Si vous dirigez une équipe de support, vous connaissez ce sentiment. Le volume de tickets ne cesse d'augmenter, les clients veulent des réponses immédiates et retenir les bons agents est un travail à plein temps en soi. C'est cette impression constante de devoir faire plus avec moins, tout en parvenant à satisfaire tout le monde.
Vous avez probablement entendu dire que l'IA est la solution, mais essayer de choisir un outil peut donner l'impression de naviguer dans un océan de jargon. Chaque fournisseur promet de révolutionner votre flux de travail, mais leurs affirmations sont souvent vagues et leurs modèles de tarification sont un vrai casse-tête. Comment savoir ce que vous obtenez réellement ?
Mettons les choses au clair. Nous allons expliquer ce qu'est un modèle d'IA pour le support, examiner les différents types que vous rencontrerez et présenter une méthode simple pour comparer les fonctionnalités et les prix. L'objectif est que vous repartiez d'ici en étant sûr de pouvoir choisir le bon outil pour votre équipe.
Qu'est-ce qu'un modèle d'IA pour le support ?
Alors, qu'est-ce qu'un modèle d'IA pour le support, exactement ? Pensez-y comme à un cerveau spécialisé pour votre équipe de support. C'est une IA qui a été entraînée pour comprendre les problèmes de vos clients et gérer les tâches de support de manière autonome.
Et non, nous ne parlons pas de ces anciens chatbots basés sur des règles qui ne comprenaient que des mots-clés spécifiques et frustraient tout le monde. Les outils modernes sont basés sur des grands modèles de langage (LLM), la même technologie qui alimente des outils comme ChatGPT. Cela signifie qu'ils peuvent réellement comprendre le contexte d'une conversation et la nuance dans la question d'un client, et pas seulement des mots-clés.
La partie « modèle » du nom fait simplement référence à ce moteur d'IA. Il peut s'agir d'un modèle énorme et généraliste comme ceux d'OpenAI ou de Google, ou d'une version spécifiquement optimisée pour le langage et le déroulement du support client.
L'intérêt d'un bon modèle d'IA pour le support n'est pas seulement de clore les tickets plus rapidement. Il s'agit de donner des réponses correctes aux clients, d'aider vos agents humains quand ils en ont besoin, et de devenir plus intelligent à chaque interaction.
Comment fonctionnent les différents modèles d'IA pour le support
Avant de pouvoir choisir le bon outil, il est utile de comprendre un peu comment ils sont conçus. La manière dont un modèle d'IA pour le support est conçu a un impact majeur sur le temps nécessaire à sa mise en place, son efficacité et sa facilité d'intégration dans les processus actuels de votre équipe.
Modèles de fondation ou agents de support spécialisés
Vous avez peut-être vu des plateformes comme Microsoft Azure ou Google Vertex AI qui proposent un « catalogue de modèles ». Celles-ci vous donnent accès à des LLM généralistes incroyablement puissants comme la série GPT ou Llama. Ce sont les moteurs bruts qui se cachent derrière l'IA moderne.
Le problème, c'est qu'utiliser un modèle de fondation directement, c'est comme si un constructeur automobile vous donnait un moteur et s'attendait à ce que vous construisiez le reste de la voiture vous-même. C'est puissant, mais il vous faut une équipe complète de développeurs et beaucoup de temps pour créer les intégrations et les interfaces nécessaires pour le rendre utile au support. La tarification est aussi généralement basée sur la consommation, ce qui rend vos coûts difficiles à prévoir. Ils sont impressionnants, mais ils ne sont pas conçus pour les équipes de support dès leur sortie de la boîte.
D'un autre côté, vous avez les agents de support spécialisés. Ce sont des plateformes conçues de A à Z pour les équipes de support client. Elles gèrent toute la complexité technique en arrière-plan et vous offrent une interface simple qu'un responsable de support peut configurer et gérer lui-même.
Des plateformes comme eesel AI sont conçues pour combler ce fossé. Elles utilisent la puissance des meilleurs modèles de fondation mais les intègrent dans un outil en libre-service conçu pour les flux de travail du support. Vous bénéficiez de toute l'intelligence sans avoir besoin d'une équipe d'IA pour la gérer.
IA native à la plateforme ou intégrations tierces
Une autre grande différence réside dans l'endroit où se trouve réellement l'IA. De nombreux services d'assistance (helpdesks) développent leurs propres fonctionnalités d'IA directement dans leurs plateformes. Cela peut sembler pratique au premier abord, mais présente un inconvénient majeur : cela vous enferme et crée des silos de connaissances.
Le principal inconvénient est que l'IA ne peut accéder qu'aux informations stockées dans ce seul service d'assistance. Mais soyons honnêtes, où se trouvent réellement les connaissances de votre équipe ? Elles sont probablement réparties entre un wiki Confluence, une multitude de Google Docs, et qui sait combien de fils de discussion Slack. Les IA natives ne peuvent rien voir de tout cela, elles donnent donc des réponses incomplètes et doivent faire remonter des tickets qui auraient pu être résolus.
