Un regard honnête sur la fonctionnalité de coaching d’Ada en 2025

Imaginez que vous embauchez un nouvel agent de support. Même s’il a un CV impressionnant et semble être le candidat idéal, il ne peut pas se lancer et être parfaitement opérationnel dès le premier jour. Vous devez le former sur vos produits, l’habituer au ton de votre marque et lui expliquer vos procédures spécifiques. Sans cette orientation initiale, il ne sera pas d’une grande aide.

Eh bien, les agents d’IA fonctionnent à peu près de la même manière. Ils sont puissants, c’est certain, mais ils ont besoin de formation et de retours continus pour faire un excellent travail. Ce processus s’appelle le coaching d’IA. Ada, un grand nom dans le domaine du service client par IA, dispose de son propre système pour cela, appelé la fonctionnalité de coaching d’Ada.

Dans cet article, nous vous donnerons un aperçu simple de la fonctionnalité de coaching d’Ada. Nous examinerons ce qu’elle est, comment elle fonctionne et aborderons certaines de ses limites dans le monde réel. Nous verrons également comment son approche lourde, axée sur les grandes entreprises, se compare aux nouvelles plateformes conçues pour les équipes qui ont besoin d’être rapidement opérationnelles.

Qu’est-ce que la fonctionnalité de coaching d’Ada ?

Essentiellement, la fonctionnalité de coaching d’Ada est la boîte à outils au sein de la plateforme d’Ada pour former et améliorer leur agent d’IA. L’objectif principal est de s’éloigner des scripts rigides et maladroits qui rendaient les anciens chatbots si frustrants. L’idée est de créer un agent d’IA capable d’apprendre réellement des conversations avec les clients, de s’adapter aux évolutions de votre entreprise et de devenir plus intelligent avec le temps.

Il s’agit de traiter votre agent d’IA moins comme un logiciel statique et plus comme un membre de l’équipe qui a besoin d’un développement continu. Le processus implique d’analyser les conversations passées, de donner des retours à l’IA, d’utiliser les données pour voir où elle rencontre des difficultés et de s’assurer que ses connaissances sont toujours à jour.

Ada décrit cela comme une méthode structurée pour maintenir l’IA alignée sur vos objectifs commerciaux et les attentes de vos clients. C’est un processus formel pour s’assurer que l’IA ne déraille pas.

Comment fonctionne la fonctionnalité de coaching d’Ada : un processus en quatre étapes

Ada décompose son coaching en un cycle de quatre étapes. Ce cadre est conçu pour être une boucle continue de gestion et d’amélioration des performances de l’agent d’IA. Passons en revue chacune d’entre elles.

1. Mesurer la performance

La première étape est entièrement axée sur les données. On ne peut pas réparer ce qu’on ne mesure pas, n’est-ce pas ? Dans cette phase, un responsable IA doit analyser les données de performance pour voir comment l’agent se débrouille réellement. Il examine des éléments tels que les scores de satisfaction client, le nombre de problèmes résolus sans intervention humaine et les points où les conversations ont tendance à mal tourner. Ces données aident à repérer les opportunités, qu’il s’agisse d’un sujet que l’IA ne maîtrise pas ou d’un moment dans une conversation où les clients abandonnent.

2. Tester des scénarios

Une fois que vous avez identifié un problème, vous passez aux tests. Considérez cela comme un environnement de pratique où vous pouvez essayer des choses sans perturber les conversations avec les clients en direct. Les responsables peuvent simuler des conversations pour voir comment les modifications apportées aux réponses ou à la logique de l’IA pourraient fonctionner. Par exemple, vous pourriez tester une nouvelle façon de gérer les demandes de remboursement ou essayer un ton plus empathique pour un sujet sensible. Il s’agit d’affiner les compétences de l’agent avant de le laisser interagir avec de vrais clients.

3. Coaching pratique

C’est ici que la formation pratique a lieu. Les responsables guident activement l’apprentissage de l’IA. Cela peut signifier lire d’anciennes transcriptions de chat et donner à l’IA des retours directs sur ses réponses. C’est également là que vous apprenez à l’IA à gérer des tâches en plusieurs étapes, qu’Ada appelle des « Playbooks ». Par exemple, vous pourriez entraîner l’IA à suivre un processus très spécifique pour vérifier l’identité d’un client avant de fournir des détails sur son compte. Ada précise que cela se fait via un éditeur sans code, afin que les responsables puissent façonner le comportement de l’IA et s’assurer qu’elle respecte les règles de l’entreprise.

4. Étendre l’agent

Après toutes les mesures, les tests et le coaching, l’étape finale consiste à déployer l’agent amélioré sur tous vos canaux clients. Cela signifie rendre l’IA disponible sur le chat de votre site web, par e-mail, sur les réseaux sociaux et même par téléphone. L’objectif est d’offrir aux clients une expérience cohérente et utile, peu importe comment ils vous contactent ou la langue qu’ils parlent. Dès que l’agent est en ligne, le cycle recommence à l’étape un, « Mesurer », pour garder un œil sur les choses et chercher la prochaine amélioration.

Capacités clés et limitations

Le processus d’Ada est certainement complet, mais il est important d’examiner à la fois ses points forts et les aspects qui peuvent poser des problèmes à votre équipe.

Ce qu’il fait bien

• Apprentissage à partir de différentes sources : L’agent d’IA d’Ada peut se connecter à vos centres d’aide existants, à vos bases de connaissances et à d’autres pages web pour trouver des réponses par lui-même. C’est un bon point de départ pour lancer un agent.

