Quelles données me faut-il pour entraîner une IA de support ? Un guide complet

L'utilisation de l'IA pour le support client fait beaucoup de bruit, mais soyons réalistes, cela peut aussi être assez déroutant. Je discute avec de nombreux responsables de support qui ont l'intuition d'être assis sur une mine d'or de données, mais qui ne savent pas exactement quoi en faire.

Si cela vous ressemble, vous êtes au bon endroit. Ce guide est là pour y voir plus clair. Nous allons passer en revue les données dont vous avez réellement besoin pour mettre en place un puissant agent de support IA. Le meilleur dans tout ça ? Les outils modernes ont rendu ce processus bien plus simple que la plupart des gens ne le pensent. Ce qui prenait autrefois des mois de configuration fastidieuse peut maintenant souvent être fait en quelques minutes seulement.

Comprendre les données d'entraînement de l'IA

Quand on parle de « données d'entraînement de l'IA » pour le support, il ne s'agit pas seulement d'un tas de fichiers et de feuilles de calcul. Pensez-y comme le cerveau complet de votre équipe de support, construit au fil des années de travail acharné. C'est chaque ticket auquel vous avez répondu, chaque article de centre d'aide que vous avez rédigé, et chaque document interne sur lequel votre équipe s'appuie pour faire son travail.

L'objectif n'est pas seulement de déverser des données brutes dans une machine. Il s'agit de donner à une IA le contexte dont elle a besoin pour résoudre les problèmes correctement, rapidement et avec la voix unique de votre entreprise. Une IA générique ne peut pas connaître les particularités de vos produits, de vos politiques ou de vos clients. C'est pourquoi vos propres données ne sont pas seulement un ingrédient ; elles sont tout le secret de la recette.

Les principaux types de données pour entraîner une IA de support

Un agent de support IA vraiment utile doit comprendre votre entreprise de A à Z, et cela passe par la consolidation de différentes sources de connaissances. Décomposons les types de données essentiels qui donneront à votre IA une vue d'ensemble.

1. Tickets et conversations historiques

Tous vos anciens tickets de support sont une mine d'or. Ils contiennent de vraies questions de vrais clients, les excellentes réponses de vos meilleurs agents, et le ton exact qui fait que votre marque sonne comme votre marque. C'est le matériel d'entraînement le plus authentique que vous puissiez espérer.

Ces données aident l'IA à apprendre :

• Les problèmes courants et leurs solutions : Elle commence à voir des schémas dans ce que les clients demandent et comment votre équipe résout ces problèmes.

• Le bon ton et le bon style : Elle capte si votre équipe est plutôt formelle et professionnelle ou amicale et décontractée.

• Comment gérer un véritable échange : Elle comprend le déroulement d'une conversation, pas seulement une simple question-réponse.

Obtenir ces données était autrefois un projet colossal. Mais des plateformes comme eesel AI peuvent se connecter en toute sécurité à des services d'assistance comme Zendesk ou Intercom et apprendre automatiquement le contexte de votre entreprise. Vous n'avez pas besoin de passer des mois à nettoyer manuellement les données ; il vous suffit de connecter votre service d'assistance, et il se met au travail.

2. Base de connaissances et articles du centre d'aide

Votre documentation officielle, comme les FAQ, les articles du centre d'aide et les guides publics, est votre « source de vérité ». C'est là que sont consignées les politiques de votre entreprise, les détails de vos produits et vos procédures opérationnelles standard.

Fournir ces données à votre IA lui donne une base solide de réponses approuvées pour les questions courantes. Cela aide à maintenir la cohérence et la précision, en particulier pour les requêtes simples sur les prix, les politiques de retour ou les spécifications des produits. Le seul bémol est que vous devez maintenir ces informations à jour, car l'IA n'est aussi actuelle que votre dernier article.

3. Documentation interne et wikis

Soyons honnêtes, une tonne de connaissances essentielles n'arrive jamais dans le centre d'aide public. Je parle de votre documentation interne, de vos guides de dépannage, de vos documents de processus et de vos notes techniques stockées dans des outils comme Confluence, Notion ou Google Docs. Vos agents utilisent ces ressources tous les jours pour résoudre les cas difficiles.

Le problème, c'est que la plupart des outils d'IA ne peuvent pas accéder à ces sources cloisonnées, laissant votre IA avec un énorme angle mort. C'est une des principales raisons pour lesquelles une plateforme comme eesel AI est si efficace. Elle se connecte à plus de 100 applications différentes, rassemblant vos connaissances publiques et privées pour donner à l'IA la même vue d'ensemble que celle de vos agents humains.

Une infographie montrant comment eesel AI se connecte à diverses sources de données comme les wikis internes, les services d'assistance et d'autres applications pour construire une base de connaissances complète pour l'agent IA. Cela visualise la réponse à la question 'de quelles données ai-je besoin pour entraîner une IA pour le support'.

