Zendesk utilise-t-il OpenAI ? L’histoire complète de 2025

Avec tout le buzz autour de l’IA, c’est une question que nous entendons tout le temps : les grands acteurs comme Zendesk utilisent-ils réellement des outils comme OpenAI ? La réponse courte est oui, c’est le cas. Mais ce n’est vraiment que le début de l’histoire, et elle s’accompagne de son lot de limitations.

Ce guide expliquera en détail comment Zendesk utilise OpenAI, passera en revue les avantages et les inconvénients de son approche intégrée, et abordera le parcours étonnamment chaotique que représente la tentative de créer votre propre intégration. Plus important encore, nous vous montrerons une manière beaucoup plus flexible d’intégrer une IA puissante dans votre flux de travail Zendesk sans vous sentir enfermé.

Comment Zendesk utilise OpenAI : le partenariat officiel

Zendesk a un partenariat officiel avec OpenAI qu’ils ont annoncé pour renforcer leurs fonctionnalités d’IA pour le support client. Mais avant de supposer que "l’IA de Zendesk" n’est qu’un ChatGPT avec un logo différent, vous devez savoir qu’il s’agit en fait d’un modèle hybride.

Ils combinent leurs propres modèles internes, entraînés sur une quantité massive de leurs propres données de service client, avec de puissants modèles linguistiques de partenaires, y compris OpenAI. Cette configuration permet à Zendesk d’intégrer des fonctionnalités d’IA générative assez avancées directement dans sa plateforme.

Voici quelques-uns des éléments clés qu’ils mettent en avant de ce partenariat :

• Résumer les tickets : Obtenir rapidement l’essentiel des tickets de support longs et compliqués pour éviter aux agents d’avoir à lire chaque mot.

• Créer du contenu pour la base de connaissances : Aider les administrateurs à rédiger de nouveaux articles pour le centre d’aide ou à créer des macros.

• Développer les réponses : Permettre à un agent de taper quelques mots rapides et de laisser l’IA les développer en une réponse complète et bien rédigée.

• Des agents IA plus intelligents : Alimenter leurs agents IA plus récents qui peuvent réellement comprendre le contexte et gérer des tâches par eux-mêmes.

Zendesk mentionne également rapidement la sécurité, notant qu’ils utilisent des points de terminaison avec OpenAI qui ne conservent pas les données et offrent des options de stockage de données dans l’UE. Cela offre une base de confiance appréciable, mais comme nous le verrons, la manière dont l’ensemble est structuré crée un autre type de problème.

Comment Zendesk utilise OpenAI au sein de sa plateforme

Zendesk intègre l’IA directement dans ses produits, comme les agents IA et Copilot. Cela vous offre une expérience fluide si votre équipe vit et respire Zendesk toute la journée, mais il est utile de prendre un moment pour comprendre les compromis.

Les avantages d’une solution d’IA intégrée

Le principal argument de vente d’un outil natif est la pure commodité. L’IA est déjà présente dans l’espace de travail de l’agent, il n’est donc pas nécessaire de jongler entre différents onglets ou applications. Tout, des tickets aux paramètres de l’IA, est géré en un seul endroit. Il est conçu pour fonctionner avec les données de Zendesk dès le départ, offrant des fonctionnalités comme le routage intelligent des tickets et des outils de self-service immédiatement.

Les inconvénients d’un système fermé

Bien qu’une solution intégrée semble excellente sur le papier, elle vous piège souvent dans ce que l’on appelle un "jardin clos".

• L’information se retrouve piégée. L’IA de Zendesk fonctionne mieux lorsqu’elle utilise des informations déjà stockées à l’intérieur de Zendesk, comme vos articles du centre d’aide. Mais qu’en est-il de toutes les autres connaissances sur lesquelles votre entreprise s’appuie ? La plupart des équipes ont des informations vitales éparpillées dans des Google Docs, des pages Confluence ou de vieux fils de discussion Slack. Faire en sorte que l’IA native de Zendesk apprenne de ces sources externes est un véritable casse-tête, voire impossible. Cela laisse votre IA avec d’énormes angles morts.

