Un guide pratique pour choisir les embeddings pour le contenu de support en 2025

Alors, vous êtes en train de créer un agent de support IA. Vous avez probablement rencontré le mot « embeddings ». Ça a l'air super technique, mais l'idée est en fait assez simple. Considérez les embeddings (ou « plongements lexicaux ») comme le « cerveau » qui aide votre IA à comprendre ce que les clients veulent vraiment dire, et pas seulement les mots qu'ils tapent. Bien faire les choses à ce niveau est probablement la décision la plus importante que vous prendrez pour obtenir des réponses précises et utiles de votre IA.

Mais soyons honnêtes. Le monde de l'IA est noyé sous le jargon, les modèles d'embeddings, les dimensions vectorielles et les benchmarks de performance. Si vous êtes un responsable de support, essayer de choisir le bon modèle peut donner l'impression de s'être inscrit par erreur à un cours de science des données. Et si vous faites le mauvais choix ? Vous vous retrouvez avec un bot qui crache des réponses erronées, frustre les clients et donne l'impression que tout le projet est un échec.

Ce guide est là pour y voir plus clair. Nous vous guiderons à travers un processus simple, étape par étape, pour choisir des embeddings pour le contenu de support, un processus entièrement axé sur les objectifs commerciaux, et non sur du code compliqué.

Ce dont vous aurez besoin avant de choisir les embeddings

Avant d'entrer dans les détails, assurons-nous d'avoir quelques éléments bien en place. Il ne s'agit pas de serveurs ou de code, mais de clarifier ce que vous essayez d'accomplir.

• Connaissez votre objectif numéro un : Quelle est la tâche principale pour laquelle vous engagez cette IA ? Est-ce pour traiter les questions courantes et réduire le nombre de tickets ? Est-ce pour servir de copilote à vos agents, en les aidant à rédiger des réponses plus rapidement ? Ou est-ce pour un usage interne, pour aider votre équipe à trouver des réponses dans votre wiki d'entreprise ?

• Cartographiez vos connaissances : Où se trouvent toutes vos informations utiles ? Sont-elles soigneusement organisées dans un centre d'aide comme Zendesk ? Un wiki comme Confluence ? Ou sont-elles éparpillées dans d'innombrables Google Docs et d'anciens fils de discussion Slack ?

• Définissez ce qu'est la « réussite » : Comment saurez-vous si cela fonctionne ? Choisissez quelques chiffres concrets à suivre, comme la résolution au premier contact, la durée moyenne de traitement ou votre score de satisfaction client (CSAT).

Un guide étape par étape

Voici une manière pratique d'aborder la question, décomposée en quatre étapes que vous pouvez réellement utiliser.

Étape 1 : Définissez votre principal objectif d'automatisation du support

Le « meilleur » modèle d'embedding pour vous dépend entièrement de ce que vous attendez de lui. Différents objectifs nécessitent différents types d'intelligence, et un modèle brillant pour une tâche peut être étonnamment maladroit pour une autre.

• Objectif 1 : Répondre aux questions des clients. Si votre objectif principal est de créer un bot capable de trouver le paragraphe le plus pertinent dans votre centre d'aide pour répondre à la question d'un client, vous avez besoin d'un modèle excellent en « récupération d'informations » (retrieval). Ces modèles sont spécifiquement entraînés pour faire correspondre une requête courte et simple (la question d'un client) à un document beaucoup plus long (l'un de vos articles d'aide).

• Objectif 2 : Aider vos agents. Si vous voulez un outil qui suggère des tickets passés similaires pour aider les agents à en résoudre un nouveau, le modèle doit être bon en « similarité sémantique ». Cela signifie simplement qu'il est doué pour comparer deux morceaux de texte de longueur à peu près égale, comme deux tickets de support, et savoir s'ils traitent du même sujet.

• Objectif 3 : Analyser les tickets entrants. Si vous cherchez à étiqueter automatiquement les nouveaux tickets par sujet (comme « Facturation », « Rapport de bug » ou « Demande de fonctionnalité »), vous aurez besoin d'un modèle bon en « classification » ou en « clustering ». Ces modèles peuvent examiner un ensemble de conversations et regrouper celles qui sont similaires.

