Un guide stratégique des modèles d'invites pour le tri et les résumés du support

Si vous travaillez dans le support client, vous connaissez la chanson. Les tickets s'accumulent, et vous passez la moitié de votre journée à déterminer ce qui est urgent, qui doit s'en occuper, et ce que le client veut vraiment. La véritable résolution de problèmes se retrouve ensevelie sous une montagne de tri manuel.

On dit que l'IA peut résoudre ce problème, mais ce n'est pas de la magie. Une IA n'est efficace que si les instructions qu'on lui donne le sont. C'est là que la qualité de vos prompts fait toute la différence.

Ce guide vous expliquera comment créer et utiliser des modèles de prompts efficaces pour le tri et le résumé des tickets de support. Nous commencerons par les bases pour aboutir à un système entièrement automatisé qui libérera votre équipe pour qu'elle puisse se concentrer sur l'essentiel.

Que sont les modèles de prompts pour le tri et le résumé des tickets de support ?

Alors, de quoi parlons-nous vraiment ? Un « modèle de prompt » n'est pas juste un bloc de texte que l'on copie-colle. C'est plutôt une recette pour l'IA. Il s'agit d'un ensemble d'instructions réutilisables qui indiquent à l'IA exactement comment gérer une tâche, afin qu'elle le fasse avec la même constance que votre meilleur agent de support. Pour les équipes de support, nous nous concentrons principalement sur deux tâches majeures :

• Le tri : Il s'agit d'examiner un nouveau ticket et de comprendre instantanément ce qui doit être fait. Un bon prompt de tri guide l'IA pour déterminer la priorité d'un ticket (Est-ce un incendie à éteindre ou cela peut-il attendre ?), sa catégorie (Est-ce une question de facturation ou un bug technique ?), et qui doit le traiter.

• Les résumés : Il s'agit de créer un résumé rapide et facile à lire d'un long fil de discussion. Au lieu qu'un agent lise une douzaine d'échanges d'e-mails, il peut comprendre toute l'histoire en quelques secondes.

En fin de compte, un bon modèle transforme une technologie intéressante mais vague en un outil qui résout un problème concret pour votre équipe.

Modèles clés pour construire des prompts efficaces pour le tri et le résumé des tickets de support

Tous les prompts ne se valent pas. Vous devez faire correspondre le type de prompt à la tâche que vous essayez d'accomplir. Examinons les manières les plus courantes de les structurer.

Prompts Zero-shot : Pour les tâches simples et claires

Un prompt zero-shot est le plus simple. C'est une commande directe que vous donnez à une IA sans aucun exemple, comme « Résume ce ticket en une phrase ». Vous comptez essentiellement sur les connaissances préexistantes de l'IA pour qu'elle comprenne.

Cela fonctionne bien pour les tâches très basiques. Le problème, c'est qu'il est généralement dérouté par le jargon interne de votre entreprise, les noms de produits spécifiques ou toute situation un peu subtile. C'est un bon point de départ, mais vous en atteindrez vite les limites.

Prompts Few-shot : Pour apprendre par l'exemple

C'est là que vous donnez un peu plus d'aide à l'IA. Un prompt few-shot inclut quelques exemples montrant à l'IA ce que vous voulez. Vous lui montrez : « Quand tu vois un ticket qui ressemble à ça, je veux que tu répondes avec ça ». C'est excellent pour obtenir un résultat cohérent pour le tri, comme s'assurer que l'IA vous donne toujours un propre « {"priorité": "Élevée", "catégorie": "Facturation"} ».

Le piège ? Créer des exemples parfaits pour chaque type de problème de support demande énormément de travail. C'est mieux qu'un prompt zero-shot, mais ce n'est pas quelque chose que vous pouvez facilement maintenir à jour. C'est là qu'un outil comme eesel AI s'avère utile. Il peut apprendre automatiquement à partir de milliers de tickets passés de votre équipe, créant ainsi des exemples parfaits et nuancés pour chaque scénario sans que vous ayez à tout faire manuellement.

Prompts Chain-of-thought : Pour la résolution de problèmes complexes

Pour les problèmes plus délicats, vous pouvez dire à l'IA de « réfléchir étape par étape ». C'est ce qu'on appelle un prompt chain-of-thought. Il force le modèle à exposer son raisonnement avant de donner la réponse finale. C'est utile pour les problèmes qui ont plusieurs parties, comme un client signalant un bug qui nécessite que l'IA vérifie les détails techniques puis trouve un article d'aide pertinent.

Vous pouvez essayer cela avec un outil d'IA générique, mais les résultats peuvent être assez aléatoires. Une plateforme d'automatisation du support dédiée intègre ce type de logique dans un système plus fiable. Par exemple, un Agent IA d'eesel peut être configuré pour d'abord comprendre le problème, puis rechercher une réponse dans votre base de connaissances Confluence, et seulement ensuite rédiger une réponse. C'est un processus fluide sur lequel vous pouvez vraiment compter.

Votre guide pratique des modèles de prompts pour le tri et le résumé des tickets de support

Assez de théorie. Passons à des modèles concrets que vous pouvez essayer.

Le modèle de prompt de tri essentiel

Ce modèle est conçu pour classifier un nouveau ticket afin que vous sachiez à quoi vous avez affaire.

Modèle :

Analysez le ticket de support suivant et classifiez-le.  

Ticket : "[Collez le contenu du ticket ici]"  

[Répondez avec un objet JSON contenant](https://www.getsnippets.ai/share/sai-YzQ3NzY0) :  

* "priorité" : (Basse, Moyenne, Élevée, Urgente)  

* "catégorie" : (Facturation, Problème technique, Demande de fonctionnalité, Demande générale)  

* "sentiment" : (Positif, Neutre, Négatif)  

Le modèle de prompt de résumé parfait

Ce modèle aide un agent à se mettre à jour sur une longue conversation sans avoir à lire chaque mot.

