Soyons honnêtes, l'IA dans le support client peut sembler être une arme à double tranchant. D'un côté, vous disposez d'un outil incroyable capable d'automatiser les questions répétitives et de donner à votre équipe l'espace nécessaire pour s'attaquer aux cas complexes. De l'autre, il y a cette inquiétude persistante que l'IA se trompe, agace un client et finisse par créer plus de travail qu'elle n'en économise.
C'est là que l'idée d'un "seuil de confiance" devient votre meilleure alliée. Considérez-le comme le principal bouton de réglage qui vous aide à gérer cet équilibre, vous permettant de décider quand votre IA doit répondre à une question et quand elle doit passer la conversation à un humain.
Dans ce guide, nous allons détailler ce que sont exactement les seuils de confiance, les compromis que vous devez prendre en compte et comment trouver le réglage parfait pour votre entreprise sans vous contenter de deviner au hasard.
Que sont les scores et les seuils de confiance ?
D'abord, débarrassons-nous du jargon. Un score de confiance est simplement l'estimation par l'IA de sa propre certitude quant à une réponse, généralement affichée sous forme de pourcentage ou d'un score de 0 à 1. Si votre IA renvoie un score de confiance de 95 %, elle est assez sûre d'avoir bien compris la question de l'utilisateur.
Un seuil de confiance est le score minimum que vous décidez que l'IA doit atteindre avant d'être autorisée à répondre. Si vous fixez votre seuil à 70 %, toute réponse avec un score de confiance inférieur ne sera pas envoyée au client. À la place, l'IA fera autre chose, comme transférer le ticket à un agent humain.
C'est un peu comme dire à un nouveau membre de l'équipe : "Ne réponds à la question d'un client que si tu es sûr à au moins 80 % d'avoir la bonne réponse. Sinon, demande à quelqu'un de plus expérimenté." C'est une règle simple qui maintient un niveau de qualité élevé pendant que la nouvelle recrue (ou votre IA) prend ses marques.
Le compromis essentiel : trouver le bon équilibre
Définir votre seuil n'est pas juste un paramètre technique que vous pouvez oublier. C'est une véritable décision commerciale qui affecte vos clients, votre équipe et vos résultats. Le choix que vous ferez se résume à un compromis entre obtenir plus de bonnes réponses et automatiser plus de tickets.
Voici un résumé simple :
| Aspect | Seuil de confiance élevé (ex. : 85 %) | Seuil de confiance bas (ex. : 50 %) |
|---|---|---|
| Objectif principal | Obtenir le plus de bonnes réponses possible et éviter les erreurs. | Traiter plus de questions clients automatiquement. |
| Avantages | * Moins de mauvaises réponses parviennent à vos clients.* Aide à maintenir la satisfaction et la confiance des clients.* Moins de temps passé par les agents à corriger les erreurs de l'IA. | * Un pourcentage plus élevé de tickets est traité par l'IA.* Des temps de première réponse plus rapides pour plus de personnes.* Un coût par ticket potentiellement plus bas. |
| Inconvénients | * Plus de réponses du type « Je ne sais pas » de la part de l'IA.* Plus de tickets sont transférés aux agents humains.* Pourrait augmenter la charge de travail de votre équipe et les temps d'attente. | * Un risque plus élevé d'envoyer des réponses incorrectes ou inutiles.* Peut frustrer les clients qui veulent simplement parler à une personne. Est-ce un robot ou un humain ?* Pourrait créer plus de travail si les agents doivent démêler des erreurs complexes de l'IA. |
| Idéal pour | Les secteurs où une mauvaise réponse a de graves conséquences (comme la finance ou la santé) ou pour un support technique complexe. | Les questions simples à fort volume comme les mises à jour de statut de commande, les réinitialisations de mot de passe ou les FAQ de base. |
Il n'y a pas de chiffre magique. Le bon seuil dépend vraiment de votre entreprise, du niveau de risque que vous êtes prêt à accepter et de ce que vos clients attendent de vous.
Approches courantes pour définir les seuils de confiance
Parce qu'il est si difficile de trouver ce juste milieu, la plupart des entreprises se rabattent sur l'une des quelques méthodes courantes, qui ont toutes leurs propres problèmes.
