Innover pour renforcer la qualité de nos services et maintenir un haut niveau de satisfaction client.
Nous avons intégré l’intelligence artificielle dans notre processus de prises en charge client, grâce à l’expertise et au travail de Meryem Cherif, Ingénieure en génie industriel, intelligence artificielle et data science, spécialisée en Machine Learning, Deep Learning, traitement du langage naturel (NLP) et analyse de données. Le modèle utilisé est capable d’analyser des séries temporelles à l’aide de méthodes statistiques avancées et du Machine Learning ce qui offre des avantages considérables à notre équipe support et, par extension, à nos clients !
Une aide précieuse pour notre équipe support !
Derrière chaque demande, il y a l’équipe support de NEO-FUGU®. Présents au quotidien, ils prennent en charge l’ensemble des sollicitations clients, écoutent attentivement les problématiques rencontrées et s’attachent à apporter des solutions dans les meilleurs délais. Chaque ticket créé correspond à une demande ou une difficulté remontée par un utilisateur, et ce travail demande rigueur, anticipation et réactivité.
L’équipe traite ainsi un volume important de tickets chaque jour et doit en permanence optimiser la gestion de ces demandes pour garantir un service fluide et efficace. Un rôle clé qui contribue directement à la satisfaction des clients et au bon fonctionnement des services.
Le modèle d’IA travaillé répond directement à des problématiques quotidiennes :
🔮 La prévision du volume de tickets à venir sur plusieurs semaines, offrant ainsi une vision claire des besoins futurs, y compris les besoins de recrutement.
📌 La segmentation des demandes en catégories spécifiques telles que le développement et le paramétrage pour faciliter la priorisation.
🔝 La gestion et l’optimisation de notre charge/capacité, pour garantir une disponibilité et une réactivité constantes, même en période de forte activité.
Cette analyse IA permet d’anticiper les pics de charges afin d’optimiser le management de l’équipe support et garantir une qualité de service et des temps de résolution au plus juste. Notre équipe est donc plus réactive et encore mieux organisée pour traiter les demandes ! La progression et les changements apportés se verront sur le tableau de bord qui guide leurs journées :
Pssst…Aucune information confidentielle n’est divulguée par ici ! Il s’agit de données fictives, pas de panique. 😉
Quelles technologies utilisons-nous ?
Chez NEO-FUGU®, on ne plaisante pas avec la technologie !
Plusieurs outils nous ont été très utiles lors du développement :
- Python : le langage de programmation principal.
- Streamlit : permet une interface utilisateur interactive.
- Prophet : un modèle de prédiction basé sur l’apprentissage automatique (Machine Learning).
- Scikit-learn : permet l’évaluation des performances avec l’erreur absolue moyenne (MAE = Mean Absolute Error).
- Pandas : permet la manipulation et l’analyse des données.
On vous explique comment ça fonctionne :
- Chargement des données : l’utilisateur importe un fichier CSV ou Excel contenant l’historique des tickets.
- Traitement et préparation : les données sont nettoyées, formatées et organisées par semaine et par type de ticket !
- Modélisation avec Prophet : l’algorithme génère un modèle de prévision pour chaque type de ticket.
- Calcul du MAE : on compare les prédictions aux valeurs historiques pour mesurer la précision et limiter les erreurs.
- Affichage des résultats : visualisation des prévisions et téléchargement des données prédites.
Et voilà le résultat !
Grâce à l’IA, notre support peut prédire l’avenir des demandes clients, non pas dans une boule de cristal, mais dans les données ! 🚀 Résultat ? Moins de stress, plus d’anticipation, et toujours un service aux petits oignons. ✨