Meilleures pratiques : préparation de votre centre d’aide pour l’IA générative

L’IA générative révolutionne le monde de l’assistance client. Vous découvrirez ici comment vous assurer que votre centre d’aide est configuré pour vous aider à tirer le meilleur parti de cette technologie novatrice.

Cet article aborde les sujets suivants :

L’IA générative dans le cadre du service client
Ce qui se passe quand une source de connaissances est connectée à un agent IA optimisé par l’IA générative
Conseils de nos chercheurs en IA pour le formatage de votre centre d’aide
Architecture du centre d’aide - Meilleures pratiques pour l’IA générative
Formatage de vos articles pour une clarté optimale

L’IA générative dans le cadre du service client

Les grands modèles de langage (LLM) et l’IA générative ont révolutionné le monde entier. L’expérience conversationnelle naturelle qu’offrent ces technologies a véritablement placé la barre plus haut, et ayant constaté à quel point les interactions optimisées par l’IA se rapprochent des interactions humaines, les clients s’attendent désormais à bénéficier de cette même expérience dans le cadre du service client.

L’un des cas d’utilisation les plus novateurs de l’IA générative pour le service client est l’extraction instantanée d’informations d’une source de connaissances, comme votre centre d’aide. Intégrez cette technologie à votre centre d’aide et vos conversations d’assistance deviendront plus précises et plus humaines en quelques minutes. En connectant un LLM à votre centre d’aide ou votre page de questions fréquentes, vous pouvez instantanément présenter les informations les plus récentes à vos clients, sans aucune formation.

Mais pour tirer le meilleur parti des agents qui utilisent l’IA générative, il faut absolument que les données auxquelles le LLM a accès soient présentées de la façon la plus concise et la plus cohérente possible. Pour préparer votre centre d’aide pour l’IA générative, vous devez suivre certaines meilleures pratiques.

Commençons par ce qui se passe quand vous connectez une source de connaissances à l’IA générative, puis nous passerons aux meilleures pratiques globales d’architecture de centre d’aide, pour finir par des conseils de formatage plus détaillés.

Ce qui se passe quand une source de connaissances est connectée à un agent IA optimisé par l’IA générative

Quand vous connectez votre source de connaissances à un agent IA optimisé par l’IA générative, le texte de la source de connaissances est segmenté en « blocs » de texte de façon intelligente. C’est la première étape d’un cadre appelé RAG (Retrieval-Augmented Generation ou génération augmentée par récupération). RAG permet à votre LLM d’accéder à des informations qui vont au-delà de ses données d’entraînement initiales, comme les articles de votre centre d’aide.

Ces blocs sont alors stockés dans une base de données qui est organisée par signification ou sens sémantique. Quand le message d’un utilisateur est envoyé à l’agent IA, le sens de ce message est comparé au sens des blocs dans la base de données pour trouver la meilleure correspondance. Ces informations sont alors utilisées par votre agent IA (conformément à ses instructions, ses persona et ton de voix, et ses mécanismes de sécurité) pour répondre au message de l’utilisateur.

Voici comment l’IA générative utilise votre centre d’aide pour répondre aux questions des clients :

Segmentation : au départ, votre centre d’aide est importé et segmenté en « blocs ». La taille de ces blocs varie, en fonction de la longueur et du sens intrinsèque de votre contenu.
Conversion en chiffres : chaque bloc reçoit alors une signature numérique unique, un vecteur qui représente le sens sémantique du bloc. En gros, il s’agit de traduire votre texte en langage mathématique que l’agent IA peut comprendre et stocker efficacement dans une base de données vectorielle.
Mise en correspondance : quand un utilisateur pose une question à votre agent IA, le système compare le sens sémantique de cette question avec les vecteurs stockés afin de trouver la meilleure correspondance. Ce processus garantit que ce sont les blocs les plus pertinents qui sont récupérés afin de fournir des réponses précises et informées.
Et voilà : enfin, votre agent IA utilise les informations récupérées pour répondre à la question de l’utilisateur, conformément à ses instructions, ses persona et ton de voix, et ses mécanismes de sécurité.

En comprenant ce point essentiel (que les blocs sont la base des réponses de votre agent IA), vous pouvez mieux préparer votre centre d’aide afin qu’il soit plus compatible et plus efficace une fois intégré à votre agent utilisant l’IA générative.

Et tandis que les LLM et le cadre RAG sont à la pointe des avancées technologiques d’aujourd’hui et que leurs capacités novatrices font à juste titre couler beaucoup d’encre, l’intelligence artificielle générale (une IA capable d’effectuer n’importe quelle tâche cognitive comme un être humain) n’existe pas encore. Donc, quand vous intégrez l’IA générative à votre workflow, n’oubliez pas qu’elle extrait toutes ses informations des blocs de texte créés à partir de vos sources de connaissances connectées, au lieu d’effectuer des recherches en arrière-plan.