Le paramètre par défaut (une approche « taille unique qui ne va à personne »)
De nombreuses plateformes, comme Zendesk, suggèrent un seuil par défaut se situant entre 50 % et 70 %. C'est un point de départ raisonnable, mais c'est rarement le meilleur réglage pour vous. La base de connaissances et les questions des clients de chaque entreprise sont différentes. Un paramètre par défaut qui fonctionne pour une boutique de vêtements en ligne pourrait être un désastre pour une entreprise de logiciels B2B. C'est une solution générique à un problème très spécifique.
La méthode d'analyse manuelle (l'approche « data scientist »)
Si vous disposez de nombreuses ressources techniques, vous pourriez analyser les journaux de conversation, créer des graphiques sophistiqués et élaborer des modèles statistiques complexes pour trouver le chiffre parfait. C'est une méthode solide si vous avez le temps et les personnes compétentes pour le faire. Cependant, pour la plupart des équipes de support, ce n'est tout simplement pas réaliste. Cela demande énormément de temps, des connaissances en science des données, et il faut tout recommencer à chaque changement.
La méthode par essais et erreurs (l'approche du « test en direct »)
C'est celle que la plupart des gens essaient : choisir un chiffre, le laisser tourner avec de vrais clients pendant un certain temps, voir ce qui ne va pas, l'ajuster et réessayer. Le gros problème ici est assez évident : vous faites des expériences sur vos clients. Un mauvais seuil peut générer une vague de conversations frustrantes avant même que vous ne vous rendiez compte du problème, nuisant à la confiance et laissant votre équipe nettoyer les dégâts.
Comment trouver votre seuil optimal sans avoir à deviner
Au lieu de deviner, de réaliser des tests en direct risqués ou d'essayer d'embaucher un data scientist, il existe une bien meilleure solution : simuler les performances de votre agent IA dans un environnement sécurisé et hors ligne.
Simuler les performances sur des données historiques
La manière la plus intelligente de procéder est de voir comment votre IA se comporterait face à de vraies questions auxquelles vous avez déjà répondu. Des outils comme eesel AI se connectent à votre service d'assistance et à vos bases de connaissances, vous permettant de tester votre IA sur des milliers de vos tickets passés. Vous pouvez définir un seuil, disons 70 %, et voir immédiatement comment l'IA aurait géré les requêtes réelles des clients au cours des derniers mois. Cela élimine les devinettes et vous montre exactement à quoi vous attendre.
La fonctionnalité de simulation d'eesel AI offre un environnement sécurisé pour tester et définir les seuils de confiance des réponses de l'IA.Prévoir les indicateurs clés de l'entreprise
La simulation ne consiste pas seulement à vérifier les bonnes et les mauvaises réponses. Avec une plateforme comme eesel AI, vous pouvez voir l'impact tangible sur votre entreprise. En déplaçant le curseur du seuil de confiance, vous pouvez voir des indicateurs comme votre taux de résolution automatisé, les économies de coûts et la charge de travail restante pour les agents se mettre à jour en temps réel. Cela vous aide à relier directement le paramètre technique aux objectifs commerciaux qui vous importent vraiment.
Le tableau de bord analytique d'eesel AI montre comment la définition des seuils de confiance pour les réponses de l'IA impacte les indicateurs clés de l'entreprise comme le taux de résolution et les économies de coûts.Déployer en toute confiance, une étape à la fois
De nombreux outils d'IA vous obligent à tout activer pour tout le monde et à espérer que tout se passe bien. Après avoir effectué une simulation, eesel AI vous permet de déployer l'automatisation plus prudemment. Par exemple, si votre test montre que l'IA est excellente pour les questions sur le "statut des remboursements" mais hésitante pour le "dépannage technique", vous pouvez l'activer uniquement pour les questions de remboursement pour commencer. Cette approche réduit les risques de l'ensemble du processus et vous permet d'étendre progressivement l'automatisation à mesure que vous vous familiarisez avec le système.
Un cadre pour choisir votre seuil de départ
Alors, par où commencer ? La façon la plus simple d'y réfléchir est de considérer le coût d'une mauvaise réponse. Une fois que vous avez un point de départ en tête, vous pouvez utiliser un outil de simulation comme eesel AI pour le vérifier par rapport à vos propres données et l'affiner.
Quand commencer avec un seuil élevé (80 % et plus)
Si une mauvaise réponse risque de causer un vrai casse-tête, vous voudrez jouer la carte de la sécurité. C'est généralement le cas pour des secteurs comme les services financiers, la santé ou le support technique B2B complexe, où une erreur pourrait entraîner une perte d'argent ou des problèmes majeurs pour un utilisateur. L'objectif ici est de privilégier la précision et de laisser vos experts humains gérer tout ce qui n'est pas parfaitement clair.
