Le glossaire support et IA.

Agent autonome

Un agent autonome est un système d'IA qui poursuit un objectif par lui-même — il décide des étapes à suivre, appelle des outils et agit sur les résultats — avec peu ou pas de pilotage humain pas à pas..

Agent de support IA

Un agent de support IA est un système logiciel qui s'appuie sur l'IA — généralement un grand modèle de langage, des outils et un accès à vos sources de connaissances — pour comprendre les demandes des clients et y répondre ou les traiter, de façon autonome ou en assistant un agent humain..

Agent IA

Un agent IA est un système logiciel qui s'appuie sur un modèle de langage pour comprendre une demande, décider quoi faire et agir — appeler des outils, récupérer des données, accomplir des tâches — au lieu de se contenter de renvoyer une réponse scriptée unique..

Agent IA ou chatbot

La différence entre un agent IA et un chatbot tient à ceci : un chatbot répond aux questions par des réponses scriptées ou générées, tandis qu'un agent IA sait raisonner, utiliser des outils et agir pour traiter une demande de bout en bout au lieu de simplement répondre..

Agent virtuel

Un agent virtuel est un système propulsé par l'IA qui interagit seul avec les clients pour répondre à leurs questions et traiter leurs demandes, en faisant office de remplaçant automatisé d'un agent de support humain..

Analyse de sentiment

L'analyse de sentiment est la classification automatisée de la tonalité émotionnelle d'un message — généralement positive, négative ou neutre — afin que les équipes puissent évaluer ce que ressent un client et réagir en conséquence..

Appel de fonctions

L'appel de fonctions est la capacité qu'a un modèle de langage de demander l'exécution d'une fonction ou d'une API prédéfinie — en renvoyant le nom de la fonction et des arguments structurés — afin de récupérer des données en direct ou d'agir, au lieu de seulement produire du texte..

Apprentissage automatique (machine learning)

L'apprentissage automatique est une branche de l'IA dans laquelle les systèmes apprennent des régularités à partir de données pour faire des prédictions ou prendre des décisions, au lieu de suivre des règles écrites à la main par un développeur..

Apprentissage few-shot

L'apprentissage few-shot consiste à guider un modèle d'IA vers une tâche en plaçant un petit nombre d'exemples dans le prompt, pour qu'il reproduise le schéma montré sans le moindre réentraînement..

Apprentissage zero-shot

L'apprentissage zero-shot désigne le fait qu'un modèle d'IA accomplisse une tâche pour laquelle il n'a jamais été explicitement entraîné ni reçu d'exemples, en s'appuyant sur les connaissances générales acquises pendant le pré-entraînement et sur une description claire de la tâche..

Automatisation des tickets par l'IA

L'automatisation des tickets par l'IA consiste à utiliser l'IA pour traiter automatiquement les tickets de support — les classer, les taguer, les router, rédiger des réponses ou les résoudre entièrement — afin de réduire le travail manuel des agents sur chaque ticket..

Base de données vectorielle

Une base de données vectorielle est une base conçue pour stocker et rechercher des embeddings — des vecteurs à haute dimension — par similarité, afin de retrouver rapidement le contenu dont le sens est le plus proche d'une requête..

Chatbot

Un chatbot est un programme qui simule une conversation avec les utilisateurs par écrit, du simple script à base de règles suivant un arbre de décision jusqu'au bot alimenté par l'IA qui comprend le langage naturel..

Classification de texte

La classification de texte est la tâche consistant à attribuer automatiquement une catégorie ou une étiquette à un texte — par exemple taguer un ticket de support par sujet, par langue ou par priorité..

Copilote IA

Un copilote IA est un assistant qui travaille aux côtés d'un humain — il suggère des réponses, résume le contexte et fait remonter des informations — pendant que la personne garde la main et prend la décision finale, plutôt que d'agir de façon autonome..

Déflexion vs résolution

Déflexion vs résolution, c'est la distinction entre empêcher un ticket d'atteindre un humain (déflexion) et régler réellement le problème du client (résolution) — deux résultats faciles à confondre, mais qui mesurent des choses très différentes..

Embeddings

Les embeddings sont des représentations vectorielles numériques de texte (ou d'images, de code, etc.) qui capturent le sens : des contenus de sens proche se retrouvent ainsi côte à côte dans un espace de grande dimension..

Extraction d'entités

L'extraction d'entités est le fait de tirer d'un texte non structuré des informations structurées précises — noms, numéros de commande, dates, produits ou montants — pour qu'un système puisse agir dessus..

