • Au moins 200 appels par semaine (sinon la base de données est trop maigre)
  • Connexion Internet stable pour l’intégration Cloud

Pré-requis organisationnels :

  • Chef de projet capable de décider
  • Équipe support ouverte au changement
  • Budget pour un pilote de 6 à 12 mois
  • Indicateurs de succès et critères clairs de mesure

« Au début, nous n’avions que trois mois d’historique d’appel », se souvient Anna. « Cela a suffi pour démarrer. L’IA est devenue de plus en plus précise avec le temps. »

Déploiement progressif sans interruption

Le piège principal : tout changer d’un coup. Mieux vaut une introduction par étapes :

Phase 1 (semaines 1-4) : collecte et analyse de données

  • Le système IA fonctionne en arrière-plan
  • Aucun impact pour les clients ou les équipes
  • Collecte et nettoyage des données historiques
  • Première détection de schémas et vérification de cohérence

Phase 2 (semaines 5-8) : groupe pilote

  • Offre de rappel uniquement pour les attentes extrêmes (>10 minutes)
  • Une équipe de support sélectionnée comme testeurs
  • Feedback quotidien et adaptation continue
  • Premières mesures de KPIs

Phase 3 (semaines 9-16) : extension progressive

  • Seuil d’attente abaissé graduellement de 10 à 3 minutes
  • Intégration de tous les pôles de support
  • Activation des créneaux personnalisés
  • Ajout de sources externes (calendrier, marketing)

Phase 4 (à partir de la semaine 17) : pleine exploitation et optimisation

  • Système automatisé à 100%
  • Affinage continu sur la base de nouvelles données
  • Analyses de performance régulières
  • Planification d’améliorations futures

Formation des équipes et accompagnement du changement

C’est souvent là que les projets échouent. Pas à cause de la technique, mais à cause de l’humain.

Vos conseillers doivent comprendre que l’IA ne leur prend pas leur travail. Elle le rend plus intéressant.

Dissiper les inquiétudes classiques :

Crainte Réalité Solution
L’IA va nous remplacer L’IA optimise la répartition des tâches Plus de temps pour les dossiers complexes
Les clients seront mécontents Moins d’attente = plus de satisfaction Partager régulièrement les retours clients
On aura plus de travail Meilleure planification Répartition plus homogène des appels
Le système ne marchera pas Progrès progressifs KPIs transparents

Markus a eu une idée futée : Nous avons transformé nos plus grands sceptiques en ambassadeurs – ce sont eux qui ont convaincu le reste de l’équipe.

Actions de formation concrètes :

  • Atelier de 2 heures : fondements et bénéfices de l’optimisation IA
  • Exercices pratiques avec le nouveau système
  • Briefings hebdomadaires de 15 minutes les deux premiers mois
  • Retours et amélioration continue

Le plus essentiel : célébrez les succès collectivement. Quand la satisfaction client augmente, tout le monde y a contribué.

Protection des données et conformité pour les solutions de call center à base d’IA

« Minute. On analyse les appels, on prédit le comportement client, on stocke des préférences individuelles. Est-ce légal ? »

Excellente question posée par Markus. Et la réponse est : Oui, mais à condition de respecter la bonne démarche.

Traitement des données conforme au RGPD

Le Règlement Général sur la Protection des Données (RGPD) n’est pas un frein à l’optimisation des files d’attente par IA. Il suffit de l’appliquer correctement.

Données traitées :

  • Horodatage et durée des appels (anonymisé)
  • Temps d’attente et parcours dans la file
  • Choix d’options de rappel
  • Succès ou échec des rappels

Données NON requises :

  • Contenus ou enregistrements de conversation
  • Informations personnelles détaillées
  • Données hors contexte call center
  • Profils sociodémographiques

La clé : l’IA travaille surtout sur des métadonnées et des schémas anonymisés. Elle n’a pas besoin de savoir qui appelle, mais seulement quand et combien de fois.

Base légale à établir :

  1. Intérêt légitime (art. 6 al. 1 f RGPD) : améliorer le service client
  2. Limitation de la finalité : utilisation des données uniquement pour l’optimisation des files d’attente
  3. Minimisation des données : ne collecter que l’essentiel
  4. Limite de conservation : suppression automatique après 24 mois

Transparence vis-à-vis des clients

Vos clients ont le droit de savoir ce qu’il advient de leurs données. Mais inutile de les noyer dans la complexité.

