Comment créer un flux de travail IA pour le service client : Un guide pratique

Soyons honnêtes, le support client peut parfois donner l'impression d'une bataille perdue d'avance. Les tickets ne cessent d'affluer, les clients veulent des réponses immédiates et votre équipe est surchargée. C'est la recette parfaite pour le burnout. La bonne nouvelle, c'est que l'IA peut réellement aider à alléger cette charge.

Mais construire un workflow IA pour le service client ne se résume pas à lancer un chatbot générique et à s'en satisfaire. Il s'agit de mettre en place un système intelligent qui gère les tâches répétitives, trouve des réponses en un éclair et libère vos agents pour qu'ils puissent s'attaquer aux problèmes qui nécessitent vraiment une intervention humaine.

Alors, par où commencer ? Cela peut sembler écrasant, avec tous les différents outils et stratégies disponibles. Ce guide est là pour y voir plus clair. Nous vous guiderons à travers chaque étape, des éléments de base au choix de la bonne approche pour votre équipe, afin que vous puissiez vous lancer en toute confiance. L'objectif est de construire un système qui s'intègre parfaitement à votre configuration existante, et non un système qui vous oblige à tout recommencer de zéro.

Les fondements d'un workflow IA pour le service client

En termes simples, un workflow IA est un système qui utilise l'intelligence artificielle pour gérer et résoudre les questions des clients avec le moins d'intervention humaine possible. C'est un grand pas en avant par rapport à l'automatisation traditionnelle qui se contente de suivre des règles rigides du type « si ceci, alors cela ». L'IA moderne utilise de grands modèles de langage (LLM) pour réellement comprendre ce que demande un client, même s'il le formule de manière inhabituelle.

Pensez-y comme à un nouveau coéquipier incroyablement efficace. Il peut lire un ticket entrant, comprendre ce que veut le client, dénicher la bonne réponse dans votre base de connaissances, et soit résoudre le problème sur-le-champ, soit le transmettre à la bonne personne avec un résumé clair.

Un workflow typique ressemble à quelque chose comme ça :

1. Une question d'un client arrive par e-mail, chat ou via un service d'assistance comme Zendesk.

2. L'IA la lit et détermine le sujet, le degré d'urgence et le sentiment du client.

3. Elle recherche ensuite dans toutes vos informations connectées (articles d'aide, tickets passés, documents internes) pour trouver la meilleure réponse.

4. Enfin, elle envoie une réponse directe, effectue une tâche (comme vérifier une commande) ou transmet le cas à un agent humain avec une ébauche de réponse pré-rédigée.

Ce workflow illustre comment un système d'IA gère un ticket de support client entrant, de l'analyse à la résolution ou à la remontée.

L'objectif n'est pas de remplacer votre incroyable équipe de support, mais de lui donner des super-pouvoirs. Cela rend l'ensemble de vos opérations plus rapide, plus intelligent et prêt à faire face à n'importe quelle situation.

Deux approches principales pour construire un workflow IA

Lorsque vous décidez qu'il est temps de construire un workflow IA, vous vous retrouverez à la croisée des chemins. Vous pouvez soit tout construire vous-même, soit acheter une plateforme tout-en-un. Chaque voie présente des avantages et des inconvénients importants.

L'approche DIY : le construire vous-même

Construire votre propre workflow avec des outils comme l'API d'OpenAI et Zapier signifie que vous pouvez personnaliser chaque petit détail. Vous avez une liberté totale pour connecter différents modèles d'IA et bases de données afin de créer un système qui correspond parfaitement à vos besoins.

Mais cette voie n'est pas pour les âmes sensibles. Voici ce qui vous attend :

• C'est un cauchemar technique : Vous avez besoin de solides compétences en ingénierie pour y parvenir. Cela implique un peaufinage sans fin des prompts, la gestion des appels API et la communication entre différents systèmes. C'est un cycle constant de construction et de correction.

• Il peut être instable : Les solutions sur mesure ont souvent du mal à être cohérentes. Vous pourriez constater qu'elles ne trouvent la bonne réponse que 70 à 80 % du temps. Elles peuvent aussi devenir lentes et coûteuses à mesure que vous essayez de leur donner plus de contexte à partir d'une conversation.

• Cela prend une éternité : Ce n'est pas un projet de week-end. Construire, tester et préparer un workflow IA stable et fiable pour les clients peut facilement prendre des mois de travail à un développeur dédié.

La voie de la plateforme tout-en-un : acheter une solution prête à l'emploi

Des plateformes comme Zendesk, Intercom et HubSpot proposent leurs propres outils d'IA, et ils sont généralement assez faciles à activer. Le piège ? Ils sont conçus pour vous enfermer dans leur écosystème.