4. Données structurées provenant d'autres systèmes d'entreprise

La meilleure IA ne se contente pas de répondre aux questions ; elle résout réellement les problèmes. Et pour ce faire, elle doit pouvoir accéder à des informations en temps réel depuis vos autres systèmes d'entreprise.

Voici quelques exemples de ce que cela signifie en pratique :

• Vérifier les informations de commande depuis Shopify pour donner une réponse instantanée à « Où est ma commande ? »

• Consulter le statut d'un abonnement dans votre système de facturation pour gérer les questions de compte.

• Récupérer le statut d'un bug depuis Jira pour informer les clients de l'avancement d'un problème technique.

C'est ce qui élève un simple bot de questions-réponses au rang de véritable agent IA capable de suivre un ticket du début à la fin. Une plateforme d'IA moderne doit être capable d'effectuer ce genre d'actions personnalisées, et c'est pour cela que eesel AI a été conçue. Elle permet à votre agent IA de faire des choses, pas seulement de produire du texte.

Comment l'IA utilise les données d'entraînement

Vous entendrez souvent l'expression « entraîner une IA », mais il est utile de savoir ce que cela signifie réellement de nos jours. Il y a deux manières principales pour une IA d'apprendre de vos données, et l'une est beaucoup plus pratique que l'autre pour les équipes de support.

L'ancienne méthode : Le fine-tuning (ajustement fin)

Le fine-tuning est le processus de modification permanente du comportement d'un modèle d'IA de base. Imaginez que vous envoyez une nouvelle recrue à un camp d'entraînement intensif d'un mois pour changer ses habitudes fondamentales. Vous fournissez au modèle un ensemble de données massif de paires question-réponse pour essentiellement recâbler sa logique interne.

Pour une équipe de support qui évolue rapidement, cette méthode présente de sérieux inconvénients :

• C'est lent et coûteux : Le fine-tuning nécessite des ensembles de données gigantesques et une énorme puissance de calcul coûteuse. L'ensemble du processus peut prendre des jours, voire des semaines.

• C'est un casse-tête technique : Vous avez généralement besoin de data scientists et d'ingénieurs en ML pour préparer toutes les données et exécuter le processus d'entraînement.

• Elle peut inventer des choses : Si les données d'entraînement ne sont pas parfaites, le modèle peut « apprendre » des informations incorrectes et les affirmer avec une confiance de 100 %. C'est ce qu'on appelle souvent une « hallucination ».

• C'est une galère à mettre à jour : Si une fonctionnalité de produit ou une politique d'entreprise change, vous ne pouvez pas simplement modifier un document. Vous pourriez devoir repasser par tout le processus coûteux de fine-tuning.

La méthode moderne : La génération augmentée par récupération (RAG)

La Génération Augmentée par Récupération (ou RAG, pour faire court) est une approche beaucoup plus flexible et sensée. Au lieu de ré-entraîner le modèle de manière permanente, vous lui donnez accès à une bibliothèque consultable de vos connaissances, incluant tous vos tickets, articles d'aide et documents internes.

Imaginez que vous donnez à un employé un examen à livre ouvert où il a tous les documents de l'entreprise à portée de main. Lorsqu'un client pose une question, l'IA « récupère » d'abord les informations les plus pertinentes de vos sources de connaissances, puis utilise ce contexte pour « générer » une réponse précise.

Caractéristique	Fine-Tuning (L'ancienne méthode)	Génération Augmentée par Récupération (RAG) (La méthode moderne)
Processus	Modifie de manière permanente la logique de base du modèle d'IA.	L'IA récupère des informations d'une bibliothèque de connaissances pour générer des réponses.
Vitesse et coût	Lent, coûteux, nécessite des ensembles de données massifs et de la puissance de calcul.	Rapide, abordable, se connecte directement aux sources de connaissances existantes.
Besoins techniques	Nécessite des data scientists et des ingénieurs en ML.	En libre-service, peut être configuré en quelques minutes.
Précision	Sujet aux « hallucinations » si les données sont imparfaites.	Plus précis, les réponses sont basées directement sur vos documents.
Mise à jour	Nécessite un processus de ré-entraînement complet et coûteux pour tout changement.	Mises à jour instantanées dès que vous modifiez un document source.

Les avantages sont assez clairs :

• C'est rapide et abordable : Vous n'avez pas à vous soucier d'un ré-entraînement de modèle coûteux et chronophage. Il vous suffit de connecter vos sources de connaissances, et le tour est joué.

• C'est toujours à jour : Dès que vous mettez à jour un article dans Confluence ou que vous résolvez un nouveau ticket, l'IA peut accéder instantanément à cette nouvelle information.

