Seuil de confiance de l'intention de l'agent IA de Zendesk : un guide complet

Pour que votre agent IA Zendesk réponde avec précision, il ne suffit pas de le former sur les bonnes données. Il existe un paramètre unique qui détermine le degré de prudence ou d'agressivité de votre IA lorsqu'elle décide de répondre ou non à une requête client. Ce paramètre est le seuil de confiance de l'intention.

Considérez cela comme un videur dans un club. Si le seuil est trop élevé, seuls les correspondances les plus évidentes sont acceptées (haute précision, mais beaucoup de clients sont refusés). Si le seuil est trop bas, presque tout le monde entre (couverture élevée, mais certaines réponses incorrectes passent). Trouver le bon équilibre a un impact direct sur vos taux d'automatisation, la satisfaction de vos clients et vos coûts de support.

Ce guide explique comment fonctionne le seuil de confiance de l'intention de l'agent IA de Zendesk, ce que signifie réellement la valeur par défaut de 60 % et comment l'ajuster à vos besoins spécifiques.

Qu'est-ce que le seuil de confiance de l'intention de l'agent IA de Zendesk ?

Le seuil de confiance est un pourcentage compris entre 0 et 100 qui indique à votre agent IA le degré de certitude dont il doit faire preuve avant de déclencher une réponse basée sur l'intention. Lorsqu'un client envoie un message, l'IA de Zendesk le compare à toutes les intentions que vous avez entraînées et calcule un score de confiance pour chaque correspondance potentielle.

Voici ce qui se passe ensuite :

• Au-dessus du seuil : L'IA déclenche l'intention correspondante, en envoyant la réponse associée et en effectuant toutes les actions configurées.
• En dessous du seuil : L'IA envoie votre réponse par défaut à la place (généralement en escaladant vers un agent humain ou en demandant des éclaircissements).

Zendesk fixe le seuil de confiance par défaut à 60 %. Leur documentation indique que la plupart des utilisateurs trouvent le point idéal entre 50 % et 70 %, bien que votre paramètre idéal dépende de la qualité de votre formation, de la conception de votre conversation et de vos priorités commerciales.

Vous trouverez ce paramètre dans Paramètres > Général > Seuil de confiance. Notez qu'il existe en fait deux seuils : un pour la reconnaissance de l'intention (« seuil de confiance pour les messages par défaut ») et un pour la détection de la langue. Le seuil d'intention est ce sur quoi la plupart des administrateurs se concentrent lors de l'optimisation de la précision de l'automatisation.

Le compromis entre précision et couverture

L'ajustement de votre seuil de confiance consiste fondamentalement à choisir entre deux objectifs concurrents : la précision et la couverture.

Des seuils plus élevés (70-85 %) signifient que l'IA ne répond que lorsqu'elle est très confiante quant à l'intention du client. Cela produit moins de réponses incorrectes, mais cela signifie également que davantage de requêtes sont acheminées vers votre réponse par défaut ou vers des agents humains. Vous êtes prudent, ce qui est logique lorsque les mauvaises réponses sont coûteuses (pensez aux secteurs réglementés, aux problèmes de facturation complexes ou au support technique à enjeux élevés).

Des seuils plus bas (40-55 %) permettent à l'IA de tenter de répondre à davantage de requêtes, ce qui augmente votre taux d'automatisation. Le compromis est un risque plus élevé de mauvaise classification. Un client qui pose une question sur les « retours » peut accidentellement déclencher votre intention de « remboursements », ce qui l'envoie sur la mauvaise voie. Cela fonctionne mieux lorsque vos flux de conversation sont indulgents ou lorsque le coût d'une mauvaise réponse est faible (comme un support de type FAQ simple).

Zendesk offre un cadre simple pour réfléchir à ce choix. Imaginez 100 messages entrants :

Quelle colonne vous semble la meilleure ? La réponse dépend de ce à quoi ressemblent réellement ces « réponses incorrectes » dans la pratique. Si la conception de votre conversation comprend des chemins de récupération rapides (« Il semble que vous posiez une question sur les retours. Est-ce exact ? »), une certaine mauvaise classification est tolérable. Si une mauvaise réponse envoie les clients dans une boucle frustrante, vous voudrez être plus prudent.

Comment choisir le bon seuil de confiance de l'intention de l'agent IA de Zendesk

Il n'existe pas de « meilleur » seuil universel, mais il existe un meilleur seuil pour votre situation spécifique. Voici comment le trouver.

Commencez à 60 % et ajustez en fonction des données. La valeur par défaut de Zendesk n'est pas arbitraire. Elle est basée sur les performances globales de milliers de déploiements. Commencez par là, puis utilisez vos journaux de conversation et votre matrice de confusion pour déterminer si vous avez un problème de précision (trop de mauvaises réponses) ou un problème de rappel (trop de réponses par défaut).

