Un guide pratique : comment utiliser l’IA pour classer ou baliser les tickets de support

Soyons honnêtes, trier manuellement une file d’attente interminable de tickets de support est un énorme gaspillage de temps. C’est un travail lent et fastidieux qui est pratiquement conçu pour l’erreur humaine. À mesure que votre entreprise se développe et que les tickets s’accumulent, vos agents finissent par passer plus de temps à jouer les agents de la circulation qu’à résoudre réellement les problèmes. Très vite, les temps de réponse commencent à traîner et la satisfaction client diminue.

La bonne nouvelle ? Il existe une façon beaucoup plus intelligente de gérer cela. La classification des tickets basée sur l’IA peut automatiser l’ensemble du processus de tri, ce qui rend votre flux de travail de support plus rapide et plus précis. Au lieu d’être enfouie dans une boîte de réception désorganisée, votre équipe peut se consacrer directement au travail qui compte.

Ce guide vous présentera tout ce que vous devez savoir sur l’utilisation de l’IA pour classer ou baliser les tickets de support. Nous allons parler de ce que c’est, de la technologie qui la sous-tend, de quelques façons de la configurer et d’un cadre simple pour vous aider à démarrer.

Comprendre la classification des tickets par l’IA

La classification des tickets par l’IA est juste une façon élégante de dire que vous utilisez l’intelligence artificielle pour lire, comprendre et baliser automatiquement les demandes de support entrantes. Il s’agit d’un énorme bond en avant par rapport aux règles à l’ancienne basées sur des mots clés que vous connaissez peut-être. Ces systèmes traditionnels ont tendance à se casser dès qu’un client utilise un libellé légèrement différent ou n’utilise pas le terme exact que vous avez dit au système de rechercher.

L’IA adopte une approche plus sophistiquée, en utilisant deux technologies principales : le traitement automatique du langage naturel (TAL) et l’apprentissage automatique (AA). Le TAL aide le système à déterminer le sens et l’intention derrière le message d’un client, tandis que l’AA lui permet d’apprendre de vos tickets de support passés et de devenir plus intelligent au fil du temps.

Par exemple, un client peut vous envoyer un e-mail disant : « Je ne peux pas accéder à mon compte », et un autre peut écrire : « Ma connexion ne fonctionne pas. » Un filtre de mots clés de base pourrait facilement en manquer un. Un système basé sur l’IA, en revanche, comprend qu’ils parlent tous les deux du même problème et les balise tous les deux comme « Problèmes de connexion ».

Tout cela revient à déterminer de quoi parle un ticket, son urgence et qui de votre équipe doit le traiter, le tout sans qu’une personne n’ait à effectuer le tri manuel.

La technologie derrière la classification des tickets par l’IA

Pour vraiment comprendre pourquoi l’IA est si utile pour gérer les tickets, il est utile de jeter un coup d’œil sous le capot. Ce n’est pas de la magie, juste une technologie intelligente qui est devenue étonnamment facile à utiliser.

Le rôle du TAL dans la classification des tickets

Considérez le traitement automatique du langage naturel comme la partie de l’IA qui lit et comprend réellement le langage humain. C’est le moteur qui alimente la classification moderne des tickets, et il accomplit quelques tâches importantes :

• Déterminer l’intention : Le TAL détermine ce que le client essaie de faire. Demande-t-il un remboursement, signale-t-il un bogue ou cherche-t-il simplement de l’aide pour une fonctionnalité ? Il passe à travers le superflu pour trouver la véritable raison du ticket.

• Analyser le sentiment : C’est là que l’IA se fait une idée du ton émotionnel du client. Est-il frustré, heureux ou simplement neutre ? Repérer un client frustré à l’avance signifie que vous pouvez prioriser son ticket et empêcher un petit problème de dégénérer.

• Extraire des entités : Le système peut également extraire des détails clés du ticket, tels que les noms de produits, les numéros de commande ou les codes d’erreur spécifiques. Cela donne aux agents le contexte dont ils ont besoin pour se lancer et commencer à aider immédiatement.

En gros, le TAL, c’est comme avoir un assistant super rapide qui lit chaque ticket, met en évidence les éléments importants et vous avertit de l’humeur du client avant même que vous ne l’ouvriez.

graph TD A[Ticket de support entrant] --> B{Analyse TAL}; B --> C[Détection de l’intention, p. ex. : remboursement, signalement de bogue]; B --> D[Analyse du sentiment, p. ex. : frustré, neutre]; B --> E[Extraction d’entités, p. ex. : nº de commande, nom du produit]; C --> F[Ticket balisé et classé]; D --> F; E --> F;

Le rôle de l’AA dans la classification des tickets

Alors que le TAL aide l’IA à comprendre un ticket, l’apprentissage automatique lui permet d’agir en fonction de cette compréhension. L’AA est la façon dont le système d’IA apprend à partir d’une grande quantité de données pour faire des prédictions de plus en plus précises.