• Vous n’avez pas beaucoup de contrôle. En fin de compte, vous êtes coincé avec les flux de travail prédéfinis de Zendesk. Vous voulez ajuster la personnalité de l’IA, mettre en place des règles détaillées pour savoir quand escalader un ticket, ou créer des actions spéciales qui se connectent à vos autres outils ? Vous vous retrouverez probablement dans une impasse. En revanche, des solutions comme eesel AI vous offrent un éditeur de flux de travail complet pour que vous ayez un contrôle total.

• C’est une approche du tout ou rien. L’IA de Zendesk offre le plus de valeur lorsque vous avez pleinement adopté leur suite complète de produits. Ce n’est pas une couche flexible que vous pouvez simplement ajouter par-dessus un mélange de différents outils. Si les informations et les processus de votre équipe sont dispersés, une solution native peut ressembler plus à une cage qu’à un outil.

Le casse-tête de la création de votre propre intégration

Après avoir constaté les limites des outils natifs, certaines équipes férues de technologie commencent à se demander : "Pourquoi ne pas simplement créer la nôtre ?"

Un développeur sur Reddit a partagé comment il a construit une solution personnalisée parce que les options existantes étaient \u0026quot;chères... et moins flexibles.\u0026quot;

Reddit

Et bien que cette voie vous offre une liberté ultime, elle est semée d’embûches sérieuses qui en font un projet irréalisable pour la plupart des entreprises.

Les méthodes habituelles pour la construire

Il y a généralement deux voies que les équipes empruntent lorsqu’elles essaient de connecter Zendesk et OpenAI elles-mêmes :

1. Utiliser des outils middleware : Des plateformes comme Make.com ou n8n.io vous permettent de connecter visuellement les API de Zendesk et d’OpenAI sans avoir besoin d’être un magicien du code. Vous pouvez glisser-déposer pour configurer des règles comme "Quand un nouveau ticket Zendesk arrive, l’envoyer à OpenAI pour obtenir une ébauche de réponse."

2. La coder de A à Z : Cela signifie écrire votre propre code (généralement en Python ou JavaScript) pour interagir directement avec les API de Zendesk et d’OpenAI. C’est l’option la plus puissante mais elle nécessite des développeurs pour la construire et, plus important encore, pour assurer sa maintenance.

Pourquoi une solution personnalisée est généralement une mauvaise idée

Construire votre propre intégration peut sembler être la réponse parfaite, mais cela se transforme presque toujours en un cauchemar qui épuise les ressources.

• C’est compliqué et ça casse facilement. Ces constructions personnalisées sont fragiles. Une minuscule mise à jour d’une API du côté de Zendesk ou d’OpenAI peut faire tomber tout votre système, forçant vos développeurs à tout laisser tomber pour éteindre l’incendie. Cela devient un travail de maintenance sans fin.

• Elle n’est pas évolutive. Comme un utilisateur de Reddit l’a judicieusement demandé, "Comment gérez-vous des choses comme les nouveaux articles de la base de connaissances ou les mises à jour ?" Injecter manuellement de nouveaux fichiers à votre modèle personnalisé chaque fois qu’un document change n’est tout simplement pas réaliste. Une bonne IA doit se synchroniser automatiquement avec vos sources de connaissances.

• Cela introduit des risques de sécurité. Lorsque vous commencez à faire transiter des données clients sensibles par vos propres scripts ou d’autres outils middleware, vous ouvrez de nouvelles failles de sécurité.

  

  Un autre utilisateur de Reddit a souligné que la sécurité et les politiques de données sont \u0026quot;une préoccupation majeure pour de nombreuses entreprises.\u0026quot;

  Reddit

Il est incroyablement difficile pour une solution maison d’égaler les normes de sécurité d’une plateforme dédiée.