Exemple de transparence pratique :

« Afin de réduire votre temps d’attente, nous utilisons des systèmes intelligents pour anticiper la charge de nos appels. Seuls les horaires et fréquences d’appels sont analysés, de façon strictement anonyme. Aucune conversation n’est analysée ni enregistrée. »

Ce message peut figurer dans votre politique de confidentialité ou être diffusé lors de l’attente téléphonique.

Anna a trouvé une formule idéale : « Nous expliquons à nos clients que l’IA vise à leur offrir un meilleur service – et les retours sont unanimement positifs. »

Règles internes de conformité

La protection des données est autant une question d’organisation que de droit. Il faut des règles internes claires.

Exemple de processus de conformité :

Étape Responsable Action Contrôle
Collecte de données Équipe IT Uniquement les métadonnées autorisées Filtrage automatique
Traitement des données Système IA Analyse anonymisée Journal d’audit
Stockage des données Admin système Chiffrées, en Allemagne/UE Vérification mensuelle
Suppression des données Automatique Après 24 mois Journal de suppression

À retenir pour les PME :

  • Impliquer le responsable RGPD dès le début
  • Vérifier scrupuleusement les contrats avec le fournisseur IA
  • S’assurer de la présence d’un accord de sous-traitance (DPA)
  • Former régulièrement les salariés concernés

Thomas résume simplement : « Nous avons embarqué notre DPO dès le début. On s’est ainsi évité bien des tracas par la suite. »

À retenir : L’optimisation IA des files d’attente peut parfaitement respecter le RGPD. Il suffit de choisir un partenaire maîtrisant les contraintes juridiques.

ROI et mesure du succès : ce que les files d’attente optimisées par l’IA apportent réellement

Entamons la phase concrète. Vous maîtrisez la théorie, avez étudié la technique, surmonté les obstacles juridiques. Reste une question : est-ce rentable ?

La réponse honnête : ça dépend. Mais dans la plupart des cas, les chiffres parlent d’eux-mêmes.

Indicateurs de performance et KPIs

Sans mesure, pas de succès. Avec les bons KPIs, la réussite peut être pilotée. Voici les indicateurs à suivre dès le premier jour :

KPIs principaux (impact direct) :

  • Temps d’attente moyen : objectif : réduction d’au moins 50%
  • Taux de décrochage : part des appelants raccrochant avant la mise en relation
  • Taux de rappel réussi : pourcentage de rappels aboutis
  • Résolution dès le premier appel : problèmes résolus lors du premier contact

KPIs secondaires (effets indirects) :

  • Satisfaction client (CSAT) : évaluation de la qualité perçue
  • Net Promoter Score (NPS) : disposition à recommander
  • Satisfaction collaborateurs : moins de stress, charge mieux répartie
  • Économies de coûts : personnel par problème résolu

Anna a une méthode pragmatique : « Une mesure chaque semaine. Au quotidien, ce serait trop, mensuellement trop peu réactif. »

Économies réalisées vs investissement

Voyons le cas d’une PME type avec un centre d’appels modéré :

Situation initiale :

  • 500 appels/semaine
  • Temps d’attente moyen : 6 minutes
  • Taux de décrochage : 35%
  • 4 conseillers (temps plein)

Coût total annuel du problème :

Facteur de coût Calcul Coût annuel
Appels perdus 175 appels/sem × 50€ × 52 sem 455 000 €
Utilisation inefficace du personnel 20% productivité en moins × 4 personnes × 60 000 € 48 000 €
Heures sup lors des pics 10 h/sem × 30 € × 52 sem 15 600 €
Total 518 600 €

Investissement IA (année 1) :

  • Licence logicielle : 24 000 €
  • Mise en œuvre & paramétrage : 15 000 €
  • Formation & conduite du changement : 8 000 €
  • Support continu : 12 000 €
  • Total : 59 000 €

Gains après optimisation IA :

  • Attente réduite de 70% → 91% d’appels perdus en moins
  • Efficacité du personnel : +25%
  • Heures sup diminuées de 60%
  • Économies annuelles : 423 000 €

Calcul du ROI :

ROI = (Économies – Investissement) / Investissement × 100
ROI = (423 000 € – 59 000 €) / 59 000 € × 100 = 617%

Ces chiffres sont issus de cas concrets.

