Extraction de signal
Transformer les transcriptions de conversation brutes en champs structurés — intention, sujet, sentiment, satisfaction, performance des outils, mentions de produits — que les systèmes en aval peuvent interroger et actionner.
L'IA de production n'est pas un prompt. C'est un système fait de contexte, d'outils, de permissions, de traces, d'évaluations et de boucles de rétroaction.
Ce que nous extrayons
Intention (ce que l'interlocuteur tente d'accomplir), sujet (quel domaine produit ou fonctionnalité est en jeu), sentiment et indice CSAT, satisfaction face à la résolution s'il y en a une, mentions nommées de produits ou concurrents, et signaux de performance d'outils (l'agent a réessayé trois fois avant d'abandonner, l'API a renvoyé 503, la réponse cite un document périmé).
- Classification d'intention et de sujet
- Score de sentiment et indice CSAT
- Extraction d'entités nommées (produits, comptes, outils)
- Signaux de performance et d'échec d'outils
Ce que l'aval utilise
Regroupement d'échecs, capture de cas d'évaluation, mises à jour de connaissance, flux de signal produit, et tableaux de bord opérationnels en direct qui montrent où le système fuit. Les mêmes champs extraits alimentent à la fois les outils de revue (humains triant les regroupements) et le routage automatisé (escalade vers ingénierie, route vers produit, jointure à un ticket).
Ressources connexes
Écouteurs sur invitation qui captent les conversations depuis tous les canaux utilisés par une organisation — soutien, courriel, clavardage d'équipe, messagerie client, webchat, outils de vente, voix — et les routent dans le pipeline d'extraction de signal avec règles de consentement et de rétention attachées.
Détection d'incidents et analyse de cause racine sur les conversations humain↔agent — rejeu des fils, lecture du contexte autour du sentiment négatif, extraction de la résolution réelle de l'utilisateur, et transformation de la réponse en un artefact d'apprentissage que le système peut réutiliser.
Comment un système IA devient durablement meilleur — pas en étant plus intelligent, mais en acheminant chaque échec de production vers une mise à jour de connaissance, un cas d'évaluation, un correctif de workflow ou une exception documentée, avec un propriétaire nommé.
Comment l'extraction tourne
Modèles adaptés à la tâche routés via la passerelle de plateforme. Classification et extraction structurée utilisent des modèles plus petits et moins chers avec une passe de confirmation quand la confiance est basse ; l'extraction lourde en raisonnement (qualité de résolution, désambiguïsation d'intention) route vers de plus gros modèles sur un échantillon. Les sorties sont versionnées pour qu'une réexécution d'un vieil écouteur contre un extracteur amélioré produise un écart déterministe.