Retell AI(ouvre dans une nouvelle fenêtre) est une plateforme d'IA vocale pour les opérations de centres de contacts, aidant les entreprises à créer des agents capables de répondre aux questions, d'agir et de mettre un appelant en relation avec une personne lorsque nécessaire. Sa plateforme sert désormais plus de 4,000 entreprises, avec un volume d'appels mensuel passé de 30 millions au début de l'année 2026 à plus de 100 millions en septembre.
Alors que Retell sert davantage d'entreprises aux workflows complexes, elle utilise les modèles d'OpenAI pour maintenir un niveau élevé de qualité et de fiabilité des appels. Aujourd'hui, les modèles d'OpenAI génèrent les réponses pour 80 % des appels sur Retell, les clients atteignant des taux de résolution supérieurs à 80 %. Retell a également dépassé 1 billion de tokens consommés sur les modèles d'OpenAI, ce qui reflète l'ampleur de cette adoption.
Les ingénieurs de Retell utilisent Codex tout au long du développement, de la recherche dans du code inconnu à la création de fonctionnalités et au débogage de problèmes, et GPT‑6 Astra pour tester les interfaces front-end.
« Nous choisissons les modèles comme nos clients choisissent leurs fournisseurs : sur de vrais appels, pas sur des démos. OpenAI continue de gagner sa place. »—Bing Wu, cofondateur et CEO, Retell AI
Choisir les modèles d'OpenAI face aux exigences d'un appel en direct
Les agents vocaux d'entreprise doivent suivre les politiques de l'entreprise et rester dans les rôles qui leur sont assignés, même lorsque les conversations évoluent. Retell a créé son benchmark vCX pour comparer des dizaines de modèles à l'aide de conversations difficiles et multi-tours issues de scénarios réels de production.
Il teste la capacité des modèles à suivre les instructions, à rester ancrés dans les informations qu'ils reçoivent, à appeler les bons outils et à utiliser un langage conversationnel naturel. Dans le benchmark du 13 octobre 2026 de Retell, GPT‑6 Astra s'est classé premier pour le suivi des instructions avec 89.7 %.
Retell a également partagé des évaluations menées avant le lancement du modèle GPT‑6 Astra qui montraient que GPT‑5.5 se classait en tête des modèles tant pour le taux de non-hallucination (88.0 %) que pour l'exactitude des appels d'outils (88.3 %) avec le raisonnement activé, surpassant Gemini‑3.1‑Pro et Claude‑4.6 sur les deux mesures. Il a également dominé le taux de non-hallucination avec le raisonnement désactivé.
Retell indique que les nouveaux clients qui choisissent les modèles d'OpenAI continuent de les utiliser. Les clients ont également accès aux modèles OpenAI Realtime via l'API Realtime et à la synthèse vocale OpenAI comme moteur de voix. Retell rend les nouveaux modèles d'OpenAI disponibles le jour de leur lancement et réexécute son benchmark à mesure que les modèles s'améliorent.
Résoudre plus de 80 % des demandes des clients avec des agents
Les équipes des centres de contacts utilisent Retell pour définir le contexte commercial, les objectifs et les règles de leurs agents. Les développeurs peuvent en outre configurer des workflows et des intégrations.
Pendant un appel, le harnais de Retell exécute les modèles audio, suit la conversation et gère le moment où l'agent parle, écoute ou répond aux interruptions. Les modèles d'OpenAI, notamment GPT‑6.1 Sol, GPT‑6 Astra et GPT‑5.5, utilisent les instructions du client et le contexte de la conversation pour générer des réponses et demander des appels d'outils. Retell exécute ces appels grâce à des intégrations avec les systèmes du client et peut réinscrire les résultats dans un dossier client.
Lorsque le jugement humain est nécessaire, l'agent vocal briefe le représentant avec le contexte, répond à ses questions complémentaires et confirme qu'il est prêt avant de mettre le client en relation. Après un appel, Retell utilise GPT‑5.6 Terra pour analyser la transcription et extraire les résultats et autres données.
Avec cette approche, Retell rapporte des taux de résolution client supérieurs à 80 %. Chez le fabricant d'électronique Anker, les agents traitent le support post-vente de niveau 1 aux États-Unis et au Royaume-Uni, notamment le suivi des commandes, les vérifications de garantie et le dépannage. Anker a rapporté un taux de résolution de cas de 80.4 % et un Net Promoter Score (NPS) de 63. Son équipe a également déclaré que le ton, le rythme et la chaleur des agents répondaient au standard qu'elle attendait d'un agent humain.
