Qu’est-ce que l’onglet « Connaissance (Données) » ?

C’est une nouvelle fonctionnalité qui enregistre automatiquement des données concrètes de ton entreprise (prix, horaires, politiques) que l’IA détecte lors des conversations. Contrairement aux améliorations de style, ces données s’appliquent immédiatement sans besoin de test A/B.

Que fait l’onglet “Apprentissage IA“ ?

Il te montre comment l’IA récupère et applique ce qu’elle a appris à chaque réponse et te permet de choisir le mode d’apprentissage (Observation, Doux ou Strict) pour chaque canal séparément. Elle n’exécute pas l’IA ni ne change les réponses d’elle-même : le comportement ne change que selon le mode que tu configures.

L’auto-apprentissage consomme-t-il des crédits ?

Oui. Lorsque l’Auto-Apprentissage est activé, le système analyse les conversations et génère des suggestions d’amélioration, ce qui consomme des crédits supplémentaires.

Que se passe-t-il si le test A/B détermine que B perd ?

Si la version B (avec améliorations) ne surpasse pas la version A (contrôle), les améliorations sont abandonnées et votre invite actuelle reste inchangée.

Qu’est-ce que la “Mise à jour intelligente“ ?

C’est une fonction qui vous permet de mettre à jour plusieurs données de connaissance à la fois en écrivant une instruction en langage naturel. L’IA recherche les données concernées et vous montre les modifications proposées pour que vous les examiniez avant de les appliquer.

Qu’est-ce que l’avis de “Travail en attente d’IA“ ?

C’est un résumé qui apparaît sur la couverture du panneau (et comme indicateur dans le menu latéral) lorsqu’il y a un apprentissage à revoir : erreurs passées non protégées, connaissances en attente, conflits entre données ou suggestions à approuver. Il t’informe seulement de ce qu’il faut revoir ; il n’exécute pas l’IA ni ne change tes réponses.

Pourquoi certaines suggestions n’ont-elles pas de bouton “Appliquer“ ?

Les suggestions qui affectent un workflow ne peuvent pas être appliquées automatiquement, car il faut décider quel flux modifier. À la place, elles vous amènent à examiner le workflow et, une fois que vous l’avez fait, vous pouvez les marquer comme révisées.

Puis-je annuler une amélioration appliquée ?

Oui. Dans l’Historique des Versions, vous pouvez revenir à n’importe quelle version précédente, tant qu’elle n’est pas actuellement dans un test A/B.

Combien de temps faut-il pour qu’une amélioration soit appliquée ?

Les améliorations de style passent d’abord par un test A/B qui dure au minimum 2 jours et requiert au moins 50 interactions sur chaque version. Les données de connaissance sont appliquées immédiatement.

Auto-apprentissage IA WhatsApp

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

1

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.

2

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.

3

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 %.

4

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)“ ?

1

Détection automatique

Lorsque tu corriges une réponse en incluant une donnée concrète (prix, horaire, etc.), le système la détecte.

2

Vérification des doublons

Le système vérifie si cette donnée existe déjà ou si elle contredit des informations antérieures.

3

Stockage et synchronisation

Les données sont enregistrées et l’IA les utilise automatiquement dans les réponses futures sans besoin de test A/B.

?

Données actives

?

En attente de révision

?

Marqués comme obsolètes

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 ?

1

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“.

2

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.

3

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 :

HIGH Améliorations importantes qui sont testées en premier lieu

MEDIUM Améliorations modérées

LOW Améliorations mineures

Lorsqu’il y a 3 suggestions HIGH ou plus accumulées, le système lance automatiquement un test A/B.

Travail en attente de l’IA Nouveau

L’Auto-Apprentissage met maintenant en avant ce qui nécessite votre attention pour que l’IA continue de s’améliorer. Sur la page d’accueil du tableau de bord, vous verrez un avis de “Travail en attente d’IA“ (et un indicateur dans le menu latéral) qui résume les points à revoir. Ces sections vous informent uniquement : elles n’exécutent pas l’IA ni ne modifient vos réponses.

File de réparation

Priorise quel savoir il convient de réutiliser, de modifier ou de nettoyer, en utilisant les données que vous avez déjà.

Régressions échouées

Erreurs passées qui ne sont toujours pas protégées par une règle active, afin qu’elles ne se reproduisent pas.

Règles récupérées sans application

Règles que l’IA récupère fréquemment mais qu’elle n’applique jamais aux réponses.

Backlog d’apprentissage

Résumé des connaissances actives, en attente, en conflit ou obsolètes, et des suggestions à approuver.

Les suggestions qui affectent un workflow sont clairement identifiées : au lieu d’être appliquées automatiquement, elles vous amènent à revoir le workflow correspondant et ensuite vous pouvez les marquer comme révisées.

Tests A/B

Comment fonctionne le système A/B ?

1. Lorsqu’il y a 3+ améliorations HIGH, un test A/B est automatiquement créé.

2. Ta consigne actuelle (sans changement) = Version A - reçoit 80 % du trafic

3. Ton prompt + améliorations = Version B - reçoit 20 % du trafic

4. Après 2 jours et 50 interactions, le système décide lequel est meilleur

5. Si B gagne : les améliorations sont appliquées de façon permanente. Si A gagne : votre prompt reste identique.

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.

Apprentissage IA (traces et mode par canal) Nouveau

L’onglet “Apprentissage IA“ vous montre comment l’IA récupère et applique ce qu’elle a appris dans chaque réponse, et vous permet de choisir le mode d’apprentissage pour chaque canal sans toucher au code.

Mode d’apprentissage par canal

Vous pouvez activer l’apprentissage de manière indépendante sur chaque canal (WhatsApp Auto, chat web, tickets, email, voix et extension) en choisissant parmi trois niveaux :

Observation L’IA observe et enregistre ce qu’elle a appris, mais ne change pas les réponses. Idéal pour commencer et vérifier les résultats.

Doux L’IA ajoute les règles apprises à ses réponses.

Strict L’IA exige d’appliquer les règles critiques : si une règle importante n’est pas appliquée, la réponse est retenue pour révision.

Quelles métriques vas-tu voir

•Réponses tracées : combien de réponses ont été enregistrées avec leur trace d’apprentissage.
•Récupèrent des règles : pourcentage de réponses dans lesquelles l’IA a trouvé des règles apprises pertinentes.
•Ils appliquent des règles : pourcentage de réponses dans lesquelles l’IA a réellement appliqué ces règles.
•Règles les plus récupérées et derniers événements d’apprentissage, pour suivre ce que votre assistant apprend.