Modèle :

Lisez l'intégralité de la conversation de support ci-dessous et fournissez un résumé pour un agent.  

Conversation : "[Collez le fil de la conversation ici]"  

Votre résumé doit inclure :  

1. Un résumé en une phrase du problème principal du client.  

2. Une liste à puces des actions déjà entreprises par l'équipe de support.  

3. L'état émotionnel actuel du client.  

Ce type de résumé est une fonctionnalité intégrée de l'eesel AI Copilot. Il fonctionne directement dans les helpdesks comme Zendesk ou Freshdesk, générant ces résumés automatiquement et faisant gagner à vos agents quelques minutes sur chaque ticket. Ces minutes s'additionnent.

Le modèle de prompt orienté action

Nous passons maintenant de la simple analyse de texte à l'exécution réelle de tâches.

Modèle :

Le client demande le statut de sa commande. Recherchez le statut de la commande ID "[ID de commande]" et fournissez une mise à jour polie.  

Et c'est là que les choses se compliquent. Un outil générique comme ChatGPT ne peut pas réellement faire cela. Il n'a pas accès à vos systèmes internes, et c'est le plus grand obstacle que vous rencontrerez avec une approche maison.

Une plateforme d'IA conçue pour le support doit se connecter à vos autres outils. eesel AI s'intègre avec des plateformes e-commerce comme Shopify et peut également se connecter à vos API internes. Cela permet à votre Agent IA d'effectuer des « Actions IA », ce qui signifie qu'il peut rechercher en toute sécurité des informations en direct et agir pour un client ou un agent. Il transforme un simple chatbot en un membre de votre équipe.

Limites des prompts manuels et pourquoi une plateforme est essentielle

Bien que ces modèles soient un excellent moyen de se lancer, toute équipe de support en croissance constatera qu'un système manuel de copier-coller n'est pas viable à long terme. Les failles apparaissent assez rapidement.

Pourquoi le copier-coller de prompts n'est pas une solution évolutive

Tenter d'appliquer des prompts manuellement est un véritable casse-tête. Différents agents pourraient les modifier légèrement, ce qui entraîne des résultats incohérents. À mesure que votre équipe s'agrandit, cela devient impossible à gérer. Vous avez besoin d'un emplacement unique et centralisé qui garantit que chaque ticket est traité avec la même logique, à chaque fois.

Manque de contexte en temps réel

Une IA n'est intelligente que par les informations que vous lui fournissez. Un simple prompt textuel ne peut pas extraire d'informations de votre base de connaissances dans Google Docs, apprendre des anciens tickets dans Intercom, ou consulter vos guides internes dans Notion.

C'est vraiment là qu'une plateforme comme eesel AI fait la différence. Elle connecte toutes vos connaissances dispersées, des articles d'aide aux anciens tickets et documents internes. Cela donne à l'IA une vue d'ensemble, lui permettant de fournir des réponses précises et spécifiques à votre entreprise.

Le risque d'un déploiement à l'aveugle

Vous avez donc passé des heures à rédiger le prompt parfait. Comment savoir s'il fonctionnera réellement sur de vrais tickets clients sans causer plus de problèmes qu'il n'en résout ? Honnêtement, vous ne le savez pas.

C'est pourquoi nous avons développé un puissant mode de simulation chez eesel AI. Avant que votre IA ne parle à un client, vous pouvez tester toute votre configuration sur des milliers de vos tickets passés. Cela vous donne une image claire de votre taux d'automatisation potentiel et vous montre exactement comment l'IA aurait répondu dans des situations réelles. Vous pouvez ajuster vos flux de travail sans aucun risque et être totalement confiant lors du lancement. Vous ne trouverez ce niveau de test de pré-lancement nulle part ailleurs.

Tarifs : Comment eesel AI offre une valeur prévisible

De nombreux outils de support IA ont une tarification qui peut ressembler à un piège. Ils vous facturent pour chaque ticket que l'IA résout, ce qui signifie que votre facture explose dès que vous êtes débordé. Cela rend vos coûts imprévisibles et vous pénalise essentiellement pour avoir un volume élevé de demandes de support.

Chez eesel AI, nous pensons que la tarification doit être simple et prévisible. Nos forfaits sont basés sur un tarif mensuel fixe pour un certain nombre d'interactions IA (une interaction est simplement une réponse ou une action effectuée par l'IA). Vous n'aurez jamais de mauvaise surprise sur votre facture.

La chose la plus importante à noter ici ? Pas de frais par résolution. Pour les équipes qui doivent gérer un budget, c'est un avantage énorme. Cela signifie que vous pouvez faire évoluer votre support sans que vos coûts ne deviennent incontrôlables.

Passez des modèles de prompts à l'automatisation intelligente

Comme nous l'avons vu, les modèles de prompts pour le tri et le résumé des tickets de support sont les éléments fondamentaux pour utiliser l'IA dans le support client. Mais pour construire un système qui soit vraiment intelligent et capable de grandir avec vous, vous devez aller au-delà de simples fichiers texte. Une équipe de support moderne a besoin d'une plateforme capable d'extraire le contexte de toutes vos connaissances, de prendre des mesures réelles dans vos autres outils et de vous permettre de tout tester sans risque.

La bonne nouvelle, c'est que ce type de configuration puissante n'est plus réservé aux grandes entreprises disposant de budgets colossaux.

Prêt à arrêter de vous battre avec des fichiers texte et à commencer à construire un système de support intelligent ? Essayez eesel AI gratuitement et découvrez par vous-même à quelle vitesse vous pouvez automatiser votre tri et vos résumés. Vous pouvez le mettre en place en quelques minutes, pas en quelques mois.