Si vous faites partie d'une équipe qui essaie constamment de faire plus avec moins, vous avez probablement envisagé l'IA comme un moyen de gagner en efficacité et de comprendre ce que disent réellement les clients. En cherchant le bon outil, vous avez probablement vu des plateformes qui vous permettent de créer votre propre IA de A à Z. L'une d'elles est Labelf.
Labelf est un outil qui aide les équipes à créer leurs propres modèles d'IA pour l'analyse de texte, sans besoin de développeurs. C'est une idée intéressante, mais est-ce la bonne pour votre équipe ? Cet article vous donnera un aperçu honnête et équilibré de ce que fait Labelf, de ses points forts, et de quelques éléments importants à considérer avant de vous lancer.
Qu'est-ce que Labelf ?
Au cœur de Labelf se trouve une plateforme IA sans code qui vous permet de créer et d'entraîner vos propres modèles de traitement du langage naturel (NLP). Sa principale fonction est la classification de texte. Pensez-y comme un chapeau de tri super intelligent pour toutes vos conversations clients. Vous pouvez y verser une tonne de tickets de support, de réponses à des enquêtes ou de journaux de chat, puis enseigner à une IA comment les catégoriser automatiquement en fonction des étiquettes que vous créez.
Leur site web indique que l'objectif est d'"amplifier votre analyse de données et renforcer l'engagement client." L'idée principale est de vous donner un moyen de comprendre ce dont parlent vos clients, surtout lorsque vous en avez beaucoup. Labelf est vraiment conçu pour les équipes, souvent dans le service client, qui veulent mettre la main à la pâte et construire une IA personnalisée qui répond exactement à leurs besoins, le tout sans toucher une ligne de code. C'est pour les entreprises qui veulent un contrôle total sur leurs modèles d'IA dès le départ.
Fonctionnalités principales et fonctionnement de Labelf
Se lancer avec Labelf n'est pas instantané. C'est un processus étape par étape qui consiste à construire un modèle à partir de zéro. Vous commencez avec des données brutes et finissez avec une IA fonctionnelle.
Voici un aperçu rapide de comment cela se passe généralement :
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Connectez vos outils : Tout d'abord, vous devez connecter Labelf à vos autres systèmes, comme votre service d'assistance, pour récupérer toutes les conversations clients que vous souhaitez qu'il examine.
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Créez vos modèles : En utilisant leur configuration sans code, vous décidez des catégories que vous souhaitez suivre. Cela pourrait être des choses comme "Problème de facturation," "Rapport de bug," ou "Bon retour." Vous configurez essentiellement les compartiments dans lesquels vos données seront triées.
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Entraînez vos modèles : C'est là que vous passerez la plupart de votre temps. Labelf dispose de ce qu'ils appellent une "interface d'apprentissage actif," qui est une façon sophistiquée de dire que vous devez étiqueter manuellement des exemples de vos données. Vous enseignez à l'IA, un ticket à la fois, ce à quoi ressemble réellement un "Problème de facturation." Plus vous étiquetez de données, plus elle devient intelligente.
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Mettez en ligne : Une fois que vous êtes satisfait des performances du modèle, vous pouvez le déployer, et il commencera à classer les nouveaux tickets à mesure qu'ils arrivent.
graph TD
A[Étape 1 : Intégration avec le service d'assistance] --> B[Étape 2 : Créer un modèle NLP personnalisé];
B --> C[Étape 3 : Entraîner le modèle avec l'apprentissage actif];
C --> D[Étape 4 : Évaluer & Déployer];
D --> E[Classification des tickets en direct];
Bien que construire votre propre modèle vous donne un contrôle énorme, cela s'accompagne d'un compromis assez important : cela demande beaucoup de temps et d'efforts. Vous devez être prêt à investir un travail sérieux au départ pour étiqueter les données, et vous devrez continuer à maintenir le modèle pour vous assurer qu'il reste précis.
Pour les équipes qui ont besoin de résultats immédiatement, cela peut être un obstacle. Certaines plateformes sautent toute cette partie de construction manuelle. Par exemple, des outils comme eesel AI se connectent directement aux endroits où votre connaissance existe déjà, comme les anciens tickets, votre wiki Confluence, ou les Google Docs partagés, et commencent à apprendre par elles-mêmes. Cela signifie que vous pouvez être opérationnel en quelques minutes, pas en quelques mois, et commencer à voir de la valeur immédiatement sans la corvée de l'entraînement manuel.