• Vous passez à côté de fonctionnalités avancées. Vous pourriez obtenir une connexion de base fonctionnelle, mais qu’en est-il des fonctionnalités qui rendent une solution d’IA vraiment utile ? Des choses comme un moteur de simulation pour tester les performances, des rapports utiles, ou la génération automatique d’articles d’aide à partir de conversations sont des projets logiciels massifs en eux-mêmes. C’est là qu’une plateforme dédiée comme eesel AI entre en jeu, vous offrant tout cela immédiatement.

Une meilleure approche avec une couche d’IA plug-and-play

Et si vous pouviez avoir la puissance d’une configuration OpenAI personnalisée sans les casse-têtes techniques, et la simplicité d’un outil natif sans être enfermé ? C’est l’idée derrière une couche d’IA plug-and-play. Elle se superpose aux outils que vous utilisez déjà, comme Zendesk, en rassemblant toutes vos connaissances pour automatiser le support là où vous en avez le plus besoin.

Soyez opérationnel en quelques minutes, pas en quelques mois

Au lieu d’un projet personnalisé de plusieurs semaines, eesel AI offre une intégration en un clic avec Zendesk. Vous pouvez vous inscrire, connecter votre service d’assistance, et commencer à voir comment l’IA se comporterait sur vos anciens tickets en quelques minutes. Pas de démos commerciales obligatoires, pas d’attente pour les développeurs. Cette approche en libre-service signifie que vous pouvez voir si c’est une bonne solution presque immédiatement.

Connectez instantanément toutes vos connaissances

eesel AI a été spécifiquement conçu pour résoudre le problème de "l’information piégée". Il n’apprend pas seulement de votre centre d’aide Zendesk. Il se connecte à toutes les sources de vérité de votre entreprise, de l’historique des tickets passés aux documents dans Google Docs, Confluence, et Notion. Cela donne à l’IA une vue d’ensemble, lui permettant de fournir des réponses précises et riches en contexte que les outils natifs cloisonnés ne peuvent tout simplement pas égaler.

Obtenez un contrôle total et testez tout en amont

Avec le puissant mode de simulation d’eesel AI, vous pouvez tester votre configuration sur des milliers de vos vrais tickets historiques avant qu’elle ne parle à un seul client. Cela vous permet de voir exactement comment l’IA se comportera et de prévoir des choses comme les taux de résolution et les économies de coûts avec des données réelles.

De plus, vous bénéficiez d’un contrôle précis avec un moteur de flux de travail personnalisable. Vous pouvez décider exactement quels tickets l’IA doit traiter, quel doit être son ton, et quelles actions spéciales elle peut entreprendre, que ce soit pour rechercher une commande dans Shopify ou pour étiqueter automatiquement et escalader un ticket.

Quand on met tout bout à bout, la différence est assez claire. L'IA native de Zendesk est rapide à mettre en place mais très limitée. Un projet personnalisé fait maison est flexible mais lent, risqué et une galère à maintenir. Un outil plug-and-play comme eesel AI vous offre le meilleur des deux mondes : il est incroyablement rapide à démarrer, se connecte à toutes vos connaissances, et vous donne une personnalisation profonde en libre-service sans avoir besoin d’écrire une seule ligne de code.

Cette vidéo présente un assistant IA à l'intérieur de Zendesk qui offre une alternative puissante à l'IA native de Zendesk.

En conclusion ?

Oui, Zendesk utilise OpenAI. Mais la question la plus importante à se poser est de savoir si sa solution d’IA intégrée offre à votre équipe la flexibilité et l’intelligence dont vous avez réellement besoin pour fournir un excellent support client. Pour de nombreuses équipes, la réponse est non.

L’outil natif crée des silos d’information et vous enferme dans un seul écosystème, tandis qu’essayer de construire le vôtre est un chemin lent, complexe et risqué.

Une couche d’IA plug-and-play comme eesel AI offre une bien meilleure alternative. Elle se connecte avec Zendesk en quelques minutes, centralise toutes les connaissances éparpillées de votre entreprise, et vous donne le pouvoir d'automatiser le support selon vos propres conditions.

Ne vous contentez pas d’une IA intégrée qui n’est pas tout à fait adaptée. Découvrez ce qu’une plateforme d’IA dédiée et flexible peut faire pour votre équipe.

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