Analyse des messages : FAQ sur la transparence de l’IA responsable
Important
Les fonctionnalités décrites dans cet article sont actuellement en préversion publique. Cette préversion est fournie sans contrat de niveau de service et n’est pas recommandée pour les charges de travail de production. Certaines fonctionnalités peuvent être limitées ou non prises en charge. Pour plus d’informations, consultez Conditions d’Utilisation Supplémentaires relatives aux Évaluations Microsoft Azure.
Qu’est-ce qu’Analyse des messages ?
Analyse des messages est une fonctionnalité IA qui analyse les messages clients entrants pour extraire des insights qui aident les développeurs à améliorer les interactions client. Elle détecte la langue, détermine l’intention (comme une question de service ou une plainte) et identifie les sujets clés. Analyse des messages peut aider les entreprises à comprendre le fonctionnement de leurs stratégies de communication et à améliorer leurs interactions avec les clients.
Que peut faire Analyse des messages ?
Analyse des messages tire parti des fonctionnalités avancées de l’IA avec Azure OpenAI pour offrir des fonctionnalités multiformes pour l’interaction des clients. Cette fonctionnalité utilise les services Azure OpenAI pour traiter les messages reçus via des plateformes telles que WhatsApp. Voici ce qu’elle fait :
- Détection de langue : identifie la langue du message, fournit des scores de confiance et traduit le message en anglais si le message d’origine n’est pas en anglais.
- Reconnaissance de l'intention : analyse le message pour déterminer l’objectif du client, par exemple en recherchant de l’aide ou en fournissant des commentaires.
- Extraction de phrases clés : extrait les termes et noms importants du message, qui peuvent être essentiels pour le contexte.
Cette combinaison de fonctionnalités permet aux entreprises de personnaliser leurs réponses et de mieux gérer les interactions des clients.
Quels sont les cas d’utilisation prévus d’Analyse des messages ?
Fournir Analyse des messages à des agents ou à des services aide les entreprises à résoudre les problèmes efficacement et à fournir une expérience utilisateur final transparente.
Pour fournir des commentaires immédiats aux clients en reconnaissant leurs besoins.
Pour améliorer l’efficacité des équipes de service à la clientèle en hiérarchisant les messages en fonction de l’urgence ou de l’émotion.
Pour améliorer la qualité des interactions client en comprenant le contexte et les nuances de leurs requêtes ou commentaires.
Comment Analyse des messages a-t-elle été évaluée ? Quelles mesures sont utilisées pour évaluer les performances ?
Test avant déploiement :
Tests unitaires : développez et exécutez des tests unitaires pour chaque composant du système pour vous assurer qu’ils fonctionnent correctement en isolation.
Test d’intégration : testez l’intégration de différents composants système, tels que l’interaction entre le récepteur webhook, l’API Azure OpenAI et Event Grid. Effectuer des tests permet d’identifier les problèmes où les composants interagissent.
Validation et vérification :
Vérification manuelle : effectuez des sessions de test manuelles où les membres de l’équipe simulent des cas d’usage réels pour voir comment le système traite et analyse les messages.
Dépistage de bogues : organisez des événements de dépistage de bogues où les membres de l’équipe et les parties prenantes travaillent ensemble pour trouver autant de problèmes que possible dans un court délai. Ces événements peuvent aider à découvrir des bogues ou des problèmes d’utilisation inattendus.
Commentaires en production :
Commentaires des utilisateurs : collectez et analysez les commentaires des utilisateurs finaux. Cette entrée directe peut fournir des informations sur la façon dont la fonctionnalité répond aux besoins et attentes des utilisateurs.
Enquêtes et entretiens avec les utilisateurs : menez des enquêtes et des entretiens avec des utilisateurs pour recueillir des données qualitatives sur les performances du système et sur l’expérience utilisateur.
Quelles sont les limitations d’Analyse des messages ? Comment les utilisateurs peuvent-ils réduire l’impact des limitations d’Analyse des messages lors de l’utilisation du système ?
Faux positifs :
- Le système peut parfois générer des analyses faussement positives, en particulier lorsqu’il s’agit de contenu ambigu, conflictuel ou sarcastique, ou d’expressions et d’idiomes propres à la culture des messages clients qu’il ne peut pas interpréter avec précision.
Langues non prises en charge et problèmes de traduction :
- Si le modèle ne prend pas en charge la langue, elle ne peut pas être détectée ou traduite correctement. Il peut également y avoir des traductions trompeuses dans les langues prises en charge que vous devez corriger, ou vous devez créer vos propres modèles de traduction.
Quels facteurs opérationnels et paramètres permettent une utilisation efficace et responsable de l’analyse des messages ?
Composants explicites de méta-invite : améliorez les invites du système avec des composants explicites de méta-invite qui guident l’IA pour mieux comprendre le contexte de la conversation. Cette approche peut améliorer la pertinence et l’exactitude de l’analyse en fournissant des instructions plus claires sur ce sur quoi le système doit se concentrer lors de ses évaluations.
Réponses standard pour les messages sensibles : signale des rubriques ou des questions sensibles dans la réponse d’analyse. Cela permet de s’assurer que les réponses sont respectueuses et conformes à la loi, ce qui réduit le risque d’erreurs ou de réponses inappropriées générées par l’IA.
Plan de mise en production par phases : pour recueillir des commentaires et garantir la stabilité du système, implémentez un déploiement intermédiaire à partir d’une préversion impliquant une base d’utilisateurs limitée avant un déploiement complet. Cette approche par phases permet des ajustements en temps réel et une gestion des risques en fonction des expériences utilisateur réelles.
Mise à jour du plan de réponse aux incidents : mettez régulièrement à jour le plan de réponse aux incidents pour inclure des procédures qui traitent l’intégration de nouvelles fonctionnalités ou les nouvelles menaces potentielles. Cette stratégie garantit que l’équipe est prête à gérer efficacement les situations inattendues et peut maintenir l’intégrité du système et la confiance des utilisateurs.
Plan de restauration : développez une stratégie de restauration qui permet une réversion rapide vers un état stable précédent si le nouveau composant entraîne des problèmes inattendus. Pour garantir des fonctionnalités de réponse rapide pendant les situations critiques, implémentez cette stratégie dans les pipelines de déploiement.
Analyse des commentaires : pour collecter des insights exploitables, collecter et analyser régulièrement les commentaires des utilisateurs, en particulier de Contoso. Ces commentaires sont essentiels à l’amélioration continue et aident l’équipe de développement à comprendre l’impact réel des fonctionnalités, ce qui entraîne des mises à jour plus ciblées et efficaces.