Comment utiliser les transcriptions de conversation de l'agent IA de Zendesk : un guide pratique

Lorsque vous déployez un agent IA pour gérer les conversations avec les clients, vous voulez savoir comment il fonctionne. Les clients obtiennent-ils des réponses à leurs questions ? Où l’IA a-t-elle des difficultés ? Quelles sont les lacunes dans votre base de connaissances ?

C’est là que les transcriptions de conversation de l’agent IA de Zendesk entrent en jeu. Depuis fin 2025, Zendesk a rendu ces conversations visibles sous forme de tickets dans votre Agent Workspace, ce qui vous offre une visibilité sans précédent sur vos opérations de support automatisées.

Dans ce guide, vous découvrirez un flux de travail pratique pour examiner ces transcriptions, identifier les possibilités d’amélioration et transformer les informations en actions. Que vous débutiez avec les agents IA ou que vous cherchiez à optimiser un déploiement existant, cette approche systématique vous aidera à tirer davantage de valeur de vos données de conversation.

Ce dont vous aurez besoin

Avant de vous plonger dans l’examen des transcriptions, assurez-vous d’avoir :

• Un compte Zendesk avec l’agent IA activé (plan Suite Team ou supérieur)
• La fonctionnalité de tickets d’agent IA activée (elle est devenue obligatoire pour tous les comptes le 4 mai 2026)
• Un accès au Centre d’administration pour consulter les informations sur les conversations
• Facultatif : Un compte eesel AI si vous souhaitez exécuter des simulations ou analyser les transcriptions à grande échelle

Étape 1 : Accéder à vos transcriptions de conversation de l’agent IA de Zendesk

La première étape consiste à savoir où trouver vos données de conversation. Zendesk organise les transcriptions de l’agent IA dans le Centre d’administration, dans la section Agents IA.

Voici comment y accéder :

1. Accédez à Centre d’administration > IA > Agents IA
2. Sélectionnez l’agent IA que vous souhaitez examiner
3. Cliquez sur l’onglet Informations pour ouvrir le tableau de bord
4. Au bas du tableau de bord, cliquez sur Afficher les conversations non résolues ou Afficher les résolutions automatisées

Vous verrez deux catégories de conversations :

• Résolutions automatisées : Conversations que l’agent IA a résolues sans intervention humaine. Elles n’apparaissent qu’après 72 heures d’inactivité.
• Non résolues : Conversations qui n’ont pas été résolues par l’agent IA, y compris celles qui ont été transférées à un agent en direct.

Gardez à l’esprit quelques limitations : les transcriptions ne sont disponibles que pour les 30 derniers jours, et chaque transcription affiche les 100 premiers messages échangés. Si une conversation a dépassé 100 messages, vous ne verrez que le début.

Étape 2 : Examiner les transcriptions pour l’assurance qualité

Une fois que vous pouvez accéder à vos transcriptions, le vrai travail commence. L’assurance qualité ne consiste pas à lire chaque conversation (ce serait accablant). Concentrez-vous plutôt sur l’identification des tendances et des valeurs aberrantes.

Lors de l’examen des transcriptions de résolution automatisée, posez-vous les questions suivantes :

• L’agent IA a-t-il réellement résolu le problème du client, ou le client a-t-il simplement abandonné ?
• Les réponses étaient-elles exactes et fondées sur votre base de connaissances ?
• La conversation s’est-elle déroulée naturellement, ou l’IA a-t-elle semblé confuse ?

Recherchez l’espace réservé « Client a envoyé des détails » dans les transcriptions résolues. Lorsque les clients fournissent des informations sensibles telles que des numéros de commande ou des détails de compte, Zendesk les masque dans la vue de transcription pour des raisons de confidentialité. L’espace réservé indique que des informations ont été partagées, mais les détails spécifiques sont masqués.

Zendesk vous permet également de soumettre des commentaires sur les résolutions automatisées directement dans la vue de transcription. Vous pouvez indiquer si la résolution a été entièrement résolue, partiellement résolue ou non résolue, et fournir les raisons de votre évaluation. Ces commentaires aident Zendesk à améliorer ses algorithmes de classification, bien qu’ils n’aient pas d’impact direct sur les mesures de résolution automatisée de votre compte.

Étape 3 : Identifier les lacunes de connaissances à partir des conversations non résolues

Les conversations non résolues sont des mines d’or pour les possibilités d’amélioration. Ce sont des cas où l’agent IA n’a pas pu traiter la demande, soit parce qu’il n’avait pas les connaissances, soit parce que la situation nécessitait un jugement humain.

Lorsque vous examinez les transcriptions non résolues, classez-les en thèmes communs :

• Articles du centre d’aide manquants : Le client a posé une question qui n’est pas documentée
• Réponses peu claires : L’IA a donné une réponse, mais le client ne l’a pas comprise
• Cas limites : La demande était valide mais inhabituelle, sortant des schémas normaux
• Limitations du système : L’IA n’a pas pu effectuer une action dont le client avait besoin

Créez une simple feuille de calcul pour suivre ces tendances. Notez l’ID de la conversation, la catégorie et une brève description de ce qui n’a pas fonctionné. Au fil du temps, vous commencerez à voir quels problèmes reviennent le plus souvent.