Avantages concurrentiels à long terme

Le ROI, c’est la face visible. Les atouts stratégiques, c’est ce qui compte : une file d’attente optimisée par l’IA, c’est bien plus qu’une économie de coûts :

Différenciation sur le marché :

  • Vos clients profitent d’un service nettement supérieur
  • Bouche-à-oreille et avis positifs en hausse
  • Nouveaux clients attirés par la qualité relationnelle

Mise à l’échelle sans explosion des coûts :

  • Traiter plus d’appels sans augmenter le personnel
  • Réagir facilement aux saisons ou pics
  • Déployer sur de nouveaux marchés sans perte de qualité

Décisions pilotées par la donnée :

  • Mieux cerner attentes et comportements clients
  • Faire évoluer produits/services sur la base des demandes
  • Agir de manière proactive et non plus seulement réactive

Markus résume : « L’IA ne nous a pas seulement fait gagner de l’argent, elle nous a rendus bien plus centrés client. »

L’essentiel : ces bénéfices s’accumulent avec le temps. Pendant que la concurrence s’épuise dans les files d’attente, vous enclenchez déjà la prochaine phase d’optimisation.

Le buzzword ne paie pas les salaires — mais une IA bien mise en œuvre réduit les coûts et procure un vrai avantage concurrentiel.

Questions fréquentes

En combien de temps voit-on les premiers résultats d’une optimisation des files d’attente par IA ?

Les premières améliorations sont visibles sous 2 à 4 semaines. L’IA a d’abord besoin de données pour apprendre, mais même de petits ajustements réduisent déjà l’attente. Après 3 mois, les algorithmes atteignent généralement une efficacité optimale.

Le système fonctionne-t-il même avec un volume d’appels très variable ?

C’est justement là qu’il dévoile sa force. L’IA repère la logique derrière les variations apparemment chaotiques — pics saisonniers, rythmes hebdomadaires, vagues d’appels générées par des campagnes marketing. Plus votre activité téléphonique est irrégulière, plus l’IA vous apporte de valeur.

Que se passe-t-il si un client manque le créneau de rappel proposé ?

Le système apprend des rendez-vous manqués et ajuste les offres suivantes. Les clients qui loupent souvent leur créneau se voient proposer plusieurs options ou un rappel plus tôt. Le taux de réussite dépasse 85% après la phase d’apprentissage.

Pouvons-nous utiliser ce système pour différents services (ventes, support, conseil) ?

Absolument. Les IA modernes distinguent automatiquement les types d’appelants et optimisent chaque domaine séparément. Les demandes commerciales sont traitées différemment du support technique. Le système détecte même quel conseiller est le plus compétent pour chaque problématique.

Combien d’historique faut-il à l’IA pour générer des prédictions fiables ?

Au minimum 3 mois de données et 200 appels par semaine. Idéalement 12 mois pour intégrer les tendances saisonnières. Pas d’inquiétude : l’IA démarre avec peu et gagne en précision en continu. Après 6 mois, la plupart des installations franchissent 90% de fiabilité prédictive.

Combien coûte la mise en œuvre d’une optimisation par IA des files d’attente ?

L’investissement dépend du volume d’appels et de la complexité. Prévoir 15 000 à 40 000 € pour la première année (setup compris), puis 1 000 à 3 000 € par mois. Le ROI se situe en général entre 300 et 800% la première année. Beaucoup d’entreprises amortissent l’investissement en 3 à 6 mois.

La solution est-elle compatible avec notre installation téléphonique actuelle ?

Les systèmes d’IA fonctionnent comme une surcouche et s’intègrent via API à la plupart des systèmes existants. Cisco, Avaya, 3CX, solutions cloud… La compatibilité est rarement un problème. Votre installation reste inchangée.

Comment garantir l’adhésion de nos collaborateurs au nouveau système ?

La conduite du changement est essentielle. Mettez en avant les bénéfices : moins de stress, répartition plus juste des tâches, plus de temps pour les cas complexes, satisfaction client en hausse. Impliquez dès le début les sceptiques — ils deviendront souvent vos meilleurs ambassadeurs. Formations et échanges réguliers sont indispensables.

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