Fenêtre de contexte

La fenêtre de contexte est la quantité maximale de texte — mesurée en tokens — qu'un modèle de langage peut prendre en compte en une seule fois, en incluant à la fois l'entrée que vous lui fournissez et la sortie qu'il génère..

Fine-tuning

Le fine-tuning consiste à poursuivre l'entraînement d'un modèle de langage pré-entraîné sur un jeu de données plus petit et propre à une tâche, afin de l'adapter à un domaine, à un style ou à un comportement — en modifiant les poids du modèle, et pas seulement ses instructions..

Garde-fous IA

Les garde-fous IA sont les règles, contrôles et contraintes placés autour d'un système d'IA pour que son comportement reste sûr, dans le sujet et conforme à la politique de l'entreprise — en encadrant ce qu'il peut dire, faire et consulter..

Génération augmentée par récupération (RAG)

La génération augmentée par récupération (RAG) est une technique par laquelle un modèle d'IA récupère les informations pertinentes dans vos propres sources de connaissances au moment de la requête et s'en sert pour ancrer sa réponse, au lieu de se fier uniquement à ce qu'il a mémorisé pendant l'entraînement..

Grand modèle de langage (LLM)

Un grand modèle de langage (LLM) est un réseau de neurones entraîné sur d'immenses volumes de texte pour prédire et générer du langage, ce qui lui permet de comprendre des questions, de résumer, de classer et de rédiger des réponses proches de l'écriture humaine..

Grounding

Le grounding (ancrage) est la pratique consistant à rattacher les réponses d'un modèle d'IA à des sources vérifiées — votre documentation, des données en direct, votre base de connaissances — pour que les réponses reflètent des faits réels plutôt que les suppositions du modèle..

Hallucination de l'IA

Une hallucination de l'IA se produit lorsqu'un modèle de langage génère une réponse fluide et assurée mais factuellement fausse ou inventée — en fabriquant des détails, des politiques ou des sources qui n'existent pas..

IA agentique

L'IA agentique est une IA qui ne se contente pas de répondre à des questions mais qui agit : elle planifie des tâches en plusieurs étapes, appelle des outils et des API, et poursuit un objectif de bout en bout avec peu ou pas d'intervention humaine..

IA conversationnelle

L'IA conversationnelle désigne les technologies qui permettent d'interagir avec un logiciel par un dialogue naturel — en comprenant l'intention, en conservant le contexte d'un tour à l'autre et en répondant en langage naturel, par chat ou par la voix..

IA générative

L'IA générative est une catégorie d'IA qui crée du contenu nouveau — texte, images, code ou audio — en apprenant des régularités dans ses données d'entraînement, au lieu de se contenter de classer ou de prédire à partir d'entrées existantes..

Injection de prompt

L'injection de prompt est une attaque de sécurité où des instructions malveillantes sont dissimulées dans une entrée utilisateur ou un contenu externe pour amener un système d'IA à ignorer ses instructions d'origine ou à effectuer des actions non prévues..

Mémoire d'agent

La mémoire d'agent est la capacité d'un agent IA à conserver et à rappeler des informations tout au long d'une conversation — ou d'une session à l'autre — messages antérieurs, informations client, interactions passées, afin de rester cohérent au lieu de traiter chaque tour comme un point de départ..

Model Context Protocol (MCP)

Le Model Context Protocol (MCP) est un standard ouvert qui définit une façon commune de connecter les applications d'IA à des outils, sources de données et systèmes externes — afin qu'un modèle puisse y accéder via une interface unique et cohérente, au lieu d'une intégration sur mesure pour chacun..

Modèle de fondation

Un modèle de fondation est un grand modèle d'IA entraîné à grande échelle sur des données larges et généralistes, que l'on peut adapter à de nombreuses tâches en aval — par prompting, par recherche documentaire ou par fine-tuning — au lieu d'être conçu pour une seule tâche étroite..

Modèle Transformer

Un modèle Transformer est une architecture de réseau de neurones qui traite d'un seul coup une séquence entière de texte, en utilisant un mécanisme d'attention pour pondérer le lien entre chaque mot et tous les autres ; c'est le socle de presque tous les grands modèles de langage modernes..

Orchestration de l'IA

L'orchestration de l'IA est la coordination de plusieurs modèles, agents, outils et sources de données en un workflow unique et fiable — en décidant ce qui s'exécute, dans quel ordre, et comment les résultats circulent jusqu'à l'aboutissement de la tâche..

Prompt engineering

Le prompt engineering est la pratique consistant à concevoir et affiner les instructions données à un modèle de langage pour obtenir des résultats exacts, pertinents et fiables sur une tâche précise..