Voici quelque chose d’important à rechercher : les meilleurs systèmes d’IA n’utilisent pas simplement un modèle générique unique. Ils apprennent à partir des données de votre propre entreprise. Une IA vraiment efficace se connectera à votre centre d’assistance et apprendra de milliers de vos conversations passées dès le premier jour. Cela garantit que ses classifications sont adaptées à votre entreprise, et non à celle de quelqu’un d’autre.

Cela permet à l’IA de se renseigner sur les noms de vos produits, les problèmes que vos clients rencontrent le plus souvent et même la façon unique de parler de votre marque. Contrairement aux anciens systèmes qui vous obligent à mettre à jour manuellement des listes interminables de mots clés, un système basé sur l’AA s’adapte de lui-même à mesure que de nouveaux problèmes apparaissent.

Trois approches de la classification des tickets par l’IA

Lorsque vous serez prêt(e) à démarrer, vous constaterez qu’il existe plusieurs voies différentes que vous pouvez emprunter. Chacune a ses propres avantages et inconvénients, et le bon choix dépend vraiment de ce dont votre équipe a besoin en termes de flexibilité, de contrôle et de budget.

1. Utiliser l’IA de centre d’assistance intégrée

La plupart des grandes plateformes de centres d’assistance, comme Zendesk ou Intercom, ont maintenant leurs propres fonctionnalités d’IA natives. Elles sont généralement faciles à activer et sont déjà intégrées à l’outil que votre équipe utilise tous les jours.

Mais cette commodité peut s’accompagner de certains inconvénients graves :

• Verrouillage du fournisseur : Vous liez l’ensemble de votre stratégie d’IA à une seule plateforme. Si jamais vous voulez changer de centre d’assistance, vous devez recommencer à zéro, en perdant toutes les données et les ajustements que votre IA a appris.

• Sources de connaissances limitées : C’est un point important. L’IA ne peut généralement apprendre qu’à partir des informations contenues dans ce centre d’assistance spécifique. Elle ne peut pas facilement accéder au trésor de connaissances que votre équipe a accumulées dans d’autres endroits comme Confluence, Google Docs, ou même d’anciens fils de discussion Slack. Cela crée des angles morts et peut conduire à un balisage moins précis.

• Moins de contrôle : Vous avez souvent moins votre mot à dire sur la façon dont l’IA se comporte. Les règles d’automatisation peuvent être un peu rigides, ce qui rend difficile de préciser exactement quels tickets l’IA doit traiter et lesquels doivent toujours être transmis à une personne.

2. Utiliser une plateforme d’IA intégrée

Une autre option, et une option de plus en plus populaire, consiste à utiliser une plateforme d’IA spécialisée qui se connecte aux outils que vous avez déjà. Au lieu de vous enfermer dans un seul système, ces outils sont conçus pour connecter toutes vos sources de connaissances et fonctionner avec le centre d’assistance que vous connaissez et utilisez déjà.

Cette approche présente de réels avantages :

• Flexibilité totale : Vous pouvez conserver votre centre d’assistance actuel et tous vos autres outils. Il n’est pas nécessaire d’arracher et de remplacer quoi que ce soit ni de perturber la façon de travailler actuelle de votre équipe.

• Connaissances unifiées : L’IA peut être formée sur un ensemble d’informations beaucoup plus vaste et plus complet. Elle peut apprendre à partir des tickets passés, de votre centre d’aide public, des pages Confluence internes, des Google Docs partagés, et plus encore. Cela lui donne une vue d’ensemble pour des classifications beaucoup plus précises.

• Contrôle et confiance : Les meilleures plateformes dans cet espace offrent un mode de simulation, ce qui est incroyablement utile. Cette fonctionnalité vous permet de tester votre configuration d’IA sur des milliers de vos tickets passés avant qu’elle n’interagisse avec un client en direct. Vous pouvez voir exactement comment elle se serait comportée, obtenir des prévisions solides sur son impact et ajuster son comportement jusqu’à ce que vous soyez entièrement confiant(e).

Une plateforme d’IA moderne devrait vous permettre de démarrer en quelques minutes, et non en quelques mois, sans avoir à parler à un vendeur ni à assister à une démonstration obligatoire.

3. Créer une solution personnalisée

La troisième voie consiste à créer votre propre moteur de classification des tickets à partir de zéro en utilisant les services d’IA fondamentaux de fournisseurs comme Google Cloud AI ou Microsoft Azure.

Cela vous offre une personnalisation pratiquement illimitée, ce qui pourrait être nécessaire pour les grandes entreprises ayant des besoins très spécifiques. Pour presque tout le monde, cependant, les inconvénients sont énormes :

• Coût et complexité extrêmement élevés : Cela nécessite une équipe dédiée de développeurs et de scientifiques des données coûteux. Ce n’est tout simplement pas pratique pour la plupart des entreprises.