Envisagez d'augmenter votre seuil si :

• Vous êtes dans un secteur réglementé où des informations incorrectes créent une responsabilité.
• Votre produit est complexe et les clients sont frustrés par les mauvaises réponses.
• Vos flux de conversation n'ont pas de bons chemins de récupération pour la mauvaise classification.
• Votre agent IA est nouveau et apprend encore le langage de vos clients.

Envisagez de baisser votre seuil si :

• La conception de votre conversation est flexible et peut se remettre d'une mauvaise classification.
• Vous avez effectué une formation approfondie sur l'intention et votre matrice de confusion montre un chevauchement minimal.
• Vous traitez des requêtes à faible enjeu où une mauvaise réponse est facilement corrigée.
• Vous disposez d'une capacité d'agent humain suffisante pour gérer les escalades.

Utilisez des blocs conditionnels pour un contrôle nuancé. Plutôt que de définir un seul seuil pour tout, vous pouvez utiliser la logique conditionnelle de Zendesk pour envoyer différentes réponses en fonction du score de confiance réel. Par exemple, les correspondances à haute confiance (80 % et plus) reçoivent une réponse entièrement automatisée, les correspondances à confiance moyenne (60-79 %) reçoivent une réponse avec une vérification « Cela a-t-il répondu à votre question ? », et les correspondances à faible confiance sont escaladées immédiatement.

La clé est de relier votre stratégie de seuil aux résultats commerciaux. Qu'est-ce qu'une réponse incorrecte vous coûte en satisfaction client et en temps d'agent ? Qu'est-ce qu'une réponse par défaut vous coûte en potentiel d'automatisation ? Votre seuil doit refléter ces calculs.

Dépannage des problèmes de seuil de confiance

Lorsque votre agent IA ne fonctionne pas comme prévu, le seuil de confiance est souvent le coupable. Voici comment diagnostiquer et résoudre les problèmes courants.

Problème : Trop de réponses par défaut

Si les clients atteignent fréquemment votre réponse de repli (« Je ne suis pas sûr de comprendre » ou escaladent vers des agents), vous avez deux options :

1. Baissez votre seuil de confiance pour capturer plus de requêtes.
2. Améliorez votre formation sur l'intention afin que l'IA reconnaisse davantage de variations du langage client.

La deuxième option est généralement meilleure à long terme. Vérifiez vos journaux de conversation pour détecter les modèles. Les clients utilisent-ils des expressions que vous n'avez pas entraînées ? Existe-t-il des intentions qui devraient exister mais qui n'existent pas ? L'ajout de 20 à 30 nouvelles expressions aux intentions sous-performantes résout souvent le problème sans toucher au seuil.

Problème : Déclencheurs d'intention incorrects fréquents

Si les clients sont envoyés vers les mauvais flux de conversation, vous avez le défi inverse :

1. Augmentez votre seuil de confiance pour être plus sélectif.
2. Utilisez la matrice de confusion pour identifier les intentions qui se chevauchent.

La matrice de confusion est une grille visuelle montrant quelles intentions sont confondues les unes avec les autres. Les cellules sombres en dehors de la ligne diagonale indiquent une confusion entre deux intentions. Si « État de la commande » et « Demande d'expédition » sont fréquemment mélangés, vous devez soit les fusionner en une seule intention, soit ajouter des expressions de formation plus distinctives à chacune.

Problème : Scores de confiance incohérents

Parfois, la même requête obtient des scores de confiance différents à différents moments. Cela indique généralement :

• Chevauchement d'intention (l'IA ne peut vraiment pas dire quelle intention est correcte).
• Données de formation insuffisantes pour une ou plusieurs intentions concurrentes.
• Expressions trop similaires entre les intentions.

Vérifiez les indicateurs de santé de votre intention. Zendesk calcule cela comme la confiance moyenne des messages reconnus pour une intention. Une faible santé de l'intention signifie que vous avez besoin d'expressions de formation plus nombreuses ou de meilleure qualité. Une santé de l'intention élevée avec une faible performance globale suggère que votre seuil pourrait être mal aligné sur la qualité de votre formation.

Mesurer l'impact des changements de seuil

Avant d'ajuster votre seuil de confiance, établissez des mesures de base. Après le changement, mesurez l'impact. Voici ce qu'il faut suivre.

Taux de résolution : Quel pourcentage de conversations votre agent IA résout-il sans intervention humaine ? C'est votre indicateur principal. Un seuil trop élevé nuit à ce nombre (trop d'escalades). Un seuil trop bas peut également lui nuire (les mauvaises réponses créent plus de travail).

