Comment utiliser Freshdesk Freddy pour suggérer des modèles de réponse basés sur l'intention

Stevia Putri

Katelin Teen
Last edited 29 octobre 2025
Expert Verified

Si vous faites partie d'une équipe de support, vous connaissez la chanson. Vous essayez constamment de donner des réponses rapides, précises et cohérentes. C'est un exercice d'équilibriste difficile. Les clients veulent de l'aide maintenant, mais vos agents ne peuvent pas taper plus vite que leur ombre. C'est là que les suggestions de réponses basées sur l'IA entrent en jeu, promettant d'alléger la charge en rédigeant des brouillons de réponses pour votre équipe.
Mais il ne suffit pas d'activer une fonctionnalité d'IA intégrée comme Freddy de Freshdesk pour que la magie opère. Pour en tirer le meilleur parti, vous devez comprendre ce qu'elle peut faire, où elle échoue et quelles autres options existent qui pourraient mieux convenir à votre équipe.
Ce guide vous expliquera comment Freshdesk Freddy peut suggérer des modèles de réponse en fonction de l'intention du client, examinera ses fonctionnalités et ses tarifs, et présentera une alternative plus puissante pour les équipes qui ne peuvent pas se permettre d'être enfermées dans une seule plateforme.
Qu'est-ce que Freshdesk Freddy ?
Avant de plonger dans le vif du sujet, il est utile de savoir ce qu'est réellement Freddy AI. Il ne s'agit pas d'un produit unique que vous pouvez acheter sur étagère. Freddy AI est le nom de marque du moteur d'intelligence qui fonctionne en coulisses dans de nombreux produits Freshworks, y compris leur principal service d'assistance, Freshdesk.
Considérez-le comme une boîte à outils de fonctionnalités d'IA conçues pour faciliter un peu la vie de votre équipe de support. Vous disposez de chatbots destinés aux clients (Freddy AI Agent) et d'un ensemble d'outils pour votre équipe (Freddy AI Copilot). L'objectif principal de toute cette technologie au sein de Freshdesk est de gérer les tâches répétitives, afin que vos agents puissent consacrer leur énergie à des problèmes plus complexes.
Freddy s'occupe de tâches telles que l'acheminement des tickets à la bonne personne, le signalement des demandes urgentes et, dans notre cas, la compréhension de ce que veut un client pour pouvoir suggérer une réponse. Il est conçu pour être un assistant intelligent travaillant discrètement en arrière-plan de votre service d'assistance.
Comment Freshdesk Freddy détermine l'intention pour suggérer des réponses
La partie vraiment utile d'un assistant IA n'est pas seulement sa capacité à générer du texte ; c'est sa capacité à comprendre pourquoi un client vous contacte. Une bonne IA peut faire la différence entre une simple question et une plainte frustrée, et offrir le type d'aide approprié. Voici comment Freddy tente de déchiffrer l'intention d'un client pour suggérer une réponse.
Comment Freddy analyse le contenu des tickets
Lorsqu'un nouveau ticket arrive dans votre boîte de réception Freshdesk, Freddy se met au travail. Il utilise le Traitement du Langage Naturel (NLP) pour scanner le message, à la recherche de mots-clés, de phrases et du sentiment général afin d'obtenir des indices sur les besoins du client. Il a été entraîné à reconnaître des intentions courantes comme « demande de remboursement », « problème de connexion » ou « question sur l'expédition ».
Par exemple, si un ticket contient des phrases comme « je n'ai pas reçu mon colis » et « où est mon numéro de suivi », Freddy est assez intelligent pour savoir qu'il s'agit d'une question sur une livraison. Cette première étape est le fondement de tout ce qu'il fait ensuite.
Comment Freddy trouve les réponses dans votre base de connaissances
Une fois que Freddy a une bonne idée de l'intention du client, il part à la recherche d'une réponse. Sa principale source de vérité est votre base de connaissances Freshdesk. Il recherche des articles correspondant à la demande du client et en extrait les informations pertinentes pour composer une réponse.
Mais c'est aussi là que l'une de ses plus grandes faiblesses apparaît. Les suggestions de Freddy ne valent que ce que vaut votre base de connaissances Freshdesk. Si les guides de dépannage et les notes internes les plus importants de votre équipe sont stockés ailleurs, comme dans Confluence ou Google Docs, Freddy ne peut pas les voir. Cela crée des angles morts et conduit souvent à des suggestions faibles ou totalement absentes, ce qui signifie que vos agents doivent de nouveau chercher les réponses manuellement.
Comment Freddy génère un brouillon pour vos agents
Après avoir trouvé une réponse possible, Freddy la montre à l'agent directement dans le ticket. Il peut s'agir d'une réponse entièrement rédigée, d'un lien vers un article d'aide ou d'une réponse pré-enregistrée approuvée.
