Un guide pratique des sources de connaissances de Freddy AI Agent

Soyons honnêtes, un agent de support IA n'est intelligent qu'à la hauteur des informations que vous lui fournissez. Bien choisir les sources de connaissances fait toute la différence entre une IA qui aide réellement les clients et un robot frustrant qui ne fait que créer plus de travail pour votre équipe en escaladant un ticket sur deux.

L'agent IA Freddy de Freshworks est un choix populaire pour les équipes qui cherchent à automatiser le support, mais sa véritable puissance dépend entièrement de ses sources de connaissances. Si vous ne configurez pas correctement les choses dès le départ, vous ne gagnez pas de temps, vous vous préparez simplement à de futurs maux de tête.

Ce guide est là pour vous expliquer exactement quelles sources de connaissances Freddy prend en charge, comment les configurer, et, surtout, les limitations dont vous devez être conscient. Nous explorerons également une approche différente pour les équipes qui estiment avoir besoin d'un peu plus de flexibilité et de puissance de la part de leur IA.

Comprendre l'agent IA Freddy et ses sources de connaissances

L'agent IA Freddy est l'outil d'IA propre à Freshworks, conçu pour fonctionner directement au sein des plateformes Freshdesk et Freshchat. La manière la plus simple de le voir est comme un nouveau coéquipier numérique dont la tâche principale est de gérer les premières lignes du support client.

Il lit les questions des clients et essaie de trouver des réponses en extrayant des informations d'un ensemble spécifique de documents que vous lui avez fournis. Cela lui permet de traiter toutes ces questions courantes et répétitives qui ont tendance à encombrer la file d'attente du support, comme « Comment réinitialiser mon mot de passe ? » ou « Où puis-je trouver ma facture ? »

L'objectif est de libérer vos agents humains pour qu'ils puissent se concentrer sur les problèmes complexes qui nécessitent réellement leur expertise. Mais tout revient à une seule chose : l'IA ne peut être aussi bonne que les informations auxquelles elle a accès.

Comprendre les sources de connaissances de l'agent IA Freddy

L'IA Freddy tire ses réponses de quatre principaux types de contenu. À première vue, cela semble simple, mais il y a des restrictions importantes que vous devez connaître avant de vous lancer. Pour de nombreuses équipes, en particulier celles dont les informations sont réparties sur différentes applications, ces limites peuvent rapidement devenir un véritable problème.

Les sources de connaissances que vous pouvez utiliser pour l'agent IA Freddy (et leurs limites)

Voici un aperçu de ce que vous pouvez connecter à Freddy. Nous avons également ajouté une comparaison pour vous montrer à quoi ressemble une approche plus flexible.

Type de source	Support et limites de l'agent IA Freddy	Une approche plus flexible (eesel AI)
Fichiers	Vous pouvez téléverser des fichiers .pdf, .docx et .txt. Mais les limites sont assez strictes : vous n'avez que 35 Mo par fichier et un total de 200 fichiers pour l'ensemble de votre compte. Il ne peut pas non plus lire les documents protégés par mot de passe, ce qui est un obstacle courant.	Il se connecte directement à la source. Au lieu de vous faire téléverser manuellement des fichiers et de vous soucier des limites, il s'intègre aux outils que votre équipe utilise déjà, comme Google Docs, Confluence et Notion, et maintient tout synchronisé automatiquement.
URL	Vous pouvez uniquement le diriger vers des URL publiques, donc tous vos wikis internes ou contenus protégés par mot de passe sont hors limites. Vous êtes également limité à 10 URL par agent et 25 par compte. Le robot d'indexation ne lit que le texte statique, donc toute information utile dans les vidéos ou les animations est ignorée.	Il peut explorer les sites web publics, mais il s'intègre aussi directement à l'ensemble de votre centre d'aide, qu'il soit sur Zendesk, Intercom ou une autre plateforme. Pas besoin de compter les URL, il apprend simplement de toutes vos connaissances.
FAQ	Ceci se connecte à vos articles de base de connaissances Freshdesk existants. Cela fonctionne bien si vous avez déjà pris le temps d'organiser soigneusement toutes les connaissances de votre entreprise dans Freshdesk.	Il se connecte au centre d'aide que vous utilisez. Plus important encore, il peut aussi apprendre directement de l'historique de vos tickets passés. Cela signifie que ses réponses sont façonnées par les solutions réelles et efficaces que votre équipe a déjà fournies aux clients.
Q&R personnalisées	Cette fonctionnalité vous permet d'ajouter manuellement des paires de questions-réponses spécifiques une par une. C'est votre principal outil pour combler les lacunes de connaissances que vous découvrez une fois que le bot est en ligne et que les clients commencent à le mettre en difficulté.	Il dispose d'une fonctionnalité similaire pour les ajouts rapides, mais il rédige aussi automatiquement de nouveaux articles de base de connaissances en se basant sur les tickets résolus avec succès. Cela vous aide à combler de manière proactive les lacunes d'information avec un contenu qui a déjà fait ses preuves.