Prompt système

Un prompt système est l'ensemble d'instructions sous-jacent qui définit le rôle, le comportement, le ton et les limites d'un modèle d'IA pour une conversation — défini par le développeur, pas par l'utilisateur final, et appliqué à chaque interaction..

RAG ou fine-tuning

Le choix entre RAG et fine-tuning, c'est le choix entre ancrer un modèle d'IA dans des connaissances externes au moment de la requête (génération augmentée par récupération) et ajuster les poids du modèle sur vos données (fine-tuning) — deux façons différentes de rendre un modèle généraliste utile à vos besoins particuliers..

Recherche sémantique

La recherche sémantique est une technique de recherche qui met en correspondance les contenus par le sens plutôt que par les mots-clés exacts, en utilisant des embeddings pour trouver des résultats conceptuellement proches de la requête même s'ils n'ont aucun mot en commun avec elle..

Reconnaissance d'intention

La reconnaissance d'intention est le processus qui consiste à identifier, à partir de son message, ce que le client cherche à accomplir — par exemple « suivre une commande », « demander un remboursement » ou « résilier un abonnement » — afin que le système puisse l'orienter ou le résoudre correctement..

Résumé par IA

Le résumé par IA consiste à utiliser un modèle de langage pour condenser un texte long — fil de ticket, transcription de chat ou article de connaissances — en un résumé plus court et fidèle, qui retient les points clés et le contexte..

Score de confiance

Un score de confiance est la valeur qu'un système d'IA attribue à une prédiction ou à une réponse pour estimer sa probabilité d'être correcte — elle sert à décider si l'IA doit agir automatiquement, demander une précision ou transmettre à un humain..

Système multi-agent

Un système multi-agent est une configuration dans laquelle plusieurs agents IA spécialisés travaillent ensemble — chacun prenant en charge une tâche ou un domaine précis — et sont coordonnés pour résoudre des problèmes qu'un agent unique traiterait de façon moins fiable..

Température (LLM)

La température est un réglage qui contrôle le caractère aléatoire ou déterministe de la sortie d'un modèle de langage : une température basse produit des réponses ciblées et prévisibles, une température élevée des réponses plus variées et plus créatives..

Tokens (LLM)

Les tokens sont les petits fragments de texte — mots, morceaux de mots ou caractères — qu'un modèle de langage lit et génère ; ils constituent l'unité de base avec laquelle les modèles mesurent l'entrée, la sortie, les limites de contexte et, le plus souvent, la facturation..

Traitement du langage naturel (NLP)

Le traitement du langage naturel (NLP) est le domaine de l'IA qui vise à permettre aux ordinateurs de comprendre, d'interpréter et de générer le langage humain — le socle de tâches comme la reconnaissance d'intention, l'analyse de sentiment et la classification de texte..

Utilisation d'outils

L'utilisation d'outils est la capacité d'un modèle d'IA à appeler des fonctions, des API ou des systèmes externes — comme rechercher une commande ou émettre un remboursement — au lieu de se contenter de générer du texte, ce qui lui permet d'agir sur des données réelles plutôt que de simplement les décrire..

Accord de niveau de service (SLA)

Un accord de niveau de service (SLA) est un engagement défini à répondre aux demandes de support ou à les résoudre dans un délai donné, souvent variable selon la priorité, le canal ou le niveau de contrat du client..

Ancienneté des tickets

L'ancienneté des tickets mesure depuis combien de temps les tickets de support ouverts restent non résolus, généralement regroupés par tranches (par exemple 0–1 jour, 1–3 jours, 3–7 jours, 7 jours et plus) pour montrer où les tickets se bloquent..

Backlog de tickets

Le backlog de tickets est le nombre de tickets de support ouverts et non résolus qui se sont accumulés et attendent encore d'être traités à un instant donné..

Coût par contact

Le coût par contact est le coût de fonctionnement complet d'une activité de support divisé par le nombre de contacts clients qu'elle traite : il montre ce que coûte le traitement de chaque interaction..

Coût par résolution

Le coût par résolution est le coût total du support divisé par le nombre de problèmes entièrement résolus : il traduit ce que coûte le fait de régler réellement le problème d'un client, et non de traiter une simple interaction..

CSAT vs NPS

CSAT vs NPS est la comparaison entre deux indicateurs d'expérience client : le CSAT (Customer Satisfaction Score) mesure la satisfaction à l'égard d'une interaction précise, tandis que le NPS (Net Promoter Score) mesure la fidélité globale et la propension à recommander la marque..

