Un guide pratique pour la formation de l'IA sur les données de support

Nous sommes tous passés par là. Coincés dans une boucle avec un chatbot qui ne comprend tout simplement rien, nous servant des réponses génériques qui n'ont aucun rapport avec notre problème réel. C'est frustrant, et c'est généralement parce que l'IA suit un script, et non un contexte réel.

Le secret pour créer un agent de support IA qui aide vraiment est de l'entraîner sur les données de support de votre propre entreprise. C'est ce qui transforme un bot générique en un membre d'équipe précieux, capable de donner des réponses précises, pertinentes et fidèles à votre marque.

Mais par où commencer ? L'idée même de « entraînement de l'IA » peut sembler compliquée et hors de portée. Ce guide est là pour clarifier les choses. Nous allons expliquer comment fonctionne l'entraînement de l'IA sur les données de support et vous montrer comment les outils modernes l'ont rendu accessible à n'importe quelle équipe.

Qu'est-ce que l'entraînement de l'IA sur les données de support, exactement ?

En termes simples, c'est le processus qui consiste à enseigner à un modèle d'IA en le laissant apprendre de l'historique privé de votre entreprise. Cela inclut les anciennes conversations de support, les articles d'aide, les notes internes et tout ce que votre équipe a créé pour résoudre les problèmes des clients. Au lieu de s'appuyer sur les mêmes informations publiques que ChatGPT, votre IA apprend le langage, les problèmes et les solutions spécifiques qui sont uniques à votre entreprise.

Il est utile de penser au fonctionnement d'une IA en deux phases :

1. La phase d'apprentissage (Entraînement) : Le modèle d'IA lit et analyse toutes les données que vous lui fournissez. Il explore les anciens tickets, les documents d'aide et les wikis internes pour comprendre le ton de votre marque, les problématiques courantes des clients et les solutions qui ont fonctionné par le passé. C'est comme si une nouvelle recrue lisait en accéléré tout l'historique de votre entreprise.

2. La phase d'action (Inférence) : Une fois son apprentissage terminé, l'IA met ces connaissances en pratique. Elle utilise ce qu'elle a appris pour répondre aux nouvelles questions des clients, rédiger des ébauches de réponses pour vos agents et gérer des tâches automatisées.

La vraie magie est enfermée dans vos données de support existantes. C'est ce qui rend votre service client unique. Une IA entraînée sur ces données sera naturellement plus utile qu'une IA qui récupère des informations sur le web public. Auparavant, c'était un projet colossal qui nécessitait des équipes de data science et des mois de travail, mais une nouvelle vague de plateformes a automatisé la plupart des tâches lourdes, rendant le processus étonnamment simple.

Un flux de travail illustrant le processus d'entraînement de l'IA sur les données de support, de l'analyse des données à la résolution.

Quelles données devriez-vous utiliser pour l'entraînement de l'IA ?

Plus vous fournirez à votre IA d'informations pertinentes et de haute qualité, plus elle sera intelligente et capable. Un système de support IA vraiment performant puise ses connaissances dans tous les recoins de vos opérations, pas seulement à un ou deux endroits.

Historique du service d'assistance

Tous ces anciens tickets de support sont une mine d'or. Sérieusement. Ils contiennent des milliers de vraies questions de vrais clients, ainsi que les réponses que vos agents ont utilisées pour les résoudre. C'est probablement la meilleure source pour enseigner à une IA votre ton spécifique et les moyens les plus directs de résoudre les problèmes courants.

L'ancienne méthode consistait à exporter, nettoyer et formater manuellement toutes ces données, ce qui est un projet énorme et fastidieux. Heureusement, vous n'avez plus à le faire. Des outils modernes comme eesel AI peuvent se connecter directement aux services d'assistance comme Zendesk et Freshdesk. Il peut analyser automatiquement l'historique de vos tickets, apprenant le contexte de votre entreprise dès le premier jour sans que vous ayez à manipuler un seul fichier CSV.