Les agents peuvent ensuite modifier la suggestion avant de l'envoyer. Comme l'expliquent les propres documents de support de Freshworks, les agents peuvent utiliser le bouton « Répondre avec l'IA » pour changer le ton, reformuler quelque chose ou ajouter plus de détails. Cela leur donne un point de départ solide au lieu d'avoir à taper la même chose encore et encore.
Avantages et inconvénients de l'utilisation de Freshdesk Freddy
Freddy est un outil plutôt correct, surtout parce qu'il est déjà intégré à Freshdesk. Mais cette intégration étroite peut être à la fois une bénédiction et une malédiction, créant de véritables maux de tête pour les équipes qui veulent plus de contrôle et d'accès à toutes leurs connaissances.
Les points forts de Freshdesk Freddy
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Intégration fluide : Parce que c'est une fonctionnalité native, Freddy fonctionne tout simplement. Vous n'avez pas à vous soucier d'applications tierces compliquées.
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Outils utiles pour les agents : Des fonctionnalités comme les résumés de conversation et l'analyse des sentiments donnent aux agents un contexte rapide, de sorte qu'ils n'ont pas à lire un historique de ticket énorme pour se mettre à jour.
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Cohérence sur tous les canaux : Vous pouvez utiliser Freddy pour vos e-mails, votre chat et d'autres canaux de support dans Freshdesk, ce qui maintient une expérience cohérente pour les clients.
Les limites de Freshdesk Freddy
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Un « écosystème fermé » pour les connaissances : C'est le gros problème. Freddy apprend principalement à partir du contenu qui se trouve à l'intérieur de Freshdesk. Il ne peut pas se connecter et apprendre d'autres sources où vous conservez des informations importantes, comme Confluence, Google Docs, ou Notion. Étant donné que la plupart des entreprises ont des documents dispersés dans ces outils, Freddy travaille souvent avec une image incomplète. Cela se traduit par des suggestions moins précises.
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Un long processus de configuration : Mettre en place correctement les règles d'automatisation et les flux de chatbot de Freddy n'est pas une tâche simple. Cela peut prendre beaucoup de temps pour construire, tester et ajuster les workflows. Ce n'est certainement pas une solution « plug-and-play » que vous pouvez mettre en place en un après-midi.
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Aucun moyen réel de le tester : Il n'y a pas de moyen simple de voir comment Freddy se comportera sur vos anciens tickets avant de le lâcher sur des clients en direct. Cette approche du « lancez et voyez ce qui se passe » est assez risquée. Vous pourriez finir par donner aux clients des réponses IA étranges ou inutiles pendant que vous êtes encore en train de tout régler.
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Automatisation inflexible : Le constructeur de workflows peut sembler un peu rigide. Personnaliser les actions ou décider quels types de tickets automatiser peut signifier devoir fouiller dans des ensembles de règles compliqués au lieu d'utiliser un panneau de contrôle simple et intuitif.
Freshdesk Freddy : Explication des tarifs
Bon, parlons argent. Comprendre le coût de l'IA de Freshdesk est important car ses meilleures fonctionnalités sont vendues en tant que modules complémentaires aux plans principaux du service d'assistance. La tarification peut être un peu déroutante, avec des coûts différents pour différents outils d'IA, ce qui rend difficile l'estimation de votre facture mensuelle.
Voici un bref aperçu basé sur leur page de tarification officielle de Freshdesk :
| Fonctionnalité | Prix | Pour qui ? | Détails clés |
|---|---|---|---|
| Freddy AI Copilot | 29 $/agent/mois | Pro, Enterprise | Cela donne à votre équipe des outils d'assistance pour les agents comme les suggestions de réponses et les résumés. |
| Freddy AI Agent | 100 $ pour 1 000 sessions | Pro, Enterprise | Ceci concerne les chatbots destinés aux clients. Une « session » est une interaction utilisateur sur 24 heures. |
| Freddy AI Insights | Nécessite l'achat de Copilot | Pro, Enterprise | Cela vous donne des analyses sur les performances de l'IA. C'est actuellement en version bêta. |
Ce modèle de tarification comporte quelques pièges. Le coût par agent pour le Copilot peut vite grimper si vous avez une grande équipe. Et la tarification basée sur les sessions pour le chatbot peut rendre vos coûts imprévisibles. Si vous avez un mois chargé avec beaucoup de conversations clients, votre facture pourrait être bien plus élevée que prévu.
Une approche plus flexible : Comment eesel AI fonctionne avec votre configuration Freshdesk
Et si vous pouviez obtenir une IA plus intelligente et plus flexible sans devoir changer votre service d'assistance ? eesel AI est conçu pour s'intégrer directement aux outils que vous utilisez déjà, y compris Freshdesk, et résoudre les problèmes liés aux IA intégrées.
