Des explications sans marketing. Plus de quarante termes qui reviennent dans les discussions sur les agents IA du service client, rédigés pour que vous puissiez les emporter en réunion avec le service juridique ou avec le conseil d'administration.
Aucun terme ne correspond à cette recherche.
Un programme qui mène une conversation et sait y conduire une tâche jusqu'au bout, au lieu de se contenter de répondre. Ce qui le sépare d'un chatbot : il va chercher des données et déclenche des opérations, le plus souvent avec l'accord d'un humain.
Un modèle entraîné sur du texte, qui prédit les mots suivants. Il n'a aucun accès à vos données et ne sait pas ce qui est vrai : il sait seulement composer une phrase qui colle au contexte reçu.
Une réponse qui sonne juste mais ne repose sur rien, ni dans la réalité ni dans les sources. Elle découle du fonctionnement même du modèle plutôt que d'une panne, et c'est pourquoi il faut la contrer en dehors du modèle.
Les instructions et le contexte remis au modèle avant qu'il ne rédige une réponse. On y trouve d'habitude le rôle de l'agent, ses règles de comportement et les passages de connaissances retrouvés pour la question posée.
La description de la manière dont l'agent doit s'adresser à son interlocuteur : ton, forme, niveau de détail. Elle gouverne le style et non le fond, car le fond vient de la base de connaissances.
Le but reconnu derrière ce que dit l'interlocuteur, par exemple une question sur l'état d'une commande ou une demande de remboursement. Sert à orienter la conversation au bon endroit.
La quantité de texte que le modèle peut prendre en compte d'un seul coup. C'est la raison pour laquelle il reçoit des passages choisis de la base de connaissances, et non son contenu entier.
Un paramètre qui règle l'écart que le modèle s'autorise par rapport au mot suivant le plus probable. Une valeur basse donne des réponses reproductibles, une valeur haute des réponses plus libres.
Retrieval augmented generation, c'est-à-dire génération augmentée par la recherche. Au lieu de s'appuyer sur les connaissances du modèle, le système trouve d'abord les bons passages dans vos documents et demande ensuite au modèle de formuler une réponse.
L'ensemble des contenus sur lesquels l'agent appuie ses réponses : articles, procédures, règles internes. Dans AIvatary, un contenu possède un état et une version, et l'agent ne voit que les versions publiées.
La transformation d'un passage de texte en une suite de nombres qui décrit son sens. Cela permet de retrouver un passage correspondant à une question même lorsqu'il emploie d'autres mots.
Le morceau en lequel un document est découpé avant la recherche. Trop grand, il brouille le sujet ; trop petit, il perd le contexte.
L'association d'une recherche par le sens et d'une recherche par les mots. La première encaisse les questions posées avec d'autres mots, la seconde les références catalogue et les noms propres.
Une étape qui réordonne les passages retrouvés en fonction de la question précise. Elle gagne en précision et coûte du temps de réponse.
Un mécanisme qui vérifie qu'une réponse s'appuie sur des sources avant qu'elle n'atteigne l'interlocuteur. Dans AIvatary, une réponse sans appui est rejetée en entier et la conversation part vers un humain.
Le fait de nommer le document et l'endroit d'où vient une réponse. L'interlocuteur peut vérifier le contenu, et l'équipe voit ce qu'il faut corriger.
La liste des questions sans couverture dans la base de connaissances. Il se construit à partir de vraies conversations, si bien qu'il classe le travail éditorial par besoin réel.
Le chemin d'un contenu, du brouillon à la relecture, puis à la publication et à l'archive. Il empêche une note de travail de devenir une réponse envoyée à un client.
Une fenêtre de conversation posée sur une page avec une seule ligne de script. Elle tourne dans un arbre de styles séparé, donc elle ne se mélange jamais à l'apparence de la page hôte.
Le fait de poser l'avatar dans la mise en page plutôt que dans une bulle au coin de l'écran. La conversation commence là où le visiteur regarde déjà.
Le passage d'une conversation à un opérateur, avec l'historique complet et le motif. Une pièce normale du service client, pas un échec.