C’est là qu’un processus d’examen systématique est payant. Au lieu d’examiner les transcriptions au hasard, établissez un calendrier. Des examens hebdomadaires de 10 à 20 conversations vous donneront de meilleures informations que des plongées en profondeur sporadiques. Concentrez-vous sur une catégorie à la fois : une semaine, recherchez les lacunes de connaissances, la semaine suivante, examinez la qualité des réponses.

Étape 4 : Transformer les informations en actions

Identifier les problèmes n’est que la moitié de la bataille. La vraie valeur vient de leur résolution.

Pour chaque lacune de connaissances que vous avez identifiée, hiérarchisez-les en fonction de leur fréquence et de leur impact. Un article manquant qui aiderait 50 clients par mois est plus urgent qu’un article qui en aiderait 5. Créez un calendrier de contenu pour les mises à jour de votre centre d’aide, en vous attaquant d’abord aux lacunes à fort impact.

Lors de la mise à jour du matériel de formation ou des réponses de votre agent IA, mesurez l’amélioration. Après avoir mis en œuvre un correctif, vérifiez les transcriptions des semaines suivantes pour voir si des conversations similaires sont maintenant résolues avec succès. Cette comparaison avant et après valide vos efforts et montre les progrès réalisés.

Pour les équipes qui cherchent à accélérer ce processus, eesel AI offre des capacités de simulation. Vous pouvez tester les mises à jour de la base de connaissances proposées par rapport à vos tickets historiques pour voir comment elles se seraient comportées avant leur mise en ligne. Cela vous permet de valider les améliorations avec des données plutôt que d’espérer qu’elles fonctionnent.

Notre intégration Zendesk permet également d’automatiser les actions en fonction du contenu de la transcription. Bien que les tickets d’agent IA natifs de Zendesk soient en lecture seule et ne déclenchent pas de flux de travail, eesel AI peut appliquer des balises, définir des priorités et acheminer les tickets en fonction de ce qui a été discuté dans la conversation.

Erreurs courantes à éviter

Même avec les meilleures intentions, il est facile de tomber dans des pièges lors de l’examen des transcriptions. Voici les pièges les plus courants :

Examiner sans système. Cliquer au hasard sur les transcriptions peut faire apparaître des conversations intéressantes, mais cela ne vous donnera pas de tendances exploitables. Définissez ce que vous recherchez avant de commencer et suivez vos conclusions de manière cohérente.

Se concentrer sur les cas individuels plutôt que sur les tendances. Un client qui vit une mauvaise expérience est malheureux. Cinquante clients qui vivent la même mauvaise expérience est un problème que vous devez résoudre. Recherchez les thèmes récurrents plutôt que les incidents isolés.

Ne pas agir assez rapidement. Les données de transcription ont une durée de conservation. Si vous identifiez une lacune de connaissances, mais que vous ne mettez pas à jour votre centre d’aide pendant trois mois, des centaines de clients peuvent vivre la même expérience frustrante entre-temps. Définissez des SLA pour vos cycles d’amélioration.

Mal comprendre la règle des 72 heures. Les résolutions automatisées n’apparaissent dans cet onglet qu’après 72 heures d’inactivité. Une conversation qui semble non résolue aujourd’hui pourrait être classée comme résolue dans trois jours. Ne paniquez pas si vos chiffres semblent erronés ; revenez après la période d’attente.

S’attendre à ce que les tickets d’agent IA se comportent comme des tickets normaux. Ils sont en lecture seule pour une raison. Ils ne déclencheront pas vos automatisations, ils n’apparaîtront pas dans les rapports Explore et ils ne peuvent pas être modifiés en masse. Comprendre ces limitations vous aide à travailler avec elles plutôt que de lutter contre elles.

Aller plus loin dans l’analyse des transcriptions de conversation de l’agent IA de Zendesk

L’examen natif des transcriptions de Zendesk est une base solide, mais il a des limites. La fenêtre de 30 jours signifie que vous ne pouvez pas analyser les tendances à long terme. L’absence d’exportation en masse rend difficile l’analyse à grande échelle. Et la nature en lecture seule des tickets d’agent IA limite ce que vous pouvez automatiser.

C’est là que des outils complémentaires peuvent vous aider. Chez eesel AI, nous avons développé des capacités qui étendent ce que vous pouvez faire avec vos données de conversation :

• Sources de connaissances unifiées : Connectez votre centre d’aide Zendesk à la documentation interne de Confluence, Google Docs, Notion, et plus encore. Cela donne à votre agent IA une base de connaissances complète sur laquelle s’appuyer.
• Analyse avancée : Identifiez les tendances dans des milliers de conversations, pas seulement celles que vous examinez manuellement. Repérez les problèmes émergents avant qu’ils ne deviennent des problèmes majeurs.
• Tests de simulation : Testez les mises à jour de la base de connaissances et les modifications de réponse par rapport à vos tickets historiques pour prédire leur impact avant leur mise en ligne.
• Actions automatisées : Bien que les tickets d’agent IA de Zendesk soient en lecture seule, eesel AI peut prendre des mesures sur les tickets normaux en fonction de l’analyse de la conversation, notamment le balisage, le routage et la hiérarchisation.

L’objectif n’est pas de remplacer les capacités natives de Zendesk, mais de les développer. Utilisez Zendesk pour l’examen quotidien des transcriptions et l’assurance qualité. Utilisez des outils supplémentaires lorsque vous avez besoin d’une analyse plus approfondie, d’une identification des tendances ou de flux de travail automatisés.