Créer un modèle de ticket similaire personnalisé

  • Rversion finale: Australia
  • Mis à jour 12 mars 2026
  • 4 minutes de lecture

    • Configurez un modèle de formation pour l'aider à identifier les similitudes entre deux types de tables en comparant leurs champs.

    Le modèle examine les champs de prédiction d'une table de prédiction et les champs de formation d'une table de formation. Il utilise les similarités dans ces champs pour prédire des enregistrements similaires.

    Avant de commencer
    Rôle requis : ml_admin, ti_admin
    À propos de cette tâche
    Le modèle de similarité des tickets est préentraîné avec un grand ensemble de données pour apprendre les schémas de communication. Vous sélectionnez un ensemble d’enregistrements pour tester le modèle, puis affichez les résultats avant le déploiement.

    Configurer le modèle de prédiction de tickets similaires

    Utilisez cette fonction Intelligence des tâches pour CSM pour configurer le modèle de prédiction de tickets similaires et l’entraîner avec vos données afin d’effectuer des prédictions. Accédez aux résultats de performance de votre modèle, définissez les préférences et le comportement de prédiction, puis déployez votre modèle.

    1. Accédez à la Tous > Task Intelligence pour le service clientèle > Configuration pour accéder à la console d’administration Intelligence des tâches.
    2. Dans la carte Suggérer un ticket similaire pour réduire le délai de résolution , sélectionnez Configurer le modèle.

    Cette action ouvre le modèle et affiche les pages d'introduction. Chaque page du modèle vous pose des questions et vous aide à sélectionner les informations nécessaires pour créer un modèle efficace.

    Entraîner le modèle de similarité

    Formez votre modèle de ticket similaire avec des données d’entraînement pour prédire les enregistrements similaires en reconnaissant les similitudes entre les champs de la table Ticket et des tables d’entraînement. Lorsque vous entraînez un modèle d'entraînement machine, le modèle examine les champs de prédiction d'une table de prédiction et les champs d'entraînement d'une table d'entraînement. Il utilise les similarités dans ces champs pour prédire des enregistrements similaires.

    Vous pouvez sélectionner la table et les champs que vous souhaitez prédire, notamment la table Prédiction et les champs Prédictions. Vous pouvez également sélectionner les tables et les champs que vous souhaitez que le modèle utilise pour prédire les enregistrements similaires, tels que la table Formation et les champs Formation. Sélectionnez ces informations pour indiquer au modèle ce qu'il faut rechercher pendant la formation.
    Remarque :
    Vous pouvez utiliser les paramètres recommandés ou personnaliser les paramètres en fonction de vos besoins.
    1. Donnez un nom au modèle.
    2. Sélectionnez la table de prédiction que vous souhaitez que le modèle prédise.
    3. Sélectionnez les conditions pour choisir un ensemble d'enregistrements à utiliser lors de la formation.
      Remarque :
      Ces conditions déterminent les exigences qu'un enregistrement doit remplir pour effectuer des prédictions. Toutefois, cette fonctionnalité n’est actuellement pas prise en charge.
    4. Sélectionnez les champs de prédiction qui seront utilisés pour prédire des enregistrements similaires.
    5. Sélectionnez la table Formation dans les données de formation que le modèle doit utiliser pour faire des prédictions.
    6. Sélectionnez les conditions pour choisir un ensemble d'enregistrements à utiliser lors de la formation.
    7. Sélectionnez les champs de formation que le modèle doit utiliser pour faire des prédictions.
    8. Sélectionnez la langue dans laquelle l'entraînement a lieu.
    9. Sélectionnez la fréquence de mise à jour pour déterminer la fréquence à laquelle l'entraînement doit avoir lieu.
    10. Examinez le nombre d'enregistrements dans les données de formation en fonction des conditions sélectionnées.

      Les enregistrements qui sont pris en compte comprennent le nombre de champs, de paramètres et de données que le modèle utilise pour la formation. En fonction des informations fournies et des conditions définies, le nombre d'enregistrements est mis à jour automatiquement. Le modèle a besoin d'un minimum de 10 000 enregistrements pour un entraînement efficace. Si ce nombre minimal n'est pas atteint, essayez de sélectionner différentes conditions. Vous pouvez également cliquer sur l’icône d’actualisation pour actualiser le numéro.

    11. Sélectionnez cette option pour conserver un modèle manuellement ou configurez-le pour le reformer automatiquement.
    12. Sélectionnez Lancer la formation.

    Évaluer le modèle de similarité

    Évaluez les résultats de formation du modèle et affichez les résultats de l’échantillon pour afficher les enregistrements similaires prédits pour les tickets. L'examen des résultats vous donne un aperçu des performances qu'atteindra votre modèle après le déploiement. En fonction des résultats de l'échantillon, sélectionnez la préférence de prédiction. Le modèle dispose d'options flexibles. En fonction de la sensibilité et des exigences de chaque enregistrement de ticket, vous pouvez effectuer les actions suivantes :
    • Recommandez des enregistrements similaires pour les tickets.
    • Surveillez et exécutez le modèle de prédiction pour les tickets en arrière-plan uniquement. L’administrateur peut suivre les prédictions effectuées par modèle en accédant à Tous > Task Intelligence pour le service clientèle > Historique.
    • Désactivez les prédictions pour les tickets.
    Étapes de la section Évaluer le modèle de similarité :
    1. Affichez la valeur numérique dans la section Nombre estimé d’enregistrements utilisés pour la formation .
    2. Sélectionnez Afficher les résultats d’échantillon pour afficher les enregistrements similaires prédits pour chaque ticket.
    3. Choisissez l'une des options suivantes dans la liste déroulante Préférence de prédiction pour chaque champ.
      Options Description
      Recommandations Affiche les recommandations principales basées sur les modèles de similarité. Les agents peuvent choisir d'accepter ou de rejeter cette recommandation. Vous pouvez configurer le nombre de valeurs recommandées à l’aide des actions recommandées avancées pour CSM. Pour plus d'informations, consultez Configuration de l’application Actions recommandées.
      Désactiver les prédictions Empêche le modèle d'effectuer des prédictions.
      Surveiller uniquement Surveille et exécute le modèle en arrière-plan uniquement, sans faire de prédictions sur le formulaire de ticket.
    4. Sélectionnez Enregistrer et continuer.

    Déployer le modèle de similarité

    Déployez le modèle Tickets similaires pour prédire les enregistrements similaires pour les tickets.
    1. Passez en revue vos choix à partir des pages précédentes et des informations sur la façon dont le modèle a été entraîné.
    2. Sélectionnez Déployer pour déployer le modèle.

    Une fenêtre contextuelle s'affiche pour confirmer le déploiement de votre modèle.