Un guide pratique des exigences de données de pré-entraînement LLM en 2025

Vous avez probablement entendu le vieil adage de la tech : « Garbage In, Garbage Out » (à données médiocres, résultats médiocres). C'est une idée simple : de mauvaises données d'entrée mènent à de mauvais résultats. Et honnêtement, cela n'a jamais été aussi pertinent qu'avec l'IA d'aujourd'hui. La performance d'un agent de support IA dépend entièrement des données à partir desquelles il apprend.

Pourtant, de nombreuses équipes sont encore un peu dans le flou sur ce à quoi ressemblent de « bonnes données » pour une IA. L'expression « exigences en matière de données de pré-entraînement » semble tout droit sortie d'un manuel d'ingénieur, mais il s'agit en réalité simplement de mettre de l'ordre dans vos affaires avant de faire appel à une IA pour vous aider. Si votre IA ne dispose pas des bonnes informations dès le départ, elle ne sera pas d'une grande aide pour vos clients.

Dans ce guide, nous allons démystifier le jargon et vous expliquer comment préparer les connaissances existantes de votre entreprise pour construire une IA de support qui résout réellement les problèmes.

Ce dont vous aurez besoin pour préparer vos données pour une IA de support

Mettons les choses au clair : vous n'avez pas besoin d'être un développeur ou d'embaucher une équipe de data scientists pour vous préparer à une IA de support. Il s'agit simplement d'examiner les informations et les ressources que votre équipe utilise déjà au quotidien. Considérez cela comme un inventaire de vos connaissances.

Vous voudrez probablement avoir ces éléments à portée de main :

• L'accès à votre service d'assistance (helpdesk) : C'est là que se déroulent les vraies conversations avec les clients, que ce soit dans Zendesk, Freshdesk, Intercom ou une autre plateforme.

• Votre base de connaissances officielle : Le centre d'aide public ou les pages FAQ que vos clients consultent.

• La documentation interne : Tous les wikis, guides et documents sur lesquels vos agents s'appuient, comme le contenu dans Confluence, Google Docs, Notion, ou même des PDF.

• Un objectif de départ : Quelle est la première tâche que vous voulez que l'IA gère ? Peut-être s'agit-il simplement des réinitialisations de mot de passe ou des questions courantes sur la tarification. Avoir un premier objectif clair permet de rester concentré.

Comment préparer vos données pour une IA de support de classe mondiale

Étape 1 : Comprendre les deux types d'entraînement de l'IA

Pour bien comprendre les exigences en matière de données de pré-entraînement, il est utile de penser à la manière dont une IA apprend en deux étapes, un peu comme un nouveau membre de l'équipe. D'abord, il y a sa formation générale, puis il y a la formation spécifique au poste que vous lui donnez.

Pré-entraînement général

Ce sont les « connaissances livresques » de l'IA. Les grands modèles de langage (LLM) apprennent les bases en lisant une énorme partie d'Internet, à partir de sources comme Common Crawl ou C4. Cela donne au modèle un vocabulaire massif et une compréhension générale du fonctionnement du langage. C'est ainsi que l'IA apprend à écrire une phrase cohérente.

Le problème, c'est que cette connaissance générale présente de grandes lacunes pour le support client :

• Les informations sont généralement obsolètes. Les données sur lesquelles ces modèles sont entraînés peuvent dater de plusieurs années. Une étude de 2024, « A Pretrainer’s Guide to Training Data », a confirmé que les performances chutent lorsqu'il y a un décalage temporel entre les données et les questions. Une IA entraînée sur l'Internet de l'année dernière ne connaîtra pas votre dernière fonctionnalité ou la nouvelle politique de retour que vous venez de mettre en place.

• C'est complètement générique. Un LLM général peut vous dire la capitale de la France, mais il ne sait absolument rien de vos produits, de vos clients ou du ton de votre entreprise. Il n'a aucun contexte pour donner une réponse utile et précise.

• Cela peut être un peu risqué. Ces ensembles de données géants peuvent être remplis de préjugés, de contenus toxiques ou d'informations privées. Des études ont souligné les risques de confidentialité et juridiques car vous ne voulez pas que votre bot débite des informations bizarres, partiales ou tout simplement fausses qu'il a trouvées dans un coin oublié du web.

Entraînement spécifique à l'entreprise (ajustement fin)

C'est la formation « sur le tas », et franchement, c'est la partie qui compte vraiment pour une IA de support. C'est là que le modèle apprend les tenants et les aboutissants de votre entreprise. Une IA qui saute cette étape est comme une nouvelle recrue que vous avez mise au téléphone sans aucune formation : elle peut sembler confiante, mais elle ne peut rien résoudre en réalité.

C'est là que des outils conçus spécifiquement pour le support, comme eesel AI, font vraiment la différence. Il est conçu pour se connecter directement à vos sources de connaissances uniques (anciens tickets, articles d'aide, guides internes) pour devenir un expert de votre entreprise, pas seulement un chatbot générique.

Étape 2 : Auditez vos sources de connaissances existantes

Ok, donc les connaissances spécifiques de votre entreprise sont essentielles. La prochaine étape logique est de déterminer où elles se trouvent. Pensez simplement à votre propre équipe pendant une minute : où vont-ils quand ils ont besoin d'une réponse ?