Déflexion de tickets

La déflexion de tickets est la part des questions clients résolues par le self-service ou l'automatisation avant même de devenir un ticket de support traité par un humain..

Délai de première réponse (FRT)

Le délai de première réponse (FRT) est le temps moyen écoulé entre le moment où un client envoie une demande de support et celui où il reçoit la première réponse humaine ou réellement utile..

Net Promoter Score (NPS)

Le Net Promoter Score (NPS) est un indicateur de fidélité client qui mesure la probabilité que des clients recommandent une entreprise, un produit ou un service à leur entourage, sur une échelle de 0 à 10..

Niveau de service

Le niveau de service est le pourcentage de contacts pris en charge dans un délai cible défini, le plus souvent exprimé sous la forme d'un objectif « X/Y » — par exemple répondre à 80 % des appels ou des chats en moins de 20 secondes..

Non-respect de SLA

Un non-respect de SLA survient lorsqu'une équipe support n'atteint pas un objectif défini dans un accord de niveau de service — par exemple, ne pas envoyer de première réponse ou ne pas résoudre un ticket dans le délai promis..

Précision des prévisions

La précision des prévisions mesure l'écart entre le volume de contacts (ou la charge de travail) qu'une équipe support avait prévu et celui qui est réellement arrivé, exprimé en pourcentage : elle indique à quel point la prévision était fiable..

Résolution au premier contact (FCR)

La résolution au premier contact (FCR) est le pourcentage de demandes clients entièrement réglées en une seule interaction, sans relance, sans rappel et sans réouverture de ticket..

Respect du planning

Le respect du planning est un indicateur de gestion des effectifs qui mesure à quel point les agents suivent le planning qui leur est attribué — c'est-à-dire s'ils sont bien disponibles pour travailler (appels, chats ou tickets) aux moments où ils sont planifiés..

Score d'assurance qualité (QA)

Un score d'assurance qualité (QA) mesure dans quelle mesure une interaction de support a respecté les standards de qualité de l'équipe, à partir d'une grille d'évaluation qui note des critères comme l'exactitude, le ton, le respect des politiques et la résolution..

Score d'effort client (CES)

Le Customer Effort Score (CES) est un indicateur qui mesure l'effort qu'un client a dû fournir pour faire résoudre son problème ou aboutir sa demande, généralement au moyen d'une courte enquête post-interaction..

Score de santé client

Un score de santé client est un indicateur composite qui combine des signaux — usage du produit, activité de support, satisfaction, engagement — en une note unique prédisant la probabilité qu'un client renouvelle, se développe ou parte..

Score de satisfaction client (CSAT)

Le score de satisfaction client (CSAT) est un indicateur qui mesure la satisfaction des clients à l'égard d'une interaction ou d'une expérience précise, généralement au moyen d'une courte enquête envoyée après le contact..

Shrinkage

Le shrinkage est un indicateur de gestion des effectifs qui mesure le pourcentage du temps payé des agents qui n'est pas consacré au traitement des contacts clients — pauses, réunions, formation, absentéisme et autres activités non productives..

Taux d'abandon

Le taux d'abandon est le pourcentage de clients qui quittent une file d'attente du support — en raccrochant ou en fermant une fenêtre de chat — avant d'avoir jamais joint un agent..

Taux d'attrition client

Le taux d'attrition client est le pourcentage de clients qui cessent de faire affaire avec une entreprise sur une période donnée — résiliation, non-renouvellement ou inactivité — rapporté au total en début de période..

Taux d'avis positifs

Le taux d'avis positifs est le pourcentage de retours clients qui sont positifs — par exemple la part des enquêtes CSAT notées « bon » ou « satisfait » sur l'ensemble des réponses notées..

Taux d'escalade

Le taux d'escalade est le pourcentage de tickets de support escaladés au-delà du premier agent ou du premier niveau — vers un spécialiste, un manager ou un niveau de support supérieur — avant d'être résolus..

Taux d'occupation

Le taux d'occupation est le pourcentage du temps de disponibilité d'un agent connecté qui est réellement consacré au traitement des contacts — appels, chats et travail post-contact compris — par rapport au temps passé à attendre le contact suivant..

Taux d'utilisation des agents

Le taux d'utilisation des agents est le pourcentage du temps rémunéré d'un agent consacré à un travail productif lié au support — traitement des contacts et tâches associées — rapporté au temps de présence total..

Taux de backlog

Le taux de backlog mesure la façon dont le volume de tickets de support non résolus évolue — généralement le rapport entre les tickets ouverts ou entrants et ceux qui sont résolus sur la même période..

