AIAgentree enregistre le raisonnement structuré qui sous-tend chaque décision prise par l’IA dans le cadre du service client : approbations de remboursement, routage des escalades, actions basées sur l’analyse des sentiments et vérification du respect des SLA. Contrairement aux outils d’observabilité qui enregistrent les appels d’API et la latence, AIAgentree stocke des graphiques argumentatifs normatifs : quelles preuves ont justifié le refus de remboursement, quelle politique a été appliquée, quelles alternatives ont été envisagées. Lorsqu’un client demande « pourquoi ma demande a-t-elle été rejetée ? », votre responsable du service clientèle peut examiner l’ensemble des données de décision (Decision Packet) : une représentation structurée, limitée et vérifiable du raisonnement de l’IA, qui contient la proposition, les arguments pour et contre, les preuves avec leur provenance, l’évaluation de la politique et le résultat final. Le principe de réutilisation des décisions antérieures (Precedent Flywheel) signifie que votre IA de service clientèle devient plus cohérente au fil du temps : des cas similaires font référence aux décisions passées, ce qui permet de créer une mémoire institutionnelle sur la manière dont votre organisation gère les exceptions. La détection de la dérive décisionnelle alerte lorsque la qualité se détériore silencieusement, avant que les clients ne se plaignent. 12 éléments sémantiques, traces immuables en ajout uniquement, surcharge inférieure à 10 ms. Ils permettent de déboguer les raisons de l’échec de l’API. Nous expliquons pourquoi le client a entendu un « non ».
Enregistrez les raisons pour lesquelles votre IA a pris chaque décision concernant les remboursements, les escalades et le routage, et pas seulement ce qui s’est passé. Des processus de raisonnement structurés qui permettent d’expliquer chaque action effectuée par l’IA.
Idéal pour : les équipes d’assistance axées sur l’IA, les responsables de l’expérience client et les organisations où l’IA gère les remboursements, les demandes d’escalade, le routage des tickets et les décisions relatives aux clients à grande échelle.
Votre IA traite quotidiennement des milliers de demandes d’approbation de remboursement, de transferts de tickets et prend des décisions de routage. Lorsqu’un client demande « pourquoi ma demande a-t-elle été refusée ? », votre équipe n’a pas de réponse structurée, seulement des journaux et des suppositions.
Les responsables du service client doivent comprendre et justifier les décisions de l’IA auprès des clients mécontents, de la direction interne et parfois des équipes juridiques. Sans traces de raisonnement structurées, chaque explication nécessite une enquête manuelle.
La qualité du support IA peut diminuer sans que personne ne s’en aperçoive. Les taux d’approbation varient, les schémas de transfert changent et la qualité de la résolution diminue, mais en l’absence de visibilité au niveau des décisions, ces problèmes ne se manifestent qu’au travers de clients mécontents.
Veillez à ce que chaque décision prise par l’IA en matière d’assistance soit explicable, tant pour les clients, les responsables que pour les équipes chargées de la qualité.
12 éléments sémantiques capturent le contexte complet de chaque décision prise par l'IA pour le service d'assistance. L'historique client est pris en compte, les règles de politique sont appliquées, des cas similaires sont référencés et les niveaux de confiance sont indiqués : tout est structuré et consultable.
Lorsque les clients ou les responsables demandent « pourquoi ? », vous avez une réponse structurée. Le raisonnement de l'IA est documenté : ce qu'elle a pris en compte, quelles alternatives existaient et pourquoi elle a choisi l'action qu'elle a entreprise.
Détectez les changements dans les schémas de décision de l'IA avant qu'ils n'affectent la satisfaction client. Le système d'évaluation du niveau de confiance statistique met en évidence les modifications des taux d'approbation, des schémas d'escalade et de la qualité de la résolution pour des milliers de décisions.
Identifiez les scénarios de décision récurrents, trouvez les cas limites qui nécessitent de nouvelles politiques et découvrez les possibilités d'automatisation. Voyez comment votre IA gère des situations similaires au fil du temps et où des améliorations sont nécessaires.
Décision explicable
Traces de raisonnement structurées pour chaque action d'assistance IA : remboursements, escalades, routage et résolutions.
Détection intégrée
Repérez la baisse de qualité de l'IA avant qu'elle n'affecte les scores de satisfaction client.
Confiance des clients
Lorsque les clients savent que vous pouvez expliquer les décisions prises par l'IA, la confiance dans l'assistance automatisée augmente.
« Votre IA de service client prend des milliers de décisions par jour. Lorsque la qualité se détériore, vous le découvrez grâce aux plaintes des clients, et non grâce à votre système de surveillance. La santé du système et la qualité des décisions sont deux choses fondamentalement différentes. »
Un temps de réponse de 200 ms ne signifie rien si l’IA vient de refuser une demande de remboursement légitime d’un client fidèle. La dérive décisionnelle est insidieuse : la précision semble bonne dans l’ensemble, alors que les décisions individuelles se détériorent. Vous avez besoin d’une surveillance au niveau des décisions, et non au niveau de l’infrastructure.