• C'est plus précis et transparent : Comme les réponses sont basées directement sur vos documents, le risque que l'IA invente des faits diminue considérablement.

eesel AI est construit sur un système RAG sophistiqué. C'est exactement pourquoi vous pouvez connecter vos sources de connaissances et avoir un agent IA puissant et précis prêt en quelques minutes, pas en quelques mois.

Quelle approche est la bonne pour le support ?

Pour la quasi-totalité des scénarios de support client, RAG est la voie à suivre. C'est plus rapide, plus sûr et beaucoup plus adaptable au monde en constante évolution d'une équipe de support. Bien que le fine-tuning puisse avoir des utilisations de niche pour ajuster la personnalité d'une IA, c'est le RAG qui permet réellement à une IA de fournir des réponses correctes et à jour.

Les obstacles courants avec les données d'entraînement de l'IA

Même avec les bonnes données et la bonne technologie, il y a quelques obstacles pratiques à surveiller. Y penser à l'avance vous évitera bien des ennuis plus tard.

Garder vos données propres et sécurisées

Vous connaissez le vieil adage : « garbage in, garbage out » (déchets en entrée, déchets en sortie). Votre IA n'est aussi intelligente que les informations dont elle s'inspire. Si vos anciens tickets sont pleins de mauvaises réponses ou si vos documents d'aide datent de cinq ans, votre IA en sera le reflet.

La confidentialité des données est tout aussi importante. Les conversations avec les clients sont remplies d'informations sensibles, et vous devez vous assurer qu'elles sont traitées correctement. Une plateforme comme eesel AI est conçue avec la sécurité au cœur de ses préoccupations, garantissant que vos données ne sont jamais utilisées pour entraîner des modèles pour d'autres entreprises et offrant des options comme la résidence des données dans l'UE pour se conformer à des réglementations comme le RGPD.

Éviter le piège du « tout remplacer »

De nombreuses anciennes plateformes d'IA ont un inconvénient majeur : elles vous obligent à faire migrer toute votre équipe vers leur propre service d'assistance ou à adopter leurs flux de travail rigides et universels. Cela peut plonger toute votre organisation dans le chaos et vous enfermer avec un seul fournisseur.

Une solution moderne devrait travailler avec vous, pas contre vous. eesel AI est conçu pour s'intégrer directement aux outils que vous utilisez déjà. Il fonctionne de manière fluide avec des services d'assistance comme Zendesk, Freshdesk et Intercom, ainsi qu'avec des outils de chat comme Slack. L'idée est d'améliorer ce que vous faites déjà, pas de vous forcer à tout recommencer.

Tester et lancer en toute confiance

L'une des plus grandes craintes de tout responsable de support est de lancer un bot qui commet des erreurs stupides et agace les clients. Comment pouvez-vous être sûr que votre IA est prête pour le monde réel avant de la lâcher ?

C'est là qu'une fonctionnalité comme le mode simulation d'eesel AI est une bouée de sauvetage. Il vous permet de tester votre IA sur des milliers de vos anciens tickets dans un environnement totalement sûr. Vous pouvez voir exactement comment l'IA aurait répondu à de vraies questions de clients, comparer ses réponses à celles de vos agents et obtenir des prédictions solides sur le nombre de tickets qu'elle sera capable de résoudre. Cela vous permet d'ajuster son comportement et de lancer en toute confiance, en sachant exactement à quoi vous attendre.

Une capture d'écran du mode simulation d'eesel AI, qui montre comment l'IA aurait répondu aux tickets passés, vous aidant à comprendre ses performances avant le lancement et les données dont vous avez besoin pour améliorer l'entraînement de l'IA pour le support.

La façon la plus rapide de démarrer avec l'IA pour le support

Bon, alors, que faut-il retenir de tout ça ? La meilleure IA pour le support est construite sur vos propres connaissances : vos tickets, vos documents et vos wikis internes, tous réunis. Elle utilise une approche moderne de récupération (RAG) pour rester précise et à jour, et elle fonctionne avec les outils que votre équipe connaît et apprécie déjà.

Le secret n'est pas seulement d'avoir les bonnes données ; c'est d'avoir une plateforme qui rend leur utilisation extrêmement simple.

eesel AI relie tous ces points. Elle est conçue pour être en libre-service, vous n'avez donc pas à subir une douzaine d'appels commerciaux juste pour commencer. Elle se connecte à toutes vos sources de connaissances en quelques clics et vous permet de simuler ses performances pour qu'il n'y ait pas de surprises. Elle gère la complexité technique pour que vous puissiez vous concentrer sur ce qui compte vraiment : améliorer l'expérience de vos clients.

Prêt à voir ce que vos données peuvent faire ? Commencez votre essai gratuit avec eesel AI et construisez votre premier agent IA en quelques minutes, ou réservez une démo pour le voir en action avec l'un de nos spécialistes.