Applications IA et connaissance

IA conversationnelle

La différence entre un assistant utile et une irritation coûteuse tient au périmètre. Nous construisons des assistants au mandat défini, aux réponses ancrées, avec un passage de relais net vers une personne dès que la conversation sort de ce mandat.

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Le problème métier

Les clients ont appris à taper « conseiller » immédiatement

Une génération d'agents conversationnels a appris aux gens que l'assistant est un obstacle entre eux et quelqu'un capable d'aider. Cette réputation était méritée : des bots qui ne voyaient pas le compte, ne pouvaient pas agir, ne savaient pas admettre leur ignorance et refusaient d'escalader. Remplacer le modèle sous-jacent ne corrige rien de tout cela. Un assistant qui invente une politique de remboursement est pire que l'arbre de décision qu'il remplace, car il est désormais sûr de lui.

Ce que nous faisons

Définir le périmètre, puis le faire respecter

Nous décidons d'abord ce que l'assistant a le droit de traiter et ce qu'il doit transmettre, puis nous construisons pour que cette frontière tienne sous pression. Les réponses s'appuient sur vos contenus publiés et les citent. Là où l'assistant a besoin du contexte du compte, il lit dans vos systèmes sous les droits propres au client. L'escalade emporte la conversation complète et le contexte récupéré, de sorte que la personne qui reprend ne part pas de rien. Chaque conversation est journalisée et échantillonnée pour revue.

IA conversationnelle

Compétences

Customer AI Assistants
Employee Assistants
AI Support Assistants
Enterprise Chat
AI Help Desks

Cas d'usage courants

Résoudre de bout en bout les demandes clients courantes et escalader tout ce qui sort du mandat défini.
Donner aux agents de support un assistant qui rédige la réponse à partir de la documentation et de l'historique du compte.
Traiter les demandes internes de service portant sur les accès, le matériel et les politiques.
Qualifier les demandes entrantes et les router avec le contexte déjà réuni.

Notre méthode

Cadrer

Transformer la demande en spécification : qui l'utilise, ce qu'est une bonne réponse, qui tranche.
Ancrer

Se connecter aux contenus et systèmes qui détiennent les réponses, en respectant les permissions.
Évaluer

Évaluer sur un jeu annoté issu de vos propres cas, avant toute exposition externe.
Livrer et exploiter

Mise en production progressive avec supervision, maîtrise des coûts et suite de non-régression.

Technologies

OpenAI
Anthropic
Azure OpenAI
pgvector
Elasticsearch
Microsoft 365
SharePoint
Confluence
Salesforce

Sécurité et gouvernance

Les réponses sont ancrées dans vos propres contenus et portent des citations, pour qu'un lecteur puisse les vérifier. La recherche respecte les droits déjà définis sur la source, ce qui signifie qu'un utilisateur ne voit jamais par l'application ce qu'il ne pourrait pas voir directement. Prompts, contexte récupéré et réponses sont journalisés à des fins d'audit, et l'évaluation tourne en continu plutôt qu'une seule fois au lancement.

Modèles de collaboration

Projet IA

Nous prenons la responsabilité de concevoir et livrer une solution IA définie.

Équipe IA dédiée

Capacité d'ingénierie dédiée sur le long terme, adaptée à votre stack et à votre modèle de livraison.

IA managée

Nous exploitons, surveillons et améliorons en continu les systèmes IA en production.

Pourquoi TeamExtension.ai

Nous concevons d'abord le passage de relais

La plupart des projets conversationnels traitent l'escalade comme un état d'échec et la conçoivent en dernier. Nous la traitons comme une fonctionnalité et la concevons en premier, car une réponse fausse mais assurée coûte plus cher qu'un transfert honnête. Cette seule décision sépare généralement l'assistant que les clients tolèrent de celui qu'ils contournent.

Clients sélectionnés

Questions fréquentes

Comment empêchez-vous les mauvaises réponses sur les politiques ?

Les réponses viennent de vos contenus publiés, avec citations, et non des connaissances générales du modèle. Là où le contenu ne couvre pas une question, l'assistant le dit et propose un transfert plutôt que de raisonner jusqu'à une réponse.

Peut-il vraiment agir, ou seulement parler ?

Il peut agir là où vous l'autorisez, sous les droits propres au client et avec des points d'approbation sur tout ce qui porte à conséquence. La lecture seule est le point de départ habituel, les actions d'écriture s'ajoutant une fois la précision démontrée.

À quoi ressemble une escalade ?

La conversation complète, le contexte récupéré et l'appréciation de l'assistant parviennent à l'agent, pour que le client ne se répète pas. Les déclencheurs sont configurables et incluent la demande explicite du client, une faible confiance et tout sujet hors mandat.

Comment savons-nous qu'il fonctionne ?

Par le taux de résolution, le taux d'escalade et ses motifs, la satisfaction client là où vous la mesurez déjà, et une revue humaine échantillonnée des transcriptions. La qualité est suivie en continu, pas validée une fois pour toutes.

Quelles langues peut-il traiter ?

Celles que vos contenus permettent. Les réponses ancrées sont limitées aux langues dans lesquelles votre matériau source existe : le multilingue est donc d'abord une question de contenu avant d'être une question de modèle.

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Des assistants clients et collaborateurs à périmètre maîtrisé, réponses sourcées et passation nette vers un humain.

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