C'est pourquoi les outils tiers sont souvent un meilleur pari. Au lieu de vous obliger à déplacer toutes vos connaissances en un seul endroit, ils se connectent aux outils que vous utilisez déjà. C'est tout le concept derrière eesel AI. Il se connecte à votre service d'assistance, que ce soit Zendesk, Freshdesk ou Intercom, en un seul clic. Mieux encore, il puise les connaissances de tous les endroits où votre équipe travaille : votre centre d'aide, les anciens tickets, les wikis internes, etc. Cela signifie qu'il peut donner des réponses beaucoup plus complètes et précises qu'une IA coincée dans un seul système.
Une infographie montrant comment un modèle d'IA de support tiers comme eesel AI s'intègre avec diverses sources de connaissances.Fonctionnalités clés à évaluer dans un modèle d'IA pour le support
Une fois que vous avez compris les types de base, il est temps de regarder ce qu'ils peuvent réellement faire. Un bon modèle d'IA pour le support fait bien plus que simplement cracher des réponses. Voici les éléments que vous devriez rechercher.
Pourquoi la personnalisation et le contrôle sont cruciaux
Une IA générique et prête à l'emploi ne suffira pas. Vous devez pouvoir contrôler sa personnalité, définir son ton et établir des règles claires pour l'automatisation. De nombreux outils sont assez rigides. Recherchez-en un qui vous offre de la flexibilité, comme un éditeur de prompts pour contrôler la personnalité de l'IA et des règles d'automatisation. Par exemple, avec eesel AI, vous pouvez décider exactement quels types de tickets l'IA doit automatiser et à quoi ressemble le parcours d'escalade pour tout le reste.
Une capture d'écran de l'interface d'eesel AI, montrant les fonctionnalités de personnalisation et de contrôle pour un modèle d'IA de support.Agir, pas seulement répondre aux questions
Répondre aux questions n'est qu'un début. Pour vraiment faire la différence, un modèle d'IA pour le support doit agir comme un agent. Peut-il ajouter des étiquettes aux tickets ? Les acheminer vers la bonne personne ? Fusionner les doublons ? Peut-il interroger un outil externe pour vérifier le statut d'une commande ou traiter un remboursement ? C'est la différence entre un simple bot de questions-réponses et un véritable outil d'automatisation. Ce type d'actions est directement intégré dans les produits AI Agent et AI Triage d'eesel AI.
Un diagramme de flux de travail illustrant comment un modèle d'IA de support peut effectuer des actions sur les tickets de support.Apprendre de vos connaissances existantes
Pensez à la manière dont l'IA devient intelligente. Si un fournisseur vous dit de commencer par rédiger manuellement des centaines de paires de questions-réponses ou de créer une nouvelle base de connaissances à partir de zéro, fuyez. Les meilleurs outils apprennent du travail que vous avez déjà accompli. eesel AI, par exemple, s'entraîne sur vos anciens tickets de support. Il déduit le ton de votre marque, les problèmes courants et ce à quoi ressemble une bonne réponse, le tout à partir de vos données existantes.
Une vue de la plateforme eesel AI où le modèle d'IA de support se connecte aux sources de données existantes pour apprendre.Tests et simulation en toute sécurité
Vous ne laisseriez jamais un nouvel agent commencer à parler aux clients sans formation ni supervision, n'est-ce pas ? Il en va de même pour une IA. Lâcher un bot non testé sur vos clients est un risque énorme. De nombreux outils ne vous offrent pas un bon moyen de faire des essais, ce qui est un signal d'alarme. L'un des meilleurs atouts d'eesel AI est son mode de simulation. Il vous permet de tester votre configuration sur des milliers de vos propres anciens tickets dans un environnement sécurisé, vous montrant exactement comment il aurait répondu. Vous pouvez voir des prévisions claires sur les taux de résolution et les économies de coûts, afin de pouvoir ajuster les paramètres et gagner en confiance avant qu'il n'interagisse avec un client réel.
Le mode de simulation dans eesel AI, une fonctionnalité clé pour tester un modèle d'IA de support en toute sécurité.Comprendre la tarification des modèles d'IA pour le support
La tarification de l'IA peut être un vrai casse-tête. On a souvent l'impression qu'elle est conçue pour être déroutante et impossible à prévoir. Voici un guide rapide des modèles que vous rencontrerez probablement.
Vous verrez partout la tarification à la résolution. Cela semble intéressant à première vue : vous ne payez que lorsque l'IA résout réellement un ticket. Mais le piège, c'est que ce modèle vous pénalise pour votre succès. À mesure que votre IA s'améliore et résout plus de tickets, votre facture ne cesse d'augmenter. Cela vous décourage essentiellement d'automatiser davantage votre support.
Les outils généralistes comme ChatGPT ont leurs propres niveaux de tarification, comme le plan Business à 25 $ par utilisateur et par mois, mais cela ne vous donne pas un agent intégré capable d'effectuer réellement des actions dans votre service d'assistance. Et pour la plupart des grands fournisseurs, les plans entreprise sont cachés derrière un bouton « Contacter le service commercial », ce qui rend impossible l'établissement d'un budget sans un long cycle de vente.