Taux d'escalade : Quel pourcentage de conversations sont transmises à des agents humains ? Suivez cela par intention pour voir si des sujets spécifiques causent des problèmes.

Satisfaction client (CSAT) : Les clients sont-ils satisfaits des conversations gérées par l'IA ? Un seuil trop bas apparaît souvent ici en premier, car les clients frustrés évaluent mal les interactions.

Analyse des journaux de conversation : Examinez un échantillon de conversations chaque semaine. Classez les résultats comme suit : intention correcte + réponse utile, intention correcte + réponse inutile, intention incorrecte ou réponse par défaut déclenchée. Ces données qualitatives expliquent les tendances quantitatives.

Distribution des scores de confiance : Examinez la répartition des scores de confiance dans vos conversations. Idéalement, vous voulez une distribution bimodale : beaucoup de correspondances à haute confiance (80 % et plus) et beaucoup de non-correspondances à faible confiance (en dessous de 40 %), avec moins de correspondances au milieu. Si la plupart des scores se regroupent autour de votre seuil, vous êtes dans la zone ambiguë où de petits changements de seuil ont de grands impacts.

Lors du test des changements de seuil, ajustez progressivement (5 à 10 % à la fois) et laissez chaque changement s'exécuter pendant au moins une semaine pour recueillir suffisamment de données. Documentez ce que vous avez changé et pourquoi, afin de pouvoir revenir en arrière si les résultats s'aggravent.

Une approche complémentaire : Tester les seuils avec eesel AI

Voici le défi de l'optimisation des seuils de confiance dans Zendesk : vous expérimentez sur des clients en direct. Chaque ajustement de seuil envoie soit plus de requêtes à des réponses potentiellement incorrectes, soit escalade plus de conversations que l'IA aurait pu gérer. Les deux résultats ont des coûts réels.

Nous avons créé eesel AI pour résoudre ce problème. Au lieu de tester sur des clients en direct, vous pouvez d'abord tester sur vos tickets historiques réels.

Voici comment cela fonctionne : Connectez eesel AI à votre centre d'assistance Zendesk et à vos sources de connaissances (articles du centre d'aide, tickets passés, macros, même des documents externes comme Confluence ou Google Docs). Avant que votre agent IA ne parle à un client réel, exécutez-le sur des milliers de vos tickets historiques. Vous obtiendrez une prévision claire des taux de résolution, identifierez les requêtes qui le feront trébucher et renforcerez la confiance dans votre configuration.

Cette approche de simulation complète l'environnement en direct de Zendesk. Utilisez eesel AI pour valider votre structure d'intention et vos paramètres de seuil avant de passer en direct, puis utilisez la matrice de confusion et les journaux de conversation de Zendesk pour un affinement continu.

Nous adoptons également une approche différente de la connaissance. Alors que Zendesk se concentre sur la formation basée sur l'intention, nous apprenons automatiquement de toutes vos sources de connaissances existantes. Cela réduit souvent le besoin d'une formation manuelle approfondie sur l'intention et rend les décisions de seuil plus simples.

Notre tarification est forfaitaire (pas de frais par résolution), ce qui rend la budgétisation prévisible à mesure que vous augmentez votre automatisation. Si vous explorez l'IA pour votre équipe de support, il est utile de comprendre comment eesel AI se compare aux options natives de Zendesk.

Optimisation du seuil de confiance de l'intention de votre agent IA de Zendesk

Le seuil de confiance est l'un des leviers les plus puissants pour contrôler le comportement de votre agent IA, mais ce n'est pas une configuration « définir et oublier ». Il nécessite une attention continue à mesure que vos données de formation s'améliorent et que vos besoins commerciaux évoluent.

Voici la version courte : Commencez à 60 %, la valeur par défaut de Zendesk. Surveillez vos journaux de conversation et votre matrice de confusion chaque semaine. Si vous voyez trop de mauvaises réponses, augmentez le seuil ou améliorez votre formation sur l'intention. Si vous voyez trop de réponses par défaut, baissez le seuil ou ajoutez plus d'expressions aux intentions sous-performantes.

N'oubliez pas que le seuil n'existe pas isolément. Il fait partie d'un cycle d'amélioration continue : formez vos intentions, vérifiez la matrice de confusion, ajustez votre seuil, mesurez les résultats et répétez. Les équipes qui traitent cela comme un processus continu surpassent systématiquement celles qui configurent une fois et passent à autre chose.

Si vous voulez réduire les risques de ce processus et tester les configurations avant qu'elles n'aient un impact sur les clients en direct, invitez eesel AI dans votre équipe. Notre mode de simulation vous permet de valider votre approche à l'aide de données historiques, afin que vous puissiez passer en direct en toute confiance.