Le principal enseignement ici est que les sources de connaissances de Freddy sont un bon point de départ, mais elles peuvent sembler restrictives, surtout pour une équipe en pleine croissance. Les limitations sur les fichiers et les URL, l'incapacité d'accéder à du contenu privé et les intégrations superficielles signifient que vous atteindrez probablement un plafond à mesure que la base de connaissances de votre entreprise s'agrandira.

Une infographie montrant comment eesel AI se connecte de manière transparente à plusieurs sources de connaissances, mettant en évidence une alternative flexible aux sources de connaissances de l'agent IA Freddy.

Pour les équipes dont les informations sont dispersées partout, des wikis internes aux fils de discussion Slack en passant par les anciens tickets de support, un outil comme eesel AI est souvent beaucoup mieux adapté. Il est conçu pour rassembler les connaissances de plus de 100 sources sans limites rigides, donnant à votre IA une vision beaucoup plus riche et plus précise de votre entreprise.

Comment préparer le contenu pour vos sources de connaissances de l'agent IA Freddy

Pour que n'importe quel agent IA fasse bien son travail, votre contenu doit être structuré d'une manière qu'une machine peut comprendre. Une IA ne saisit pas les nuances ou ne lit pas entre les lignes comme le ferait une personne ; elle a besoin de clarté et de structure pour trouver la bonne réponse. Voici quelques conseils pour mettre de l'ordre dans votre base de connaissances.

Restez simple et direct

Vous devez écrire pour un robot (dans le bon sens du terme). Utilisez un langage clair et direct et évitez le jargon interne, les acronymes ou les phrases vagues. Une IA prend tout au pied de la lettre. Une instruction comme « Vous pouvez le faire depuis le tableau de bord » est totalement inutile si vous ne dites pas à l'utilisateur quel tableau de bord et sur quel bouton cliquer. Soyez précis.

Utilisez des titres et des listes

Les longs murs de texte sans interruption sont un cauchemar pour une IA. Divisez vos articles en sections logiques avec des titres (H2 et H3). Lorsque vous rédigez des instructions étape par étape, utilisez toujours des listes numérotées ou à puces. Cela crée une hiérarchie claire qui aide l'IA à suivre et à extraire l'étape exacte demandée par un utilisateur.

Consacrez chaque article à un seul sujet

N'essayez pas de condenser trois flux de travail différents dans un seul document. Un article dédié à « Comment réinitialiser votre mot de passe » donnera toujours à l'IA une meilleure chance de succès qu'un article général sur la « Gestion de compte » qui aborde également la facturation et les mises à jour de profil. Cela permet à l'IA de trouver plus facilement la meilleure réponse unique à la question d'un utilisateur.

