Assistance client
Agents d’assistance, parcours vocaux, escalade sécurisée, gestion multilingue et limites des connaissances.
10 contenus (4 articles · 6 vidéos)
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Quelques bons contenus pour débuter avant de parcourir l’ensemble du flux.
11 min de lectureConcevoir un agent d’IA pour le service client : triage, connaissances, actions et escalade
Un modèle de référence évalué sur la file pour le triage, la récupération, la rédaction de réponses, les actions contrôlées et l'escalade humaine, avec les limites de politique et de mesure requises pour un pilote sûr.
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9 min de lectureAgents vocaux dans les parcours clients : leurs réussites et leurs limites
Les agents vocaux sont utiles lorsque le parcours est bien délimité, les données disponibles et le repli maîtrisé. Un cadre de décision concret pour les systèmes de type Twilio ou Retell, l’information des appelants, le transfert à un opérateur humain, les tests et le déploiement.
AvancéPlus de contenus sur ce thème
32 minutesComment créer des flux de travail d’IA centrés sur l’humain dans la localisation avec Shashi Bhushan
Crowdin. Shashi Bhushan commence par cartographier le flux de travail plutôt que par sélectionner des outils, puis aborde la qualité du texte source, la vérification humaine, la relecture par l’IA, les contrôles de glossaire, la participation de l’équipe produit, les projets pilotes et les contraintes de confidentialité. Cela correspond presque exactement au modèle opérationnel recommandé dans l’article pour les équipes estoniennes qui travaillent en estonien, en anglais, en russe, en finnois et avec la terminologie propre à leurs clients.
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4 minutesPrésentation d’EmbeddingGemma : le modèle ouvert de référence pour les plongements vectoriels sur appareil
Google for Developers. La vidéo présente des plongements vectoriels de textes multilingues capables de s’exécuter localement et de prendre en charge la recherche sémantique et le RAG sans envoyer chaque document à une API hébergée. Pour les entreprises estoniennes, c’est un complément technique utile au modèle de recherche dans les connaissances internes présenté dans l’article : la récupération multilingue n’a de valeur que si elle respecte aussi la localisation des données, les autorisations et l’autorité des sources.
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20 minutesAutorisations et contrôle d'accès pour RAG - tutoriel approfondi
Paragon. Elle décrit le problème des autorisations dans un RAG en production et compare les appels d'outils, les espaces de noms, les tables de listes de contrôle d'accès et les autorisations fondées sur les relations. Elle appuie directement la règle centrale de l'article : la recherche ne doit restituer que les sources auxquelles l'utilisateur actuel a le droit d'accéder, et les autorisations du système source ne peuvent pas être ajoutées après coup.
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6 minutesAgents vocaux IA : Comment ils fonctionnent vraiment et pourquoi ils sonnent si humains
CX Foundation. Elle décompose le fonctionnement d'un agent vocal en une chaîne concrète : reconnaissance de la parole, modèle de langage, API des systèmes métier, synthèse vocale et gestion des interruptions. Le cadre de déploiement de l'article repose ainsi sur une base technique claire avant le choix de Twilio, Retell, Vapi, LiveKit ou d'une autre plateforme.
Avancé
10 min de lectureFlux de travail d’IA multilingues pour les entreprises estoniennes
Un modèle pratique de flux de travail pour les entreprises estoniennes qui utilisent l’estonien, l’anglais, le russe, le finnois et d’autres langues de leurs clients, sans compromettre le ton, la terminologie, la confidentialité ni la responsabilité.
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10 min de lectureRAG sur les connaissances d'entreprise : autorisations, fuites et périmètres des sources
Un assistant exploitant les connaissances de l'entreprise n'est sûr que si la récupération respecte les autorisations. Comment concevoir les périmètres des sources RAG, le filtrage par ACL, la responsabilité documentaire, la journalisation, la gestion des sources obsolètes et les refus ?
Avancé
31 minutesComment construire un agent de support client IA avec n8n (modèle gratuit)
Bart Slodyczka. Le flux n8n se connecte à des logiciels de support, rédige des réponses à partir de contenus récupérés et transforme des tickets résolus en contenus candidats pour la base de connaissances. Avant d'utiliser ce schéma d'ingestion, ajoutez une approbation humaine, expurgez données personnelles et secrets, conservez le ticket source et la version du contenu comme provenance, et lancez des évaluations de récupération sur un jeu de tickets réservé.
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231 minutesComment construire et vendre des agents d'IA : Guide ultime pour les débutants
Liam Ottley. Le cours couvre des chatbots fondés sur RAG, la logique d'escalade et une gamme sans code comprenant Botpress, Voiceflow, Make et n8n. Sa section « anatomie d'un agent » fournit une implémentation concrète à comparer aux responsabilités triage → preuves → action proposée → contrôle de politique → escalade décrites dans l'article.
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