Comment résoudre les problèmes courants de Retell AI : Un guide étape par étape

Alors, vous êtes en train de créer un agent vocal IA. Sur le papier, cela semble assez simple. Vous avez connecté votre calendrier et rédigé un prompt, mais dès qu’un client dit « mercredi prochain », votre agent prend rendez-vous pour une date étrange en 2024. Si cela vous semble familier, vous n’êtes pas seul. C’est un casse-tête étonnamment courant pour ceux qui utilisent des plateformes comme Retell AI, où une simple demande de compréhension de dates relatives peut vous entraîner dans un dédale de corrections compliquées.

Si vous avez déjà ressenti cette frustration, vous êtes au bon endroit. Nous allons vous expliquer comment créer un agent IA fiable, capable de suivre une vraie conversation, vous évitant ainsi la douleur de déboguer une logique temporelle étrange et des fonctions personnalisées.

Ce dont vous aurez besoin pour commencer avec Retell AI

Avant de nous lancer, préparons notre boîte à outils. Créer un agent IA intelligent demande plus qu’une bonne idée ; il vous faut les bonnes pièces connectées à une base solide.

Voici un aperçu rapide de ce que vous devriez avoir sous la main :

• Votre principal canal de support : C’est là où se déroulent les conversations avec vos clients. Il peut s’agir d’un service d’assistance comme Zendesk ou Freshdesk, ou même d’une ligne téléphonique directe.

• Un outil de prise de rendez-vous : Vous aurez besoin d’un système de calendrier avec lequel l’IA peut communiquer, comme Cal.com ou Google Calendar, qui disposent d’une API accessible.

• Une plateforme d’automatisation IA : Vous pourriez essayer de tout construire à partir de zéro, mais une plateforme dédiée vous simplifie grandement la vie. Une plateforme véritablement en libre-service comme eesel AI vous permet de connecter vos outils, de voir comment votre agent se comportera et de le mettre en service en quelques minutes, pas en quelques mois, sans avoir besoin de faire appel à un développeur.

Pourquoi les agents IA comme Retell AI ont du mal avec les dates

Ce fameux problème du « mercredi prochain » n’est pas un bug aléatoire. Il met en lumière un défi fondamental de l'IA conversationnelle connu sous le nom de raisonnement temporel. Les grands modèles de langage (LLM) apprennent à partir d’énormes ensembles de données statiques, ce qui signifie qu’ils n’ont pas une notion intégrée et en temps réel de ce qu’est « aujourd’hui ». Lorsqu’un utilisateur dit « demain », l’IA doit trouver comment relier ce mot relatif à la date actuelle.

Les plateformes comme Retell AI dépendent fortement du LLM sous-jacent (comme GPT-4) et de la qualité de votre prompt pour y parvenir. Si le contexte n’est pas transmis parfaitement à chaque tour de conversation, le modèle peut se perdre et se rabattre sur des dates vues dans ses données d’entraînement, ce qui explique pourquoi vous pourriez obtenir une date aléatoire de 2024.

Pour contourner ce problème, les gens essaient souvent des solutions assez complexes :

• Transmettre la date et l’heure actuelles dans une variable comme {{currentDateTime}}.

• Rédiger des instructions très longues et détaillées dans le prompt système pour apprendre à l’IA à calculer les dates.

• Créer des outils personnalisés ou des fonctions sans serveur juste pour déterminer la date avant même que l’agent puisse faire son travail principal.

Mais soyons honnêtes, ce ne sont que des rustines, pas de vraies solutions. Une petite erreur dans votre prompt ou votre fonction peut tout faire dérailler, et tout cela nécessite un entretien constant. Le vrai problème est que la plateforme vous fait porter tout le fardeau pour résoudre un défi complexe de l’IA.

Comment créer un agent vocal Retell AI qui comprend réellement les dates

Au lieu de bricoler des solutions, voyons une meilleure façon de créer un agent IA qui gère les dates et autres requêtes délicates dès le départ.

Étape 1 : Définissez des objectifs clairs et des parcours utilisateur pour votre Retell AI

Commençons par le commencement : définissez précisément ce que vous voulez que l’agent fasse. Ne vous contentez pas d’écrire un prompt vague comme « prendre des rendez-vous ». Pensez à l’ensemble du flux de la conversation.

Demandez-vous :

• Quel est le scénario idéal ? À quoi ressemble une conversation parfaite de prise de rendez-vous, du début à la fin ?