Taux de contact

Le taux de contact est le nombre de contacts reçus par le support rapporté à la base de clients ou au volume de transactions — une mesure de la fréquence à laquelle les clients ont besoin de solliciter de l'aide..

Taux de containment

Le taux de containment est le pourcentage d'interactions qu'un bot ou un système automatisé traite jusqu'au bout, sans escalade vers un agent humain..

Taux de libre-service

Le taux de libre-service est la part des questions clients résolues grâce aux ressources en libre-service — centre d'aide, FAQ, portails ou automatisation — sans que le client ait eu besoin de contacter un agent de support..

Taux de réouverture

Le taux de réouverture est le pourcentage de tickets de support résolus ou clôturés qui sont ensuite rouverts, généralement parce que le problème du client n'était pas réellement réglé..

Taux de résolution

Le taux de résolution est le pourcentage de tickets ou de conversations de support résolus avec succès sur l'ensemble des demandes reçues pendant une période donnée..

Taux de rétention client

Le taux de rétention client est le pourcentage de clients existants qu'une entreprise conserve sur une période donnée, hors nouveaux clients acquis pendant cette période..

Temps d'attente

Le temps d'attente est la durée pendant laquelle un client patiente avant que son contact soit pris en charge par un agent — le temps passé en file, en attente au téléphone ou dans l'attente d'une réponse après avoir sollicité le support..

Temps de résolution moyen

Le temps de résolution moyen est la durée moyenne nécessaire pour résoudre entièrement un ticket de support, mesurée de sa création jusqu'au moment où il est marqué comme résolu..

Temps de traitement

Le temps de traitement est le temps total qu'un agent consacre à un contact client unique : la conversation active, plus le travail post-contact comme les notes, les tags ou le suivi..

Temps de traitement moyen (AHT)

Le temps de traitement moyen (AHT) est la durée totale moyenne qu'un agent consacre à une interaction client unique, en incluant le temps de conversation ou de chat, le temps d'attente et le travail post-contact..

Valeur vie client (CLV)

La valeur vie client (CLV) est le revenu net total qu'une entreprise peut espérer d'un client unique sur toute la durée de leur relation..

Vitesse moyenne de réponse (ASA)

La vitesse moyenne de réponse (ASA) est le temps moyen qu'un client attend dans la file avant que son contact soit pris par un agent, mesuré de l'entrée en file jusqu'à la mise en relation..

Voix du client (VoC)

La voix du client (VoC) est la pratique consistant à recueillir et analyser systématiquement les retours clients — enquêtes, tickets de support, avis et conversations — pour comprendre ce dont les clients ont besoin, ce qu'ils attendent et ce qu'ils vivent..

Volume de tickets

Le volume de tickets est le nombre total de demandes de support reçues sur une période donnée, tous canaux confondus..

Answer bot

Un answer bot est un assistant automatisé qui suggère ou délivre les articles et réponses pertinents du centre d'aide, afin de traiter les questions courantes en libre-service avant qu'un agent humain n'intervienne..

API de help desk

Une API de help desk est l'interface programmatique qu'expose une plateforme de support pour que des systèmes externes lisent et écrivent ses données — créer des tickets, mettre à jour un statut, extraire des rapports, synchroniser des utilisateurs — sans passer par l'interface agent..

Attribution à tour de rôle (round robin)

L'attribution à tour de rôle est une méthode de distribution des tickets qui les confie aux agents disponibles en rotation, l'un après l'autre, de façon à répartir équitablement la charge de travail dans l'équipe..

Authentification unique (SSO)

L'authentification unique (SSO) est une méthode d'authentification qui permet aux utilisateurs de se connecter une seule fois avec un seul jeu d'identifiants et d'accéder à plusieurs applications — dont un help desk — sans avoir à se connecter séparément à chacune..

Base de connaissances

Une base de connaissances est une bibliothèque d'articles structurée et consultable — modes d'emploi, FAQ, guides de dépannage et politiques — qui permet aux clients ou aux agents de trouver des réponses sans contacter directement le support..

Boîte de réception partagée

Une boîte de réception partagée est une adresse e-mail unique (comme support@ ou help@) à laquelle toute une équipe peut accéder et qu'elle gère ensemble, avec la visibilité sur qui traite quel message, afin qu'aucune réponse ne soit oubliée ni envoyée en double..

Centre d'aide

Un centre d'aide est le site destiné aux clients sur lequel une entreprise publie sa base de connaissances, ses FAQ et ses options de support : les clients y trouvent, au même endroit, des réponses et, au besoin, un moyen de contacter le support..

