Formation – Une IA Qui Évolue Avec Votre Entreprise

En fonction des tâches qu'elle doit accomplir, l'IA est formée en utilisant des données réelles et de haute qualité—cela peut inclure des interactions avec des clients, des historiques de discussions passées, le comportement des utilisateurs, le contenu existant du site Web et des images, la documentation de l'entreprise, ou des sources externes qui s'alignent étroitement avec votre marque et votre audience.

Les données collectées sont nettoyées, structurées et catégorisées pour éviter les erreurs, supprimer les doublons et assurer une précision maximale. Toute information manquante est complétée si nécessaire.

Exemple: Si vous entraînez une IA à reconnaître les vêtements, toutes les images doivent être étiquetées avec des catégories telles que « chemise », « pantalon » ou « robe ».

Il analyse les questions fréquemment posées et améliore continuellement ses réponses.

Il se souvient des préférences des clients et personnalise ses réponses.

Il identifie les problèmes récurrents et optimise les processus.

Exemple : Un magasin en ligne utilise une IA qui remarque que de nombreux clients demandent : « Quelle est la politique de retour ? ». Après quelques interactions, l'IA améliore automatiquement sa réponse en ajoutant plus de détails et un lien direct vers la politique de retour.

Vous pouvez revoir et éditer les réponses de l'IA en temps réel.

Ajoutez de nouvelles phrases, scénarios et logique de gestion des requêtes.

Configurer l'IA pour répondre de manière précise à des situations particulières.

Exemple : Un gérant d'hôtel remarque que l'IA ne reconnaît pas les demandes d'enregistrement tardif. Depuis le tableau de bord d'administration, il ajoute une nouvelle réponse, que l'IA mémorise et utilise automatiquement avec les futurs clients.

L'IA analyse les réactions des clients à partir des conversations et scanne en continu les réponses incorrectes ou incomplètes. Lorsqu'elle détecte un problème, elle le signale, suggère des améliorations et offre des options de configuration.

Exemple : Dans une compagnie d'assurance, l'IA reçoit un grand nombre de critiques négatives pour une réponse spécifique. Le panneau d'administration affiche un avertissement, permettant à votre équipe de réviser le message et de le rendre plus clair.

Lorsque des changements surviennent dans votre entreprise — tels que de nouveaux produits, offres ou politiques — l'IA met automatiquement à jour sa base de connaissances.

Il peut s'intégrer à des sources externes pour rester actuel et pertinent.

Il propose également de nouvelles recommandations et scénarios basés sur les tendances du marché.

Exemple : Une entreprise de commerce électronique ajoute une nouvelle catégorie de produits. L'IA reconnaît automatiquement les nouveaux articles, comprend les requêtes associées et commence à délivrer des réponses précises immédiatement.