La plupart des équipes voudront faire tout cela à terme, mais il est important de savoir quelle est votre priorité absolue en ce moment. C'est un détail technique que beaucoup de plateformes d'IA génériques négligent, et c'est pourquoi elles sont souvent peu performantes : elles utilisent le même modèle universel pour chaque tâche.

Étape 2 : Examinez attentivement votre contenu de support

Très bien, étape suivante : examinez honnêtement les informations que vous fournissez à votre IA. Le type et la qualité de votre contenu jouent un rôle énorme dans le choix du modèle qui fonctionnera réellement pour vous.

• Type de contenu : Vos connaissances se trouvent-elles dans des articles d'aide clairs et structurés provenant d'un outil comme Zendesk ou Intercom ? Ou vos informations les plus précieuses sont-elles cachées dans des endroits désordonnés et non structurés comme d'anciens historiques de tickets, des messages directs sur Slack et un tas de Google Docs aléatoires ? Les modèles entraînés sur du texte web impeccable s'effondrent souvent lorsqu'ils doivent lire de vrais tickets de support remplis de fautes de frappe et d'abréviations.

• Jargon du secteur : Travaillez-vous dans un domaine spécifique comme la santé, la finance ou l'ingénierie qui a son propre langage ? Un modèle général pourrait n'avoir aucune idée de ce dont parlent vos clients. Il ne connaîtra probablement pas la différence entre « ISO 27001 » et « SOC 2 », par exemple, ce qui pourrait conduire à des réponses plutôt inutiles.

• Langues : Aidez-vous des clients dans plus d'une langue ? Si c'est le cas, vous aurez besoin d'un modèle d'embedding multilingue, ce qui ajoute un tout nouveau niveau de coût et de complexité.

Le modèle que vous choisissez doit être suffisamment robuste pour gérer toutes vos différentes sources de connaissances, pas seulement les articles parfaitement peaufinés que vous montrez au public.

Une infographie montrant comment eesel AI peut se connecter à diverses sources de connaissances, centralisant l'information pour un meilleur support lors du choix des embeddings pour le contenu de support.

Comment eesel AI vous aide : C'est pourquoi avoir une plateforme unifiée est un tel soulagement. eesel AI peut se connecter en toute sécurité à plus de 100 endroits différents où se trouvent vos connaissances, des centres d'aide comme Zendesk et Freshdesk aux wikis internes comme Confluence et Google Docs. Ses modèles sont conçus pour comprendre le désordre réel des conversations de support, jargon compris, afin qu'il apprenne des informations sur lesquelles votre équipe s'appuie réellement chaque jour.

Étape 3 : Pesez les compromis : performance, vitesse et coût

Une fois que vous avez défini votre objectif et votre contenu, il est temps de peser les trois grands compromis : performance, vitesse et coût. Petit spoiler : vous ne pouvez pas tout avoir. Votre travail consiste à trouver le bon équilibre pour votre équipe.

• Performance (à quel point est-il intelligent ?) : Il s'agit de la capacité du modèle à saisir les nuances. Peut-il faire la différence entre « Je ne peux pas me connecter » et « Je dois changer mon e-mail de connexion » ? Les modèles plus grands et plus complexes ont tendance à être plus intelligents, mais cela a un prix.

• Vitesse (à quel point est-il rapide ?) : C'est la rapidité avec laquelle le modèle peut trouver une réponse. Lorsqu'un client utilise un widget de chat en direct, il attend une réponse maintenant, pas dans dix secondes. Les modèles plus petits sont généralement plus rapides.

• Coût (combien ça coûte ?) : C'est ce que vous paierez pour créer, stocker et rechercher dans tous les embeddings. Les modèles qui capturent plus de détails nécessitent plus de stockage et de puissance, ce qui signifie des coûts plus élevés, surtout à mesure que vous vous développez.

Voici un rapide aperçu de vos options :

Si vous décidez de choisir un modèle vous-même, vous vous engagez également à gérer pour toujours ce délicat équilibre entre coût, performance et infrastructure.

Étape 4 : Testez-le avec vos propres données

Ces benchmarks publics que vous voyez en ligne ? C'est un bon point de départ, mais ils ne signifient pas grand-chose pour votre entreprise. Ils ne connaissent pas vos clients, votre produit ou vos manières uniques de parler des choses. La seule vraie façon de savoir si un modèle fonctionnera est de le tester avec votre propre contenu.

