Comment utiliser Freshdesk Freddy AI pour évaluer les lacunes de connaissances pour les bots en 2026

Rien n'égale l'enthousiasme suscité par le lancement d'un nouveau bot IA pour rationaliser votre support. Vous y avez consacré du temps, vous l'avez connecté à votre base de connaissances et vous avez activé l'interrupteur. Parfois, vous constaterez peut-être que l'IA a besoin d'un peu plus d'informations pour donner la réponse parfaite. C'est une étape naturelle du processus d'ajustement, et c'est le signe que votre IA peut être encore plus utile avec les bonnes données.

Identifier et combler ces lacunes de connaissances (knowledge gaps) est une étape clé pour que votre IA atteigne son plein potentiel. C'est ce qui transforme un bot basique en un assistant sophistiqué qui comprend et aide véritablement vos clients.

Ce guide vous expliquera précisément comment utiliser les outils de Freshdesk Freddy AI pour évaluer les lacunes de connaissances pour les bots. Nous aborderons les fonctionnalités natives robustes offertes par Freshdesk, et nous explorerons également une méthode complémentaire qui vous aide à obtenir des informations encore plus approfondies en simulant les performances par rapport à de vraies questions de clients.

Ce dont vous aurez besoin pour commencer

Avant de commencer, passons rapidement en revue ce que vous devrez avoir à portée de main. Ce processus repose sur l'accès aux puissantes fonctionnalités de votre configuration Freshdesk.

• Un compte Freshdesk : Vous devez disposer du forfait Pro ou Enterprise pour accéder à Freddy AI Agent.

• Le module complémentaire (add-on) Freddy AI Agent : Il s'agit d'une fonctionnalité premium. Freshdesk propose une tarification flexible basée sur les « sessions », que vous pouvez acheter par packs. Pour vous donner une idée, cela commence à environ 100 $ pour 1 000 sessions.

• Accès administrateur : Vous devez être administrateur de votre compte Freshdesk pour gérer les paramètres et les analyses de Freddy AI.

• Une base de connaissances existante : Votre bot Freddy AI se connecte à vos articles de solution Freshdesk, offrant ainsi une base de connaissances fiable sur laquelle s'appuyer.

Comment trouver les lacunes de connaissances avec les outils de Freshdesk

Freshworks a développé des fonctionnalités impressionnantes pour vous aider à identifier les points sur lesquels votre bot Freddy AI peut être amélioré. Le processus est simple : vous explorez les analyses intégrées et utilisez l'outil d'auto-test intégré pour trouver des opportunités de croissance.

Voici comment procéder.

1. Accédez au tableau de bord analytique de Freddy AI Agent

Tout d'abord, il est utile de voir comment votre bot se comporte lors des interactions réelles. Rendez-vous dans votre panneau d'administration Freshdesk et trouvez la section analytique pour Freddy. Ce tableau de bord vous donne les statistiques clés qui vous aident à identifier les lacunes de connaissances.

Surveillez de près des indicateurs tels que :

• Taux de résolution : Cela suit le nombre de requêtes résolues par le bot. Un taux de résolution sain montre que votre bot est sur la bonne voie, tandis que toute baisse souligne les points où davantage de contenu pourrait être nécessaire.

• Réponses peu utiles : Cela suit chaque fois qu'un utilisateur signale qu'une réponse n'était pas tout à fait ce dont il avait besoin.

• Questions sans réponse : Cela vous montre les requêtes pour lesquelles le bot a eu besoin de plus d'informations pour répondre. Ce sont vos opportunités les plus évidentes pour ajouter du nouveau contenu à la base de connaissances.

2. Testez le bot avec la fonctionnalité « d'auto-évaluation »

Freshdesk propose une fonctionnalité ingénieuse où Freddy peut vérifier ses propres connaissances. Vous pouvez la trouver dans les paramètres de configuration de Freddy AI Agent. Lorsque vous lancez ce processus, Freddy génère une liste de questions basées sur vos articles d'aide et vous montre comment il y répondrait.

C'est un excellent moyen de détecter les besoins en contenu dès le début. Par exemple, si vous avez un article détaillé sur votre politique de retour mais que vous n'avez pas encore documenté les échanges, l'auto-évaluation peut signaler cela comme un domaine clair pour un nouvel article.

3. Analysez les réponses « peu utiles » et « sans réponse »

Certains des meilleurs commentaires proviennent directement de vos utilisateurs. Le tableau de bord analytique organise ces interactions en deux catégories utiles :

• Réponses peu utiles : Elles fournissent un aperçu direct des besoins des clients. Si un client note qu'une réponse n'a pas été utile, vous pouvez l'examiner pour voir si l'article nécessite plus de détails ou une explication plus simple. C'est un excellent moyen d'affiner votre documentation existante.

• Questions sans réponse : Il s'agit de cas où Freddy identifie qu'il n'a pas encore la réponse. Cette liste sert de liste de tâches proactive pour vos articles de base de connaissances. Si plusieurs clients posent des questions sur une nouvelle fonctionnalité spécifique, vous savez exactement ce qu'il faut documenter ensuite.

4. Ajoutez ou mettez à jour manuellement vos articles de solution

Une fois que vous avez identifié les opportunités d'amélioration à partir des rapports et des auto-tests, la dernière étape consiste à mettre à jour vos ressources. Vous pouvez facilement accéder à votre base de connaissances Freshdesk pour rédiger de nouveaux articles de solution ou affiner les articles existants.

