--- sourceDocument: Gestion du service clientèle Xanadu sourceDocumentLink: https://servicenow-prod.fluidtopics.net/r/fr-FR/xanadu/customer-service-management Release : - xanadu ft:locale : - fr-FR ft:publication_title : - Gestion du service clientèle Xanadu ft:clusterId : - csm bundleId : - csm workflow : - Customer and Industry --- # Détection de langue # Détection de langue {#ariaid-title1} * Rversion finale: Xanadu * * Mis à jour 1 août 2024 * * ![](https://www.servicenow.com/docs/portal-asset/ico-clock) 2 minutes de lecture La fonctionnalité de détection de la langue utilise un modèle préformé pour détecter la langue utilisée pour créer des tickets de service clientèle. Vous pouvez configurer le modèle pour ajouter la langue au champ Langue sur l'enregistrement de ticket et/ou ajouter la langue comme compétence pour le ticket. Les agents peuvent gagner du temps en évitant de devoir saisir manuellement la langue de chaque ticket ou de s'appuyer sur un processus manuel pour l'acheminement des tickets. Vous pouvez utiliser la compétence linguistique stockée dans la table Compétences de la tâche pour acheminer les tickets vers les groupes d'affectation et les agents ayant les compétences linguistiques nécessaires. * Les tickets peuvent être acheminés automatiquement avec [Affectation de travail avancée (AWA).](https://www.servicenow.com/docs/access?context=awa-overview&version=xanadu&pubname=xanadu-servicenow-platform&ft:locale=en-US) * Les tickets peuvent être affectés aux agents selon leurs compétences linguistiques à l'aide de la [Console d'affectation](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/gRbNcVHZNZwZfUc9FY6nXw "La console d'affectation permet aux gestionnaires du service client d'affecter des tâches aux agents de manière efficace et intelligente. La console utilise des critères configurables, comme les compétences et la disponibilité, pour évaluer les agents d'un groupe sélectionné et fournir un classement global. Les gestionnaires peuvent consulter ces résultats et cliquer sur un bouton pour affecter une tâche."). * Les tickets peuvent être affectés en fonction de la valeur du champ Langue. {#case-language-detection__ul_d15_hsp_f5b} Remarque : L'acheminement basé sur la langue détectée doit être configuré séparément. La fonctionnalité de détection de la langue prend en charge 20 langues différentes. Pour plus de détails, voir [Languages supported by Task Intelligence](https://www.servicenow.com/docs/access?context=languages-supported-by-language-detection&version=xanadu&pubname=xanadu-intelligent-experiences&ft:locale=en-US). ## Flux de détection de la langue {#case-language-detection__section_tjj_1fl_d5b} La détection de la langue utilisée pour créer un ticket est basée sur un flux, Task Intelligence : détection de la langue du ticket, qui est disponible avec l'application Task Intelligence for Customer Service. Ce flux est déclenché lors de la création de tickets à la condition qu'au moins un de ces champs de ticket ne soit pas vide : * Description courte * Description {#case-language-detection__ul_s2y_ffl_d5b} Lorsqu'un ticket est créé, le système appelle l'action Détecter la langue dans le [spoke Traduction dynamique](https://www.servicenow.com/docs/access?context=dynamic-translation-spoke&version=xanadu&pubname=xanadu-platform-administration&ft:locale=en-US) , qui évalue le texte et renvoie la langue détectée. Si le niveau de confiance dans la langue renvoyé est au-dessus du seuil de confiance défini, le système effectue une vérification pour déterminer si la langue existe dans la table Langues \[sys_language\]. Il effectue cette vérification en comparant le code de langue à la valeur dans le champ ID. Si la langue existe dans la table Langues, le système effectue les opérations suivantes, en fonction de la configuration du modèle de détection de langue : * Ajoute la langue au champ Langue dans la table Ticket. * Stocke les résultats de prédiction dans la table Résultats de prédiction pour la tâche \[ml_predictor_results_task\]. * Stocke la compétence linguistique dans la table Compétences de la tâche \[task_m2m_skill\]. {#case-language-detection__ul_u2j_pyq_fvb}Pour plus d'informations, consultez [Créer un modèle pour détecter la langue du ticket](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/4rljvR7coeh8i36VkUSa_A "Modifiez et testez le modèle préformé pour détecter le langage utilisé pour créer des tickets de service clientèle."). ## Résultats de prédiction {#case-language-detection__section_mqh_tdt_d1c} Le système stocke les commentaires sur les résultats de prédiction dans la table Résultat de prédiction \[ml_predictor_results\]. Les utilisateurs disposant du rôle ml_admin peuvent accéder à la table et afficher les résultats. Pour la détection de la langue, la table Résultat de prédiction stocke les résultats de prédiction du spoke du service de détection de la langue. Le champ Langue détectée stocke la langue renvoyée par le spoke des services de détection des langues. La table Résultats de prédiction stocke également des informations sur les prédictions ignorées et échouées. Pour plus d'informations sur cette table, consultez [Composants installés avec Task Intelligence for Customer Service](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/W46BH7oIVH5Fkprq0Vc3yA "Plusieurs types de composants sont installés avec l'application Task Intelligence for Customer Service, notamment des tables, rôles, propriétés, flux et tâches planifiées."). **Concepts associés** * [Configurer la détection de la langue](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/k43mniMdA5UTpiV_rHbe6g "Activez les modules d'extension et les flux requis pour utiliser la fonctionnalité de détection de la langue.") * [Task Intelligence Admin Console](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/ki5SKB_9VYyZsOXvQc2xew "Utilisez la console d’administration Intelligence des tâches pour créer, former et déployer des modèles d’apprentissage machine qui prédisent différents types d’informations pour les enregistrements de tickets et d’interactions.") * [Créer un modèle pour détecter la langue du ticket](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/4rljvR7coeh8i36VkUSa_A "Modifiez et testez le modèle préformé pour détecter le langage utilisé pour créer des tickets de service clientèle.")