• Fonctionne sur tous les canaux : La plateforme est conçue pour gérer les conversations partout, du chat sur le site web et les réseaux sociaux au téléphone et à l’e-mail. C’est indispensable pour créer une expérience client unifiée.

• Conçu pour les grandes entreprises : Ada a fait le nécessaire pour obtenir des certifications de conformité et de sécurité comme HIPAA et SOC 2. Cela en fait un choix potentiel pour les grandes entreprises des secteurs réglementés comme la finance ou la santé, qui doivent être particulièrement prudentes avec les données.

Là où le processus échoue

• Une mise en place et une maintenance lourdes : Bien que l’idée des « Playbooks » semble bonne, leur conception, leur création et leur mise à jour demandent énormément de temps et de connaissances spécialisées. Ce n’est pas quelque chose que l’on peut configurer et oublier. De nombreuses équipes découvrent qu’elles doivent embaucher un responsable IA à plein temps juste pour maintenir le système en état de marche, ce qui ralentit considérablement la rapidité avec laquelle vous en tirez des bénéfices.

• Une courbe d’apprentissage abrupte : La complexité ne s’arrête pas à la configuration. Les utilisateurs rapportent souvent que l’interface pour les fonctionnalités plus avancées est déroutante. Cela crée un goulot d’étranglement car seules quelques personnes hautement qualifiées peuvent réellement gérer et coacher l’IA, ce qui signifie que les améliorations et les mises à jour avancent à un rythme d’escargot.

• Il faut beaucoup de temps pour voir la valeur : Lorsque vous combinez une configuration compliquée avec une courbe d’apprentissage abrupte, il peut facilement falloir des semaines, voire des mois, pour qu’un agent Ada soit correctement formé et aide réellement les clients. Vous devez passer par tout le cycle Mesurer, Tester et Coacher avant de pouvoir utiliser l’agent en toute confiance à grande échelle.

Pour les équipes qui n’ont tout simplement pas ce temps, une approche plus agile est mieux adaptée. Les plateformes modernes comme eesel AI sont conçues pour la rapidité et la simplicité. Au lieu d’une longue phase de test manuelle, le mode simulation d’eesel vous permet de tester instantanément votre IA sur des milliers de vos propres tickets de support passés. Cela vous donne une prévision étonnamment précise de ses performances et de son taux de résolution avant même qu’il n’interagisse avec un seul client.

Un aperçu du mode simulation d'eesel AI, qui permet aux utilisateurs de tester leur IA sur des tickets de support passés pour prévoir les performances, une différence clé par rapport à la fonctionnalité de coaching d'Ada.

Tarification d’Ada : les coûts cachés

L’un des aspects les plus délicats de l’évaluation d’une plateforme comme Ada est de déterminer son coût réel. Ada n’affiche pas ses prix en ligne, vous devez donc contacter leur équipe de vente pour obtenir un devis. Ce que nous savons, c’est qu’ils utilisent un modèle basé sur la résolution.

Cela signifie que vous payez pour chaque problème que l’IA résout. À première vue, cela peut sembler raisonnable, mais ce modèle présente des inconvénients majeurs.

• Votre facture peut être très variable : Votre coût mensuel peut fluctuer énormément en fonction du nombre de demandes de support que vous recevez. Un mois chargé signifie une facture beaucoup plus élevée, ce qui rend la budgétisation cauchemardesque.

• Vous êtes pénalisé pour votre croissance : À mesure que votre entreprise se développe et que vous recevez plus de demandes de clients, vos coûts augmentent automatiquement. Vous payez essentiellement une pénalité pour votre succès.

• Ce n’est pas transparent : Sans paliers de prix clairs, il est difficile de comparer la valeur d’Ada à d’autres outils ou de savoir à quoi vous vous engagez réellement. Vous naviguez à l’aveugle jusqu’à ce que vous obteniez ce devis personnalisé.

Une approche beaucoup plus simple est un modèle de tarification prévisible. Par exemple, la tarification d'eesel AI est un forfait mensuel fixe pour un certain nombre d’interactions IA, sans frais surprises pour les résolutions.

La fonctionnalité de coaching d’Ada est-elle faite pour vous ?

Alors, quel est le verdict ? La fonctionnalité de coaching d’Ada est un système puissant et complexe, conçu pour les grandes organisations qui ont le temps, l’argent et le personnel dédié pour gérer un projet d’IA majeur. Si vous avez une équipe de responsables IA et que vous êtes prêt à passer des mois à créer, tester et ajuster des flux de travail personnalisés, elle vous offre un grand contrôle.

Mais pour la plupart des équipes, cette approche est tout simplement trop lente et trop coûteuse. La réalité est que la configuration compliquée, la courbe d’apprentissage abrupte et le modèle de tarification confus créent d’énormes obstacles. Vous pouvez finir par passer plus de temps à bricoler l’outil qu’à en tirer réellement de la valeur.

L’alternative moderne, eesel AI, est conçue pour les équipes qui ont besoin de quelque chose de puissant et facile à utiliser. C’est une plateforme en libre-service que vous pouvez mettre en place en quelques minutes, pas en quelques mois. Vous avez un contrôle total sur ce que vous automatisez, vous pouvez instantanément importer des connaissances de toutes vos sources existantes (comme les tickets passés dans Zendesk ou les documents dans Confluence), et la tarification est transparente et prévisible.

Cette infographie montre comment eesel AI s'intègre à diverses sources de connaissances comme Zendesk et Confluence pour fournir un agent d'IA unifié et facile à utiliser, ce qui constitue une alternative plus simple à la fonctionnalité de coaching d'Ada.

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