Cet article s'adresse aux collègues du support et à toute personne responsable de la configuration ou de la maintenance de Fin souhaitant utiliser Monitors dans le cadre d'un workflow d'assurance qualité (QA) pour les problèmes de réponse de Fin. Il explique quoi faire lorsqu'un monitor commence à faire remonter des conversations : comment interpréter les résultats, appliquer le jugement humain et transformer les constatations en améliorations.

Si vous recherchez des instructions d'installation, consultez le guide de configuration des Monitors.

L'assurance qualité pour Fin consistait autrefois à examiner un petit échantillon de conversations, à rechercher tout ce qui semblait anormal et à espérer déceler les motifs importants. Cette méthode fonctionnait lorsque le volume de conversations était gérable. Aujourd'hui, elle ne suit plus la cadence.

Fin a changé ce qui est possible. Plutôt que de passer en revue manuellement une fraction des conversations, vous pouvez en évaluer des milliers. Le défi n'est plus de trouver des problèmes — c'est de savoir lesquels importent réellement.

C'est pourquoi les workflows QA les plus efficaces ne remplacent pas les collègues humains par l'IA. Ils combinent la capacité de Fin à faire émerger des motifs avec le jugement humain pour interpréter ces motifs et les transformer en améliorations concrètes.

Un monitor évalue en continu les conversations selon des critères que vous définissez — qu'il s'agisse d'un échantillon aléatoire pour une QA continue, ou de conversations ciblées basées sur des signaux comme des scores CX faibles (votre note d'expérience client dans Intercom), des escalades répétées ou la qualité des réponses. Ces conversations peuvent ensuite être examinées à l'aide d'une fiche d'évaluation par Fin, un réviseur humain ou les deux.

Intercom inclut des modèles pour les workflows QA courants, notamment les revues hebdomadaires de Fin, la faible qualité des réponses, la gestion des escalades, les problèmes récurrents, et plus encore. Vous pouvez également créer des Monitors à partir de zéro pour répondre aux besoins de votre équipe.

Considérez les Monitors comme la couche de filtrage. Ils prennent un nombre écrasant de conversations et les réduisent à celles qui ont le plus de chances d'exiger l'attention de quelqu'un.

Un monitor n'indique pas seulement qu'une conversation a obtenu une mauvaise note. Pour les critères notés par l'IA, il vous montre exactement pourquoi — jusqu'au critère spécifique et la raison invoquée par Fin pour la note.

Ce qu'il ne fait pas, c'est relier les points entre les conversations.

Vous pouvez avoir dix conversations avec une faible qualité de réponse et dix explications différentes générées par l'IA. Mais si vous regardez de plus près, sept de ces conversations pourraient en fait remonter au même article obsolète.

Fin peut vous dire pourquoi chaque conversation individuelle a obtenu une mauvaise note. Il ne peut pas vous dire que sept de ces « pourquoi » sont en réalité le même problème sous-jacent apparaissant de différentes manières.

Reconnaître cette différence nécessite des connaissances produit et du contexte. C'est la différence entre ces deux conclusions :

Sans cette étape, la QA devient une liste de conversations signalées. Avec elle, la QA devient une liste d'améliorations exploitables. C'est la différence entre le bruit et l'information utile.

Le workflow comporte quatre étapes :

C'est là que les Monitors font le gros du travail. Plutôt que d'échantillonner manuellement des conversations en espérant trouver quelque chose d'utile, les Monitors évaluent en continu chaque conversation correspondant à vos critères et font remonter celles qui ont le plus de chances d'exiger une attention.

C'est l'étape que Fin ne peut pas remplacer. Les Monitors peuvent indiquer que dix conversations ont obtenu une mauvaise note — mais ils ne vous diront pas si elles sont toutes des symptômes du même problème, si le problème est du contenu obsolète, ou si Fin suit des directives qui ne reflètent plus votre produit.

Vos experts produit humains sont ceux qui relient ces points.

Une conversation signalée n'est pas une tâche. Comparez ces deux conclusions :

La seconde donne à une équipe quelque chose de concret à corriger. Dans la mesure du possible, identifiez l'article spécifique, la procédure ou la règle d'orientation de Fin qui cause le problème, plutôt que de simplement décrire le symptôme.

Les informations ne créent de la valeur que lorsque quelqu'un agit dessus. Un manque de connaissances peut appartenir à l'équipe responsable du help center. Un problème de procédure peut appartenir aux personnes qui maintiennent les directives de Fin ou la conception des conversations.

Toutes les organisations n'ont pas des équipes dédiées à la gestion des connaissances ou à la conception des conversations. Les petites équipes peuvent avoir une personne qui porte plusieurs casquettes. La distinction importante n'est pas qui prend en charge le travail. Il s'agit d'identifier si vous avez affaire à un problème de contenu ou de procédure, afin que la bonne amélioration soit effectuée.

Plus votre recommandation est précise, moins une autre personne passe de temps à redécouvrir le problème et plus elle passe de temps à le résoudre activement.

Vous pouvez faire cela directement à l'intérieur du Monitor en utilisant Issues.

Depuis la barre latérale Review de n'importe quelle conversation, vous pouvez créer un Issue ticket avec un titre, un type (Content, Guidance, Procedure, Escalation, et plus), et un assigné — sans quitter la conversation. Le même Issue peut être lié à plusieurs conversations où le même problème est apparu, de sorte que votre équipe obtienne un ticket par cause première plutôt qu'un par conversation. Tous les Issues se rassemblent dans une vue centrale dans Fin AI Agent > Analyze > Monitors, où vous pouvez suivre l'état depuis la soumission jusqu'à la résolution.

Pour les détails d'installation complets, voir Suivre et traiter les problèmes trouvés lors des revues QA des Monitors.

Quand un monitor continue de faire remonter le même problème, c'est généralement le signe que quelque chose de plus important nécessite une attention — un article du help center, une procédure de Fin, ou une directive à ajuster.

Les Monitors sont excellents pour identifier des motifs dans des milliers de conversations, mais ils ne peuvent pas vous dire quels motifs valent réellement la peine d'être traités. C'est là que les experts produit humains interviennent. Ils utilisent leurs connaissances produit et le contexte pour identifier la cause profonde, transformer les constatations en recommandations exploitables et s'assurer qu'elles parviennent à l'équipe responsable de les corriger.

À mesure que Fin s'améliore pour détecter des motifs, le rôle de l'expert produit évolue. Plutôt que de passer du temps à rechercher des problèmes, ils peuvent se concentrer sur la compréhension de ce que les données leur indiquent, décider de ce qui importe le plus et conduire des améliorations significatives.