Cette version remplace le tableau de bord Analytics par une version repensée et ajoute AI Quality Monitoring : chaque conversation terminée est désormais lue et évaluée par un évaluateur IA. Vous voyez ce que votre bot résout, ce qu'il manque et ce dont les gens parlent réellement.
Un Analytics repensé
Le tableau de bord Analytics a été reconstruit. Même emplacement dans la plateforme, nouvelle structure : cinq onglets, chacun répondant à une question sur votre bot au lieu d'aligner des compteurs bruts.
L'onglet ROI ne fait pas partie de cette refonte. Si vous l'utilisiez, contactez votre Customer Success Manager : nous veillerons à ce que vous disposiez des chiffres dont vous avez besoin.
Overview : Conversation Flow, Health, AI Impact, Volume, Louis, Topics
Conversations : Engagement, Users, Activity, Sources
Use Cases : Overview, Metrics over time, Detailed performance, Needs attention
Sentiment : Satisfaction, CSAT by Knowledge Source, Dissatisfaction Drivers, CSAT Report, NPS
Performance : Unresolved Drivers, Knowledge Gaps by Topic, Article Performance
Les filtres s'appliquent à l'ensemble du tableau de bord : Languages, Channels, et une période avec une granularité Daily, Weekly ou Monthly.
Nouveaux indicateurs. Ce qui n'existait pas auparavant :
Conversation Flow : un diagramme de flux qui suit vos conversations du début à la fin — canal d'entrée → Topic → traitement (automatisé ou transféré) → résultat final. Chaque bande représente un chemin à travers votre bot ; plus la bande est épaisse, plus les conversations qui l'ont emprunté sont nombreuses.
AI Impact : la comparaison entre les conversations pilotées par l'IA et les conversations scénarisées, sur vos propres données — Usage, Resolution, Knowledge Gap, CX Score et CSAT, côte à côte.
Activity : les conversations par heure et par jour de la semaine, sous forme de carte de chaleur. Utile pour dimensionner vos équipes et repérer vos vrais pics.
Users : Total users, New users, Returning users, Convs / user, et l'évolution des utilisateurs dans le temps.
Starting URLs : les pages de votre site web qui déclenchent réellement des conversations.
Article Performance : la performance de chaque article de la base de connaissances — Triggers, CSAT, Resolution, CX Score, KB Gap.
Automation rate : la part des conversations traitées sans transfert vers un conseiller.
Unresolved Drivers : les Topics où les conversations non résolues vous coûtent le plus — non pas là où le pourcentage paraît le pire, mais là où les échecs s'accumulent en nombre réel. Classement par volume × taux de non-résolution (affiché dans l'application sous la forme Volume × (100 − Resolution)).
Dissatisfaction Drivers : la même logique appliquée à l'expérience — les Topics où un CX Score faible (expliqué plus bas) touche le plus grand nombre de conversations. Affiché sous la forme Volume × (10 − CX).
Export : téléchargez les données de n'importe quel onglet.
Accès aux conversations : cliquez sur un chiffre pour lire les conversations qui le composent. Disponible depuis le Sankey, la treemap Topics, la section Louis, Satisfaction, Use Cases et Performance.
AI Quality Monitoring
Jusqu'ici, vous pouviez compter les conversations. Vous ne pouviez pas les juger. La résolution était déduite de ce que faisait le bot — un parcours allait-il jusqu'au bout, un humain prenait-il le relais. Personne ne lisait les conversations. C'est ce qui change aujourd'hui.
La qualité de votre bot est désormais mesurée, conversation par conversation. À la fin d'une conversation, un évaluateur IA lit la transcription complète. Il répond à quatre questions : de quoi s'agissait-il, la demande a-t-elle été traitée, le bot manquait-il d'information, et comment le client l'a-t-il vécu.
Ce traitement s'exécute en arrière-plan. Il ne touche jamais à votre bot, à vos parcours ni à l'expérience client.
AI Resolution — la demande a-t-elle été traitée ?
L'évaluateur juge une seule chose : le client a-t-il obtenu ce qu'il venait chercher ? Pas le fait que le bot y soit parvenu seul.
Considéré comme résolu :
Le bot répond directement à la demande.
Le bot identifie le besoin et oriente vers une ressource valide, précise et adaptée au problème.
