Actions

Définissez ce que votre Agent IA peut faire pendant une conversation : depuis les réponses basées sur des données d’API en temps réel, la collecte de prospects et d’insights, jusqu’à l’exécution de tâches personnalisées.

Transfert à un humain (Human Handoff)

La fonctionnalité Human Handoff garantit que les conversations nécessitant l’attention d’un humain sont transférées en toute transparence à un Agent humain.

Elle est particulièrement utile pour gérer les questions au‑delà de la Base de connaissances de l’Agent IA ou lorsque l’utilisateur demande explicitement à parler à une personne. Pendant le transfert, l’Assistant IA se met en pause et l’Agent humain reprend la conversation via la Boîte de réception (Inbox).

Voici ce qui se passe côté utilisateur :

1. L’utilisateur échange avec l’Assistant IA.
2. Si la demande dépasse les capacités de l’IA ou si l’utilisateur demande un humain, l’IA l’informe du transfert.
3. La conversation est désassignée de l’IA et assignée à un Agent humain.
4. L’Agent humain résout la demande ou réassigne l’Assistant IA pour continuer.

Voici ce que vous voyez dans l’interface Quickchat AI :

1. La conversation non assignée apparaît dans l’Inbox.
2. Votre équipier lit le Résumé IA pour comprendre le contexte.
3. Il reprend la main et s’occupe de la demande.
4. Il clôture la conversation ou la réassigne.

Activer Human Handoff

Allez dans Capabilities > Human Handoff et activez l’option.

Vous pouvez ensuite configurer :

Disponibilité des Agents humains

Définissez la disponibilité des Agents humains pour n’initier des transferts que pendant les horaires d’ouverture.

• Horaires de travail : heures de début/fin et jours ouvrés.
• Fuseau horaire : sélectionnez le fuseau adapté.
• Message hors horaires : informez l’utilisateur lorsqu’aucun Agent humain n’est disponible.

Question

Définissez la question que l’IA posera avant d’initier le transfert.

Exemple : Souhaitez‑vous que je vous mette en relation avec notre équipe Support ?

Confirmation

Précisez le message de confirmation envoyé lorsque le transfert est lancé.

Exemple : Je comprends. Je vous transfère à notre équipe Support. Merci de patienter…

Résumé IA

Activez les Résumés IA pour générer automatiquement une courte synthèse de la conversation. Elle fournit à l’Agent humain le contexte nécessaire pour répondre rapidement.

(Optionnel) Mots‑clés déclencheurs

Vous pouvez saisir des mots‑clés qui déclenchent toujours un transfert.

Attention

La détection d’intention initie déjà automatiquement le transfert si nécessaire. Les mots‑clés sont donc optionnels.

Si vous connaissez des mots à transférer systématiquement, définissez‑les pour un traitement homogène.

Exemple : pour l’Assistant « Helpful Macintosh » de MacShop, ajoutez « facture », « reçu », « statut de livraison ». Ce sont des cas que l’IA n’est pas autorisée à gérer et qui doivent toujours être transférés à un humain.

Cela garantit l’escalade immédiate des demandes importantes et leur traitement approprié par votre équipe.

Notifications par e‑mail

Configurez les adresses à notifier lorsqu’une nouvelle conversation nécessite un transfert humain.

Voici à quoi cela ressemble :

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Collecte intelligente de données / Génération de leads

La Collecte intelligente de données permet à votre Agent IA de collecter des informations utilisateur naturellement, en posant des questions pertinentes pour obtenir nom, e‑mail, téléphone, ou tout autre champ requis. Ces données peuvent ensuite être envoyées à votre CRM ou autres systèmes pour un suivi efficace.

Fonctionnement

La collecte s’intègre au fil de la conversation de manière fluide et non intrusive.

Lorsqu’un utilisateur échange avec l’Agent :

1. L’IA détecte les opportunités de collecte (intérêt marqué, etc.).
2. Elle pose des questions ciblées, par exemple :
   • « Puis‑je avoir votre nom pour mieux vous aider ? »
   • « Quel est le meilleur e‑mail pour vous contacter ? »
3. Elle enregistre les réponses pour revue ou intégration CRM.

Mise en place

Activer la collecte de données

• Allez dans Actions & MCPs
• Trouvez Smart Data Gathering
• Activez l’option

Données à collecter

Sélectionnez les coordonnées à capturer.

