Travailler avec les étiquettes de tickets : Un guide 2025 pour l'automatisation par l'IA

Soyons honnêtes, un lundi matin dans une file d'attente de support peut être difficile. Lorsque vous faites face à une boîte de réception qui est un fouillis chaotique de demandes, chaque ticket ressemble à un mystère. Est-ce un bug urgent ? Une simple question de facturation ? Une idée de fonctionnalité ? Sans un système en place, vous devez lire chaque demande juste pour comprendre de quoi il s'agit, sans même parler de savoir qui devrait s'en occuper.

Si cela vous semble un tant soit peu familier, vous connaissez le casse-tête d'une file d'attente de support désorganisée. La première étape, la plus importante, pour mettre de l'ordre dans ce chaos est l'étiquetage des tickets. C'est ainsi que vous transformez un tas de conversations désordonnées en une opération de support propre, efficace et évolutive.

Dans ce guide, nous aborderons les bases du travail avec les étiquettes de tickets, en commençant par les meilleures pratiques que chaque équipe devrait utiliser. Ensuite, nous parlerons franchement des limites des méthodes traditionnelles. Plus important encore, nous verrons comment les outils d'IA modernes changent la donne, transformant l'étiquetage d'une corvée manuelle en un flux de travail intelligent et automatisé.

Qu'est-ce que l'étiquetage de tickets ?

Pour faire simple, l'étiquetage de tickets consiste simplement à ajouter des étiquettes ou des mots-clés aux tickets de support. L'objectif est de les catégoriser, de définir des priorités et de suivre ce qui se passe. Imaginez que vous mettez des étiquettes sur des dossiers : vous ajoutez du contexte pour qu'un agent puisse comprendre un problème en un coup d'œil et qu'un responsable puisse repérer les tendances sans avoir à lire des milliers de tickets individuels.

Un bon système d'étiquetage vous donne un aperçu rapide de ce qui se passe dans votre univers de support. Voici quelques exemples courants de la manière dont les équipes les utilisent :

• Par type de problème : « rapport-de-bug », « demande-de-fonctionnalité », « question-facturation »

• Par priorité : « urgent », « priorité-élevée », « priorité-basse »

• Par client : « client-vip », « nouveau-client », « entreprise »

• Par statut : « en-attente-réponse-client », « en-attente-examen », « escaladé »

Avec des étiquettes comme celles-ci, une longue liste de sujets de tickets commence à ressembler davantage à une base de données structurée et consultable de conversations clients.

Meilleures pratiques pour l'étiquetage manuel

Avant de pouvoir vous lancer dans l'automatisation, vous avez besoin de bases solides. Que vous étiquetiez les tickets à la main ou que vous laissiez une IA le faire pour vous, ces pratiques fondamentales sont essentielles pour construire un système qui fonctionne réellement.

Créez une structure d'étiquetage cohérente et claire

La règle d'or ici est la cohérence. Si un agent utilise « problème-produit » et un autre « prob_produit », vos rapports seront déjà faussés. La manière la plus simple de mettre tout le monde d'accord est de créer un document partagé (une page dans Confluence ou un simple Google Doc fonctionnent très bien) qui répertorie toutes vos étiquettes approuvées et leur signification. Ce document devient la source de référence pour votre équipe.

Gardez les étiquettes simples mais descriptives

Vous devez éviter les étiquettes qui sont soit trop vagues, soit beaucoup trop spécifiques. Une étiquette comme « divers » est essentiellement un trou noir. En même temps, quelque chose comme « utilisateur-ne-pouvait-pas-se-connecter-en-raison-d'un-retard-de-l'e-mail-de-réinitialisation-de-mot-de-passe » n'est qu'un deuxième résumé du ticket. Le juste milieu est une étiquette qui est instantanément compréhensible. Par exemple, « problème-connexion-réinitialisation-mdp » vous dit exactement quel est le problème sans être à rallonge.

Utilisez l'automatisation basée sur des règles lorsque vous le pouvez

La plupart des services d'assistance modernes comme Zendesk ou Freshdesk ont une automatisation de base intégrée. Ces outils fonctionnent généralement sur une logique simple de type « si/alors ». Par exemple, vous pourriez configurer une règle qui dit : SI le sujet d'un ticket contient le mot « remboursement », ALORS ajouter l'étiquette « demande-remboursement ». C'est une excellente première étape pour réduire une partie du travail manuel et faire gagner quelques clics à vos agents sur les tickets courants. C'est un bon début, mais comme nous le verrons, cette méthode a de sérieux angles morts.