Le bot transfère vers un conseiller, et le conseiller traite la demande dans la conversation.
Le bot identifie correctement que la demande nécessite de contacter le support, et le dit clairement — lorsque c'est réellement la bonne procédure.
Le client demande à parler à un humain et le bot lui donne un moyen concret de joindre le support : un numéro de téléphone, une adresse e-mail, un lien.
Considéré comme non résolu :
Des réponses génériques, inutiles ou hors sujet.
Le bot passe à côté de l'intention et répond à une autre question.
Le client demande à parler à un humain et le bot refuse, sans alternative ni prochaine étape.
Le bot renvoie le client vers le support alors qu'il aurait pu traiter la demande lui-même.
La conversation s'arrête simplement — ni réponse, ni transfert propre.
Deux points à retenir :
Un transfert pertinent est un succès, pas un échec. AI Resolution n'est pas la même chose que l'Automation rate. L'Automation rate mesure ce qui s'est passé sans humain. AI Resolution mesure si le problème du client a été traité — y compris par un conseiller.
L'humeur du client n'entre pas en compte. Une politique de remboursement correctement exposée est considérée comme résolue, même si le client n'est pas satisfait de cette politique. La frustration est mesurée à part, dans le CX Score.
CX Score — le déroulé de la conversation, de 0 à 10
Le CX Score répond à une autre question : comment le client a vécu la conversation, sur une échelle de 0 à 10. L'IA ne le note pas directement. Il s'agit de trois mesures, pondérées puis additionnées :
40 % Resolution — la demande a-t-elle été traitée ?
30 % Sentiment — ce que le client a exprimé : satisfaction, politesse, signes de frustration.
30 % Effort — les efforts que le client a dû fournir : répéter ou reformuler la même demande fait perdre des points.
Le CX Score n'est pas le CSAT. Le CSAT est un vrai vote d'un vrai client — pouce levé ou pouce baissé. Le CSAT ne change pas : il provient toujours des votes réels des utilisateurs, et vous le retrouvez dans l'onglet Sentiment ainsi qu'à côté des indicateurs IA dans AI Impact, Louis et Article Performance. Le CX Score est une estimation de l'IA, calculée sur les conversations évaluées — y compris celles où personne n'a voté. Lisez-les ensemble : ils répondent à des questions différentes.
Topics — les sujets abordés
Chaque conversation est classée dans un Topic, choisi dans votre liste — et non inventé à la volée.
La liste vous appartient. Ouvrez Topics en haut à droite du tableau de bord pour ajouter, renommer, fusionner, activer ou désactiver des Topics. (Les lecteurs ne voient pas ce bouton : adressez-vous à un administrateur de votre compte.)
Le bot suggère, vous décidez. Tous les 90 jours, le système lit un échantillon de vos conversations et propose de nouveaux Topics à partir de ce que les clients ont réellement demandé. Les suggestions arrivent dans une section Suggested Topics et restent inactives tant que vous ne les avez pas acceptées. Rien n'est jamais activé à votre insu.
Fusionnez, ne supprimez pas. Les Topics peuvent être fusionnés entre eux, jamais supprimés — votre historique reste ainsi cohérent dans le temps.
Restez concis. Jusqu'à 20 Topics actifs. Au-delà d'environ 15, un avertissement s'affiche : plus il y a de Topics, plus il est difficile pour l'IA de choisir le bon — et plus vos chiffres deviennent bruités. Fusionner les Topics proches est généralement la bonne démarche.
Knowledge gaps — ce que le bot ne savait pas
Un Knowledge Gap signifie que le bot ne disposait pas de l'information demandée — il a répondu qu'il ne savait pas, ou a refusé sans apporter d'aide utile.
Ce n'est pas un Knowledge Gap lorsque le bot ne peut pas accéder à des données personnelles ou en temps réel mais redirige correctement vers le bon endroit. « Quelle est votre politique de remboursement ? » avec pour réponse « Je ne sais pas » est un gap. « Ai-je droit à un remboursement sur ma réservation ? » avec pour réponse un lien vers l'espace client n'en est pas un : c'est le bon comportement.
Les Knowledge Gaps apparaissent dans Health, dans AI Impact, et ventilés par Topic dans Performance → Knowledge Gaps by Topic. Ce dernier constitue votre liste de contenus à produire, classée par priorité.