• Qu’est-ce qui pourrait mal se passer ? Et si le créneau souhaité est déjà pris ? Et s’ils ont besoin de reprogrammer ou d’annuler ? Et s’ils posent une question qui n’a rien à voir avec la prise de rendez-vous ?

• Quand un humain doit-il intervenir ? Décidez de déclencheurs clairs pour que l’agent passe la main, comme après trois tentatives infructueuses ou si le client demande à parler à une personne.

Planifier cela vous aide à créer un prompt beaucoup plus clair et à déterminer les actions que votre agent doit pouvoir effectuer. Par exemple, une demande pour « mercredi prochain » devrait lancer une étape de vérification de date, qui déclenche ensuite un appel API à votre calendrier pour voir ce qui est libre. Si un créneau est disponible, l’agent confirme. Sinon, il propose d’autres horaires. Visualiser le flux de cette manière facilite grandement la construction de la logique dont votre agent a besoin.

Étape 2 : Fournissez à votre Retell AI une base de connaissances solide et délimitée

Le prompt de votre agent est important, mais sa base de connaissances est sa véritable mémoire. Au lieu d’essayer de tout lui apprendre par l’ingénierie de prompts, une plateforme IA moderne devrait apprendre du contexte de votre entreprise. Par exemple, eesel AI peut s’entraîner directement sur vos anciens tickets de support et vos guides internes provenant de sources comme Google Docs ou Confluence.

Cette approche donne à l’IA une compréhension beaucoup plus profonde de la manière dont votre équipe communique et résout les problèmes, ce qui signifie souvent que vous n’avez pas besoin d’écrire ces prompts très longs et compliqués. Mieux encore, vous pouvez délimiter ses connaissances. Si le seul travail d’un agent est de prendre des rendez-vous, vous pouvez le limiter à ne répondre qu’aux questions de planification. Cela l’empêche de s’égarer et d’essayer de répondre à des questions sur les produits dont il ne sait rien. Ce type de concentration est essentiel pour créer un agent fiable.

Une capture d'écran de la plateforme eesel AI montrant comment un agent Retell AI se connecte à plusieurs applications d'entreprise pour construire sa base de connaissances.

Étape 3 : Configurez des prompts intelligents et des actions personnalisées pour Retell AI

Une fois que vous avez une base de connaissances, vous pouvez écrire un prompt court et concis qui définit la personnalité et la tâche principale de l’agent. Mais pour des tâches comme vérifier un calendrier ou réserver un créneau, vous avez besoin d'actions.

C’est là que de nombreuses plateformes deviennent complexes et vous obligent souvent à écrire du code.

L'utilisateur Reddit qui essayait de réparer son agent Retell AI a dû créer un outil personnalisé avec n8n et JavaScript, ce qui représente une tâche d'ingénierie sérieuse pour un problème simple.

Reddit

Une manière beaucoup plus simple est d’utiliser une plateforme avec un constructeur de flux de travail intégré et low-code. Avec eesel AI, vous pouvez configurer des Actions IA à l’aide d’une interface simple. Vous pouvez dire à l’agent de :

• Effectuer des appels API : Vérifier les créneaux disponibles dans votre calendrier, rechercher le statut d’une commande dans Shopify ou récupérer des informations de n’importe quel autre système.

• Trier les tickets : Ajouter des étiquettes, changer la priorité ou assigner la conversation à un agent humain dans Zendesk ou Freshdesk.

• Exécuter une logique personnalisée : Vous pouvez enchaîner les actions pour créer des flux de travail assez sophistiqués, le tout sans jamais avoir à quitter le tableau de bord.

Cela transforme un problème de codage complexe en un paramètre de configuration simple, vous donnant tout le contrôle sans le casse-tête de l’ingénierie.

Une vue de l'interface d'eesel AI, où les utilisateurs peuvent configurer des actions personnalisées pour leur agent Retell AI sans écrire de code.

Étape 4 : Testez les performances de votre agent Retell AI sur des conversations réelles

Comment être sûr que votre agent fonctionnera avant de le laisser parler à vos clients ? Le tester en direct est une recette pour le stress. C’est là que la simulation devient votre meilleure amie.

De nombreuses plateformes axées sur les développeurs n’ont pas de bonnes fonctionnalités de test, vous laissant trouver et résoudre les problèmes dans un environnement en direct. L’avantage d’une plateforme comme eesel AI est son puissant mode de simulation. Vous pouvez tester votre nouvel agent sur des milliers de vos conversations passées et voir exactement comment il aurait répondu.