Chez Pine Park Health, les agents Retell gèrent les rappels de rendez-vous et la planification proactive, et consignent les résultats dans les dossiers médicaux des patients. L'équipe a récupéré un temps d'assistant médical équivalent à 2.1 postes à temps plein et l'a réorienté vers les soins aux patients. Son agent de planification a atteint un taux de réservation de 55.7 % lorsqu'il joignait un patient.
Maintenir la réactivité des appels à mesure que le volume augmente
Le trafic diurne sur la plateforme de Retell peut atteindre plus de 50 fois son niveau minimal nocturne. Pour aider à maintenir la réactivité des appels même en cas de demande maximale, Retell utilise des serveurs dédiés avec OpenAI, partagés entre ses clients. Dans le benchmark du 13 octobre 2026 de Retell, GPT‑6 Astra et GPT‑6 Sol ont chacun enregistré une latence médiane de première phrase de 883 millisecondes, GPT‑5.6 Luna se classant premier à 497 millisecondes.
Les points de terminaison API régionaux d'OpenAI permettent aux développeurs d'acheminer le trafic vers des régions géographiques spécifiques, ce qui aide Retell à réduire le temps de trajet réseau et à répondre aux exigences de résidence des données des clients dans des secteurs tels que la santé et les services financiers.
Retell intègre également de la redondance à chaque couche du service. Elle exploite sa propre pile de téléphonie avec une seconde pile prête à prendre le relais, ainsi que des sauvegardes pour les services de voix et de modèles, afin de maintenir les appels en cas de défaillance d'un service.
Utiliser Codex pour rechercher, construire et déboguer
Alors que la croissance de Retell auprès des entreprises entraîne davantage de demandes de workflows et d'intégrations personnalisés, ses ingénieurs doivent souvent travailler dans des parties inconnues de la base de code. Avant d'écrire du code, ils donnent à Codex une exigence de haut niveau. Codex examine le code, le vérifie par rapport aux données réelles et explique ce qui doit changer. Un ingénieur a déclaré que Codex réalisait cette recherche mieux et bien plus rapidement que lui.
Pendant la mise en œuvre, les ingénieurs disent que Codex détecte souvent des détails auxquels ils n'avaient pas pensé. Pour le débogage, Codex recoupe les journaux et les enregistrements de base de données avec le code pour investiguer ce qui se passe. Les ingénieurs de Retell utilisent également Codex dans leur travail avec les clients qui construisent sur les modèles OpenAI afin d'accélérer des tâches telles que la rédaction des instructions qui guident la manière dont un modèle répond dans l'application d'un client.
Pour tester les modifications de son interface web, Retell s'appuie sur l'utilisation de l'ordinateur par GPT‑6 Astra. Lorsqu'un ingénieur ouvre une pull request front-end, GPT‑6 Astra ouvre l'interface, clique à travers elle, teste les flux, tente de les casser et signale les problèmes qu'il trouve. Retell indique que les modèles précédents ne pouvaient pas effectuer ce travail de manière fiable.
Retell continue de recruter, mais son équipe d'ingénierie n'a pas eu besoin de croître au même rythme que l'entreprise. Retell déclare 1.6 million de dollars de chiffre d'affaires annuel récurrent par employé.
« En utilisant Codex, l'équipe d'ingénierie dispose d'un coéquipier virtuel capable de travailler avec elle sur n'importe quelle tâche difficile. »—Bing Wu, cofondateur et PDG, Retell AI
Mettre l'expertise des clients au travail
Chaque entreprise sait comment elle veut servir ses clients. L'objectif de Retell est de permettre aux personnes les plus proches de ce travail d'appliquer directement leur expertise, grâce à une IA vocale avancée et à une plateforme qui leur permet de construire, tester et améliorer leurs propres agents. Ensuite, Retell prévoit d'étendre l'assurance qualité et la simulation, de prendre en charge davantage de langues et de développer l'apprentissage automatique des bases de connaissances.
À mesure que les modèles OpenAI continuent de progresser, Retell s'attend à ce que ses clients offrent un service de classe mondiale à des millions d'appelants, selon leurs propres conditions.
« Personne ne connaît mieux les clients d'une entreprise que l'entreprise elle-même. Nous leur donnons le pouvoir d'agir sur cette expertise et d'améliorer directement les agents IA. L'objectif est qu'ils constituent une équipe interne d'ingénieurs déployés en interne qui possèdent et gèrent l'ensemble », déclare Bing.