Un guide pratique : Comment utiliser les embeddings LLM pour automatiser le support client

Si votre équipe de support est comme la plupart, elle doit gérer un flux constant de questions répétitives. Le problème, c’est que les réponses existent souvent déjà, mais elles sont dispersées dans d’anciens tickets Zendesk, enfouies dans un document Confluence, ou cachées dans un fil de discussion Slack oublié depuis longtemps.

Et si vous pouviez donner à une IA une clé pour déverrouiller toutes ces connaissances ? Les agents de support IA modernes peuvent faire exactement cela, comprendre instantanément et utiliser toutes ces informations dispersées pour résoudre les problèmes des clients de manière autonome. La technologie qui rend cela possible est les embeddings LLM, une méthode ingénieuse pour transformer les connaissances uniques de votre entreprise en un langage que l’IA peut lire, comprendre et utiliser.

Ce ne sera pas une autre explication technique dense. Considérez ceci comme un guide pratique sur la façon d’utiliser cette technologie pour construire un système de support IA qui aide vraiment, sans avoir besoin d’un diplôme en science des données.

Ce dont vous aurez besoin pour exploiter les embeddings LLM

Avant de commencer, clarifions une chose : vous n’avez pas besoin de savoir coder ou de comprendre des algorithmes compliqués. Au lieu de cela, vous avez juste besoin de quelques actifs commerciaux clés pour construire un système de support IA vraiment efficace.

Voici ce dont vous aurez besoin pour commencer :

• Vos sources de connaissances existantes : Ce sont toutes les documentations officielles que vous avez probablement déjà. Pensez aux articles du centre d’aide, aux wikis internes (comme Confluence ou Google Docs), aux guides produits et aux FAQ.

• Vos conversations de support historiques : C’est votre atout le plus précieux. Les milliers de tickets passés dans votre centre d’aide (comme Zendesk ou Freshdesk) contiennent la voix unique de votre équipe, des solutions éprouvées et tous les petits détails sur la façon dont vous parlez aux clients.

• Un objectif clair : Que cherchez-vous à accomplir ? Voulez-vous automatiser les tickets simples et répétitifs de niveau 1 ? Offrir un support 24/7 pour les questions courantes ? Ou peut-être voulez-vous simplement aider les nouveaux agents à trouver des réponses plus rapidement ? Connaître votre objectif vous aidera à concentrer vos efforts.

Les 5 étapes pour utiliser les embeddings LLM pour transformer vos connaissances en un agent de support IA

Le processus d’utilisation des embeddings LLM peut sembler complexe, mais une bonne plateforme fait tout le travail pour vous. Votre rôle est de comprendre la stratégie derrière cela pour bien faire les choses. Passons en revue les cinq étapes principales.

1. Unifiez vos sources de connaissances en un seul cerveau

Tout d’abord, vous devez rassembler toutes vos informations dispersées. Pour que votre IA soit vraiment utile, elle doit avoir accès à tout, des articles d’aide formels aux solutions informelles trouvées dans les tickets de support passés.

C’est là que les embeddings LLM entrent en jeu. En termes simples, ils convertissent chaque morceau de votre texte en une chaîne de chiffres qui représente son sens, un peu comme une coordonnée unique. Pensez-y comme un GPS. Tout comme chaque point sur Terre a un ensemble unique de coordonnées, les embeddings donnent à chaque morceau de vos connaissances sa propre coordonnée sur une immense "carte de sens". Les mots, phrases et même documents entiers ayant des significations similaires sont placés les uns à côté des autres. Un article d’aide sur "réinitialisation de mot de passe" aura des coordonnées très proches d’un ticket passé où un agent a guidé un client pour changer son mot de passe.

Atout 1 : [Infographie] – Un visuel montrant des documents texte (un ticket, un article d’aide) convertis en points sur une "carte de sens" 3D, illustrant comment les embeddings LLM regroupent des concepts similaires comme "réinitialisation de mot de passe" et "changer mon identifiant" ensemble.

Titre alternatif : Un diagramme montrant comment les embeddings LLM créent une carte de sens à partir des connaissances de l’entreprise.

Texte alternatif : Une infographie expliquant le processus de création d’une carte de connaissances à l’aide des embeddings LLM.

