Par où commencer avec l’IA · Premier workflow n° 6
Un assistant de tri des tickets de support interne, introduit en deux étapes : il prépare d’abord le tri pour le technicien, puis oriente seul les demandes standards autorisées.
Un premier usage de l’IA n’a pas besoin d’être spectaculaire. Il doit surtout être suffisamment délimité pour être testé, mesuré et amélioré.
Les tickets de support interne réunissent les quatre critères d’un bon premier workflow : ils sont répétés souvent, ont un porteur clair, appellent un livrable net — un ticket bien classé et attribué — et constituent un irritant déjà ressenti, côté support comme côté collaborateurs.
Le cas n’est à faible risque que dans un périmètre strict :
L’assistant s’appuie sur un catalogue de services et une base de connaissances que l’entreprise possède déjà. Le risque ne disparaît pas. Il devient plus visible, mesurable et gouvernable lorsque les catégories, le périmètre et les règles de transmission sont définis.
Clarifier catégories, matrice de priorité et équipes, retirer les articles périmés, attribuer un propriétaire à chaque article et dater sa version. L’outil vient ensuite.
L’assistant propose une catégorie, une priorité calculée par la matrice, une équipe et l’article de la base de connaissances qui s’applique. Le technicien confirme, corrige ou réattribue. Chaque correction est notée, catégorie par catégorie.
Il oriente seul les tickets d’une catégorie autorisée vers l’équipe prévue, ou répond avec un article à jour et le lien vers le parcours libre-service sécurisé. Il transmet aux techniciens les incidents, les demandes urgentes ou ambiguës, les cas de sécurité et les accès à privilèges.
Le passage à l’étape 2 ne devrait pas être décidé à l’avance. Il dépend de ce que le support observe durant l’étape 1 : la justesse du tri proposé, les corrections nécessaires et la capacité du système à reconnaître les tickets qui sortent de son périmètre.
Les demandes d’imprimante peuvent passer à l’étape 2 pendant que les accès applicatifs restent à l’étape 1.
Classification du ticket avec score de confiance, priorité calculée par une matrice de règles fixes, recherche hybride dans les articles, proposition par un LLM instruit de citer l’article retenu, garde-fous d’entrée et de sortie avec transmission aux techniciens. Aucune action sur un compte. Une boucle d’apprentissage relie le journal, la revue du support et le jeu d’évaluation.
Les contrôles nécessaires avant toute réponse autonome :
Les corrections servent d’abord à améliorer les articles, les règles, les consignes et le jeu d’évaluation. Le réentraînement du modèle n’est ni le point de départ ni un substitut à ce travail.
L’objectif n’est pas de remplacer les techniciens. Il est de réduire le délai de prise en charge des demandes simples, d’éviter que les mêmes tickets soient triés et réattribués à la main et de consacrer le temps du support aux incidents qui demandent du diagnostic et un jugement.
Cas illustratif : société fictive, chiffres donnés comme ordres de grandeur. Sergio Castagna Consulting est membre de l’OpenAI Partner Network et partenaire enregistré du Google Cloud Partner Network ; le choix d’un outil intervient après le choix du problème.
La question utile n’est pas : « Quel outil faut-il acheter ? » Elle est : « Quel travail répété pouvons-nous faire assister, mesurer, puis déléguer de manière contrôlée ? »