Voici une comparaison générale des modèles :
| Modèle de tarification | Comment ça marche | Avantages | Inconvénients |
|---|---|---|---|
| Par résolution / ticket | Vous payez pour chaque ticket que l'IA parvient à clore. | Semble basé sur la performance. | Coûts imprévisibles qui augmentent à mesure que vous automatisez. Pénalise le succès. |
| Par siège d'agent | Vous payez des frais mensuels pour chaque agent de support utilisant l'outil. | Coût simple et prévisible. | Devient cher pour les grandes équipes. Vous payez le même prix que l'IA travaille beaucoup ou peu. |
| Par interaction (modèle d'eesel) | Vous payez un forfait pour un certain nombre d'interactions d'IA par mois. | Prévisible et transparent. Les coûts ne s'envolent pas. | Vous devez estimer votre volume mensuel pour choisir le bon plan. |
C'est pourquoi il est si important de trouver un outil avec une tarification claire. Chez eesel AI, la tarification est basée sur un nombre défini d'interactions mensuelles de l'IA (qui est soit une réponse, soit une action qu'elle entreprend). Il n'y a pas de frais à la résolution, vous n'aurez donc pas de mauvaise surprise sur votre facture après un mois chargé. Les abonnements sont également mensuels, vous pouvez donc annuler à tout moment, ce qui est assez rare sur un marché rempli de contrats annuels rigides.
Une capture d'écran de la page de tarification d'eesel AI, montrant les prix transparents pour son modèle d'IA de support.Démarrez dès aujourd'hui avec le bon modèle d'IA pour le support
Donc, lorsqu'il s'agit de choisir un modèle d'IA pour le support, il ne s'agit pas de trouver la technologie la plus complexe ou la plus longue liste de fonctionnalités. Il s'agit de trouver quelque chose de pratique qui s'intègre aux outils que vous utilisez déjà, qui rassemble toutes les connaissances de votre équipe, qui vous donne un réel contrôle et qui a un modèle de tarification qui a du sens.
Nous avons conçu eesel AI pour cocher toutes ces cases. C'est un outil en libre-service, vous pouvez donc le mettre en place en quelques minutes, pas en quelques mois. Vous avez un contrôle total sur son fonctionnement, et vous pouvez tout tester sans risque en mode simulation avant de passer en production.
Vous voulez voir par vous-même comment un outil d'IA simple et intégré peut aider votre équipe de support ? Inscrivez-vous pour un essai gratuit d'eesel AI et vous pourrez configurer votre premier agent IA en quelques minutes seulement.
Foire aux questions
Les modèles d'IA de support modernes sont basés sur des grands modèles de langage (LLM), ce qui leur permet de comprendre le contexte et la nuance des questions des clients, et pas seulement des mots-clés spécifiques. Cela signifie qu'ils peuvent fournir des réponses plus précises et utiles, se comportant davantage comme un agent humain que comme un système rigide basé sur des règles.
Les modèles de fondation sont des LLM puissants et généralistes qui nécessitent des ressources de développement et du temps considérables pour être intégrés et personnalisés pour le support. Les agents de support spécialisés, en revanche, sont des plateformes conçues spécifiquement pour le support client, gérant la complexité technique et offrant une interface conviviale pour une configuration et une gestion faciles.
Recherchez la personnalisation et le contrôle sur la personnalité et les règles de l'IA, et assurez-vous qu'elle peut effectuer des actions au-delà de la simple réponse aux questions (comme l'étiquetage ou l'acheminement des tickets). De plus, privilégiez les outils qui apprennent de votre base de connaissances existante et de vos anciens tickets, plutôt que d'exiger la création de nouveau contenu.
Les modèles courants incluent la tarification à la résolution, qui vous facture pour chaque ticket que l'IA résout mais peut entraîner des coûts imprévisibles et croissants. La tarification par siège d'agent offre une prévisibilité mais peut être coûteuse pour les grandes équipes. Un modèle par interaction, comme celui d'eesel AI, facture un forfait pour un nombre défini d'interactions d'IA, offrant des coûts transparents et stables.
Les meilleurs modèles d'IA pour le support se connectent directement à vos outils et sources de connaissances existants, tels que les services d'assistance, les wikis et les Google Docs. Ils s'entraînent sur vos anciens tickets de support et votre contenu existant pour comprendre le ton de votre marque et les problèmes courants, éliminant ainsi le besoin de créer manuellement de nouvelles paires de questions-réponses.
Oui, recherchez des outils qui proposent un mode de simulation. Cette fonctionnalité vous permet de tester les performances de l'IA sur des milliers de vos anciens tickets dans un environnement sûr et contrôlé. Vous pouvez ensuite examiner ses réponses, ajuster les paramètres et voir les taux de résolution et les économies de coûts prévus avant de passer en production.
Les intégrations tierces surmontent les silos de connaissances en se connectant à tous vos outils existants, services d'assistance, wikis, etc., là où se trouvent réellement les connaissances de votre équipe. Les IA natives des services d'assistance sont souvent limitées aux informations contenues dans cette plateforme spécifique, ce qui entraîne des réponses incomplètes et des taux d'escalade plus élevés.