C’est là qu’une plateforme comme eesel AI est utile. Au lieu de vous enliser dans un projet de migration de données de plusieurs mois, vous pouvez utiliser des intégrations en un clic pour connecter plus de 100 sources. eesel AI se connecte automatiquement à votre centre d’aide, vos wikis et autres outils, et commence immédiatement à apprendre de vos tickets passés. Il comprend votre voix de marque et les solutions courantes simplement en analysant les conversations passées de votre équipe.

Atout 2 : [Capture d’écran] – La page d’intégrations de eesel AI, montrant les logos de Zendesk, Confluence, Slack, Google Docs et Shopify, démontrant la facilité de connexion des sources de connaissances pour les embeddings LLM.

Titre alternatif : Intégrations en un clic de eesel AI pour créer des embeddings LLM à partir de plusieurs sources.

Texte alternatif : Une capture d’écran de la plateforme eesel AI montrant diverses intégrations de sources de données utilisées pour générer des embeddings LLM.

2. Rendez vos connaissances unifiées instantanément consultables

Une fois que toutes vos connaissances sont transformées en embeddings LLM, elles ont besoin d’un endroit pour être stockées et accessibles rapidement. C’est là qu’un système appelé base de données vectorielle entre en jeu. Vous n’avez pas besoin de connaître les détails techniques de son fonctionnement, juste ce qu’il fait : il permet la "recherche sémantique."

La recherche par mots-clés traditionnelle a ses limites. Elle recherche des correspondances exactes de mots. Si un client demande, "Mon paiement n’est pas passé," une recherche par mots-clés pourrait ne pas trouver un article d’aide intitulé "Comment résoudre une transaction échouée," car les mots sont totalement différents.

Atout 3 : [Tableau] – Un tableau de comparaison à deux colonnes montrant la différence entre la recherche par mots-clés et la recherche sémantique avec les embeddings LLM.

Titre alternatif : Une comparaison de la recherche par mots-clés vs. la recherche sémantique alimentée par les embeddings LLM.

Texte alternatif : Un tableau comparant la recherche par mots-clés et la recherche sémantique, expliquant comment les embeddings LLM comprennent le sens, pas seulement les mots.

Fonctionnalité	Recherche par mots-clés	Recherche sémantique (avec embeddings LLM)
Comment ça fonctionne	Correspondance exacte des mots et phrases.	Comprend le contexte et le sens derrière les mots.
Exemple de requête	"paiement n’est pas passé"	"paiement n’est pas passé"
Exemple de résultat	Manque l’article intitulé "Comment résoudre une transaction échouée."	Trouve l’article intitulé "Comment résoudre une transaction échouée" car les significations sont similaires.
Flexibilité	Rigide, nécessite que les utilisateurs devinent les bons mots-clés.	Flexible, trouve des réponses précises peu importe comment l’utilisateur formule la question.

La recherche sémantique, qui utilise les coordonnées d’embedding dans une base de données vectorielle, est beaucoup plus intelligente. Elle ne cherche pas des mots ; elle cherche le sens. Elle transforme la question du client en son propre embedding puis scanne la "carte de sens" pour les morceaux de connaissances les plus proches et les plus pertinents. Parce que "paiement n’est pas passé" et "transaction échouée" signifient à peu près la même chose, leurs coordonnées sont juste à côté l’une de l’autre. L’IA peut instantanément trouver la bonne réponse, peu importe comment le client formule la question.

3. Déployez un agent IA qui utilise les embeddings LLM

Maintenant que vos connaissances sont unifiées et faciles à rechercher, vous pouvez mettre un agent IA au travail. Le processus qui rend cela possible s’appelle la génération augmentée par récupération (RAG). Cela semble technique, mais l’idée est en fait assez simple.

Voici ce qui se passe en coulisses avec RAG :

1. Un client pose une question.

2. L’IA utilise la recherche sémantique (de l’étape 2) pour trouver les informations les plus pertinentes dans votre base de connaissances unifiée.

3. Elle prend ensuite ces informations récupérées et les utilise comme contexte pour rédiger une réponse utile, précise et personnalisée.

Atout 4 : [Flux de travail] – Un diagramme mermaid illustrant le processus de génération augmentée par récupération (RAG) qui utilise les embeddings LLM.

Titre alternatif : Un diagramme de flux de travail montrant le processus RAG avec les embeddings LLM.

Texte alternatif : Un flux de travail visuel expliquant comment un agent IA utilise RAG et les embeddings LLM pour répondre aux questions des clients.