• Long délai de mise en œuvre : La création, la formation et le déploiement d’un modèle d’IA personnalisé est un projet colossal qui peut facilement prendre des mois, voire des années.

• Maintenance constante : Une solution personnalisée n’est jamais vraiment « terminée ». Vous êtes responsable de toutes les mises à jour, de la surveillance et de la maintenance nécessaires pour qu’elle continue de bien fonctionner.

Un cadre en 4 étapes pour la classification des tickets par l’IA

Se lancer dans la classification des tickets par l’IA ne devrait pas être un projet compliqué et fastidieux. Avec le bon outil, vous pouvez suivre un cadre simple pour démarrer rapidement et gagner en confiance tout au long du processus.

Étape 1 : Unifiez vos sources de connaissances

La première chose à faire : donnez à votre IA le cerveau dont elle a besoin pour être utile. Cela signifie la connecter à tous les endroits où vivent les connaissances de votre équipe. Il devrait s’agir d’un processus simple en un clic pour votre centre d’assistance (comme Zendesk ou Freshdesk), votre wiki interne (Confluence, Notion) et vos documents partagés (Google Docs). Plus vous donnez de contexte à l’IA, plus elle sera intelligente dès le départ.

Étape 2 : Définissez vos règles et objectifs d’automatisation

Ensuite, déterminez exactement ce que vous voulez que l’IA fasse. Voulez-vous simplement qu’elle ajoute les bonnes balises à un ticket ? Ou devrait-elle également acheminer le ticket vers une équipe spécifique, modifier sa priorité ou peut-être même fermer automatiquement les demandes simples et répétitives ?

Recherchez un outil qui vous donne un contrôle précis. Vous devriez être en mesure de définir des règles précises qui automatise uniquement certains types de tickets, comme « Questions de facturation » ou « Réinitialisations de mot de passe », tout en envoyant en toute sécurité tout le reste à vos agents humains. Cela vous permet de commencer petit et de vous développer à mesure que vous vous sentez plus à l’aise.

Étape 3 : Testez et simulez en toute confiance

Vous ne voulez certainement pas lâcher une nouvelle IA sur vos clients sans l’avoir testée au préalable. La meilleure façon de le faire est d’utiliser un mode de simulation qui exécute votre configuration d’IA sur des centaines ou des milliers de vos tickets de support passés.

C’est une étape vraiment importante. Il vous permet de voir comment l’IA aurait balisé, acheminé et répondu aux problèmes réels des clients dans un environnement totalement sûr. Il vous donne des données claires sur sa précision potentielle et sur le nombre de tickets qu’il pourrait traiter, afin que vous puissiez apporter les ajustements nécessaires et ensuite actionner l’interrupteur en vous sentant bien.

Étape 4 : Mettez en ligne, surveillez et itérez

Une fois que vous êtes satisfait(e) des résultats de la simulation, il est temps de mettre en ligne. Une façon intelligente de le faire est de déployer l’IA progressivement. Vous pourriez commencer par l’activer pour un seul canal de support ou pour un type de ticket spécifique.

À partir de là, utilisez les analyses de votre plateforme d’IA pour garder un œil sur ses performances. Un bon système fera plus que simplement vous dire ce que l’IA a fait ; il devrait également souligner les lacunes potentielles dans votre base de connaissances et vous montrer les tendances dans les problèmes des clients. Vous pouvez utiliser ces informations pour améliorer vos documents d’aide et élargir lentement la portée de votre automatisation.

Arrêtez de trier, commencez à résoudre

Le classement manuel des tickets est une façon de travailler désuète qui alourdit votre équipe de support avec des tâches administratives répétitives. C’est un vestige d’une époque où une IA puissante et facile à utiliser n’était pas vraiment une option.

Aujourd’hui, l’IA offre une alternative beaucoup plus efficace et évolutive. Elle libère vos agents de la corvée de tri et d’acheminement, leur permettant de consacrer leur énergie à résoudre des problèmes difficiles et à offrir aux clients une excellente expérience. La meilleure façon d’aller de l’avant est d’utiliser une plateforme flexible qui fonctionne avec vos autres outils, vous donne le contrôle et vous permet d’automatiser en toute confiance.

La façon la plus simple de classer les tickets de support avec l’IA

Nous avons créé eesel AI pour rendre l’ensemble de ce processus aussi simple et efficace que possible. Nos produits AI Triage et AI Agent se connectent à votre centre d’assistance existant en quelques minutes, sans configuration compliquée.

eesel AI apprend de toutes vos sources de connaissances, pas seulement de ce qui se trouve dans votre centre d’assistance. Il vous permet de tout tester dans un mode de simulation puissant avant de mettre en ligne, et il vous donne un contrôle total sur vos règles d’automatisation. Il fonctionne avec les outils que vous utilisez déjà, afin que votre équipe puisse revenir à ce qu’elle fait de mieux : aider les clients.

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