Champs personnalisés

Les champs personnalisés sont des champs de données configurables que vous ajoutez aux tickets, aux utilisateurs ou aux organisations de votre help desk pour saisir des informations au-delà des champs par défaut — numéro de commande, version du produit, niveau d'abonnement ou région concernée, par exemple..

Chat en direct

Le chat en direct est un canal de support qui permet aux clients d'écrire à une entreprise en temps réel — généralement via un widget sur un site web ou dans une application — et d'obtenir une réponse immédiate d'un agent ou d'une IA, sans attendre dans une file d'e-mails ou d'appels..

Conversation annexe

Une conversation annexe est un fil séparé dérivé d'un ticket de support principal — avec d'autres participants, comme une équipe interne, un fournisseur ou un autre service — utilisé pour collecter des informations sans encombrer la conversation visible par le client..

Cycle de vie d'un ticket

Le cycle de vie d'un ticket est la suite complète des étapes qu'un ticket de support traverse de sa création à sa clôture — généralement créé, assigné, en cours, résolu et clos..

Déclencheur (automatisation help desk)

Un déclencheur est une règle d'automatisation de help desk qui s'exécute à l'instant où un ticket est créé ou mis à jour : lorsque ses conditions sont remplies, il effectue automatiquement des actions comme attribuer, taguer, notifier ou répondre..

Détection de collision d'agents

La détection de collision d'agents est une fonction de help desk qui avertit les agents lorsqu'une autre personne consulte déjà le même ticket ou y répond, afin d'éviter les réponses en double ou contradictoires..

Enquête CSAT

Une enquête CSAT est un questionnaire court, le plus souvent à une seule question, envoyé après une interaction de support pour mesurer la satisfaction du client : il lui demande généralement de noter l'expérience sur une échelle simple..

Escalade

L'escalade est le fait de transférer un ticket de support à un niveau supérieur, à un spécialiste ou à un manager, lorsque l'agent en charge ne parvient pas à le résoudre ou que le ticket risque de faire dépasser un SLA..

Espace de travail de l'agent

Un espace de travail de l'agent est l'interface unifiée dans laquelle un agent de support traite son travail — tickets, chats en direct, contexte client et canaux — sur un seul écran, sans avoir à passer d'un outil à l'autre pour répondre..

Forum communautaire

Un forum communautaire est un espace en ligne où les clients posent des questions, partagent des solutions et s'entraident, avec des équipes internes qui modèrent et contribuent — ce qui transforme le savoir des pairs en une ressource de support en libre-service et consultable..

Fusion de tickets

La fusion de tickets est l'action de combiner deux tickets de support ou plus portant sur le même problème en un seul ticket, en regroupant leurs conversations pour que la demande soit traitée à un seul endroit..

Gestion des incidents

La gestion des incidents est le processus qui consiste à détecter, consigner et résoudre le plus rapidement possible les interruptions imprévues d'un service, dans le but de rétablir le fonctionnement normal et de limiter l'impact sur les utilisateurs..

Gestion des services informatiques (ITSM)

La gestion des services informatiques (ITSM) désigne l'ensemble des pratiques, processus et outils permettant de concevoir, fournir et soutenir des services IT — c'est-à-dire la façon dont une équipe informatique gère les demandes, les incidents, les changements et les actifs tout au long de leur cycle de vie..

Help desk

Un help desk est un outil (et l'équipe qui va avec) qui reçoit, organise et résout les demandes de support des clients ou des utilisateurs : il transforme e-mails, chats et messages en tickets suivis, que les agents traitent jusqu'à la résolution..

Help desk vs service desk

Un help desk est un outil tactique centré sur la résolution de demandes et d'incidents pris un par un, tandis qu'un service desk est une fonction ITSM plus large qui gère le cycle de vie complet des services — demandes, incidents, problèmes et changements — en s'alignant sur des référentiels comme ITIL..

Heures ouvrées

Les heures ouvrées sont le calendrier de travail défini dans un help desk — jours, horaires et fuseau — qui détermine quand les compteurs de SLA tournent et quand l'équipe est censée répondre..

Journal d'audit

Un journal d'audit est l'enregistrement chronologique et inaltérable de qui a fait quoi et quand dans un système — connexions, changements de permissions, modifications de tickets et de paramètres — à des fins de sécurité et de conformité..

Macro (help desk)

Une macro est un ensemble d'actions enregistré et réutilisable dans un help desk — le plus souvent une réponse prédéfinie assortie de mises à jour comme des tags, un statut ou un agent assigné — qu'un agent peut appliquer à un ticket en un clic..

