Un guide pratique de l'automatisation IA de Zendesk en 2025
Stevia Putri
Amogh Sarda
Last edited 6 octobre 2025
Expert Verified
Foire aux questions
L'automatisation par IA de Zendesk comprend généralement des Agents IA pour les conversations avec les clients, Copilot pour assister les agents humains, le Tri intelligent pour le routage des tickets, et des outils d'IA générative pour améliorer le contenu et la recherche de votre base de connaissances.
La mise en place de l'automatisation par IA de Zendesk peut être complexe. Elle nécessite souvent des forfaits Zendesk spécifiques de niveau supérieur, des modules complémentaires supplémentaires, et un temps considérable pour configurer les règles métier et cartographier les conversations dans leur Centre d'administration et FlowBuilder.
Principalement, l'automatisation par IA de Zendesk est plus performante lorsqu'elle apprend à partir de contenu déjà présent dans Zendesk, comme les articles du centre d'aide et les macros. La connexion à des bases de connaissances externes nécessite généralement une migration importante ou un développement personnalisé.
L'automatisation par IA de Zendesk peut être rigide ; elle est excellente pour les réponses scriptées ou les réponses directes, mais a du mal avec les formulations inattendues, les questions en plusieurs parties ou la recherche de données en temps réel depuis des systèmes externes. Cela conduit souvent à une escalade vers des agents humains.
Au-delà de la nécessité de souscrire à des forfaits de niveau supérieur, l'automatisation par IA de Zendesk implique souvent des coûts de modules complémentaires séparés pour des fonctionnalités avancées comme Copilot. Il existe également un modèle basé sur la consommation où vous payez par « résolution automatisée » si vous dépassez les limites mensuelles, rendant les coûts imprévisibles.
Zendesk propose un environnement de test (sandbox), principalement dans les forfaits les plus chers. Cependant, une simulation complète sur les tickets historiques pour prévoir les performances fait souvent défaut, ce qui rend un déploiement vraiment sûr et basé sur les données difficile pour de nombreuses équipes.