Une demande d'exécuter une opération qui modifie des données, qu'un humain doit valider. Au lieu d'émettre un remboursement, l'agent le prépare pour validation.
La capacité d'un agent vocal à se taire aussitôt que l'interlocuteur prend la parole. Sans elle, la conversation ressemble à une annonce enregistrée.
La transformation du texte de la réponse en son. Elle décide de la voix de l'agent, pas de ce qu'il dit.
La transformation de ce que dit l'interlocuteur en texte. La qualité de cette étape décide de tout ce qui vient après dans une conversation vocale.
Le temps qui sépare la fin de la phrase de l'interlocuteur du début de la réponse de l'agent. Bien plus perceptible à la voix qu'en conversation écrite.
Un relevé d'événements en ajout seul, qui permet de reconstituer ce qui s'est passé dans une conversation. Une correction y devient un nouvel événement et ne remplace pas l'ancien.
Le relevé des contenus retrouvés et de ce qui a été décidé à un tour donné. La réponse à la question : d'où l'agent tient-il cela ?
Le remplacement des numéros d'identification, des numéros de compte et des valeurs du même genre par des marqueurs, avant qu'ils n'entrent dans un relevé. Ce n'est pas de l'anonymisation, car une personne reste identifiable par le contexte.
Un interrupteur qui coupe un canal ou une opération sur-le-champ. Il agit dans la couche d'exécution, donc rien ne peut le contourner par le haut.
L'évaluation automatique des réponses, qui tourne à côté du chemin critique et ne retarde jamais la conversation. Le verdict s'enregistre auprès de la conversation et n'atteint jamais le client, et l'écran du panneau pour le lire est encore en construction.
La liste finie des opérations que l'agent peut déclencher. Ce qui n'y figure pas n'existe pas de son point de vue.
La part des conversations closes sans humain. Prise seule, elle trompe : une conversation abandonnée par un client impatient compte elle aussi comme close.
La part des dossiers réglés du premier coup, sans nouveau contact. Plus proche du vécu du client que la seule déviation.
Le temps moyen que prend un dossier. Utile pour calculer le soulagement de l'équipe, moins pour juger la qualité.
La note laissée par le client après une conversation. Une mesure simple, grevée par le fait qu'une minorité seulement répond.
Des paramètres de disponibilité et de délai de réponse convenus et inscrits au contrat. Sans la clause contractuelle, c'est une déclaration et non un engagement.
Le règlement européen sur la protection des données à caractère personnel. Il fixe entre autres l'obligation d'information, les bases légales du traitement et les droits des personnes concernées.
L'entité qui décide des finalités et des moyens du traitement. Pour les conversations avec les clients de notre client, c'est ce client qui est responsable du traitement, et non nous.
Une entité qui traite des données sur instruction du responsable du traitement. AIvatary tient ce rôle pour le contenu des conversations avec les clients de nos clients.
Le contrat exigé par l'article 28 du RGPD, qui décrit l'étendue, la durée et les règles du traitement confié à un sous-traitant.
Un sous-traitant engagé par un autre sous-traitant. Il demande l'accord du responsable du traitement et doit être désigné nommément.
Un modèle de contrat approuvé par la Commission européenne, qui permet de transférer des données en dehors de l'Espace économique européen.
Le règlement européen qui encadre les systèmes d'IA. Son article 50 impose entre autres d'indiquer à une personne qu'elle parle à un système et non à un humain.
Une architecture où une seule instance sert de nombreuses organisations. Ce qui compte, c'est le niveau auquel la séparation de leurs données est imposée.
La durée de conservation des données et le moment de leur suppression. Elle doit découler de la finalité du traitement, pas de la place disponible sur les disques.
Les définitions décrivent la manière dont nous employons ces termes dans AIvatary et celle dont le secteur les comprend. Là où les lectures divergent d'une personne à l'autre, nous le disons, au lieu de retenir celle qui nous arrange.
Dites-nous ce que vous n'avez pas trouvé. Le glossaire grandit à partir des questions réellement posées.