Matrice de priorité

Une matrice de priorité est une grille qui fixe la priorité d'un ticket à partir de deux critères — l'impact (l'ampleur des conséquences pour le client ou l'entreprise) et l'urgence (la rapidité avec laquelle il faut résoudre) — afin que la priorité soit attribuée de façon cohérente plutôt qu'au ressenti..

Politique de SLA

Une politique de SLA est l'ensemble de règles configuré dans un help desk qui attribue des objectifs de niveau de service — temps de première réponse et de résolution, par exemple — aux tickets selon des conditions comme la priorité, le canal ou le segment client..

Portail de libre-service

Un portail de libre-service est un espace destiné aux clients où ils peuvent régler leurs problèmes eux-mêmes — chercher dans une base de connaissances, suivre l'état d'un ticket, soumettre des demandes ou gérer leur compte — sans contacter un agent de support..

Priorité d'un ticket

La priorité d'un ticket est un champ qui classe l'urgence avec laquelle un ticket de support doit être traité — couramment faible, normale, haute et urgente — pour que les agents et les automatisations s'occupent d'abord des problèmes les plus importants..

Règles métier

Les règles métier sont la logique configurable d'un help desk qui régit automatiquement le comportement des tickets — routage, priorisation, SLA, valeurs de champs et notifications — pour que le support fonctionne de façon cohérente sans intervention manuelle..

Réponse prédéfinie

Une réponse prédéfinie est un texte de réponse réutilisable, écrit à l'avance, que les agents insèrent dans un ticket ou un chat pour répondre aux questions courantes de façon rapide et cohérente, sans retaper le même message à chaque fois..

Routage des tickets

Le routage des tickets est le processus qui dirige les tickets de support entrants vers le bon agent, la bonne équipe ou la bonne file, selon des règles comme le sujet, le canal, la langue, la priorité ou le segment client..

Routage par compétences

Le routage par compétences est une méthode d'attribution des tickets qui associe chaque ticket entrant à un agent possédant les bonnes compétences — langue, expertise produit ou niveau d'ancienneté — afin que la personne la mieux équipée le traite..

Service desk

Un service desk (ou centre de services) est le point de contact unique entre une organisation informatique et ses utilisateurs : il gère non seulement les demandes d'assistance, mais aussi les incidents, les demandes de service, les changements et les autres processus de gestion des services informatiques (ITSM)..

Statut d'un ticket

Le statut d'un ticket est le champ, sur un ticket de support, qui indique où il en est dans le processus de résolution — les valeurs courantes sont nouveau, ouvert, en attente, en suspens, résolu et clos..

Support multicanal

Le support multicanal consiste à proposer un service client sur plusieurs canaux — e-mail, téléphone, chat, réseaux sociaux — où chaque canal est disponible mais géré séparément, sans être unifié en une expérience connectée..

Support omnicanal

Le support omnicanal est une approche du service client où tous les canaux — e-mail, chat, téléphone, réseaux sociaux, messagerie — sont intégrés en une expérience unique et connectée, de sorte que le contexte et l'historique suivent le client d'un canal à l'autre sans rupture..

Support par niveaux (N1/N2/N3)

Le support par niveaux est un modèle qui organise une équipe support en niveaux successifs — couramment N1, N2 et N3 — où les agents de première ligne traitent les problèmes simples et à fort volume, tandis que des profils de plus en plus spécialisés prennent en charge les problèmes difficiles..

Support proactif

Le support proactif consiste à aller vers les clients avant qu'ils ne vous contactent — anticiper les problèmes, les questions ou les opportunités et les traiter en amont, au lieu de seulement réagir aux tickets entrants..

Système de ticketing

Un système de ticketing est un logiciel qui enregistre les demandes des clients ou des employés sous forme d'enregistrements traçables appelés tickets, puis les route, les priorise et les pilote jusqu'à la résolution, pour que rien ne se perde..

Tags (help desk)

Les tags sont de courtes étiquettes de mots-clés attachées aux tickets de support pour les catégoriser par sujet, produit, type de problème ou toute autre dimension personnalisée — ce qui rend les tickets faciles à filtrer, à analyser et à utiliser comme point de départ d'automatisations..

Ticket de support

Un ticket de support est un enregistrement unique et traçable de la demande ou du problème d'un client, qui contient la conversation complète et les métadonnées — statut, priorité, agent assigné, tags — depuis son ouverture jusqu'à sa résolution..