Nettoyez les informations anciennes et contradictoires

Ce point est crucial. Nous sommes tous déjà tombés sur un document de support datant de trois versions de produit. Une IA n'a aucun moyen de savoir que l'article de 2021 est obsolète et que celui de la semaine dernière est la nouvelle source de vérité. Si vous avez des informations contradictoires dans votre base de connaissances, l'IA sera confuse et commencera à donner des réponses peu fiables. Prenez l'habitude d'auditer votre contenu et d'archiver tout ce qui n'est plus pertinent.

Bien que ces étapes de nettoyage soient importantes pour tirer le meilleur parti de Freddy, elles sont aussi incroyablement chronophages. Pour la plupart des équipes de support très occupées, l'idée de réécrire des centaines d'articles n'est tout simplement pas réaliste.

C'est là qu'une approche différente peut vous faire économiser énormément de travail. Au lieu de vous forcer à restructurer manuellement toute votre base de connaissances, eesel AI apprend directement du langage naturel de vos conversations de support passées. Il analyse des milliers de résolutions réelles pour comprendre le contexte, le ton et les solutions courantes de votre entreprise dès le premier jour, sans que vous ayez besoin de lancer un projet massif de refonte de contenu.

Mesurer la performance et combler les lacunes de vos sources de connaissances de l'agent IA Freddy

Une fois votre agent IA en ligne, le travail n'est pas terminé. Vous devez surveiller ses performances, identifier ses difficultés et combler les lacunes dans ses connaissances. La manière de le faire est l'une des plus grandes différences entre les plateformes d'IA.

La méthode Freddy AI : Examiner et réagir

Avec Freddy, vous suivez les performances dans le tableau de bord d'analyse de Freshworks. Vous examinerez des métriques comme les « requêtes sans réponse » et les « réponses inutiles » pour voir où les choses ont mal tourné.

Le processus est assez simple : vous consultez les rapports, trouvez une question à laquelle le bot n'a pas pu répondre, puis vous revenez manuellement pour ajouter une « Q&R personnalisée » ou mettre à jour un article pour couvrir ce sujet.

Le problème, c'est que tout ce processus est réactif. Vous devez attendre que l'IA échoue avec un vrai client avant de pouvoir trouver le problème et le résoudre. Il n'y a aucun moyen de tester comment il se comportera dans des milliers de scénarios différents avant de le laisser parler à vos utilisateurs. Cette méthode d'essais et d'erreurs peut être risquée et conduit souvent à des expériences client frustrantes pendant que vous aplanissez encore les difficultés.

Une meilleure méthode : Simuler et améliorer en toute confiance

C'est là que le mode simulation d'eesel AI se démarque vraiment. Il vous offre un moyen de tester et d'affiner votre agent IA dans un environnement complètement sûr et isolé.

Au lieu de se lancer en espérant que tout se passe bien, eesel AI peut faire fonctionner son agent sur des milliers de vos tickets historiques. Il vous montre exactement comment l'IA aurait répondu aux problèmes réels des clients des derniers mois, le tout sans jamais envoyer une seule réponse à un client en direct.

Une capture d'écran du mode simulation d'eesel AI, qui permet de tester sans risque les performances de l'IA avec vos sources de connaissances de l'agent IA Freddy.

Cette approche axée sur la simulation vous offre trois avantages majeurs :

1. Tests sans risque : Vous voyez précisément comment l'IA gérerait des questions de clients délicates, nuancées ou même énervées, sans aucun risque pour la réputation de votre entreprise. Vous pouvez ajuster sa personnalité et ses règles d'escalade jusqu'à ce que vous soyez entièrement à l'aise avec ses performances.

2. Prévisions précises : La simulation vous donne une prédiction fiable et basée sur des données de votre taux de résolution potentiel. Vous saurez quel pourcentage de tickets l'IA peut traiter dès le premier jour, ce qui vous aide à prévoir les économies de coûts et à planifier la charge de travail de votre équipe.