Rassemblez toutes vos connaissances, instantanément
Contrairement à Freddy, eesel AI se connecte à toutes les sources de connaissances de votre entreprise en quelques clics. Vous pouvez intégrer vos tickets et votre centre d'aide Freshdesk, mais aussi importer des informations critiques depuis Confluence, Google Docs, Notion, Slack, et des dizaines d'autres endroits. Cela donne à l'IA une vue complète du cerveau de votre entreprise, ce qui conduit à des réponses beaucoup plus précises et utiles pour tout le monde.
Démarrez en quelques minutes, par vous-même
Oubliez les démos commerciales et les longs appels d'intégration. Avec eesel AI, vous pouvez vous inscrire, connecter votre service d'assistance et lancer votre AI Copilot ou Agent vous-même, souvent en quelques minutes seulement. Cette approche en libre-service signifie que vous pouvez commencer à obtenir de la valeur immédiatement au lieu d'attendre des semaines.
Testez-le avec des simulations puissantes
Le mode simulation d'eesel AI est un avantage considérable. Il vous permet de tester votre IA sur des milliers de vos anciens tickets dans un environnement sûr. Vous pouvez voir exactement comment l'IA aurait répondu, obtenir des prévisions sur le nombre de tickets qu'elle pourrait résoudre, et affiner son comportement avant qu'elle ne parle à un vrai client. Cela permet de s'assurer que votre lancement se déroule sans accroc.
Vous gardez le contrôle avec un moteur de workflow personnalisable
Ne vous laissez pas coincer par des règles d'automatisation rigides. eesel AI vous donne un contrôle précis pour choisir exactement quels tickets l'IA doit gérer. Vous pouvez commencer petit en automatisant un seul type de ticket simple, comme les réinitialisations de mot de passe, puis étendre à partir de là à mesure que vous vous sentez plus à l'aise. Vous pouvez également configurer des personas et des actions IA personnalisés, comme lui faire rechercher des informations de commande sur Shopify, pour créer des workflows réellement adaptés à votre entreprise.
Freshdesk Freddy : Il est temps de dépasser les outils intégrés
Bien que Freshdesk Freddy puisse suggérer des modèles de réponse en fonction de l'intention, sa puissance est souvent limitée par sa base de connaissances fermée, sa configuration complexe et son automatisation rigide. C'est une option décente si tout votre univers de support réside à l'intérieur de Freshdesk, mais soyons réalistes, ce n'est presque jamais le cas. La plupart des équipes ont des connaissances éparpillées un peu partout.
Lorsque vous ne comptez que sur une IA native, vous laissez de précieuses informations de côté et vous vous contentez de moins de flexibilité. Les équipes modernes ont besoin d'un outil qui rassemble toutes leurs informations et s'adapte à leur façon de travailler, et non l'inverse.
Si vous cherchez une IA qui se connecte à toutes vos connaissances, qui est opérationnelle en quelques minutes et qui vous donne un contrôle total, il est temps de voir ce que eesel AI peut faire. Vous pouvez le connecter à votre compte Freshdesk dès aujourd'hui et constater la différence par vous-même.
Foire aux questions
Freshdesk Freddy désigne le moteur d'IA au sein des produits Freshworks, y compris Freshdesk, conçu pour automatiser les tâches de support. Lorsqu'un ticket client arrive, il analyse le contenu pour comprendre la demande, puis suggère des modèles de réponse ou des articles pertinents aux agents, rationalisant ainsi leur flux de travail.
Freddy utilise principalement le Traitement du Langage Naturel (NLP) pour analyser le contenu des tickets et déterminer l'intention du client. Il trouve ensuite des réponses en recherchant dans votre base de connaissances Freshdesk des articles pertinents et des réponses pré-enregistrées approuvées pour générer un brouillon de réponse.
Une limitation majeure est son approche en « écosystème fermé » ; Freddy apprend principalement à partir du contenu se trouvant à l'intérieur de Freshdesk. Il ne peut pas s'intégrer à des sources de connaissances externes comme Confluence, Google Docs ou Notion, ce qui peut conduire à des suggestions incomplètes ou inexactes pour les agents.
Oui, la configuration des règles d'automatisation et des flux de chatbot de Freddy peut être un processus chronophage. Cela demande un effort important pour construire, tester et ajuster les workflows, et ce n'est pas une simple solution prête à l'emploi qui peut être configurée rapidement.
La tarification implique des modules complémentaires aux plans principaux de Freshdesk, avec des coûts comme 29 $/agent/mois pour Freddy AI Copilot et 100 $ pour 1 000 sessions pour Freddy AI Agent. La tarification basée sur les sessions pour les chatbots peut entraîner des coûts imprévisibles si le volume d'interactions clients fluctue.
Le blog mentionne qu'il n'existe pas de moyen simple et intégré de tester de manière approfondie les performances de Freddy sur les tickets passés avant de le mettre en service. Cette approche « lancez et voyez » comporte un risque de fournir des réponses IA peu utiles pendant la phase de déploiement initiale.