Webhook

Un webhook est un rappel HTTP automatisé qui envoie des données en temps réel d'un système à un autre lorsqu'un événement précis se produit — par exemple un help desk qui envoie les détails d'un ticket à une URL externe dès qu'il est créé ou mis à jour..

Widget de messagerie

Un widget de messagerie est l'interface de chat intégrable — généralement un bouton flottant dans un coin du site ou de l'application — qui permet aux clients d'engager une conversation avec le support, un bot ou un agent IA sans quitter la page..

Agents planifiés

Un agent planifié est un agent Macha rattaché à un déclencheur planifié (de type cron), qui s'exécute donc de lui-même à intervalles réguliers — résumés quotidiens, audits périodiques, contrôles de routine — sans qu'un événement ou un humain ait besoin de le lancer..

Chatbot intégré

Un chatbot intégré est un agent Macha exposé sous forme de widget de chat que vous intégrez à vos pages — le même agent que vous avez construit et testé dans Macha répond directement là où vous le placez, et ces conversations reviennent dans l'historique et l'évaluation..

Configuration d'agents en langage courant

Dans Macha, vous configurez un agent en écrivant ses règles en langage courant dans son champ d'instructions — comment trier, quel ton adopter, quoi faire remonter, ce qui est interdit — plutôt qu'en codant une logique.

Connecteurs

Les connecteurs sont les intégrations natives de Macha.

Crédits d'actions IA

Les crédits sont l'unité avec laquelle le tableau de bord de Macha mesure l'usage derrière votre quota mensuel de tickets.

Déclencheurs (Macha)

Dans Macha, un déclencheur est l'événement qui réveille un agent sans que personne ne tape quoi que ce soit — un nouveau ticket, une mention Slack, un webhook entrant ou une planification.

Évaluation d'agent

L'évaluation d'agent est le dispositif intégré de Macha pour noter la façon dont un agent a réellement fait son travail.

Générateur d'agents IA

Le générateur d'agents IA est le parcours Build with AI de Macha : décrivez en langage courant l'agent que vous voulez et il configure le nom, les instructions, les outils, les déclencheurs et jusqu'aux sous-agents, à partir des intégrations que vous avez connectées..

Modèles d'agents

Les modèles d'agents sont des configurations d'agents Macha prêtes à l'emploi — nom, instructions, connecteurs recommandés et outils présélectionnés — qui créent en un clic un agent opérationnel pour un workflow courant..

Orchestration d'agents

L'orchestration d'agents consiste à coordonner plusieurs agents Macha — et les outils que chacun peut appeler — pour découper une demande complexe en étapes pertinentes.

Outils personnalisés

Chez Macha, un outil personnalisé permet à un agent IA d'appeler n'importe quel point de terminaison d'API HTTP que vous configurez — un agent peut ainsi lire des données en direct ou agir dans un système pour lequel Macha ne propose pas de connecteur natif, sans attendre une application du marketplace..

Points de confirmation

Un point de confirmation est la pause que Macha place avant toute action d'écriture dans le chat interactif : avant que l'agent n'envoie une réponse, ne mette à jour un ticket ou n'émette un remboursement, il vous montre exactement ce qu'il veut faire et attend que vous confirmiez ou annuliez..

Résolution par l'IA

On parle de résolution par l'IA lorsqu'un agent Macha traite réellement une demande — il lit des données, effectue une action via ses outils et boucle le dossier — au lieu de simplement répondre à une question.

Sidekick

Sidekick est le copilote IA intégré au tableau de bord Macha, qui travaille sur Macha lui-même — créer des agents, configurer des outils personnalisés, auditer et tester les performances de vos agents, répondre aux questions sur la documentation et donner l'état de l'espace de travail.

Sources de données

Les sources de données (aussi appelées sources de connaissances) sont ce dans quoi un agent puise : documents téléversés, sites web indexés et contenus en direct issus d'applications connectées comme Google Docs, Notion et Confluence.

Sous-agents

Dans Macha, un sous-agent est un agent auquel un agent parent peut déléguer.

Studies (analyse IA)

Une Study exécute une analyse IA sur une liste d'enregistrements et renvoie une grille de résultats en forme de tableur — une ligne par enregistrement, une colonne par champ que vous définissez.

Transfert à un humain

Le transfert à un humain est le principe, chez Macha, de garder une personne dans la boucle sur tout ce qui est visible par le client — très concrètement au moyen de garde-fous de confirmation qui suspendent un agent avant toute action d'écriture en chat interactif, et de schémas d'escalade qui orientent les cas difficiles vers votre équipe..