Auto-apprentissage
Système d’apprentissage automatique qui améliore les réponses de l’IA en se basant sur des conversations réelles.
Qu’est-ce que l’Auto-apprentissage ?
Auto-Learning est un système qui analyse automatiquement les conversations avec vos clients et détecte des motifs pour améliorer les réponses de l’IA.
Le système génère des suggestions d’amélioration et les teste par des tests A/B avant de les appliquer définitivement à votre prompt.
Comment ça marche
Analyse des conversations
Le système analyse les interactions et mesure la « similarité » entre ce que l’IA suggère et ce que l’agent envoie réellement.
Génération de suggestions
Lorsqu’il détecte que l’agent modifie fréquemment les suggestions de l’IA, il génère des suggestions d’amélioration avec une priorité ÉLEVÉE, MOYENNE ou FAIBLE.
Test A/B automatique
Lorsqu’il y a 3 suggestions HIGH ou plus, un test A/B est créé. Votre prompt actuel (A) reçoit 80 % du trafic et votre prompt amélioré (B) reçoit 20 %.
Décision automatique
Après 2 jours et au moins 50 interactions par version, le système décide laquelle est meilleure. Si B gagne, les améliorations sont appliquées de manière permanente.
Système Hybride: Données et Comportement Nouveau
Auto-Learning distingue désormais entre deux types d’apprentissage : les données concrètes de ton entreprise et les améliorations de style des réponses.
Connaissance (Données)
Des données concrètes sur ton entreprise que l’IA détecte lors des conversations et enregistre automatiquement.
- • Prix des produits ou des services
- • Horaires d’ouverture
- • Politiques d’expédition ou de retour
- • Adresses et coordonnées
- • Toute information factuelle
Les données sont enregistrées sous forme de snippets et l’IA les utilise automatiquement pour répondre avec des informations précises.
Améliorations stylistiques
Améliorations du ton, du format ou du comportement des réponses basées sur tes corrections.
- • Ton plus formel ou informel
- • Utilisation d’emojis ou non
- • Longueur des réponses
- • Façon de saluer ou de dire au revoir
- • Structure des réponses
Ces améliorations sont testées par des tests A/B avant d’être appliquées de façon permanente au prompt.
Comment fonctionne l’onglet “Connaissance (Données)“ ?
Détection automatique
Lorsque tu corriges une réponse en incluant une donnée concrète (prix, horaire, etc.), le système la détecte.
Vérification des doublons
Le système vérifie si cette donnée existe déjà ou si elle contredit des informations antérieures.
Stockage et synchronisation
Les données sont enregistrées et l’IA les utilise automatiquement dans les réponses futures sans besoin de test A/B.
Les données qui n’ont pas été utilisées depuis plus de 90 jours sont automatiquement marquées comme obsolètes pour que tu les vérifies.
Mise à jour intelligente Nouveau
Mettez à jour plusieurs extraits de connaissances à la fois en utilisant une instruction en langage naturel. Idéal pour les changements qui affectent plusieurs données, comme la mise à jour des prix, le changement des horaires ou la modification des politiques.
Comment ça fonctionne ?
Écris ton instruction
Appuyez sur le bouton “Mise à jour intelligente“ dans l’onglet Connaissance et décrivez le changement. Par exemple : “Nous acceptons maintenant PayPal et Amazon Pay“ ou “Mettre à jour l’heure d’été à 9h00-14h00“.
Vérifiez les changements proposés
L’IA recherchera les extraits de connaissance concernés et te montrera quels changements elle propose : éditer, supprimer ou laisser sans changement. Tu peux sélectionner ou désélectionner chaque changement individuellement.
Applique les changements
Confirmez les changements sélectionnés et ils seront appliqués tous en même temps. Les données seront synchronisées automatiquement avec l’IA en moins de 15 minutes.
Comment activer l’auto-apprentissage
- 1 Ouvre le tableau de bord de WAzion
- 2 Va à la section “Auto-apprentissage
- 3 Activez l’interrupteur “Activer l’Auto-Apprentissage
- 4 Appuyez sur « Enregistrer »
Avoir l’Auto-Apprentissage activé consomme des crédits supplémentaires pour chaque conversation analysée.
Indicateurs principaux (KPIs)
Interactions Traitée
Nombre total d’interactions analysées par le système.
Similarité Moyenne
Pourcentage de similarité entre les suggestions de l’IA et ce que l’agent envoie réellement. Plus il est élevé, mieux l’IA fonctionne.
Améliorations Appliquées
Nombre total d’améliorations ayant réussi le test A/B et appliquées au prompt.
Prochaine mise à jour
Interactions restantes pour la prochaine analyse (Micro : 10, Moyen : 50, Macro : 500).
Indicateurs de Qualité
Moyenne des itérations
Combien de fois l’agent modifie avant d’envoyer. L’objectif est de 1,0 (envoi direct).
Parfaites
Pourcentage de réponses envoyées au premier essai sans modifications.
Multiples Tentatives
Pourcentage de réponses ayant nécessité plus d’une tentative.
Suggestions en attente
Les suggestions sont classées par priorité :
Lorsqu’il y a 3 suggestions HIGH ou plus accumulées, le système lance automatiquement un test A/B.
Tests A/B
Comment fonctionne le système A/B ?
Historique des Versions
Chaque fois que des améliorations sont apportées, une nouvelle version du prompt est créée. Depuis l’historique, tu peux :
- • Voir toutes les versions précédentes avec la date et le nombre d’améliorations
- • Comparer les différences entre les versions (bouton « Diff »)
- • Revenir à une version précédente si les améliorations ne fonctionnent pas comme prévu
Les versions marquées comme “TESTEANDO“ ne peuvent pas être annulées tant que le test A/B n’est pas terminé.
Graphiques disponibles
Évolution de la Similarité
Graphique en ligne montrant comment évolue la similarité moyenne au cours des 30 derniers jours.
Répartition par catégorie
Graphique circulaire montrant quelles catégories de conversations sont les plus fréquentes.
Similitude par catégorie
Graphique à barres horizontales montrant la similarité moyenne dans chaque catégorie. Les catégories avec la plus faible similarité sont celles où l’IA doit le plus s’améliorer.