C’est un grand pas en avant par rapport aux anciens chatbots qui ne pouvaient offrir que des réponses préenregistrées ou un lien vers un article d’aide. Avec RAG, l’IA peut extraire des informations de plusieurs endroits pour donner une réponse complète et conversationnelle.

C’est un autre domaine où un outil comme eesel AI simplifie les choses. Vous n’avez pas besoin de construire ce système vous-même. Vous pouvez déployer des agents spécialisés et des copilotes déjà conçus pour cela. L'Agent IA peut gérer le support de première ligne de manière autonome, résolvant automatiquement les tickets. Le Copilote IA travaille aux côtés de vos agents humains, rédigeant des réponses directement dans votre centre d’aide pour s’assurer que chaque réponse est rapide, cohérente et basée sur les connaissances complètes de votre entreprise.

Atout 5 : [Capture d’écran] – Le Copilote IA de eesel à l’intérieur d’un centre d’aide comme Zendesk, montrant une réponse rédigée à un ticket client avec des boutons pour l’agent pour "Envoyer" ou "Régénérer". Le brouillon est basé sur des connaissances récupérées à l’aide des embeddings LLM.

Titre alternatif : Le Copilote IA de eesel utilisant les embeddings LLM pour rédiger une réponse de support.

Texte alternatif : Une capture d’écran du Copilote IA de eesel en action, démontrant comment il utilise les embeddings LLM pour assister les agents humains.

4. Personnalisez le comportement et les actions de l’IA

Un bon système de support IA fait plus que simplement répondre aux questions, il prend des mesures et suit vos règles commerciales. C’est là que beaucoup de solutions prêtes à l’emploi, en particulier les fonctionnalités IA natives dans les centres d’aide comme Zendesk AI, peuvent être un peu limitées. Elles sont souvent trop rigides et ne peuvent pas être adaptées à vos flux de travail spécifiques.

Vous devez pouvoir définir la personnalité de l’IA, son ton de voix, et ce qu’elle doit faire dans différents scénarios. Par exemple :

• Triage et Routage : Si un client mentionne "remboursement", l’IA doit automatiquement étiqueter le ticket comme "Facturation" et l’assigner au bon département.

• Actions API : Si un client demande le statut de sa commande, l’IA doit pouvoir utiliser une action personnalisée pour rechercher l’info dans votre boutique Shopify et donner une mise à jour en temps réel directement dans le chat.

• Escalade intelligente : Si l’IA n’est pas sûre à 100% de sa réponse, elle doit avoir une règle claire pour passer le ticket à un agent humain, avec l’historique complet de la conversation.

Un outil comme eesel AI vous donne ce type de contrôle grâce à son moteur de flux de travail. En utilisant un éditeur de prompts simple, vous pouvez définir la personnalité de l’IA (amicale, professionnelle, spirituelle) et créer des règles pour automatiser le triage, l’étiquetage, et même déclencher des actions dans d’autres applications, le tout sans avoir besoin d’un développeur. Ce niveau de personnalisation fait que l’IA se sent comme une véritable partie de votre équipe.

Atout 6 : [Capture d’écran] – Le moteur de flux de travail de eesel AI, montrant une règle créée dans un éditeur de prompts simple. Par exemple : "SI le ticket contient ‘remboursement’, ALORS étiqueter le ticket comme ‘Facturation’ et l’assigner à ‘Équipe Finance’." Cette personnalisation est rendue possible par la compréhension du contexte via les embeddings LLM.

Titre alternatif : Personnalisation des actions de l’IA avec les embeddings LLM dans l’éditeur de flux de travail de eesel AI.

Texte alternatif : Une capture d’écran de l’éditeur de flux de travail de la plateforme eesel AI, qui utilise les embeddings LLM pour permettre un comportement et un triage personnalisés de l’IA.

5. Simulez et déployez en toute confiance

Vous ne lanceriez pas une nouvelle fonctionnalité sans la tester, n’est-ce pas ? Alors pourquoi activer une IA et espérer simplement le meilleur ? La dernière étape avant de passer en direct est de s’assurer que votre IA fonctionnera exactement comme vous l’attendez. C’est une étape vitale que de nombreuses plateformes sautent, vous laissant découvrir les problèmes seulement après qu’un vrai client ait été affecté.

La réponse est un mode de simulation qui vous permet de tester votre agent IA sur des milliers de vos anciens tickets de support dans un environnement sécurisé. Cela vous permet de :

• Voir exactement comment l’IA aurait répondu à de vraies questions de clients.