Ces outils vous indiquent que le système fonctionne correctement. Nous vous assurons que les décisions prises sont judicieuses.
Les LLM adorent les graphes. Ils détestent les bases de données plates. AIAgentree stocke les décisions sous forme d’arbres d’arguments structurés, le format dans lequel les modèles d’IA sont les plus performants pour raisonner.
Chaque relation est soit favorable, soit défavorable — et non une simple relation générique. Les LLM savent instantanément quelles preuves plaident en faveur ou contre une décision.
Chaque décision est un arbre autonome de 10 à 100 nœuds avec une racine naturelle, et non des millions de nœuds dans un enchevêtrement. Pas d'explosion du graphe, pas de parcours incontrôlable.
Des blocs structurés de 300 à 600 jetons extraient 120 % plus d’informations pertinentes que des fenêtres contextuelles de 8 000 jetons. Conçus spécifiquement pour la consommation par les LLM.
Les décisions passées deviennent des nœuds d’argumentation de premier plan dans les nouvelles décisions, et non de vagues références. Mémoire institutionnelle composable, citables et contestables.
Nous complétons votre ensemble d’outils d’assistance, nous ne le remplaçons pas.
Utilisez Zendesk, Intercom ou Freshdesk pour le routage des tickets et la gestion de la relation client (CRM). Nous suivons les décisions prises par l’IA dans ces processus, mais nous ne gérons pas les processus eux-mêmes.
Créez votre IA d’assistance avec n’importe quel framework. AIAgentree s’active lorsque l’IA prend une décision (remboursement, escalade, résolution) — et non pendant le déroulement de la conversation.
Les outils d’analyse des sentiments vous indiquent que le client est en colère. AIAgentree vous indique pourquoi la réponse de l’IA l’a mis en colère — la logique qui sous-tend la décision.
Les développeurs doivent savoir pourquoi l’agent a cessé de fonctionner. Vos clients doivent savoir pourquoi ils ont entendu un refus.
AIAgentree fait partie d’une gamme de quatre produits qui couvre l’ensemble du spectre de l’intelligence décisionnelle, allant de la prise de décision humaine à la gouvernance de l’IA.
Débat structuré entre personnes. Les équipes définissent les décisions sous forme d’arbres de pour et contre, avec une évaluation multidimensionnelle des arguments.
Intelligence pour les réunions →Intelligence artificielle collective. Plus de 7 LLM argumentent indépendamment, puis s'évaluent mutuellement — le consensus révèle la confiance.
Analyse multi-LLM →Suivi des décisions prises par l’IA. Enregistre POURQUOI les agents d’IA prennent leurs décisions — pistes d’audit structurées pour la conformité au règlement européen sur l’IA.
En savoir plus →Simulations de débats par IA. 9 personnalités d’IA débattent de n’importe quel sujet sous tous les angles — groupes de discussion synthétiques en quelques minutes.
Simulations d’IA →AI Agentree enregistre 12 éléments sémantiques pour chaque décision d'assistance IA : le contexte du client, la classification du problème, les règles de politique appliquées, les alternatives envisagées, le niveau de confiance et l'action finale entreprise. Que votre IA approuve un remboursement, escalade un ticket ou suggère une solution, la chaîne de raisonnement complète est conservée dans une trace immuable en annexe.
Oui. Chaque décision de l'IA est entièrement explicable grâce à des traces structurées. Lorsqu'un client ou un gestionnaire pose la question « pourquoi mon remboursement a-t-il été refusé ? », vous pouvez montrer le raisonnement exact : les règles de politique appliquées, l'historique du client pris en compte, les cas similaires référencés et le niveau de confiance. Fini les suppositions ou les réponses du type « le système a décidé ».
AI Agentree surveille les schémas de décision à l'aide d'un score de confiance statistique. Si votre IA commence à approuver moins de remboursements, à escalader davantage de tickets ou à modifier ses schémas de résolution, la détection de dérive met en évidence ces changements avant qu'ils n'affectent la satisfaction du client. Vous voyez les changements de schéma dans des milliers de décisions, et pas seulement dans des cas individuels.
AI Agentree ajoute moins de 10 ms de surcharge de latence par trace de décision. Notre architecture de capture asynchrone garantit que les agents d'IA en contact direct avec le client maintiennent leurs niveaux de service (SLA) de temps de réponse. Le suivi des décisions se déroule parallèlement au flux de travail principal, sans jamais l'interrompre.
AI Agentree fonctionne en parallèle avec votre pile d'assistance existante : Zendesk, Intercom, Salesforce Service Cloud ou solutions personnalisées. Elle s'intègre à LangChain, n8n et aux pipelines d'agents IA personnalisés via un SDK léger. Exportez les données de décision au format CSV ou JSON pour l'intégration avec vos outils d'analyse CX.
Commencez à suivre les décisions prises par l’IA et renforcez la confiance de vos clients dans le service d’assistance automatisé.