3. Analyse proactive des lacunes : Le meilleur aspect est peut-être que la simulation signale automatiquement les sujets et les questions que vos sources de connaissances actuelles ne couvrent pas. Elle vous donne une liste de tâches claire et priorisée des articles exacts que vous devez créer pour rendre votre IA encore plus intelligente.

Cette méthode proactive et basée sur les données est à des années-lumière du modèle réactif de Freddy. Elle vous permet de construire, de tester et de lancer un agent IA en qui vous pouvez avoir confiance, sachant qu'il a déjà été testé sur votre propre historique de support réel.

Tarifs : Freddy AI face à une alternative prévisible

Les modèles de tarification de l'IA peuvent être notoirement déroutants, il est donc important de comprendre ce pour quoi vous payez réellement.

Freshworks divise son produit Freddy AI en deux parties avec des tarifs différents :

• Freddy AI Copilot : C'est l'outil qui assiste vos agents humains. Il coûte 35 $ par agent et par mois.

• Agent IA Freddy : C'est l'agent autonome qui résout les tickets par lui-même. Son prix est de 99 $ pour 800 « sessions ».

Alors, qu'est-ce qu'une « session » ? Freshworks la définit comme une seule réponse par e-mail ou tous les échanges dans une conversation par chat dans une fenêtre de 24 heures.

Ce modèle basé sur les sessions peut rendre vos coûts imprévisibles. Par exemple, un seul ticket par e-mail qui nécessite quelques réponses pourrait consommer trois ou quatre sessions, ce qui rend difficile de deviner quelle sera votre facture à la fin du mois. Vous devez également acheter des sessions par blocs de 800, ce qui peut sembler un gaspillage si votre utilisation ne correspond pas parfaitement.

Une capture d'écran de la page de tarification transparente d'eesel AI, offrant une alternative prévisible aux modèles basés sur les sessions pour les agents IA utilisant diverses sources de connaissances.

En comparaison, la tarification d'eesel AI est conçue pour être simple et prévisible. Les plans sont basés sur un nombre d'interactions mensuelles (une interaction = une réponse ou une action de l'IA), et il n'y a aucun frais par résolution. Cela signifie que vos coûts n'augmentent pas soudainement lorsque l'IA a un bon mois. Tous les produits principaux, Agent IA, Copilot, Triage, et plus encore, sont regroupés dans un seul plan. Vous pouvez commencer avec un abonnement mensuel flexible et annuler à tout moment, ce qui vous donne la liberté de vous développer sans être enfermé dans un contrat à long terme.

Choisir la bonne stratégie pour vos sources de connaissances de l'agent IA Freddy

Les sources de connaissances de l'agent IA Freddy offrent un moyen fonctionnel, bien que basique, de mettre en place une IA au sein de l'écosystème Freshworks. Mais elles comportent de réelles limitations en matière de connectivité, d'évolutivité et de tests qui peuvent freiner votre équipe. Préparer votre contenu pour Freddy demande beaucoup d'efforts manuels, et l'amélioration de ses performances est un processus lent et réactif qui consiste à corriger les erreurs après qu'elles ont déjà affecté un client.

Pour les équipes modernes qui ont besoin d'agir plus rapidement et avec plus de confiance, une approche plus puissante mérite d'être envisagée. eesel AI a été conçu pour une réalité différente, où les connaissances de l'entreprise sont réparties sur des dizaines d'outils et où les équipes ne peuvent pas se permettre de risquer une mauvaise expérience client.

Si votre objectif est de :

• Unifier instantanément les connaissances de toutes vos applications, pas seulement de quelques types de fichiers approuvés.

• Automatiser le support en toute confiance en utilisant des simulations à grande échelle et sans risque.

• Travailler avec un modèle de tarification transparent et prévisible qui évolue avec vous.

Alors il est peut-être temps de regarder au-delà de la solution intégrée. Au lieu de passer des mois à essayer de créer une base de connaissances limitée, vous pourriez mettre en ligne un agent IA plus intelligent et mieux connecté en quelques minutes.

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