Ces cas d’usage répondent à des intentions différentes. Chaque page détaille son périmètre, ses limites et les guides qui permettent de préparer le projet.
1. SAV e-commerce assisté par IA
Objectif. Le cas d’usage SAV e-commerce assisté par IA répond à un besoin précis : Classer les demandes et préparer une réponse personnalisée à faire valider. Cette automatisation devient pertinente lorsque le volume rend le traitement manuel lent, irrégulier ou difficile à contrôler.
Donnée de départ. Le cadrage vérifie en priorité messages entrants et historique des échanges. Sans une source identifiable, un format stable et un responsable de la donnée, le scénario doit rester en préparation plutôt que d’exécuter une action incertaine.
Contrôle et limite. Un canal, dix intentions, aucune réponse sensible autonome. Le risque à surveiller est de répondre sans contexte de commande. Une file d’exceptions, un journal des actions et une validation explicite sont ajoutés lorsque la conséquence ne peut pas être annulée facilement.
Mesure. Le résultat se suit notamment avec délai de première réponse. La valeur avant automatisation est relevée pour éviter d’attribuer au système un gain qui viendrait d’un changement de volume ou d’organisation.
2. Tri automatique des e-mails
Objectif. Le cas d’usage Tri automatique des e-mails répond à un besoin précis : Router chaque message vers la bonne file selon sujet, urgence et client. Cette automatisation devient pertinente lorsque le volume rend le traitement manuel lent, irrégulier ou difficile à contrôler.
Donnée de départ. Le cadrage vérifie en priorité commande, livraison et statut de paiement. Sans une source identifiable, un format stable et un responsable de la donnée, le scénario doit rester en préparation plutôt que d’exécuter une action incertaine.
Contrôle et limite. Une boîte, dix catégories. Le risque à surveiller est de automatiser un litige ou un geste commercial. Une file d’exceptions, un journal des actions et une validation explicite sont ajoutés lorsque la conséquence ne peut pas être annulée facilement.
Mesure. Le résultat se suit notamment avec temps moyen de résolution. La valeur avant automatisation est relevée pour éviter d’attribuer au système un gain qui viendrait d’un changement de volume ou d’organisation.
3. Portail de retours simplifié
Objectif. Le cas d’usage Portail de retours simplifié répond à un besoin précis : Centraliser les demandes et appliquer automatiquement les règles d'éligibilité. Cette automatisation devient pertinente lorsque le volume rend le traitement manuel lent, irrégulier ou difficile à contrôler.
Donnée de départ. Le cadrage vérifie en priorité base de réponses validées. Sans une source identifiable, un format stable et un responsable de la donnée, le scénario doit rester en préparation plutôt que d’exécuter une action incertaine.
Contrôle et limite. Un pays, une politique de retour. Le risque à surveiller est de masquer une urgence derrière un classement. Une file d’exceptions, un journal des actions et une validation explicite sont ajoutés lorsque la conséquence ne peut pas être annulée facilement.
Mesure. Le résultat se suit notamment avec tickets correctement routés. La valeur avant automatisation est relevée pour éviter d’attribuer au système un gain qui viendrait d’un changement de volume ou d’organisation.
4. Remboursements suivis
Objectif. Le cas d’usage Remboursements suivis répond à un besoin précis : Éviter les remboursements oubliés grâce à une file d'attente et des alertes. Cette automatisation devient pertinente lorsque le volume rend le traitement manuel lent, irrégulier ou difficile à contrôler.
Donnée de départ. Le cadrage vérifie en priorité règles de retour, remboursement et geste commercial. Sans une source identifiable, un format stable et un responsable de la donnée, le scénario doit rester en préparation plutôt que d’exécuter une action incertaine.
Contrôle et limite. Un PSP et un outil de retours. Le risque à surveiller est de utiliser une réponse correcte mais déshumanisée. Une file d’exceptions, un journal des actions et une validation explicite sont ajoutés lorsque la conséquence ne peut pas être annulée facilement.
Mesure. Le résultat se suit notamment avec part des réponses validées sans modification. La valeur avant automatisation est relevée pour éviter d’attribuer au système un gain qui viendrait d’un changement de volume ou d’organisation.
5. Analyse des avis et irritants
Objectif. Le cas d’usage Analyse des avis et irritants répond à un besoin précis : Transformer avis et tickets en thèmes, causes et actions prioritaires. Cette automatisation devient pertinente lorsque le volume rend le traitement manuel lent, irrégulier ou difficile à contrôler.
Donnée de départ. Le cadrage vérifie en priorité niveau d’urgence et valeur du client. Sans une source identifiable, un format stable et un responsable de la donnée, le scénario doit rester en préparation plutôt que d’exécuter une action incertaine.
Contrôle et limite. Jusqu'à 5 000 verbatims. Le risque à surveiller est de répondre sans contexte de commande. Une file d’exceptions, un journal des actions et une validation explicite sont ajoutés lorsque la conséquence ne peut pas être annulée facilement.
Mesure. Le résultat se suit notamment avec réouvertures et irritants récurrents. La valeur avant automatisation est relevée pour éviter d’attribuer au système un gain qui viendrait d’un changement de volume ou d’organisation.
