Cet agent lit l’ensemble de vos retours qualitatifs, réponses libres d’enquête, notes d’appel, conversations de chat et rapports d’escalade, en extrait les irritants qui reviennent et propose des hypothèses sur ce qui les provoque.
Les entreprises savent construire une enquête de satisfaction. Les modèles de questionnaires abondent, les outils d’envoi sont accessibles, et le taux de réponse s’est professionnalisé.
Ce que personne n’explique, c’est quoi faire des quatre mille réponses libres qui arrivent ensuite. Elles sont lues par échantillon, résumées de mémoire par la personne qui les a parcourues, et la note chiffrée finit par occuper toute la place dans le rapport parce qu’elle seule se met dans un tableau.
Le champ libre est pourtant le seul endroit où le client dit ce que vous n’aviez pas pensé à demander.
Il traite le corpus entier, sans échantillonnage. Il regroupe les retours par thème, mesure le poids et la tonalité de chacun, suit leur évolution d’une vague à l’autre et rapproche les sources : ce qui remonte dans les enquêtes, ce qui remonte au téléphone et ce qui remonte en escalade ne se recoupent jamais complètement.
Il produit ensuite une synthèse destinée au comité, avec les irritants classés par fréquence et par intensité, et ce qui a bougé depuis la dernière mesure.
Savoir que le délai de livraison revient dans trois retours négatifs sur dix est un thème. Il indique où regarder, pas quoi corriger.
Savoir que ces retours se concentrent sur un entrepôt, apparaissent à partir de mars et concernent surtout les commandes de plus de deux articles est une hypothèse de cause. Elle désigne un responsable et une action.
L’agent franchit ce pas en croisant les verbatims avec vos données structurées : date, canal, produit, site, segment, ancienneté. C’est ce croisement qui distingue une analyse qualitative utile d’un nuage de mots-clés.
Les hypothèses restent des hypothèses. Elles se confrontent au métier, qui sait souvent déjà ce que les données suggèrent, et qui confirme ou écarte en quelques minutes.
Un verbatim contient presque toujours des données personnelles. Le client se nomme, cite son numéro de contrat, mentionne un conseiller, décrit une situation familiale ou de santé pour expliquer sa réclamation.
Trois points se traitent au cadrage. La pseudonymisation du corpus avant analyse, qui suffit dans la plupart des cas. La durée de conservation, alignée sur votre politique. Et la question de savoir si les verbatims peuvent sortir de votre infrastructure, ce qui détermine le mode de déploiement.
Ce sujet relève du même cadre que notre offre de conformité et gouvernance des systèmes d’IA.
Nous reparamétrons l’agent sur vos sources, votre nomenclature et vos règles de traitement des données personnelles, y compris pour une exécution entièrement sur votre infrastructure. Comptez trois à cinq semaines entre le premier corpus et une cartographie exploitable.
À la livraison, vous détenez le code source, la documentation et le protocole d’évaluation. Le détail de notre méthode figure sur la page agents IA sur mesure.
Les traiter dans leur intégralité plutôt que par échantillon, les regrouper par thème avec un poids et une tonalité, puis les croiser avec vos données structurées pour passer du constat à la cause. C’est ce que fait cet agent, et c’est ce qui manque à la plupart des dispositifs d’enquête.
Les verbatims proviennent de vos enquêtes et de vos échanges, donc d’une population représentative de votre clientèle. Les avis publics sont déposés spontanément par les très satisfaits et les très mécontents. Les deux corpus se lisent ensemble et ne disent pas la même chose.
Quelques centaines suffisent pour dégager des thèmes stables. Quelques milliers permettent de croiser par entité, par produit ou par segment sans que les effectifs deviennent trop faibles pour conclure.
En croisant les verbatims avec la date, le canal, l’entité, le produit et le segment. Un irritant qui se concentre sur un site et apparaît à une date donnée désigne un événement, là où le thème seul ne désigne personne.
Non si vos règles l’interdisent. L’agent peut s’exécuter entièrement chez vous. Dans tous les cas, le corpus est pseudonymisé avant analyse, les verbatims contenant presque toujours des données personnelles.
Dites-nous combien de verbatims vous collectez par an et ce que vous en faites aujourd’hui. Nous vous dirons ce qu’une lecture complète ferait apparaître, et ce qu’elle suppose côté données.