Cas d'utilisation clés et applications pour Labelf
Alors, que pouvez-vous réellement faire avec un modèle personnalisé une fois que vous l'avez construit ? L'approche de Labelf est principalement axée sur l'obtention d'informations à partir de vos données et sur le maintien de l'organisation.
Voici quelques-unes des façons les plus courantes dont les gens l'utilisent :
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Trier automatiquement les tickets : C'est son principal rôle. L'IA peut ajouter des étiquettes comme "Demande de fonctionnalité" ou "Problème de connexion" aux tickets de support à mesure qu'ils arrivent dans votre service d'assistance. Cela aide à envoyer les tickets à la bonne personne et facilite l'exécution de rapports sur les types de problèmes qui surgissent.
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Trouver la cause profonde des problèmes : En examinant les tendances dans vos catégories de tickets au fil du temps, vous pouvez commencer à voir des schémas. La dernière mise à jour de l'application a-t-elle entraîné une série de tickets "Rapport de bug" ? Les tableaux de bord construits sur ces données peuvent vous aider à faire les connexions.
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Prédire l'attrition des clients : Certaines équipes essaient de construire des modèles qui analysent le langage et le sentiment dans les conversations pour signaler les clients qui semblent mécontents et pourraient envisager de partir.
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Analyser les conversations de vente : Vous pouvez utiliser la même idée sur les chats de vente pour déterminer où un prospect se trouve dans l'entonnoir de vente ou pour repérer de nouvelles pistes prometteuses.
Vous pouvez probablement voir le thème ici : ces utilisations concernent toutes la compréhension de ce qui se passe. Elles vous donnent des données propres et catégorisées qui racontent une histoire.
Mais il y a une grande différence entre avoir un aperçu et passer à l'action. Savoir qu'un ticket concerne un "problème de facturation" est utile, mais cela ne résout pas réellement le problème du client. C'est là qu'un autre type d'outil d'IA entre en jeu. Alors que Labelf est axé sur la classification, des plateformes comme eesel AI sont conçues pour résoudre les problèmes par elles-mêmes.
Au lieu de simplement étiqueter un ticket, un Agent IA de eesel AI peut réellement le gérer. Par exemple, il peut utiliser une action personnalisée pour vérifier le statut de commande d'un client dans Shopify, lui donner les informations de suivi, et clôturer le ticket, le tout sans qu'un agent humain ne soit jamais impliqué. Cela va au-delà de l'analyse et entre dans l'automatisation complète.
Voici un aperçu de la comparaison entre les deux approches :
| Fonctionnalité | Labelf | eesel AI |
|---|---|---|
| Classification des tickets | Oui, mais vous devez construire les modèles | Oui, appris automatiquement |
| Tableaux de bord d'informations | Oui | Oui, plus analyse des lacunes de connaissances |
| Résolution autonome | Non, il est axé sur la classification | Oui, il peut répondre et clôturer les tickets |
| Actions API personnalisées | Non mentionné | Oui, peut vérifier les commandes, mettre à jour les CRM, etc. |
| Rédaction automatique de réponses | Non | Oui, avec AI Copilot pour aider les agents |
Considérations clés et limitations de Labelf
Mettre en place un outil comme Labelf n'est pas aussi simple que d'appuyer sur un interrupteur. Le modèle de bricolage s'accompagne de quelques défis réels que vous devez connaître.
Tout d'abord, il y a le problème du "démarrage à froid". Un modèle d'IA n'est aussi bon que les données dont il apprend. Avec Labelf, vous partez de zéro. Votre équipe devra passer des heures et des heures à étiqueter manuellement des centaines voire des milliers de tickets avant que l'IA ne soit suffisamment intelligente pour faire quelque chose d'utile. Il n'y a pas de valeur le premier jour ; vous devez d'abord la construire.
Deuxièmement, les modèles d'IA nécessitent un entretien continu. Vos produits changent, les problèmes des clients évoluent, et la façon dont les gens parlent évolue. Un modèle que vous avez entraîné il y a six mois pourrait ne pas être précis aujourd'hui. Cette "dérive du modèle" signifie que vous devez constamment vérifier ses performances et le réentraîner avec de nouvelles données pour qu'il ne devienne pas inutile. Ce n'est pas un projet que l'on peut mettre en place et oublier.
Enfin, il y a le risque de simplement espérer que cela fonctionne. Comment pouvez-vous être sûr que le modèle que vous avez passé tout ce temps à construire fonctionnera réellement bien avant de le laisser s'occuper des chats clients en direct ? Les informations de Labelf ne mentionnent pas un moyen sûr de tester et de vérifier les performances, ce qui peut rendre l'appui sur le bouton "déployer" un peu un saut dans l'inconnu.