• Adresse e‑mail
• Prénom
• Numéro de téléphone

Quand demander les données

Définissez quand l’Agent doit demander les coordonnées.

• Après quelques messages échangés
• Immédiatement après un signal d’intérêt

Comment demander les données

Personnalisez la manière de poser les questions.

• Subtil : intégration naturelle dans la conversation
• Direct : demande explicite et concise

La génération de leads intelligente permet de collecter efficacement des coordonnées tout en assurant une expérience fluide et conforme.

Exporter les données collectées

Procédez ainsi pour exporter les détails recueillis :

1. Allez dans Inbox
2. Cliquez sur l’icône export
3. Choisissez Export Gathered Data
4. Définissez la période (dates de début et fin)
5. Choisissez le format (CSV, XLSX)
6. Cliquez sur Download pour enregistrer le fichier

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Actions personnalisées

Les Actions personnalisées permettent à votre IA d’appeler des APIs externes pendant la conversation. Utilisez‑les pour rechercher des outils internes, créer des tickets, déclencher des alertes ou récupérer des données fraîchement mises à jour qui ne figurent pas dans la Base de connaissances. Retrouvez‑les dans Actions & MCPs sous Custom Actions.

Fonctionnement des Actions personnalisées

1. Vous définissez une Action API avec un nom, une description détaillée, une méthode HTTP, une URL d’endpoint, des en‑têtes et des paramètres.
2. Pendant le chat, l’IA décide quand l’utiliser selon votre description et les indices de paramètres.
3. Quickchat envoie la requête HTTP et renvoie le JSON à l’IA, qui lit la réponse et répond à l’utilisateur en langage naturel.
4. Vous pouvez tester la requête depuis l’éditeur d’Action avant de l’utiliser en production.

Astuce

Rédigez la description comme une instruction à l’IA : quand utiliser l’action, ce qu’elle retourne et les garde‑fous.

Créer une Action API

1. Allez dans Actions & MCPs.
2. Cliquez sur + dans Custom Actions et choisissez API Action.
3. Renseignez Details :
   • Name : clair et descriptif
   • Description : quand l’utiliser et quoi inclure dans les paramètres
4. Configurez Connection :
   • Action Type : GET ou POST
   • Action endpoint URL : URL complète
   • Headers : ajoutez les en‑têtes requis (Authorization, content-type: application/json, etc.)
5. Définissez les Parameters : pour chaque paramètre, indiquez name, location (query, body ou header) et une description guidant l’IA sur la composition de la valeur. Les valeurs de chemin ne sont pas une location de paramètre ; insérez‑les directement dans l’URL de l’endpoint via le templating {{placeholder}}.
6. Test request, vérifiez la réponse, puis cliquez Done.

Astuce

Chaque champ de valeur (URL, header, body ou query) accepte des marqueurs dynamiques via le bouton + Add AI Data. Vous pouvez injecter vos paramètres IA, les variables de conversation intégrées ({{scenario_id}}, {{language}}, {{country}}, …) et les métadonnées de conversation ({{metadata_*}}). Consultez Variables des AI Actions pour la référence complète.

Au‑delà de la requête elle‑même, une API Action possède trois réglages optionnels qu’il est utile de connaître : Save to memory, Run only when et Response filter.

Save to memory

Capturez une valeur de la réponse de l’API et stockez‑la dans la mémoire de la conversation sous une clé de votre choix. Les Actions ultérieures peuvent la réutiliser via {{metadata_<key>}}, et elle apparaît dans les détails de la conversation (Boîte de réception, API et exports).

Utilisez‑la lorsqu’une Action produit quelque chose dont une Action ultérieure a besoin. Une Action de recherche peut enregistrer un customer_id issu de sa réponse ; une Action de suivi envoie ensuite {{metadata_customer_id}} sans que l’IA ait à recopier la valeur d’une Action à l’autre.

Dans la section Save to memory de l’éditeur d’API Action, donnez à la valeur capturée une memory key et pointez‑la vers la partie de la réponse que vous souhaitez conserver. À partir de là, c’est une variable de métadonnées comme une autre.