Bases de connaissances et documents internes

Vos articles de centre d'aide officiels, vos FAQ et vos wikis internes sont votre « source de vérité ». Ils contiennent toutes les informations approuvées sur les politiques de l'entreprise, les fonctionnalités des produits et les guides techniques. Fournir ces connaissances structurées à votre IA garantit qu'elle donnera des réponses cohérentes et précises que vous avez déjà validées.

Un problème courant avec les anciens outils d'IA est qu'ils sont souvent coincés dans le service d'assistance, complètement coupés des informations importantes stockées ailleurs. Pour qu'une IA soit vraiment efficace, elle doit avoir une vue d'ensemble. C'est pourquoi eesel AI dispose d'intégrations en un clic avec des plateformes comme Confluence, Google Docs et Notion. Elle connecte toutes vos connaissances dispersées en un seul cerveau que votre IA peut utiliser.

Une infographie montrant comment l'IA pour l'entraînement sur les données de support intègre les connaissances de diverses sources comme Zendesk, Freshdesk et Confluence.

Macros d'agent et réponses préenregistrées

Les macros d'agent sont les réponses de prédilection de votre équipe pour les questions courantes. Elles ont été testées, peaufinées et approuvées parce qu'elles fonctionnent. Les inclure dans vos données d'entraînement est un excellent raccourci pour s'assurer que l'IA apprend dès le départ vos messages les plus efficaces et les plus conformes à votre marque.

Les défis concrets de l'entraînement de l'IA

Il ne suffit pas de jeter des données à une IA. Il y a quelques obstacles courants à surmonter pour s'assurer que le résultat final soit précis, sécurisé et vraiment utile. Savoir de quoi il s'agit, c'est déjà la moitié du chemin.

Défi n°1 : Les données désordonnées

Soyons honnêtes : les données de support sont rarement propres. Elles sont pleines de fautes de frappe, d'argot client, de conversations annexes et parfois de plusieurs questions regroupées dans un seul fil de discussion. Autrefois, préparer ces données pour une IA signifiait que quelqu'un devait les nettoyer et les formater manuellement. Si vous sautiez cette étape, l'IA apprendrait toutes les mauvaises choses et produirait des absurdités.

C'est là que de nombreux projets d'IA se sont enlisés. Le travail de préparation manuelle était tout simplement trop chronophage. Heureusement, c'est un autre domaine où les choses se sont améliorées. Par exemple, eesel AI est conçu dès le départ pour comprendre la nature désordonnée et conversationnelle des données de support. Cela réduit tellement le besoin de nettoyage manuel que vous pouvez être opérationnel en quelques minutes, et non en quelques mois.

Défi n°2 : Confidentialité et sécurité des données

C'est un point crucial. Lorsque vous confiez vos conversations privées avec vos clients pour entraîner une IA, vous devez être certain à 100 % que vos données sont en sécurité. Elles ne devraient jamais être utilisées pour entraîner des modèles pour d'autres entreprises ou se retrouver dans un ensemble de données public.

Ceci n'est pas négociable. Toute plateforme d'IA réputée doit garantir que vos données sont complètement isolées. Avec eesel AI, vos données ne sont jamais utilisées pour entraîner des modèles généraux. Elles sont chiffrées, conservées séparément et ne sont utilisées que pour alimenter votre IA. Pour les entreprises ayant des exigences de conformité strictes, vous pouvez même opter pour des fonctionnalités comme la résidence des données dans l'UE pour garantir que vos données restent dans une région géographique spécifique.

Défi n°3 : Garantir la performance et éviter le « surapprentissage »

Comment pouvez-vous être sûr que l'IA fonctionnera bien avant de la lancer auprès de vos clients ? Un problème classique en apprentissage automatique est le « surapprentissage ». Cela se produit lorsque le modèle mémorise essentiellement les données d'entraînement au lieu d'apprendre les schémas sous-jacents. Il obtient un 20/20 sur les anciennes questions mais échoue complètement lorsqu'il voit une nouvelle question formulée légèrement différemment.