Révisez et mettez à jour régulièrement votre système d'étiquetage

Votre entreprise évolue, et votre système d'étiquetage devrait aussi le faire. Lorsque vous lancez de nouveaux produits ou de nouvelles fonctionnalités, de nouveaux types de problèmes clients apparaissent. C'est une bonne idée d'auditer vos étiquettes chaque trimestre. Recherchez les étiquettes que plus personne n'utilise et archivez-les. Voyez si de nouveaux problèmes récurrents nécessitent leurs propres étiquettes dédiées. Cela permet de garder votre système propre et réellement utile.

Les limites de l'étiquetage manuel et des règles simples

Bien que le suivi de ces meilleures pratiques soit un excellent début, toute équipe qui se fie uniquement à l'étiquetage manuel et à une simple automatisation basée sur des règles finira par se heurter à un mur. Même les systèmes traditionnels les plus organisés ont quelques problèmes fondamentaux qui les empêchent de s'adapter à la croissance.

L'étiquetage manuel entraîne des erreurs humaines et de l'incohérence

Soyons réalistes : les agents de support sont des personnes occupées. Leur travail principal est d'aider les clients, pas d'effectuer des tâches administratives. Lorsque le rythme s'accélère, il est facile d'oublier une étiquette, de choisir la mauvaise ou de faire une faute de frappe (nous avons tous déjà vu « question-facturaton »). Chacune de ces petites erreurs détériore la qualité de vos données, rendant vos rapports moins fiables et masquant la véritable histoire derrière vos demandes de support. L'étiquetage manuel entraîne des erreurs humaines et de l'incohérence.

L'automatisation basée sur des règles ne peut pas comprendre la nuance

Les règles basées sur des mots-clés sont rigides. Elles ne comprennent pas le contexte. Un client peut utiliser le mot « remboursement » parce qu'il s'informe sur votre politique de remboursement pour un futur achat, et non parce qu'il exige réellement d'être remboursé. Mais une règle simple y apposera probablement quand même une étiquette « demande-remboursement », l'envoyant à la mauvaise personne et faisant perdre du temps. Ces systèmes ne peuvent pas comprendre l'intention, le sarcasme ou les phrases complexes, ce qui conduit à de nombreux tickets mal catégorisés.

La maintenance des règles devient un travail à plein temps

À mesure que votre entreprise grandit, la complexité de vos besoins en support augmente également. Ce qui commence par une poignée de règles d'automatisation peut rapidement se transformer en dizaines, puis en centaines. En un rien de temps, vous vous retrouvez avec un enchevêtrement complexe de déclencheurs et de conditions qui est fragile et pénible à mettre à jour. Il incombe souvent à une seule pauvre âme de passer des heures à construire et à maintenir ces flux de travail fragiles, la détournant d'un travail plus important.

Une voie plus intelligente : Utiliser l'IA pour l'étiquetage de tickets

C'est là que les choses deviennent intéressantes avec l'IA. Il ne s'agit pas de remplacer votre stratégie, mais de lui offrir une mise à niveau massive. Les outils alimentés par l'IA peuvent comprendre le contexte et l'intention derrière les mots d'un client, allant bien au-delà de la simple correspondance de mots-clés. Un outil comme eesel AI peut se connecter directement à votre service d'assistance existant et apporter une automatisation intelligente à votre flux de travail sans nécessiter un projet de mise en œuvre de six mois.

L'IA comprend le contexte pour appliquer les bonnes étiquettes, à chaque fois

Les modèles d'IA modernes ont vu des millions de conversations de service client, ils connaissent donc la différence entre quelqu'un qui pose une question sur une politique et quelqu'un qui est véritablement contrarié. Mais ce n'est pas tout. eesel AI va encore plus loin en s'entraînant sur vos propres tickets de support historiques. Dès le premier jour, il apprend vos problèmes de produits spécifiques et les manières uniques dont vos clients s'expriment. Cela conduit à un niveau de précision d'étiquetage que les systèmes rigides basés sur des règles ne peuvent tout simplement pas égaler.

eesel AI s'entraîne sur vos anciens tickets de support pour comprendre le langage des clients et améliorer la précision du travail avec les étiquettes de tickets.

L'IA ne se contente pas d'étiqueter, elle agit

Mais voici ce qui fait vraiment la différence : pour une IA, une étiquette n'est pas la fin de l'histoire, c'est le début d'un flux de travail. Au lieu de simplement étiqueter un ticket, un système alimenté par l'IA peut prendre la prochaine étape logique de lui-même.

Voici à quoi cela ressemble dans le monde réel :

• Si l'IA voit qu'un ticket est un « rapport-panne-urgente », elle peut faire plus que simplement l'étiqueter. Elle peut instantanément le remonter au canal de l'équipe d'ingénierie dans Slack.