Quand commencer au milieu (65-80 %)
Cette fourchette est un bon point de départ équilibré pour la plupart des entreprises. Pensez aux entreprises de e-commerce qui répondent à des questions sur les commandes, ou aux entreprises SaaS qui aident les utilisateurs avec des fonctionnalités standard. L'idée est d'automatiser une bonne partie des tickets tout en maintenant un faible nombre d'erreurs. Une mauvaise réponse n'est pas la fin du monde, mais vous voulez tout de même offrir une expérience client toujours de qualité.
Quand vous pouvez commencer plus bas (50-65 %)
Si l'impact d'une mauvaise réponse est assez faible, vous pouvez viser plus d'automatisation. Cela fonctionne souvent bien pour les bots de support interne, les bots de FAQ simples où les utilisateurs peuvent de toute façon trouver facilement la bonne réponse, ou pour acheminer les tickets vers le bon service. Ici, l'objectif principal est de dévier les tickets, et une réponse légèrement hors sujet ne causera pas de problèmes majeurs.
Trouvez votre équilibre parfait
En fin de compte, choisir un seuil de confiance est plus qu'un simple paramètre technique ; c'est une décision qui façonne votre expérience client. Il s'agit de trouver ce juste milieu entre précision et automatisation qui correspond à vos objectifs commerciaux. Bien que les anciennes méthodes comme l'utilisation de valeurs par défaut ou les essais et erreurs en direct soient inefficaces et risquées, vous n'êtes pas obligé d'avancer à l'aveugle.
La meilleure voie à suivre est d'utiliser les données pour éliminer les approximations. En testant et en prévoyant avec vos propres données historiques, vous pouvez prendre une décision intelligente qui aide à la fois vos clients et votre équipe dès le début.
Prêt à arrêter de deviner et à voir comment l'IA se comporterait sur vos vrais tickets de support ? Commencez votre essai gratuit d'eesel AI et vous pourrez lancer votre première simulation en quelques minutes seulement.
Foire aux questions
Définir un seuil de confiance établit la certitude minimale qu'une IA doit avoir avant de répondre à un client. C'est crucial car cela agit comme un bouton de réglage, équilibrant la capacité de l'IA à automatiser les réponses avec la nécessité de maintenir la qualité et d'éviter les erreurs, ce qui a un impact final sur la satisfaction client et la charge de travail des agents.
Le compromis principal se situe entre la précision (donner les bonnes réponses, éviter les erreurs) et la couverture (automatiser plus de tickets). Un seuil élevé garantit moins d'erreurs mais transfère plus de questions, tandis qu'un seuil bas automatise davantage mais augmente le risque de réponses incorrectes ou inutiles de la part de l'IA.
Votre point de départ dépend du « coût d'une mauvaise réponse » pour votre entreprise. Pour les domaines critiques comme la finance ou la santé, visez un seuil élevé (80 % et plus) pour privilégier la précision. Pour les questions à faible impact comme les FAQ de base, vous pouvez commencer plus bas (50-65 %) pour maximiser l'automatisation.
Évitez de vous fier aux paramètres par défaut, car ils correspondent rarement à vos besoins uniques. Évitez également la méthode risquée des « essais et erreurs » directement avec les clients en direct, car cela peut nuire à la confiance. L'analyse manuelle est robuste mais souvent trop chronophage pour la plupart des équipes de support.
La meilleure approche consiste à simuler les performances de votre IA en utilisant des données de support historiques dans un environnement sécurisé et hors ligne. Des outils comme eesel AI vous permettent de tester différents seuils sur d'anciens tickets pour voir comment l'IA aurait performé, éliminant ainsi toute approximation.
Oui, absolument. En simulant différents seuils, vous pouvez prévoir en temps réel l'impact tangible sur des indicateurs tels que votre taux de résolution automatisé, les économies de coûts potentielles et la charge de travail restante pour vos agents humains.
Au lieu d'un déploiement à grande échelle et en une seule fois, visez un déploiement progressif. Vous pouvez d'abord activer l'automatisation par IA pour des types de questions spécifiques où elle est performante, puis étendre progressivement son champ d'application à mesure que vous gagnez en confiance et observez des résultats positifs.