• Vous devez tout arracher et remplacer : Ces plateformes exigent généralement que vous utilisiez leur service d'assistance, leur base de connaissances et leur chatbot. Si les connaissances de votre équipe sont bien au chaud dans Confluence ou dans une pile de Google Docs, préparez-vous à un projet de migration massif et pénible.

• Ce que vous voyez est ce que vous obtenez : Vous êtes coincé avec leur IA et leurs règles. Vous avez besoin que l'IA fasse quelque chose de spécifique, comme rechercher l'abonnement d'un utilisateur dans votre propre base de données ? Bonne chance. Ce n'est généralement pas une option sans payer pour des modules complémentaires ou des services coûteux.

• Vos connaissances restent cloisonnées : L'IA ne peut généralement accéder qu'aux informations stockées au sein de cette seule plateforme, ignorant complètement toutes les autres connaissances précieuses que votre entreprise possède dans d'autres outils.

Une troisième voie : la plateforme axée sur l'intégration

Et si vous n'aviez pas à choisir entre un projet DIY complexe et une plateforme restrictive et fermée ? Il existe une meilleure solution. Une plateforme axée sur l'intégration comme eesel AI fonctionne comme une couche intelligente qui se connecte aux outils que vous utilisez déjà. Vous n'avez pas besoin de changer de service d'assistance ou de réécrire un seul article d'aide.

Avec cette approche, vous pouvez être opérationnel en quelques minutes. Il vous suffit de connecter votre service d'assistance et vos sources de connaissances, et le tour est joué. Elle rassemble instantanément toutes vos informations éparpillées, vous donnant le contrôle d'une construction sur mesure sans avoir besoin d'une équipe d'ingénieurs. C'est le moyen le plus rapide et le plus flexible de construire un workflow IA qui fonctionne réellement pour vous.

Les composants clés d'un workflow IA efficace

Un bon workflow IA se compose de trois ingrédients clés : des connaissances unifiées, un « cerveau » intelligent et la capacité d'agir. Maîtriser chacun de ces éléments fait la différence entre une IA utile et une IA frustrante.

Composant 1 : Une base de connaissances unifiée

Votre IA n'est aussi performante que les informations que vous lui fournissez. Si les connaissances de votre entreprise sont dispersées un peu partout, votre IA ne connaîtra qu'une partie de l'histoire, ce qui entraînera des réponses incomplètes ou tout simplement fausses.

La plupart des plateformes tout-en-un n'apprennent que de leur propre centre d'aide. C'est un gros problème car, pour la plupart des entreprises, la véritable mine d'or se trouve dans les tickets résolus, les wikis internes comme Notion et les documents d'équipe divers.

Un workflow IA vraiment utile doit puiser dans toutes vos connaissances, dès le départ. C'est là qu'un outil comme eesel AI fait une énorme différence. Il se connecte à plus de 100 sources immédiatement, notamment :

• Vos tickets passés : Il apprend de la manière dont votre équipe a géré des milliers de conversations précédentes, en s'imprégnant de la voix de votre marque et des solutions courantes.

• Les wikis internes : Il peut extraire des informations directement de Confluence, Google Docs et SharePoint.

• Les outils de chat : Il peut même apprendre des discussions que votre équipe a eues dans Slack ou Microsoft Teams.

Cette infographie montre comment une plateforme d'IA axée sur l'intégration connecte diverses sources de connaissances pour créer une base unifiée pour l'automatisation.

Cela donne à l'IA une vue d'ensemble, afin qu'elle puisse répondre correctement aux questions en utilisant exactement les mêmes informations que vos meilleurs agents.

Composant 2 : Le « cerveau » (où vous définissez les règles)

Le « cerveau » de votre workflow est le modèle d'IA et la logique que vous lui donnez. C'est là que vous définissez les règles, ce dont il a le droit de parler et ce qu'il peut réellement faire.

De nombreuses plateformes vous donnent une IA générique que vous ne pouvez pas vraiment modifier. Vous ne pouvez pas facilement ajuster son ton ou lui dire de transmettre certaines questions à un humain. C'est ainsi que l'on se retrouve avec des réponses robotiques qui agacent les clients.

Vous devez être aux commandes. Recherchez une plateforme qui vous offre des contrôles flexibles. Par exemple, eesel AI vous permet de :

• Personnaliser la personnalité de l'IA : Un simple éditeur de prompt vous permet de définir le ton de l'IA. Vous voulez qu'elle soit professionnelle mais amicale ? Ou un peu plus décalée ? C'est vous qui décidez.

• Choisir ce qu'il faut automatiser : Vous pouvez créer des règles spécifiques pour contrôler exactement quels tickets l'IA gère. Vous pourriez commencer modestement, en la laissant répondre uniquement aux questions sur le « statut de la commande » et lui faire remonter tout le reste.