Couverture, et ce qu'il advient de votre historique
Toutes vos conversations terminées sont évaluées — celles pilotées par l'IA comme les conversations scénarisées.
L'analyse IA démarre le 1er janvier 2026. Les conversations antérieures à cette date n'ont jamais été évaluées et ne le seront pas rétroactivement. Concrètement :
Si vous sélectionnez une période entièrement antérieure au 1er janvier 2026, les indicateurs IA affichent un encart flouté AI analysis unavailable.
Si vous sélectionnez une période qui commence avant le 1er janvier 2026 et se termine après, les indicateurs IA ne couvrent que la partie de la période à partir du 1er janvier 2026 — tandis que le volume, les utilisateurs et le CSAT couvrent toute la période. Pour comparer ce qui est comparable, gardez vos périodes à l'intérieur de 2026.
Tous les autres indicateurs — volume, utilisateurs, CSAT, transferts vers un conseiller, Use Cases — ne sont pas concernés et couvrent votre historique jusqu'au 1er juin 2023. Les données collectées avant cette date restent disponibles dans l'ancien tableau de bord Usage & Automation.
Comment lire votre premier chiffre
Votre premier taux de résolution sera probablement plus bas que prévu. Cette réaction est normale, et l'explication est courte.
Le mesurer ne rend pas votre bot moins bon : cela le rend visible. C'est la même chose que pour la satisfaction : le score existait avant que quiconque le mesure. Vous disposez maintenant des données, c'est tout.
Étape 1 : mesurer. Étape 2 : améliorer. Un chiffre bas est un point de départ, pas un verdict.
Voici pourquoi il paraît bas. Le taux couvre toutes les conversations terminées, parcours scénarisés compris — et un parcours scénarisé ne répond qu'à ce pour quoi il a été explicitement écrit. Tout ce qui sort de son scénario compte comme non résolu. Le chiffre mesure donc votre couverture globale, pas la qualité des réponses que vous avez rédigées.
Et gardez en tête ce qu'il compte : si chaque demande client a réellement été traitée — y compris celles que votre bot a correctement orientées vers un humain. Ce qui compte, ce n'est pas la valeur absolue le premier jour. Ce sont les Topics qui se cachent derrière, et l'évolution du chiffre une fois que vous y travaillez.
Deux réserves, en toute transparence :
L'évaluateur est indicatif, pas infaillible. Il considère parfois une conversation comme résolue alors que vous ne le feriez pas, et parfois l'inverse. Utilisez-le pour comparer les Topics et suivre une tendance dans le temps — pas pour noter une conversation isolée.
Vous gardez toujours le dernier mot. Cliquez sur un chiffre et lisez les conversations qui le composent — depuis le Sankey, la treemap Topics, la section Louis, Satisfaction, Use Cases et Performance. Jugez par vous-même. Rien ici n'est une boîte noire.
Par où commencer. Ouvrez Performance → Unresolved Drivers. Le Topic en tête de liste est celui où les conversations non résolues s'accumulent le plus : c'est votre première correction, et non celui qui a le pire pourcentage. Lisez dix de ces conversations. Vous y trouverez généralement trois fois la même réponse manquante. Corrigez-la, puis passez au Topic suivant.
Si vous souhaitez de l'aide pour interpréter vos chiffres ou en faire un plan d'action, votre Customer Success Manager est le bon interlocuteur.
AI Insights
Savoir quel Topic échoue est utile. Savoir pourquoi il échoue est l'étape suivante. Nous travaillons sur AI Insights. Choisissez un Topic peu performant et obtenez un diagnostic écrit de ce qui ne va pas dans ces conversations — accompagné d'actions recommandées, construites à partir des conversations non résolues elles-mêmes.
Rien à faire de votre côté : nous l'annoncerons ici si et quand la fonctionnalité sera disponible.
Aucune action requise
Le nouvel Analytics et AI Quality Monitoring sont disponibles sur votre plateforme. Ouvrez Analytics : la nouvelle expérience est déjà en place, et l'évaluation s'exécute automatiquement sur vos conversations terminées.
Pour une présentation complète — comment AI Resolution est jugé, ce que pondère le CX Score et comment travailler vos Topics — consultez la documentation AI Quality Monitoring.