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Mesure de l'adoption et analyse des conversations
Les administrateurs suivent l'adoption réelle de l'assistant par segment et reçoivent une analyse IA des conversations : sujets, irritants, contenus manquants. Le contenu à enrichir en priorité devient visible.
Contexte
Assistant déployé à grande échelle dont l'usage réel restait mal connu.
Le problème
Savoir qui utilise l'outil, pour quoi, et ce qui manque dans la base de connaissance.
Ce que nous avons construit
Journal d'événements utilisateur, métriques et segments d'adoption, courbes d'utilisateurs actifs, et analyse IA déclenchée par l'administrateur sur une période : thèmes, sentiment, points de douleur, contenus absents, rapport actionnable.
Étapes
- 01Instrumentation des événements clés
- 02Tableaux de bord d'adoption
- 03Analyse IA des conversations par lot
- 04Boucle vers les référents de contenus
Hébergement et modèles
Cloud Azure du client (Europe de l'Ouest) : API et workers en conteneurs managés, PostgreSQL avec recherche vectorielle, stockage objet. Modèles d'embeddings et de reclassement ouverts (famille Qwen3) servis par vLLM sur machines GPU dédiées. Grands modèles du marché (Gemini, Claude) appelés via un proxy LiteLLM, ce qui évite la dépendance à un fournisseur unique.
Services mobilisés
L'IA dans vos applications
Nous ne nommons un client qu'avec son accord écrit. Les budgets et les résultats détaillés de nos missions restent confidentiels.