Essayer de le faire soi-même est un projet colossal et chronophage. Cela implique généralement :

1. Créer un « jeu de données de référence » : Vous devriez passer en revue manuellement des centaines de vraies questions de clients et les faire correspondre à la meilleure réponse unique dans votre base de connaissances.

2. Construire un pipeline d'évaluation : Cela signifie écrire beaucoup de code pour tester différents modèles par rapport à votre jeu de données et mesurer leurs performances.

3. Essayer de donner un sens aux résultats : Vous vous retrouveriez à regarder une feuille de calcul de scores abstraits, en essayant de comprendre pourquoi un modèle était meilleur qu'un autre pour un certain type de question.

Franchement, c'est un processus lent et coûteux qui nécessite une formation en science des données.

Une capture d'écran du mode simulation d'eesel AI, qui aide à choisir les embeddings pour le contenu de support en testant la performance sur vos propres données.

Comment eesel AI rend cela indolore : Au lieu de vous demander de passer des mois à tester, eesel AI dispose d'un mode de simulation sans risque. En quelques clics, vous pouvez exécuter l'IA sur des milliers de vos anciens tickets dans un environnement sécurisé. Il vous fournit ensuite un rapport simple indiquant quel pourcentage de tickets aurait pu être résolu automatiquement, les réponses exactes qu'il aurait fournies et combien d'argent vous pourriez économiser. Vous voyez exactement comment il se comportera avec vos données réelles avant même qu'un seul client ne lui parle. C'est un niveau de confiance que vous ne pouvez tout simplement obtenir nulle part ailleurs.

Pièges courants à éviter

• Se laisser séduire par le battage médiatique des benchmarks : Les classements publics sont génériques. Votre contenu de support ne l'est pas. Un modèle qui semble excellent sur le papier pourrait être un échec total avec vos données.

• Ignorer le coût total : Le prix par appel API n'est qu'une petite partie du puzzle. Vous devez également prendre en compte le coût du temps de vos ingénieurs pour construire, surveiller et maintenir l'ensemble du système.

• Oublier la vitesse : Une réponse incroyablement précise qui met 30 secondes à arriver est inutile. Les bots destinés aux clients doivent sembler instantanés, sinon les gens ne les utiliseront tout simplement pas.

• Utiliser un seul outil pour toutes les tâches : Comme nous l'avons vu plus tôt, le meilleur modèle pour trouver un document est différent du meilleur pour étiqueter un ticket. Utiliser le mauvais outil mènera toujours à des résultats décevants.

La voie la plus simple : laisser une plateforme faire le gros du travail

Soyons honnêtes : choisir, mettre en œuvre et affiner les modèles d'embeddings est un travail à plein temps pour une équipe d'ingénieurs en machine learning. Pour la plupart des responsables de support, de la réussite client ou des opérations, essayer de le construire soi-même est tout simplement trop complexe, coûteux et risqué.

C'est précisément la raison pour laquelle les plateformes d'IA intégrées ont été créées. eesel AI gère pour vous tout le défi du choix des embeddings pour le contenu de support. Notre plateforme a été conçue dès le premier jour pour automatiser le support client et les centres de services internes. Nous gérons la sélection des modèles, les connexions de données et tout le réglage des performances afin que vous puissiez vous concentrer sur ce que vous faites de mieux : offrir un support meilleur et plus rapide à vos clients et à votre équipe. Vous pouvez le configurer vous-même en quelques minutes, pas en quelques mois, et le connecter à vos outils existants sans avoir besoin d'un développeur.

Conclusion

Choisir les bons embeddings est la base d'une stratégie de support par IA réussie. En réfléchissant clairement à vos objectifs, à votre contenu et aux compromis entre performance, vitesse et coût, vous pouvez faire un choix judicieux. Et bien que vous puissiez emprunter la longue et compliquée voie du « faites-le vous-même », des plateformes comme eesel AI offrent un moyen puissant et simple d'obtenir tous les avantages d'une IA de classe mondiale sans avoir besoin de devenir un expert en la matière.

Prêt à le voir en action ? Inscrivez-vous pour un essai gratuit d'eesel AI et vous pourrez lancer votre premier agent IA en moins de 5 minutes.