Zendesk utilise OpenAI pour créer des agents de service adaptatifs axés sur la résolution

Zendesk aide les entreprises à offrir d’excellentes expériences client depuis plus d’une décennie. Sa plateforme soutient plus de 4,6 milliards de résolutions chaque année.

Au début de 2023, Zendesk a commencé à travailler étroitement avec OpenAI pour explorer comment l’IA pourrait transformer le service et le développement de produits. Aujourd’hui, Zendesk met à l’essai une nouvelle catégorie d’agents d’IA⁠(s'ouvre dans une nouvelle fenêtre), alimentés par des modèles OpenAI, qui non seulement gèrent des conversations entières, mais planifient et exécutent aussi des réponses de façon autonome :

• Réduire le temps de configuration de plusieurs jours à quelques minutes
• Augmenter les taux d’automatisation jusqu’à 80 %
• Donner aux équipes un contrôle total sur le comportement de l’IA

Même les plateformes de service les plus sophistiquées se heurtent à des limites lorsqu’il s’agit d’automatisation traditionnelle. Le modèle standard reposait sur la classification des intentions : prédire une intention, déclencher un dialogue ou un flux de travail prédéfini, puis espérer que le client suive le scénario.

Cette configuration fonctionnait pour les interactions structurées, mais montrait rapidement ses limites en présence de nuances, de questions de suivi ou de cas particuliers.

« L’ancien monde, c’était un message entrant, une réponse sortante », explique Adrian McDermott, directeur de la technologie chez Zendesk. « Les vrais clients changent d’idée, posent des questions de clarification et s’attendent à ce que l’IA suive naturellement. Dans le service, le seul résultat qui compte, c’est la résolution, et jusqu’à maintenant, les robots avaient des capacités plutôt limitées pour y parvenir. »

Zendesk a commencé à travailler avec OpenAI pour adopter une approche générative utilisant la génération augmentée par récupération (RAG) pour les interactions de base de type FAQ. Aujourd’hui, l’entreprise met l’accent sur le raisonnement génératif, qui permet aux agents d’IA de planifier et d’exécuter des tâches de façon autonome.

La nouvelle catégorie d’agents d’IA agentique de Zendesk est conçue expressément pour le service. Alimentés par des modèles OpenAI comme GPT‑4o, les agents ne se contentent pas de répondre aux questions : ils mènent les conversations, raisonnent selon le contexte et visent la résolution.

La plateforme s’appuie sur une architecture multiagents composée d’agents spécialisés tels que :

• Agent d’identification des tâches : Au lieu de dépendre d’un entraînement manuel, cet agent d’IA mène une vraie conversation pour comprendre ce dont l’utilisateur a besoin, en posant des questions de clarification et en distinguant les problèmes semblables.
• Agent conversationnel RAG : Prolonge le RAG traditionnel en l’ancrant dans une conversation à plusieurs tours. Par exemple, lorsqu’un utilisateur pose une question sur les options de paiement, l’agent peut faire un suivi pour demander où se trouve l’utilisateur avant de récupérer des politiques propres à sa région.
• Agent de compilation des procédures : En équilibrant l’autonomie et le contrôle, l’agent de conformité des procédures de Zendesk convertit les règles d’affaires du langage naturel en un flux structuré, afin que l’IA comprenne et reflète visuellement comment exécuter les procédures de l’entreprise.
• Agent d’exécution des procédures : Exécute les actions en appelant des API, en déclenchant des flux de travail et en mettant à jour des systèmes, le tout dans la logique définie par l’entreprise.

En combinant le RAG avec le raisonnement, les agents d’IA de Zendesk peuvent maintenant mener des conversations à plusieurs étapes, poser des questions de suivi et adapter les réponses selon les entrées de l’utilisateur. Cela permet à la plateforme de résoudre de manière autonome des problèmes complexes, sans dépendre de flux de dialogue rigides.

« Nous avons donné au robot plus d’autonomie pour guider la conversation tout en opérant dans les garde-fous de Zendesk en matière de qualité et de précision », affirme McDermott. « Le processus a commencé par la compréhension du problème du client avec une forte priorité accordée à l’atteinte d’une résolution. »

L’un des plus grands changements dans le développement des agents d’IA de Zendesk a été l’évolution vers un modèle de développement hybride, où les agents peuvent passer de façon fluide entre des flux de dialogue et des procédures génératives au cours d’une même conversation.

Avec le nouveau générateur d’agents d’IA, les entreprises peuvent définir des procédures en langage naturel. L’agent d’IA planifie ensuite un plan d’action à l’aide d’un raisonnement adaptatif et présente un aperçu des étapes proposées avant la mise en service. 

Les contrôles de raisonnement de l’IA offrent une visibilité en temps réel sur la façon dont les agents d’IA réfléchissent, ce qui permet aux équipes d’auditer chaque conversation en examinant la chaîne de pensée (CoT) de l’agent afin de comprendre comment les décisions ont été prises.

Ce changement réduit le temps de configuration de plusieurs jours à quelques minutes et rend l’automatisation générative accessible à un ensemble beaucoup plus large de clients Zendesk.

En coulisses, Zendesk mène un programme rigoureux d’analyse comparative interne pour sélectionner et déployer les meilleurs modèles et ajuster les invites pour chaque cas d’usage. L’équipe tient compte de la latence, du coût et de la qualité, en testant de nouveaux modèles comme le o3‑mini d’OpenAI pour des cas d’usage allant du RAG aux tâches de raisonnement en arrière-plan.

Ce processus permet à Zendesk d’évaluer, de tester et de déployer de nouveaux modèles en moins de 24 heures.

Zendesk suit le rendement avant et après le déploiement, en utilisant des évaluations hors ligne et des mesures en direct comme le taux de résolution, le taux de modification et la latence. Chaque décision liée au modèle est documentée et vérifiable, assurant la transparence et la fiabilité à mesure que le système évolue.

Cette année, Zendesk prévoit aller encore plus loin : déployer une plateforme d’analyse comparative en libre-service afin que toute équipe d’ingénierie Zendesk puisse tester et déployer des modèles sans avoir besoin du soutien direct d’experts en apprentissage automatique.

Zendesk met actuellement à l’essai la nouvelle plateforme d’IA agentique auprès de clients adopteurs précoces. La plateforme est conçue pour s’intégrer facilement aux configurations existantes, accélérant le passage des clients vers une automatisation de 80 % sans qu’ils aient à tout reconstruire à partir de zéro.

Bien que des indicateurs plus larges suivront plus tard en 2025, les premiers commentaires ont été très positifs : configuration plus rapide, réponses plus précises et parcours utilisateur plus fluides sur chaque canal.