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sourceDocument: Gestion du service à la clientèle de Yokohama
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 Release :

    - yokohama

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    - fr-FR

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    - Gestion du service à la clientèle de Yokohama

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    - Customer and Industry


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# Créer un modèle pour prédire le sentiment du ticket

# Créer un modèle pour prédire le sentiment du ticket {#ariaid-title1}

* Rversion finale: Yokohama
* 
* Mis à jour 30 janv. 2025
* 
* ![](https://www.servicenow.com/docs/portal-asset/ico-clock) 2 minutes de lecture

Modifiez et testez le modèle de sentiment préformé pour prédire le sentiment des tickets du service clientèle.

Avant de commencer
:   Rôle requis : ml_admin, ti_admin

À propos de cette tâche
:   Le modèle de sentiment du ticket est préentraîné avec un ensemble de données volumineux pour apprendre les schémas de communication. Vous sélectionnez un ensemble d'enregistrements pour tester le modèle, puis affichez les résultats avant le déploiement.

## Configurer votre modèle {#csm-task-intel-create-sentiment-solution__section_icx_xdz_g5b}

1. Accédez à TousTask Intelligence pour le service clientèleConfiguration pour accéder à la console d'administration Intelligence des tâches.
2. Sélectionnez Modifier le modèle sur ce modèle : Prédisez le sentiment du ticket pour améliorer le CSAT.

   Le modèle s'ouvre et affiche la première des cinq pages. Chaque page du modèle vous pose des questions et vous aide à sélectionner les informations dont vous avez besoin pour créer un modèle efficace.
{#csm-task-intel-create-sentiment-solution__ol_lzt_g2z_g5b}

## Définir l'objectif {#csm-task-intel-create-sentiment-solution__section_a2s_1lv_h5b}

Indiquez au modèle quand vous souhaitez qu'il fasse des prédictions.

Le modèle de sentiment est pré-entraîné avec un grand ensemble de données pour comprendre les schémas de communication. Ces données proviennent des e-mails des clients et des descriptions et commentaires des tickets.

1. Sélectionnez la table qui contient les enregistrements à tester.Sélectionnez Tous les tickets pour tester les enregistrements dans la table Ticket ou sélectionnez une table de type de ticket.

2. Sélectionnez Enregistrer et continuer.
{#csm-task-intel-create-sentiment-solution__ol_r4b_klv_h5b}

## Tester votre modèle {#csm-task-intel-create-sentiment-solution__section_bvg_mlv_h5b}

Choisissez les tickets à utiliser pour tester le modèle.

La sélection de ces informations indique au modèle le type d'enregistrements à utiliser pour le test. Lorsque le modèle est déployé, il prédit le sentiment sur tous les enregistrements de la table qui correspondent aux conditions sélectionnées.

1. Utilisez des conditions pour choisir un ensemble d'enregistrements pour le test.
2. Sélectionnez Lancer le test.
{#csm-task-intel-create-sentiment-solution__ol_yd2_rlv_h5b}

## Évaluer votre modèle {#csm-task-intel-create-sentiment-solution__section_pxw_tlv_h5b}

Évaluez les résultats des tests et affichez les exemples de résultats des tickets passés.

L'examen des résultats vous donne un aperçu des performances qu'atteindra votre modèle après le déploiement.

1. Sélectionnez Afficher tous les résultats des tests pour afficher une liste de résultats.
2. Sélectionnez Enregistrer et continuer.
{#csm-task-intel-create-sentiment-solution__ol_vxd_1mv_h5b}

## Configurez vos préférences {#csm-task-intel-create-sentiment-solution__section_nkz_bmv_h5b}

Indiquez au modèle comment vous souhaitez utiliser les prédictions de sentiments.

1. Affichez les prédictions dans les champs Sentiment actuel et Sentiment dans le temps .
2. Si vous le souhaitez, vous pouvez exécuter le modèle en arrière-plan uniquement.Avec cette option, le système effectue les prédictions et stocke les informations dans l'historique des prédictions, mais n'ajoute aucune information aux enregistrements de tickets.

3. Sélectionnez Enregistrer et continuer.
{#csm-task-intel-create-sentiment-solution__ol_n34_2mv_h5b}

## Déployer votre modèle {#csm-task-intel-create-sentiment-solution__section_ims_gmv_h5b}

Passez en revue vos choix à partir des pages précédentes. Ensuite, vous pouvez sélectionner Déployer pour déployer le modèle.