La seule façon d'éviter cela est de le tester de manière approfondie, mais la plupart des outils ne vous donnent pas un bon moyen de le faire. C'est là qu'une fonctionnalité comme le mode simulation d'eesel AI s'avère utile. Il vous permet de tester votre IA sur des milliers de vos propres anciens tickets dans un environnement sûr. Vous pouvez voir exactement comment elle aurait répondu, ce qui vous donne une prévision solide de son taux de résolution et de sa performance avant qu'elle n'interagisse avec un client en direct.

Une capture d'écran du mode simulation d'eesel AI, une fonctionnalité clé pour un entraînement efficace de l'IA sur les données de support.

À quoi ressemble l'entraînement de l'IA en pratique

Une fois que votre IA est correctement entraînée, elle peut devenir un élément assez polyvalent de votre équipe de support. Vous pouvez l'utiliser de différentes manières pour vous débarrasser du travail fastidieux, résoudre les problèmes plus rapidement et apporter un soutien à vos agents humains.

Voici un aperçu rapide de l'« avant et après » de la mise en service d'une IA bien entraînée.

Pour le support de première ligne

• Avant : Vos agents passent une bonne partie de leur journée à répondre manuellement aux mêmes questions répétitives, comme « Où est ma commande ? » ou « Comment réinitialiser mon mot de passe ? »

• Après : Un agent IA gère instantanément un grand volume de ces tickets simples de premier niveau par lui-même, libérant votre équipe pour qu'elle se concentre sur des problèmes plus complexes.

Pour l'assistance aux agents

• Avant : Les nouveaux agents mettent des semaines à être opérationnels, et même les agents expérimentés doivent fouiller dans différents onglets et documents pour trouver la bonne information.

• Après : Un copilote IA peut rédiger des réponses précises en quelques secondes, directement dans le service d'assistance. C'est comme donner à chaque agent un assistant expert qui a toutes les réponses.

Un exemple d'un Copilote IA assistant un agent avec une réponse rédigée après l'entraînement de l'IA sur les données de support.

Pour la gestion des tickets

• Avant : Les agents doivent passer un temps précieux à étiqueter, catégoriser et acheminer manuellement chaque ticket entrant vers la bonne personne ou le bon service.

• Après : Le tri assisté par IA peut automatiquement catégoriser et acheminer les tickets vers la bonne équipe et appliquer les bonnes étiquettes, le tout avant même qu'un agent ne les voie.

Ce ne sont pas seulement des idées abstraites, c'est ce que des outils comme l'Agent IA, le Copilote IA et le Tri IA d'eesel AI fournissent. Ils apprennent tous à partir des mêmes connaissances unifiées que vous créez, ils travaillent donc ensemble de manière transparente.

L'entraînement de l'IA sur les données de support n'est plus un projet colossal

Un excellent support IA repose entièrement sur son entraînement avec vos propres données. Pendant longtemps, ce processus était un projet massif et coûteux que seules les grandes entreprises pouvaient envisager. Ce n'est tout simplement plus le cas.

Le plus grand obstacle qui a toujours freiné les équipes a été la complexité. Les meilleurs outils d'aujourd'hui sont en libre-service, vous permettant de vous lancer sans avoir besoin d'une équipe de développeurs. Avec une plateforme comme eesel AI, vous pouvez créer et lancer un agent IA entièrement entraîné en quelques minutes seulement.

Vous devriez également avoir un contrôle total. Vous ne devriez pas être contraint à un système rigide et tout-ou-rien. Un bon outil vous permettra de choisir exactement les types de tickets que l'IA doit traiter, de définir son ton de voix et de personnaliser son comportement. Et enfin, méfiez-vous des tarifications imprévisibles. Certaines plateformes facturent par résolution, ce qui signifie que votre facture augmente à mesure que vous avez plus de succès. Recherchez des forfaits clairs et à tarif fixe pour que vos coûts ne s'envolent pas.

Ne laissez pas l'idée d'un processus d'entraînement compliqué vous effrayer. Le moyen le plus simple de voir ce qu'une IA entraînée sur vos données peut faire est simplement de l'essayer.

Prêt à entraîner une IA sur vos données de support ? Commencez gratuitement avec eesel AI et voyez-la en action en quelques minutes.