Conseils de nos chercheurs en IA pour le formatage de votre centre d’aide

Avant de passer aux meilleures pratiques générales, voici les deux principaux conseils de nos chercheurs en IA pour la préparation de votre centre d’aide :

Chaque article doit répondre directement à une question des clients. Non seulement cela contribue à de meilleures performances du LLM, mais cela simplifie aussi la vie de vos utilisateurs humains quand ils recherchent une réponse dans votre centre d’aide.
Les réponses ou les solutions doivent être en corrélation directe avec les questions ou les sujets des articles. Si la question (p. ex., « Comment puis-je XYZ ? ») ou le sujet (p. ex., « Étapes à suivre pour XYZ ») n’apparaît que dans le titre, elle ou il risque de ne pas toujours rester associé(e) aux réponses ou instructions correspondantes pendant le processus de segmentation en blocs. Donc, pour que le contexte reste clair, il est conseillé de reprendre la question ou la déclaration clé non loin des étapes ou des informations dans le corps de l’article. Cela vous aide à vous assurer que chaque bloc de l’article est complet et demeure utile par lui-même.

Non seulement cette pratique permet de garder la question et sa réponse associées au sein du bloc, mais elle accroît aussi la probabilité que le système de récupération présente des réponses complètes et contextuellement précises.

Architecture du centre d’aide - Meilleures pratiques pour l’IA générative

Si vous utilisez un agent IA optimisé par l’IA générative et que vous voulez qu’il fonctionne de façon optimale, il est essentiel d’optimiser l’architecture de votre centre d’aide. Voici quelques directives simples pour vous aider à vous lancer :

Éliminez les redondances : passez votre contenu en revue et supprimez toutes les informations contradictoires ou en double. N’oubliez pas que la précision de l’agent IA dépend de la qualité des données qu’il reçoit. Privilégiez toujours le contenu le plus récent et le plus pertinent.
Profondeur et ciblage : structurez vos articles pour qu’ils soient extrêmement ciblés. Chaque sujet d’assistance doit être soigneusement couvert dans votre centre d’aide. Contrairement aux êtres humains, les agents utilisant l’IA générative ne peuvent pas parcourir de pages Web externes ou cliquer sur des liens pour recueillir des informations contextuelles supplémentaires. Il est donc crucial que toutes les informations nécessaires soient mises à leur disposition.
Libellez votre contenu : utilisez des libellés pour le contenu de votre centre d’aide. Cela est particulièrement utile quand vous voulez personnaliser la visibilité du contenu en fonction des attributs de l’utilisateur, comme l’emplacement géographique, à l’aide de règles de recherche.
Privilégiez le texte : vérifiez qu’il existe une version en texte uniquement de chaque article. Comme l’IA générative interprète le texte et en enregistre la signification dans une base de données, le contenu de votre centre d’aide qui n’est pas du texte (images, vidéos, diagrammes, etc.) ne sera ni lu ni enregistré dans la base de données.

Formatage de vos articles pour une clarté optimale

Une structure organisée améliore considérablement l’accessibilité et l’exploitabilité de votre contenu. N’oubliez pas que chaque bloc est stocké et récupéré en fonction de sa signification : la clarté est donc primordiale.

Utilisez une hiérarchie claire : utilisez les titres et les sous-titres efficacement, et structurez le contenu avec des étapes axées sur l’action. Comme mentionné dans le conseil ci-dessus, évitez de séparer les sujets ou les questions de leurs réponses.
Évitez les instructions imbriquées : s’il existe plusieurs solutions à un problème, présentez chacune d’entre elles sous la forme d’une instruction indépendante, plutôt que d’avoir une étape globale avec des sous-étapes. Cette clarté aidera les utilisateurs et le LLM à trouver une solution rapidement.
Incluez une introduction : chaque article doit commencer par une introduction qui souligne sa pertinence et présente le problème qu’il est censé résoudre. Cela est très utile aux utilisateurs humains et le deviendra de plus en plus pour les LLM au fil des progrès de leur compréhension contextuelle.
Restez simple : les paragraphes doivent être courts et ciblés, et répondre directement à des questions spécifiques ou expliquer des sujets de façon concise. De la même façon, les phrases doivent être claires et directes. Cela contribue aussi à une meilleure qualité des traductions.
Structurez les listes : utilisez des listes à puces pour répertorier des faits ou des conseils, et numérotez les étapes quand vous décrivez un processus en détail. Attention : bien que les agents utilisant l’IA générative puissent lire les tableaux en texte (en texte véritable, pas une image), les LLM ont généralement plus de mal à les comprendre que les informations présentées dans des phrases classiques. Il est donc conseillé d’opter pour le langage naturel aussi souvent que possible.
Clarifiez la terminologie : commencez toujours par énoncer les termes en toutes lettres, avec leur abréviation entre parenthèses, quand ils apparaissent pour la première fois. Vous éviterez ainsi de perdre vos utilisateurs.
Apprenez à connaître votre public : si votre centre d’aide (dans sa totalité ou en partie) a été créé pour vos agents plutôt que pour vos clients, demandez-vous si les informations doivent être reformulées pour que votre agent IA puisse les présenter à vos clients de façon appropriée.

Comme pour toute nouvelle technologie, un peu de travail de préparation est vraiment utile. Alors, préparez votre centre d’aide avant d’implémenter une solution d’IA générative. Ces efforts seront payants et vous en récolterez les fruits : une valorisation plus rapide et une assistance automatisée plus précise.

Et enfin, n’oubliez pas qu’un agent utilisant l’IA générative n’est pas une solution miracle capable de résoudre tous vos problèmes d’assistance. C’est une technologie qui doit être utilisée dans le cadre d’une stratégie d’expérience client plus large et bien pensée, dans laquelle l’IA générative, l’automatisation situationnelle et (bien sûr) les agents humains exploitent leurs forces et travaillent ensemble pour offrir la meilleure expérience possible à vos clients.