Cela vous permet de :

• Détecter les erreurs dans un espace sûr : Trouvez des problèmes comme une gestion incorrecte des dates sans que les clients ne s’en aperçoivent.

• Obtenir des prédictions précises : Voyez votre taux d’automatisation potentiel et combien vous pourriez économiser avant même le lancement.

• Ajuster avec confiance : Modifiez vos prompts, vos connaissances et vos actions en fonction de ses performances lors de tests réels, pas seulement sur des suppositions.

Une capture d'écran du mode de simulation d'eesel AI, qui aide à tester un agent Retell AI sur des conversations passées pour s'assurer qu'il fonctionne correctement.

Étape 5 : Déployez progressivement votre Retell AI et observez les résultats

Une fois que vous êtes satisfait des performances de votre agent en simulation, résistez à l’envie de l’activer pour tout le monde d’un seul coup. Un déploiement progressif est beaucoup plus sûr et vous donne la chance de recueillir des retours concrets.

Commencez par activer l’agent pour une petite partie de vos demandes, comme :

• Un seul canal, comme l’e-mail uniquement.

• Les tickets avec une étiquette spécifique, comme « demande-rendez-vous ».

• Un faible pourcentage de votre trafic client total.

En gardant un œil sur les performances de l’agent dans vos tableaux de bord analytiques, vous pouvez lentement lui donner plus de responsabilités. Cette approche étape par étape permet un lancement beaucoup plus fluide et vous aide à renforcer la confiance dans votre automatisation.

Trois erreurs courantes avec Retell AI à éviter (et comment les corriger)

Construire un excellent agent vocal, c’est autant éviter les pièges courants que suivre les bonnes étapes. Voici trois erreurs que nous voyons tout le temps lorsque les gens travaillent avec des plateformes comme Retell AI.

1. Essayer de tout entasser dans un seul prompt géant. Beaucoup de gens essaient de regrouper toute leur logique, leurs instructions et leur contexte dans un seul et même prompt massif. Cette approche est fragile et un cauchemar à mettre à jour.

   • La solution : Séparez vos instructions de vos connaissances. Utilisez une base de connaissances dédiée pour les informations, utilisez le prompt pour définir la personnalité et le flux de travail de l’agent, et utilisez les actions pour tout ce qui implique un outil externe.

2. Sauter la simulation et tester en direct. Il est tentant de déployer votre agent dès qu’il semble fonctionner. Mais comme le montre le problème d’analyse des dates, des problèmes cachés peuvent créer une expérience terrible pour vos clients.

   • La solution : Ne passez jamais en production sans avoir simulé au préalable. Utilisez une plateforme dotée d’un outil de simulation solide pour tester votre agent sur des centaines ou des milliers de conversations réelles passées. C’est le meilleur moyen de trouver et de corriger ces cas limites délicats en toute sécurité.

3. Choisir une plateforme qui rend les tâches simples difficiles. Si vous devez écrire une fonction sans serveur personnalisée juste pour comprendre ce que signifie « demain », votre plateforme ne vous facilite pas la tâche, elle la complique.

   • La solution : Optez pour une plateforme avec un véritable constructeur de flux de travail en libre-service. Les outils qui offrent des intégrations en un clic et un éditeur visuel pour les actions personnalisées, comme eesel AI, vous permettent de construire et d’apporter des modifications rapidement sans être bloqué en attendant un développeur.

Passez des corrections frustrantes de Retell AI à une automatisation en toute confiance

Créer un agent d’IA conversationnelle capable de gérer de manière fiable la prise de rendez-vous ne devrait pas être une lutte constante. La frustration que de nombreux utilisateurs de Retell AI ressentent provient d’un problème courant : leurs outils leur fournissent les éléments de base, mais les laissent résoudre seuls les défis d’intégration et de logique les plus difficiles.

Une plateforme d’IA véritablement utile fait plus que simplement vous connecter à un LLM ; elle vous offre un flux de travail complet qui inclut la gestion des connaissances, la création d’actions low-code, une simulation sans risque et un moyen sûr de déployer. En suivant les étapes que nous avons décrites, vous pouvez cesser de vous battre avec des solutions de contournement fragiles et lourdes en code, et commencer à créer des agents d’IA qui sont réellement utiles et fiables.

Si vous en avez assez de déboguer des prompts et que vous voulez une plateforme conçue pour gérer ces défis dès le départ, essayez eesel AI. Vous pouvez connecter votre service d’assistance et commencer à simuler en quelques minutes pour voir par vous-même à quel point la création d’un excellent agent d’IA peut être plus facile.