• Obtenir une prédiction précise de son taux d’automatisation et des économies potentielles.

• Repérer les lacunes de votre base de connaissances avant qu’un client ne le fasse.

Atout 7 : [Capture d’écran] – Le tableau de bord de simulation de eesel AI, montrant les résultats d’un test sur des tickets historiques. L’écran affiche des métriques comme "Taux d’automatisation prédit : 45%" et "Sujets les plus automatisés," qui sont calculés en utilisant l’IA alimentée par les embeddings LLM.

Titre alternatif : Simulation des performances de l’IA avec les embeddings LLM dans le mode de test de eesel AI.

Texte alternatif : Une capture d’écran de la fonctionnalité de simulation de eesel AI, montrant comment tester l’efficacité des embeddings LLM sur les anciens tickets clients avant le déploiement.

Une fois que vous êtes satisfait des résultats de la simulation, vous pouvez déployer l’IA progressivement. Par exemple, vous pourriez commencer par lui laisser gérer un seul type de ticket, ou seulement lui faire répondre aux questions en dehors des heures de bureau. Cela vous permet de gagner en confiance et d’augmenter l’automatisation à un rythme qui vous convient.

Cette capacité à tester sans risque est une partie clé de la conception de eesel AI. Le mode simulation vous permet de tester, ajuster et perfectionner votre configuration en utilisant vos propres données historiques. Vous pouvez voir le véritable ROI et le taux de résolution avant de l’activer pour vos clients, vous donnant la confiance d’automatiser sans tâtonner.

Conseils pro pour réussir avec les embeddings LLM (et erreurs courantes à éviter)

Vous avez compris les étapes stratégiques, mais voici quelques conseils supplémentaires pour que tout se passe bien.

• Conseil Pro : Commencez petit et développez-vous. Ne cherchez pas à tout automatiser dès le premier jour. Choisissez un à trois sujets simples et à fort volume, comme "où est ma commande ?" ou "comment changer mon mot de passe ?" et laissez l’IA s’améliorer sur ceux-ci d’abord. Au fur et à mesure que vous vous sentez plus à l’aise, vous pouvez progressivement lui en donner plus à faire.

• Conseil Pro : Votre base de connaissances n’est jamais "terminée." Un système de support IA nécessite une attention continue. Utilisez les interactions et les rapports de l’IA pour voir ce que les clients demandent et qui n’est pas couvert dans votre documentation. Les rapports dans un outil comme eesel AI sont conçus pour vous montrer ces lacunes de connaissances, vous donnant une liste claire de ce qu’il faut créer ensuite.

• Erreur Courante : Oublier l’escalade. Toujours, toujours avoir un moyen clair et facile pour les clients de contacter un humain. Le but de l’IA n’est pas de remplacer votre équipe ; c’est de gérer le travail répétitif pour que vos agents puissent se concentrer sur les conversations complexes qui nécessitent une touche humaine.

• Erreur Courante : Utiliser un modèle "taille unique." Une IA qui n’a pas été entraînée sur vos tickets spécifiques et votre voix de marque semblera générique et ne sera pas très utile. Le véritable avantage des embeddings LLM vient de les créer à partir de vos données uniques.

Vous n’avez pas besoin d’être un data scientist pour utiliser les embeddings LLM

Voilà, c’est le résumé. La clé du support IA moderne n’est pas de maîtriser des mathématiques complexes ; c’est de savoir comment appliquer la technologie pour résoudre un vrai problème commercial. En suivant ces cinq étapes, Unifier, Rechercher, Déployer, Personnaliser et Tester, vous pouvez transformer vos connaissances dispersées en un moteur de support automatisé efficace.

La meilleure partie est que la bonne plateforme gère tous les détails techniques pour vous. Vous n’avez pas besoin de vous soucier des algorithmes, des bases de données vectorielles ou des pipelines RAG. Votre attention peut rester là où elle doit être : sur l’amélioration de vos opérations de support et offrir à vos clients une excellente expérience.

Prêt à mettre les connaissances de votre entreprise au travail ? eesel AI transforme le monde complexe des embeddings LLM en une plateforme simple et en libre-service que vous pouvez configurer en quelques minutes, pas en mois. Commencez votre essai gratuit ou réservez une démo et voyez combien vous pouvez automatiser.