Astuce

Utilisez des clés en snake_case (lettres, chiffres, underscores). Une clé comme customer_id est référençable via {{metadata_customer_id}} ; les clés avec des espaces ou d’autres signes de ponctuation ne peuvent pas être utilisées dans les marqueurs. Consultez Métadonnées de conversation pour comprendre le fonctionnement des variables de métadonnées.

Run only when

Restreignez une Action pour qu’elle ne s’exécute que lorsque des conditions sur les métadonnées de la conversation sont remplies. Les conditions sont vérifiées de notre côté, au moment de l’appel, après que l’IA a décidé d’appeler l’Action mais avant l’envoi de la moindre requête : impossible de les contourner depuis le chat.

C’est l’outil adapté aux Actions à privilèges ou irréversibles (bannir un membre, émettre un remboursement, supprimer un enregistrement). Une ligne dans votre prompt indiquant « seuls les admins peuvent faire cela » est une instruction utile, mais ce n’est pas une frontière de sécurité : un utilisateur déterminé peut argumenter avec le modèle ou tenter une injection de prompt. Une condition d’exécution est déterministe et vit en dehors du prompt, elle tient donc quoi que dise la conversation.

• La condition d’exécution est la frontière. Elle est évaluée côté serveur et ne fait pas partie du prompt lu par le modèle. C’est elle qui empêche réellement l’Action de s’exécuter.
• La règle du prompt est l’expérience utilisateur. Gardez aussi une ligne dans votre prompt, pour que l’IA refuse poliment et explique pourquoi au lieu de rester silencieuse.

Ajoutez des conditions dans la section Run only when de l’éditeur d’Action. Cliquez sur Add condition, choisissez une clé de métadonnées (par exemple telegram_sender_is_admin) et choisissez comment la comparer :

Condition	Passe lorsque la valeur de métadonnée…
is true	est truthy
is false	est falsy
exists	est présente sur la conversation
does not exist	est absente
equals	correspond à une valeur que vous indiquez
does not equal	diffère d’une valeur que vous indiquez

L’Action ne s’exécute que lorsque toutes les conditions sont remplies. Une condition sur une clé non définie sur la conversation ne passe pas.

Lorsqu’une condition échoue, aucune requête n’est envoyée et l’IA indique à l’utilisateur qu’elle ne peut pas le faire. Ci‑dessous, la même demande de bannissement est bloquée pour un non‑admin et autorisée pour un admin, sans rien changer d’autre que la personne qui la formule :

Attention

Ne posez de conditions que sur des métadonnées définies par Quickchat (comme un indicateur telegram_sender_is_admin vérifié par le canal), pas sur des valeurs que le visiteur peut influencer. Consultez Métadonnées de conversation pour savoir d’où provient chaque clé.

Response filter

Par défaut, l’IA voit la réponse complète de l’API. Ajoutez des expressions JSONPath dans la section Response filter pour limiter l’IA à des parties précises de la réponse.

Deux raisons courantes de filtrer :

• Masquer les champs sensibles. Gardez les e‑mails des clients, les détails de paiement ou les identifiants internes hors du contexte du modèle lorsque l’endpoint renvoie plus que ce dont l’IA a besoin.
• Réduire le prompt. Les APIs bavardes peuvent renvoyer des payloads volumineux ; filtrer pour ne garder que les quelques champs qui comptent garde la réponse petite et l’IA concentrée.

Ajoutez une ou plusieurs expressions JSONPath et l’IA ne reçoit que les parties correspondantes. Par exemple, $.data.items[*].name ne conserve que les noms des éléments d’une réponse plus large.

Astuce

Utilisez le panneau Test Response pour voir exactement ce que l’IA recevra après filtrage, avant de vous y fier. Consultez Tester votre Action.

Attention

Un JSONPath qui ne correspond à rien laisse l’IA avec une réponse vide. Commencez sans filtre, confirmez que l’appel fonctionne, puis resserrez‑le.

Bonnes pratiques

• Soyez explicite dans les descriptions : quand utiliser l’action et comment remplir chaque paramètre.
• Limitez les scopes au minimum : n’incluez que les en‑têtes et jetons nécessaires.
• Testez avant déploiement avec le panneau de test. Vérifiez les codes et payloads.

Tutoriels

• Rechercher des tickets Jira dans une conversation IA
• Envoyer une notification Slack avec une Action IA