C'est là que l'approche d'un outil comme eesel AI est complètement différente. Il est conçu pour éliminer les conjectures et l'attente dès le début.
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Pas de "démarrage à froid" : eesel AI élimine le problème de la page blanche en s'entraînant instantanément sur toutes vos connaissances existantes. Il parcourt des milliers de vos anciens tickets de support, articles de centre d'aide, et documents internes dès que vous le connectez, de sorte qu'il comprend votre entreprise immédiatement.
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Un déploiement en toute confiance : Son mode simulation vous permet de tester l'IA sur vos anciens tickets dans un environnement sûr. Vous obtenez une prévision réelle de son taux de résolution et pouvez voir exactement comment il aurait répondu à de vraies questions de clients. Cela vous permet d'ajuster son comportement avant qu'il ne parle jamais à un client en direct.
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Contrôle total : Vous n'avez pas à tout faire d'un coup. Vous pouvez commencer petit en laissant l'IA gérer juste un ou deux sujets simples et courants et lui faire passer tout le reste à un agent humain. Au fur et à mesure que vous vous sentez plus à l'aise, vous pouvez progressivement lui laisser faire plus.
Cela renverse tout le processus, d'une construction longue et risquée à un déploiement rapide, sûr et progressif.
Labelf : Un bon outil pour les constructeurs, mais pas pour tout le monde
Alors, pour qui est réellement Labelf ? C'est une plateforme sans code solide pour les équipes qui ont le temps, les personnes, et la patience de construire, entraîner, et maintenir leurs propres modèles NLP pour l'analyse. Si votre objectif principal est d'obtenir des données plus propres pour vos rapports et que vous aimez adopter une approche pratique et basée sur des projets pour l'IA, cela pourrait être un excellent choix.
Mais cette méthode n'est pas pour toutes les équipes. Pour ceux qui recherchent une solution qui offre de la valeur immédiatement, automatise le travail de bout en bout, et maintient le risque de mise en œuvre faible, un autre type d'outil est probablement nécessaire.
L'alternative plus rapide : Obtenez un support autonome avec eesel AI
Si vous vous souciez surtout de la vitesse, de la simplicité, et de la véritable automatisation, eesel AI est le chemin le plus direct. Il est conçu pour les équipes qui veulent aller au-delà de l'analyse des tickets et commencer à les résoudre sans intervention humaine.
Avec eesel AI, vous pouvez être opérationnel en quelques minutes, pas en quelques mois. Il apprend de toutes vos connaissances existantes en un instant, et son puissant moteur de simulation vous permet de tester et de lancer en toute confiance.
Prêt à aller au-delà de l'analyse et à passer à l'automatisation ? Essayez eesel AI gratuitement et voyez à quelle vitesse vous pouvez commencer à résoudre les problèmes des clients.
Questions fréquemment posées
Labelf nécessite un investissement initial de temps considérable. Comme vous construisez des modèles à partir de zéro, votre équipe devra passer de nombreuses heures à étiqueter manuellement des centaines ou des milliers de tickets pour entraîner l'IA avant qu'elle ne devienne suffisamment précise pour apporter de la valeur.
Non, ce n'est pas nécessaire. Labelf est conçu comme une plateforme sans code, ce qui signifie que les utilisateurs professionnels sans formation technique peuvent créer, entraîner et déployer leurs propres modèles de classification de texte.
Non, sa fonction principale est la classification de texte, pas la résolution. Il excelle dans l'analyse et le marquage des conversations avec des étiquettes comme "Rapport de bug" ou "Demande de fonctionnalité" pour aider à l'organisation et au reporting, mais il n'agit pas pour résoudre le problème du client.
Pas tout à fait. Les modèles d'IA nécessitent un entretien continu pour rester précis à mesure que votre entreprise et les problèmes des clients évoluent. Vous devrez périodiquement vérifier les performances de votre modèle et le réentraîner avec de nouvelles données pertinentes pour éviter le "dérive du modèle".
La différence clé est "construire vs. apprendre." Avec Labelf, vous construisez et entraînez manuellement un modèle pour l'analyse. En revanche, eesel AI apprend automatiquement de vos connaissances existantes pour fournir une résolution autonome, en se concentrant sur la résolution des problèmes plutôt que sur leur simple catégorisation.