Une bonne pratique consiste à créer des articles clairs et ciblés pour chaque nouveau sujet identifié. Cela complète le processus standard de Freshdesk pour maintenir une IA robuste et précise.

Considérations pour faire évoluer votre évaluation

Le respect des étapes ci-dessus entraînera des améliorations significatives des performances de votre bot. À mesure que votre volume de support augmente, vous souhaiterez peut-être compléter ces outils natifs par des stratégies supplémentaires pour garantir que votre IA soit aussi exhaustive que possible.

• Variété des questions du monde réel : L'auto-test de Freshdesk est un outil fantastique pour vérifier que votre bot comprend votre documentation sélectionnée. Pour aller plus loin, certaines équipes aiment tester leur bot par rapport aux manières diverses et parfois imprévisibles dont les clients formulent leurs questions dans le monde réel.

• Élargissement des sources de connaissances : Freddy se concentre sur votre base de connaissances Freshdesk officielle, ce qui garantit qu'il ne fournit que des informations vérifiées et de haute qualité. Cependant, pour les entreprises dont les réponses sont réparties dans Google Docs ou Confluence, trouver un moyen de relier ces sources peut offrir une couverture encore plus large.

• Simulation proactive : Bien que les outils de Freshdesk soient excellents pour surveiller les performances, vous pourriez également envisager la simulation proactive. Cela vous permet de prévoir comment votre bot se comportera dans des milliers de scénarios du monde réel avant même qu'ils n'atteignent un client.

Comment améliorer davantage votre évaluation avec des outils complémentaires

Bien que les outils de Freshdesk fournissent une base solide, certaines équipes choisissent d'utiliser une plateforme complémentaire conçue pour la simulation avancée et l'intégration large des connaissances. Cette approche vous permet de voir exactement comment votre IA se comportera en utilisant vos propres données historiques comme référence.

Testez par rapport à des milliers de tickets réels et historiques

C'est là qu'un outil comme eesel AI fonctionne parfaitement avec votre configuration actuelle. Plutôt que de vous fier uniquement à des questions générées, le mode de simulation d'eesel AI s'exécute par rapport à vos anciens tickets Freshdesk réels.

Il prend de vraies questions historiques et vous montre comment l'IA y aurait répondu. Cela vous donne une image claire de votre potentiel d'automatisation et vous aide à identifier précisément où ajouter des informations supplémentaires à votre base de connaissances Freshdesk.

Connectez toutes vos connaissances, où qu'elles se trouvent

Parfois, une « lacune » est simplement une question d'informations résidant en dehors de votre centre d'aide. Freshdesk est la référence pour vos connaissances destinées aux clients, mais votre équipe peut également disposer de données internes précieuses ailleurs.

eesel AI se connecte à plus de 100 sources, vous permettant de combler le fossé entre votre centre d'aide et vos outils internes comme Notion ou Google Docs. Cela garantit que votre IA a accès à un plus large éventail d'informations, rendant votre configuration Freshdesk encore plus puissante.

Laissez l'IA vous aider à combler les lacunes automatiquement

La mise à jour de votre base de connaissances peut être un processus collaboratif entre vos agents et vos outils d'IA. Après avoir exécuté une simulation, vous verrez un rapport clair des domaines qui nécessitent plus de détails. Avec eesel AI, vous pouvez aller encore plus loin.

La plateforme peut générer automatiquement des brouillons d'articles de base de connaissances en fonction de la manière dont vos agents humains ont résolu les tickets avec succès par le passé. Si un agent fournit une excellente solution à un problème complexe, l'outil peut signaler cette interaction et créer un brouillon d'article pour votre centre d'aide Freshdesk. Cela transforme l'expertise de votre équipe en une ressource durable que votre IA peut utiliser pour les futurs clients.

Comparaison : Freshdesk Freddy AI et eesel AI

Fonctionnalité	Freshdesk Freddy AI	eesel AI
Méthode de test	Auto-évaluation intégrée	Simulation de tickets historiques
Réalisme	Focus interne vérifié	Élevé (Basé sur des problèmes clients réels)
Sources de connaissances	Principalement articles Freshdesk	Freshdesk, Confluence, Google Docs, & plus
Identification des lacunes	Examen des analyses & auto-tests	Rapports automatisés sur les lacunes et tendances
Confiance avant mise en ligne	Élevée (Validation interne)	Élevée (Avec prévisions de performance précises)

Combiner les tests internes et la simulation historique

En fin de compte, l'évaluation des lacunes de connaissances est le meilleur moyen de créer un bot de support IA que vos clients adoreront. Freshdesk Freddy AI fournit les outils essentiels et fiables pour vous lancer et maintenir des normes élevées pour votre documentation. En combinant ces fonctionnalités natives avec une simulation historique proactive, vous pouvez créer une expérience de support véritablement complète.

Cette stratégie proactive, basée sur les données, vous garantit d'avoir toujours une longueur d'avance. Elle transforme votre instance Freshdesk en un moteur encore plus puissant pour la satisfaction client, soutenu par un agent IA qui apprend et grandit constamment.

Passez à l'étape suivante

Prêt à voir comment vous pouvez optimiser davantage votre automatisation ? Envisagez d'exécuter une simulation complémentaire sur vos tickets historiques avec eesel AI. Il s'intègre parfaitement à Freshdesk, vous aidant à obtenir une prévision précise de votre potentiel d'automatisation et un rapport clair sur la manière d'enrichir davantage votre base de connaissances pour 2026 et au-delà.