• Si un ticket est une « faq-niveau-1 » courante, l'IA peut extraire la bonne réponse de votre base de connaissances, répondre au client et fermer automatiquement le ticket.

C'est exactement ce pour quoi le produit AI Triage d'eesel AI est conçu. Il vous permet de décider quels types de tickets sont entièrement automatisés et lesquels sont acheminés vers un humain, vous offrant le mélange parfait d'efficacité et de touche personnelle.

Un flux de travail automatisé dans eesel AI montrant comment l'étiquetage alimenté par l'IA peut déclencher des actions comme l'escalade de tickets ou l'envoi de réponses automatisées.

L'IA vous aide à identifier et combler les lacunes de connaissances

Un système vraiment intelligent ne se contente pas de faire le travail ; il vous donne des informations pour améliorer l'ensemble de vos opérations. Si l'IA étiquette constamment des tickets avec « demande-fonctionnalité-mode-sombre », c'est un signal puissant, étayé par des données, que vous pouvez transmettre directement à votre équipe produit.

eesel AI peut également vous aider à développer votre support en libre-service. Il analyse les tickets résolus avec succès et génère automatiquement des brouillons d'articles pour votre base de connaissances. Cela vous aide à repérer et à combler rapidement les lacunes de votre centre d'aide avec des réponses qui ont prouvé leur efficacité pour résoudre de vrais problèmes clients.

Le tableau de bord d'eesel AI identifie les lacunes de connaissances à partir des tickets de support, aidant les équipes à améliorer leurs options de libre-service.

Comparaison des différentes méthodes d'étiquetage

Bien que de nombreux services d'assistance commencent à proposer leurs propres fonctionnalités d'IA, ces outils sont souvent réservés aux plans d'entreprise les plus chers et peuvent être assez limités. Ils peuvent suggérer des étiquettes, mais ils manquent souvent de la puissante automatisation des flux de travail qui se connecte à d'autres applications et fait réellement gagner du temps à votre équipe.

eesel AI a été conçu pour offrir cette puissance de manière plus accessible et prévisible. L'étiquetage et le tri alimentés par l'IA sont des fonctionnalités de base, pas des modules complémentaires coûteux. Notre tarification est basée sur l'utilisation, elle évolue donc avec vous. Et peut-être plus important encore, eesel AI n'a aucun frais par résolution. Votre facture n'augmentera pas soudainement après un mois chargé. C'est une plateforme simple, en libre-service, que vous pouvez configurer en quelques minutes, ce qui change agréablement des plateformes qui nécessitent des démos et des appels commerciaux juste pour commencer.

Fonctionnalité	Service d'assistance typique (ex: Zendesk, Freshdesk)	eesel AI
Étiquetage de base	Disponible sur la plupart des forfaits	Inclus
Automatisation basée sur des règles	Nécessite souvent des forfaits supérieurs (ex: Professionnel/Entreprise)	Inclus
Étiquetage par IA	Limité ou nécessite des modules complémentaires coûteux	Fonctionnalité principale, entraînée sur vos données
Actions personnalisées (appels API)	Nécessite généralement le forfait entreprise le plus élevé et un travail de développeur	Inclus dans le forfait Business, configuration en libre-service
Simulation et tests	Non disponible ou très limité	Simulation puissante sur les tickets historiques
Modèle de tarification	Par agent, avec des fonctionnalités par niveau de forfait	Basé sur l'utilisation, sans frais par résolution

La fonctionnalité de simulation dans eesel AI permet aux équipes de tester leurs règles d'automatisation sur des données historiques avant la mise en production.

L'importance de l'étiquetage des tickets

Un bon étiquetage des tickets est le fondement de toute équipe de support client efficace. Bien que les processus manuels et les règles de base soient un bon point de départ, ils finissent par créer plus de travail, conduire à des données désordonnées et ne peuvent tout simplement pas suivre une entreprise en croissance.

L'automatisation alimentée par l'IA est le moyen de franchir ce plafond. Elle crée un système qui n'est pas seulement plus précis, mais aussi plus intelligent. En allant au-delà des simples étiquettes pour passer à des actions automatisées et à des informations basées sur les données, vous pouvez libérer votre équipe des tâches administratives fastidieuses et leur permettre de se concentrer sur ce qu'ils font le mieux : offrir des expériences client fantastiques.

Prêt à dépasser l'étiquetage manuel et les règles fragiles ? eesel AI se connecte à votre service d'assistance existant pour fournir un étiquetage, un tri et une automatisation puissants, pilotés par l'IA. Vous pouvez être opérationnel en quelques minutes, pas en quelques mois.