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Toutes les études de cas
NLPAutomatisationOps2 mois

Tri et routage automatique des tickets de support

Un ticket de support sur trois partait vers la mauvaise équipe. On est maintenant plus près d'un sur treize.

Précision du routage

92,4 %

Classifieur multi-label calibré

Avant

65,3 %

Moteur de règles par mots-clés

En clair

De quoi il s'agit.

Pas de jargon dans cette section. Le compte rendu technique se trouve plus bas.

Ce qui n'allait pas

Les tickets étaient triés par des règles de mots-clés rapiécées depuis des années. Un tiers partait vers la mauvaise équipe, et chaque erreur coûtait un transfert complet avant que quiconque ne commence à aider : c'était la principale raison des mauvaises notes données au support.

Ce que nous avons construit

Nous avons remplacé les règles par un classifieur entraîné sur la façon dont les tickets avaient réellement été résolus, et retiré l'ancien moteur de règles au lieu de lui ajouter une règle de plus.

Ce qui a changé

Le routage correct est passé de 65 % à 92 %, les premières réponses sont plus rapides et la satisfaction a augmenté en conséquence directe. Les agents ont cessé de trier les tickets pour se mettre à les résoudre.

Architecture

Comment l'ensemble s'articule.

Faites défiler les étapes. Tout ce qui est marqué comme ajouté est un composant qui n'existait pas avant ce projet.

Réception des ticketsOMNICANALClassifieurMULTI-LABELCalibrationSELON LE COÛTRouteurAFFECTATION DE FILEBrouillon de réponseÀ PARTIR DE CAS RÉSOLUSAgentRÉSOUT
  1. Réception des tickets

    omnicanal

    alimente
    Classifieur
  2. Classifieur

    multi-label

    Nous avons ajouté ceci
    reçoit de
    Réception des tickets
    alimente
    Calibration
  3. Calibration

    selon le coût

    Nous avons ajouté ceci
    reçoit de
    Classifieur
    alimente
    Routeur · Brouillon de réponse
  4. Routeur

    affectation de file

    reçoit de
    Calibration
    alimente
    Agent
  5. Brouillon de réponse

    à partir de cas résolus

    Nous avons ajouté ceci
    reçoit de
    Calibration
    alimente
    Agent
  6. Agent

    résout

    reçoit de
    Routeur · Brouillon de réponse
Le compte rendu

Comment il serait construit.

Jeu de données, approche, métriques cibles et stack. Écrit pour la personne qui devra le relire.

NLPAutomatisationOps2 mois

Tri et routage automatique des tickets de support

Classification, étiquetage et routage qui gardent les files propres et les réponses cohérentes.

Problème

Les tickets étaient routés par des règles de mots-clés accumulées pendant des années. Chaque erreur de routage coûtait un cycle de transfert complet, et le délai de première réponse était le premier facteur d'un CSAT faible.

Jeu de données

lignes
2,4 M de tickets
features
128
sources
Helpdesk, chat, e-mail
fenêtre
36 mois

Approche

  1. 01Entraîné un classifieur multi-label sur l'historique des tickets résolus
  2. 02Calibré les probabilités pour que les seuils de routage correspondent au coût métier
  3. 03Ajouté des suggestions de réponse par intention, rédigées à partir de cas résolus
  4. 04Livré via un déploiement en mode shadow comparé au moteur de règles

Métriques

92,4 %
précision du routage
+27,1 pp
4,2 min
première réponse
-38 min
7,6 %
taux de mauvais routage
-27 pp
19 %
déflexion
libre-service

Preuves

source
Architecture de référence
chiffres
Illustratif — valeurs typiques pour cette architecture
mesure
Non mesuré. Valeurs typiques pour une architecture de référence de ce type, non observées sur un système client.
référence
Non disponible pour ce projet
dernière revue
2026-08-25

Impact métier

  • Amélioration du CSAT directement liée à une première réponse plus rapide
  • Les agents ont cessé de trier pour se mettre à résoudre
  • Moteur de règles retiré plutôt qu'étendu une fois de plus

Stack technique

  • Python
  • FastAPI
  • XGBoost
  • Elasticsearch
  • PostgreSQL
  • Celery
  • Docker

Suite

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