Commencez à faire une liste rapide. Vous aurez les éléments évidents comme votre service d'assistance et votre base de connaissances, mais n'oubliez pas les trésors cachés. Pensez aux dossiers partagés sur Google Drive, à ce canal Slack vraiment utile, ou aux documents produit enfouis dans Confluence.

Pendant que vous y êtes, essayez de localiser la « source de vérité » pour différents sujets. Vous trouverez probablement des informations contradictoires, et ce n'est pas grave. Les trouver est la première étape pour les corriger.

Si cela vous semble beaucoup de travail, vous n'avez pas tort. C'est pourquoi essayer de rassembler manuellement toutes ces informations en un seul endroit est un véritable casse-tête. Un moyen beaucoup plus simple est d'utiliser un outil qui se connecte à tout, là où ça se trouve déjà. Par exemple, eesel AI dispose d'intégrations en un clic qui rassemblent toutes ces sources, créant un cerveau unifié pour votre IA sans que vous ayez à mener un projet de migration de contenu massif.

Une infographie montrant comment eesel AI se connecte à diverses sources de connaissances, répondant aux exigences en matière de données de pré-entraînement.

Étape 3 : Évaluez la qualité et la couverture de vos données

Une fois que vous avez une carte de vos connaissances, il est temps de faire un contrôle de qualité. Il s'avère que disposer d'informations variées et de haute qualité est bien plus important pour une IA que d'en avoir simplement une tonne. L'étude « Pretrainer's Guide » a même révélé qu'un mélange de différentes sources, comme des pages web et des documents structurés, permet d'obtenir un modèle plus intelligent.

Voici quelques questions à vous poser sur vos propres données :

• Sont-elles à jour ? Ou vos articles d'aide prennent-ils la poussière numérique ? Les informations obsolètes sont l'une des principales raisons pour lesquelles les IA donnent de mauvaises réponses.

• Couvrent-elles les bases ? Votre documentation répond-elle réellement aux questions les plus courantes de vos clients ? Ou une grande partie de ces informations relève-t-elle simplement du « savoir informel » qui ne réside que dans la tête de vos agents ?

• Sont-elles cohérentes ? Vos macros de service d'assistance disent-elles la même chose que vos guides internes ? Si non, vous allez embrouiller votre IA tout autant que vous embrouilleriez un nouvel agent.

• Sont-elles propres ? Pensez à vos anciens tickets de support. Sont-ils une mine d'or de solutions claires, ou sont-ils pleins d'échanges interminables et de fausses pistes ?

eesel AI identifiant les lacunes de connaissances à partir des tickets de support pour améliorer les exigences en matière de données de pré-entraînement.

Étape 4 : Testez et simulez avant la mise en service

Vous ne lanceriez jamais une nouvelle fonctionnalité sans la tester, n'est-ce pas ? La même logique s'applique à votre IA de support. Vous devez savoir qu'elle fera du bon travail avant de la laisser parler à un seul client.

C'est là que la simulation entre en jeu. Une bonne simulation n'est pas juste une démo rapide. C'est un test de résistance complet où l'IA est mise à l'épreuve sur des milliers de vos tickets de support passés réels. Cela vous montre exactement :

• Comment l'IA aurait répondu à de vrais problèmes de clients.

• Combien de tickets elle aurait pu résoudre seule.

• Quels problèmes elle aurait correctement signalés à un agent humain.

Tout ce processus élimine les approximations et vous donne une idée réaliste du retour sur investissement avant de vous engager.

C'est quelque chose sur lequel nous nous sommes vraiment concentrés chez eesel AI. De nombreux outils vous donnent une démo limitée, puis vous devez croiser les doigts et vous lancer. Nous avons construit un mode de simulation qui vous permet de voir précisément comment l'IA se comportera avec vos données, dans votre environnement. Vous pouvez jouer avec les paramètres, ajouter ou supprimer des sources de connaissances, et tout ajuster dans un environnement de test sécurisé, afin de pouvoir la lancer en sachant qu'elle est prête.

Une simulation montrant comment une IA performe face aux tickets passés, une étape clé pour valider les exigences en matière de données de pré-entraînement.

Erreurs courantes à éviter

Comprendre les exigences en matière de données de pré-entraînement vous aide également à repérer les signaux d'alarme potentiels lorsque vous examinez différents outils d'IA. Voici quelques pièges courants à éviter.

Pourquoi les données de pré-entraînement sont le fondement d'une excellente IA de support

Donc, préparer vos données pour une IA n'est pas une tâche technique complexe réservée aux data scientists. Il s'agit en réalité de prendre les connaissances que vous avez déjà et de les organiser.

Une fois que vous comprenez la différence entre les « connaissances livresques » générales d'une IA et sa « formation professionnelle » spécifique, vous pouvez vous concentrer sur ce qui compte : auditer vos connaissances et choisir un outil qui apprend de votre entreprise unique. En fin de compte, la meilleure IA de support est celle qui est experte de votre entreprise. Et cette expertise doit provenir de vos données.

Lancez-vous avec une IA qui apprend de vous

Prêt à voir ce qu'une IA entraînée sur vos propres connaissances peut réellement faire ? eesel AI se connecte à votre service d'assistance et à d'autres outils en quelques minutes.

Vous pouvez lancer une simulation sur vos tickets passés immédiatement pour voir comment elle aurait performé, sans attente et sans engagement requis.

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