• Contrôler ses connaissances : Vous pouvez facilement indiquer à l'IA quels documents utiliser pour certaines questions, en vous assurant qu'elle n'essaie jamais de répondre à quelque chose qu'elle ne connaît pas.

Vue des paramètres d'une plateforme d'IA, où les utilisateurs peuvent définir des règles et des garde-fous personnalisés pour leur IA de service client.

Composant 3 : Actions et intégrations

Répondre aux questions, c'est bien, mais un workflow IA de premier ordre devrait également être capable de faire des choses. Cela peut aller de l'étiquetage d'un ticket à la mise à jour du profil d'un client ou à la récupération d'informations en temps réel d'un autre système.

Avec une configuration DIY, vous pouvez y arriver, mais cela signifie écrire du code personnalisé pour chaque action. Les plateformes tout-en-un sont généralement beaucoup plus limitées et permettent rarement à leur IA de communiquer avec des systèmes externes.

Votre workflow doit être capable de déclencher des tâches dans n'importe lequel de vos outils. Une plateforme avec des intégrations profondes et faciles à configurer est ce dont vous avez besoin. Avec eesel AI, vous pouvez configurer des Actions IA pour :

• Trier les tickets automatiquement : Il peut étiqueter, assigner ou fermer des tickets dans votre service d'assistance sans que personne n'ait à lever le petit doigt.

• Communiquer avec d'autres applications : Il peut rechercher les détails d'une commande en direct depuis Shopify ou vérifier le statut de l'abonnement d'un utilisateur depuis votre propre backend.

• Remonter les cas intelligemment : Lorsqu'un humain est nécessaire, l'IA peut envoyer le ticket à la bonne équipe avec tout le contexte important déjà joint.

Déployer votre workflow IA

L'une des plus grandes craintes des gens concernant le lancement d'un workflow IA est la peur que tout déraille. Et s'il commençait à donner de mauvaises réponses aux clients ? C'est une préoccupation tout à fait légitime, surtout avec des outils sur mesure qui n'ont pas de filet de sécurité. On ne peut pas simplement appuyer sur un interrupteur et espérer que tout se passe bien.

Le secret est de le tester de manière approfondie avant qu'un seul client ne le voie. La meilleure façon de le faire est d'exécuter une simulation sur vos propres données historiques.

La plupart des plateformes ne vous permettent pas de faire cela. Elles peuvent vous faire une démonstration rapide, mais elles ne peuvent pas vous montrer comment leur IA gérera réellement vos questions de clients uniques. Vous devez deviner à quel point cela fonctionnera dans le monde réel.

C'est pourquoi un mode de simulation puissant est indispensable. Par exemple, eesel AI dispose d'un moteur de simulation qui vous permet de :

• Tester sur des milliers de vos anciens tickets : Vous pouvez exécuter l'IA dans un environnement de test sécurisé (sandbox) sur les conversations passées de votre équipe pour voir exactement comment elle aurait répondu.

• Obtenir un aperçu clair des performances : La simulation vous donne un rapport détaillé sur le nombre de tickets qu'elle aurait pu résoudre, le temps que vous auriez gagné et les sujets qu'elle maîtrise le mieux.

• Trouver les lacunes dans votre base de connaissances : Le rapport signale également les questions auxquelles l'IA n'a pas pu répondre, vous montrant exactement quels articles d'aide vous devez rédiger ou mettre à jour.

Le tableau de bord de simulation d'eesel AI montre les taux d'automatisation projetés et identifie les lacunes dans les connaissances avant la mise en service.

Une fois que vous êtes satisfait des résultats de la simulation, vous pouvez le déployer progressivement. Ne le lâchez pas sur tous vos clients d'un coup. Commencez par activer l'IA pour un seul type de question ou dans une boîte de réception spécifique. Surveillez ses performances avec des rapports clairs et faciles à lire, et à mesure que vous vous sentez plus à l'aise, vous pouvez progressivement la laisser gérer davantage de tâches. Cette approche sans risque garantit un lancement en douceur et satisfait à la fois vos clients et votre équipe.

Comment construire un workflow IA pour le service client et le rendre opérationnel en quelques minutes

Construire un workflow IA pour le service client ne doit pas être un projet colossal de plusieurs mois. En choisissant une plateforme qui fonctionne avec vos outils existants, vous pouvez utiliser les connaissances que vous possédez déjà pour offrir un support plus intelligent et plus rapide.

Au lieu de vous retrouver dans le gouffre du développement sur mesure ou d'être enfermé dans une plateforme rigide, vous pouvez utiliser un outil comme eesel AI pour connecter votre service d'assistance et vos sources de connaissances en quelques clics. Vous pouvez le tester sans aucun risque, l'ajuster à vos besoins et être opérationnel en quelques minutes, pas en plusieurs mois.

Prêt à voir à quel point cela peut être simple ? Commencez votre essai gratuit avec eesel AI dès aujourd'hui.